课程链接: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r
近年来，数据科学的发展对统计建模能力提出了更高的要求。Coursera上的《Modern Regression Analysis in R》是一门非常实用且系统的课程，适合希望提升线性回归分析技能的学习者。课程内容涵盖了从基础的统计模型介绍，到参数估计、模型诊断、变量选择以及模型比较等核心主题，全面帮助学员掌握线性回归的理论与实际应用。课程还特别强调了误用统计模型的风险和伦理问题，非常适合希望在实际工作中负责任地应用统计方法的数据科学家和统计学爱好者。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这门课程都能为你的数据分析技能添加坚实的基础。强烈推荐给希望深入理解线性回归及其在R语言中的实现方式的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r
课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression
近年来，数据驱动的决策在各行各业中变得尤为重要。若你希望掌握强大的预测建模技术，特别是使用SAS软件进行逻辑回归分析，不妨考虑参加Coursera上的《Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS》课程。 本课程全面涵盖了逻辑回归模型的核心知识，从基础的预测建模概念到复杂的数据预处理与模型评估，内容丰富，实用性强。课程通过详细的实例，演示了如何使用SAS/STAT软件中的LOGISTIC程序进行模型拟合、变量选择、交互作用分析，以及处理缺失值和海量数据的方法。此外，课程还教授如何创建效果图和比值比图，帮助学员更直观理解模型表现。 无论你是数据分析初学者还是希望提升职业技能的专业人士，这门课程都能带来极大的帮助。课程结构合理，内容循序渐进，特别适合希望深入掌握逻辑回归建模技巧的学员。完成课程后，你不仅能独立构建高效的预测模型，还能在实际工作中应用这些技能，提升数据分析的专业水平。 如果你渴望成为数据科学领域的佼佼者，不妨立即加入这门课程，开启你的数据分析新旅程！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression