4.3
estrellas
52 calificaciones

Sridhar Seshadri

7021 ya inscrito

ofrecido por

Data Modeling and Regression Analysis in Business

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Acerca de este Curso

2316 vistas recientes

The course will begin with what is familiar to many business managers and those who have taken the first two courses in this specialization. The first set of tools will explore data description, statistical inference, and regression. We will extend these concepts to other statistical methods used for prediction when the response variable is categorical such as win-don’t win an auction. In the next segment, students will learn about tools used for identifying important features in the dataset that can either reduce the complexity or help identify important features of the data or further help explain behavior. 

Fechas límite flexibles

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

Aprox. 25 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

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Instructor

Calificación del instructor

4,5/5 (9 calificaciones)

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration

Business Administration

15.431 alumnos

2 cursos

ofrecido por

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

8 horas para completar

Module 0: Get Ready & Module 1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference

This session is an overview of the business data analytics process and its components. We introduce you to different modeling paradigms and invite you to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle (an interface for the statistical package R) and its use for univariate analysis.

8 horas para completar

14 videos (Total 93 minutos), 12 lecturas, 3 cuestionarios

14 videos

Welcome to Data Modeling and Regression Analysis in Business1m

Rattle Installation Guidelines for Windows11m

R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14m

Overview of Rattle 7m

Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3m

Lecture 1-2: From Data to Decisions9m

Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3m

Lecture 1-4: Common Paradigms6m

Lecture 1-5-1: Examples of Paradigms – Part 14m

Lecture 1-5-2: Examples of Paradigms – Part 27m

Lecture 1-6: Introduction to Rattle4m

Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8m

Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7m

Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3m

12 lecturas

Syllabus30m

About the Discussion Forums10m

Glossary30m

Brand Descriptions30m

Update Your Profile10m

Module 0 Agenda5m

Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30m

Frequent Asked Questions10m

Radiant introduction videos10m

Module 1 Overview20m

Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1h

Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20m

2 ejercicios de práctica

Orientation Quiz30m

Module 1 Graded Quiz30m

Semana

Semana 2

6 horas para completar

Module 2: Dating with Data

This session focuses on identifying relationships between dependent and independent variables using a regression model. The goal is to find the best fitted model to the data to learn about the underlying relationship of variables in the population.

6 horas para completar

8 videos (Total 63 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Lecture 2-1: Explanatory Modeling Overview5m

Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3m

Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8m

Lecture 2-4: Bivariate Correlation5m

Lecture 2-5-1: Estimating With Simple Models - Part 18m

Lecture 2-5-2: Estimating With Simple Models - Part 210m

Lecture 2-6: Improving the Model12m

Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8m

3 lecturas

Module 2 Overview20m

Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1h

Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20m

2 ejercicios de práctica

Module 2 Practice Problems40m

Module 2 Graded Quiz30m

Semana

Semana 3

6 horas para completar

Module 3: Model Development and Testing with Holdout Data

This session introduces the student to use of a holdout data set for evaluating model performance. Methods of improving the model are discussed with emphasis on variable selection. Nuances of modeling discrete predictor variables and response variables are discussed.

6 horas para completar

8 videos (Total 66 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios

8 videos

Lecture 3-1: Model Development Overview3m

Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14m

Lecture 3-3: Variable Selection8m

Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8m

Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6m

Lecture 3-6-1: Modeling Example – Part 18m

Lecture 3-6-2: Modeling Example – Part 29m

Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6m

3 lecturas

Module 3 Overview20m

Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1h

Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20m

3 ejercicios de práctica

Module 3 Practice Problems (A)40m

Module 3 Practice Problems (B)20m

Module 3 Graded Quiz30m

Semana

Semana 4

5 horas para completar

Module 4: Curse of Dimensionality

There has been a tremendous increase in the way data generation via sensors, digital platforms, user-generated content, etc. are being used in the industry. For example, sensors continuously record data and store it for analysis at a later point. In the way data gets captured, there can be a lot of redundancy. With more variables, comes more trouble! There may be very little (or no) incremental information gained from these sources. This is the problem of a high number of unwanted dimensions. To avoid this pitfall, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely.

5 horas para completar

7 videos (Total 67 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

7 videos

Lecture 4-1: Data Types, Data Organization, and Data Modality9m

Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9m

Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10m

Lecture 4-4: Principle Component Analysis10m

Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9m

Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10m

Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8m

3 lecturas

Module 4 Overview20m

Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1h

Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20m

2 ejercicios de práctica

Module 4 Practice Problems

Module 4 Graded Quiz30m

Reseñas

4.3

14 reseña

5 stars
59,61 %
4 stars
23,07 %
3 stars
9,61 %
1 star
7,69 %

Principales reseñas sobre DATA MODELING AND REGRESSION ANALYSIS IN BUSINESS

por AS10 de ago. de 2019

The course was easy to understand and fun to practice at home which made it exciting and useful at the same time.

por BC21 de ago. de 2019

this course is easier to understand the statistical modeling, no need to learn the deep algorithm

Ver todas las reseñas

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.

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Semana 1

Module 0: Get Ready & Module 1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference

Semana 2

Module 2: Dating with Data

Semana 3

Module 3: Model Development and Testing with Holdout Data

Semana 4

Module 4: Curse of Dimensionality

Reseñas

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