课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-collection-analytics-project
《结合与分析复杂数据》是一门在Coursera平台上提供的课程，旨在帮助学生掌握使用调查权重来估算描述性统计量（如均值和总数）以及更复杂的数量（如线性和逻辑回归模型参数）的技能。在这一课程中，课程重点强调使用R软件来进行数据分析，同时也介绍了记录链接和统计匹配的基本概念，这些概念在数据整合过程中越来越重要。
课程的第一个部分介绍了基本估计。在完成课程的第一和第二模块后，学员将能够理解在处理调查数据时如何估算描述性统计量，包括整体和子组的统计量，掌握R、Stata和SAS等软件的使用，能够估算均值、比例和总数等。此外，学员还将学习如何在各种模型中（如线性和逻辑模型）估算参数，并特别关注R软件的选项。
接下来的内容专注于模型的估计，课程的第二模块教会学员如何使用调查数据估计线性和逻辑模型参数，了解这些方法与非调查数据的不同之处，以及在估算标准误差时调查数据集需要考虑的特征。
记录链接的部分将讨论在美国联邦统计系统中使用更多（链接的）行政记录的当前争论，并介绍记录链接的动机，说明为什么链接数据是有用的，并探讨记录链接时面临的挑战及关键链接技术。
最后，伦理模块讨论了获取记录链接同意的关键问题，以及如何处理因为未获得同意而可能导致的偏差估计问题，提供了当前研究实例及实践建议。
总的来说，这门课程不仅为学生提供了坚实的理论基础和实用的技能，还是对复杂数据分析工具和道德问题的深入探讨，非常值得加入。无论你是数据分析领域的新手还是有经验的专业人士，都能在这门课程中受益匪浅。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-collection-analytics-project