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.
Data Modeling and Regression Analysis in Business
proposé par
Université de l'Illinois à Urbana-Champaign
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
19 heures pour terminer
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. It introduces to different modeling paradigms and invites the student to match problems to modeling paradigms. The module concludes with an overview of Rattle an interface for R and its use for univariate analysis.
15 vidéos (Total 88 min), 10 lectures, 4 quiz
15 vidéos
Meet Professor Sridhar Seshadri1 min
Rattle Installation Guidelines for Windows6 min
Rattle Installation Guideline for MacOS11 min
Rattle Interface for Windows9 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 26 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
10 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
Module 1 Overview20 min
Module 1 Readings, Data Sets, and Slides1 h
Module 1 Peer Review Assignment Answer Key20 min
3 exercices pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
Module 1 Practice Problems40 min
Module 1 Graded Quiz30 min
Semaine
26 heures pour terminer
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 in the population.
8 vidéos (Total 63 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
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
36 heures pour terminer
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 variable are discussed.
8 vidéos (Total 66 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
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
2 exercices pour s'entraîner
Module 3 Practice Problems20 min
Module 3 Graded Quiz30 min
Semaine
45 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 high unwanted dimensions. And to avoid this trouble, data transformation and dimension reduction comes to the rescue by examining and extracting fewer dimensions while ensuring that it conveys the full information concisely.
7 vidéos (Total 67 min), 3 lectures, 3 quiz
7 vidéos
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
Enseignant
Sridhar Seshadri
Professor of Business AdministrationBusiness Administration
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Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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