4.3
étoiles
52 évaluations

Sridhar Seshadri

7 261 déjà inscrits

Offert par

Dans le cadre du diplôme Master of Business Administration (iMBA)
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Data Modeling and Regression Analysis in Business

Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

À propos de ce cours

2 220 consultations récentes

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. 

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,5/5 (9 évaluations)

Sridhar Seshadri

Professor of Business Administration

Business Administration

16 047 étudiants

2 cours

Offert par

Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Business Administration (iMBA) de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

8 heures pour terminer

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

8 heures pour terminer

14 vidéos (Total 93 min), 12 lectures, 3 quiz

14 vidéos

Welcome to Data Modeling and Regression Analysis in Business1 min

Rattle Installation Guidelines for Windows11 min

R and Rattle Installation Instructions for Mac OS14 min

Overview of Rattle 7 min

Lecture 1-1: Introduction to Analytics and Evolution of Statistical Inference3 min

Lecture 1-2: From Data to Decisions9 min

Lecture 1-3: The Evolution of Intelligent Machines3 min

Lecture 1-4: Common Paradigms6 min

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

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

Lecture 1-6: Introduction to Rattle4 min

Lecture 1-7: Importing Datasets in Rattle8 min

Lecture 1-8: Plotting Data and Creating Graphs in Rattle7 min

Lecture 1-9: Rattle Practice and Summary3 min

12 lectures

Syllabus30 min

About the Discussion Forums10 min

Glossary30 min

Brand Descriptions30 min

Update Your Profile10 min

Module 0 Agenda5 min

Rattle Tutorials (Interface, Windows, Mac)30 min

Frequent Asked Questions10 min

Radiant introduction videos10 min

Module 1 Overview20 min

Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 h

Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20 min

2 exercices pour s'entraîner

Orientation Quiz30 min

Module 1 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

6 heures pour terminer

Module 2: Dating with Data

6 heures pour terminer

8 vidéos (Total 63 min), 3 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Lecture 2-1: Explanatory Modeling Overview5 min

Lecture 2-2: Developing and Estimating a Model3 min

Lecture 2-3: Univariate and Bivariate Plots8 min

Lecture 2-4: Bivariate Correlation5 min

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

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

Lecture 2-6: Improving the Model12 min

Lecture 2-7: Model Improvement Practice and Summary8 min

3 lectures

Module 2 Overview20 min

Module 2 Readings, Data Sets, and Slides1 h

Module 2 Peer Review Assignment Answer Key20 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 2 Practice Problems40 min

Module 2 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 3

6 heures pour terminer

Module 3: Model Development and Testing with Holdout Data

6 heures pour terminer

8 vidéos (Total 66 min), 3 lectures, 4 quiz

8 vidéos

Lecture 3-1: Model Development Overview3 min

Lecture 3-2: Introducing Root Mean Square Error14 min

Lecture 3-3: Variable Selection8 min

Lecture 3-4: Variable Selection with R Scripts8 min

Lecture 3-5: Introduction to Mallow's CP6 min

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

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

Lecture 3-7: Example Wrap-Up and Summary6 min

3 lectures

Module 3 Overview20 min

Module 3 Readings, Data Sets, and Slides1 h

Module 3 Peer Review Assignment Answer Key20 min

3 exercices pour s'entraîner

Module 3 Practice Problems (A)40 min

Module 3 Practice Problems (B)20 min

Module 3 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 4

6 heures pour terminer

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.

6 heures pour terminer

7 vidéos (Total 67 min), 3 lectures, 3 quiz

7 vidéos

Lecture 4-1: Data Types, Data Organization, and Data Modality9 min

Lecture 4-2: Curse of Dimensionality9 min

Lecture 4-3: Limitations of Scatterplots10 min

Lecture 4-4: Principle Component Analysis10 min

Lecture 4-5: Principle Component Analysis in Rattle9 min

Lecture 4-6: Principle Component Analysis in Rattle With Regression10 min

Lecture 4-7: Principle Component Analysis Exercise and Summary8 min

3 lectures

Module 4 Overview20 min

Module 4 Readings, Data Sets, and Slides1 h

Module 4 Peer Review Assignment Answer Key20 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 4 Practice Problems

Module 4 Graded Quiz30 min

Avis

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14 avis

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

Meilleurs avis pour DATA MODELING AND REGRESSION ANALYSIS IN BUSINESS

par BC21 août 2019

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

par AS10 août 2019

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

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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