课程名称: Mastering Data Analysis in Excel（使用 Excel 分析数据）

课程主页: https://www.coursera.org/learn/analytics-excel

所在平台: Coursera

课程类别: 数据分析Data Analysis

大学或机构: 杜克大学

讲师： Jana Schaich Borg，Daniel Egger

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 657MB

课程介绍： 精通Excel中的数据分析：重要说明：本课程的重点是数学-具体地说，是数据分析的概念和方法-并非出于Excel本身。我们使用Excel进行计算，所有数学公式均以Excel电子表格的形式给出，但我们不尝试涵盖Excel宏，Visual Basic，数据透视表或其他中级至高级Excel功能。 本课程将为您准备设计和实施基于数据的现实预测模型。在最终项目（模块6）中，您将担任银行的业务数据分析师的角色，并开发两种不同的预测模型，以确定哪些信用卡申请人应被接受，哪些信用卡申请人应被拒绝。您的第一个模型将致力于最大程度地减少违约风险，而第二个模型则将最大化银行利润。这两种模型应以实用，动手的方式向您展示这种想法，即您选择的业务指标将推动您选择最佳模型。 本课程试图证明的第二个主要思想是，您的数据分析结果不能也不应该旨在消除所有不确定性。您作为数据分析员的作用是通过增加财务上有价值的增量来减少决策者的不确定性，同时量化仍然存在多少不确定性。您将学习计算和将实际示例用于业务中最重要的不确定性度量，包括分类错误率，信息熵和线性回归的置信区间。 课程中提供了您需要的所有数据，所有作业都设计为在MS Excel中完成，并且您将学到足够的Excel来完成所有作业。该课程将为您提供足够的Excel练习，使其能够熟练使用其最常用的业务功能，并且您将准备学习将来可能需要的任何其他Excel功能（模块1）。 该课程不涉及Visual Basic或数据透视表，您将不需要它们来完成分配。所有高级概念都在单独的Excel电子表格模板中演示，您可以使用它们回答相关问题。您将掌握有关如何应用基于二进制分类（模块2），信息论和熵测度（模块3）以及线性回归（模块4和5）的业务数据分析方法的大量词汇和实践知识，而无需使用任何软件工具比Excel更复杂。

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