课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling
近年来，数据驱动的决策已成为企业和个人不可或缺的工具。作为数据分析的重要分支，预测建模不仅能帮助我们理解过去，更能指导未来。本次我想与大家分享我在Coursera平台上完成的由明尼苏达大学开设的《预测建模入门》课程的学习体验与总结。
课程简介：这门课程是“决策分析”专项课程的第一部分，内容丰富，涵盖了线性回归、时间序列预测等基础模型，且特别强调如何在Microsoft Excel中实际操作，非常适合没有编程基础的学习者。
课程亮点：
1. 理论与实操结合：每个模块都配备了详细的Excel操作步骤，从简单线性回归到多元线性回归，再到时间序列预测，帮助学员稳步提升。
2. 适用性强：课程内容紧贴实际商业需求，讲解了如何用Excel工具进行模型拟合和预测，非常实用。
3. 系统性强：从数据准备到模型评估，课程结构合理，学习路径清晰。
课程内容回顾：
– 第一周：介绍简单线性回归，利用Excel中的趋势线和回归工具进行模型建立。
– 第二周：扩展到多元线性回归，学习变量选择与模型优化技巧。
– 第三周：讲解数据预处理，包括变量类型处理、多重共线性、缺失值处理等。
– 第四周：专注时间序列预测，包括移动平均、指数平滑、Holt-Winters等模型的Excel实现。
推荐理由：
这门课程非常适合初学者，特别是希望用Excel进行数据分析和预测的学习者。不仅可以掌握基础的预测模型，还能学会如何在日常工作中应用这些模型，提升决策效率。课程内容丰富，实操演示详细，是入门预测建模的绝佳选择。
如果你也对数据分析感兴趣，想快速入门预测建模，千万不要错过这门课程！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling