本周您将执行一些预测分析任务，包括贷款分类和预测违约贷款的损失。本周您将尝试使用各种工具和技术，因为不同工具的预测准确性会有很大差异。ASP 生成的违约模型很少是最佳模型。因此，您必须调整不同的模型，以提高性能。本周的作业要求您为分类和回归任务构建预测模型。<p> 在完成作业之前，您可以先观看一些视频，以提醒自己几个重要的概念，例如交叉验证。交叉验证和混淆矩阵以及使用交叉验证评估预测准确性的视频中讨论了这些概念。您还可能会发现复习 XLMiner 也很有用。视频《使用 XLMiner 构建逻辑回归模型》和《如何使用 XLMiner 构建模型》讨论了如何构建逻辑回归和线性回归模型。根据您的需要，您还可以回看讨论如何构建树和神经网络的视频。</p>

本周我们将目光转向规范分析，您将就如何使用分析工具（包括聚类和基于模拟的优化）分配投资资金提出一些具体建议。您将看到，合理分配资金对投资组合的财务回报至关重要。 <p>本周的相关视频来自课程 3：第 1 周：使用 XLMiner 进行聚类分析，第 2 周：为电子表格模型添加不确定性，第 2 周：定义输出变量并分析结果。</p>

到目前为止，你们已经做了很多！在最后一周，你们将向客户展示你们的分析结果。由于您的项目中有许多结果，因此您必须审慎地选择在演示中包含哪些内容。课程 4 中的几个视频提供了一些关于交流分析结果的指导。本作业将为您提供一个应用所学技能的机会。 祝你好运