Macquarie University
用于业务预测的 Excel 回归模型

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用于业务预测的 Excel 回归模型

本课程是 Excel 业务预测技能 专项课程 的一部分

6,569 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.9

(110 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
9 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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中级 等级
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作业

16 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 Excel 业务预测技能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料1个讨论话题

在本模块中,我们将探讨商业预测的背景和目的,以及利用回归模型进行商业预测的三种类型。我们将学习回归模型的理论基础,了解解释变量和因变量之间的关系。我们将首先关注单变量或简单回归,学习如何使用回归诊断工具对模型进行批判性评估,然后使用我们的模型进行预测,以满足我们组织的需求。

涵盖的内容

4个视频3篇阅读材料4个作业

在本模块中,我们将扩展简单回归模型,以纳入多个解释变量。我们将通过涉及多个因变量来扩展回归模型的理论基础。我们将学习如何使用回归诊断工具批判性地评估多元回归模型,然后使用我们的模型进行预测,以满足我们组织的需求。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料4个作业

在本模块中,我们将扩展多元回归模型,以纳入二元定性解释变量。我们将为二元定性数据创建虚拟变量,从而扩展多元回归模型的理论基础。我们将学习如何使用回归诊断工具批判性地评估虚拟变量回归模型,然后使用我们的模型进行预测,以满足我们组织的需求。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料4个作业

在本模块中,我们将扩展二元虚拟变量回归模型,以纳入季节性变量。我们将通过创建一系列虚拟变量来捕捉季节性,从而扩展二元虚拟变量回归模型的理论基础。我们将学习如何使用回归诊断工具批判性地评估季节性哑变量回归模型,然后使用我们的模型进行预测,以满足我们组织的需求。 在本模块中,我们还将探索自回归--其理论基础、创建自回归、批判性地评估自回归,以及利用我们的模型进行业务预测。 在本模块的最后,我们将学习如何通过合并本课程和本专业第一门课程中的两个预测来创建综合预测。

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料4个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
5.0 (31个评价)
Assoc Prof Prashan S. M. Karunaratne
28 门课程1,582,517 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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HK
5

已于 Nov 25, 2022审阅

DD
5

已于 Jan 8, 2022审阅

TM
5

已于 Nov 6, 2023审阅

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