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Excelでのデータ分析の習得

説明

重要: このコースの焦点は数学、特にデータ分析の概念と手法にあり、Excel 自体に焦点を当てているわけではありません。 計算には Excel を使用し、すべての数式は Excel スプレッドシートとして提供されますが、Excel マクロ、Visual Basic、ピボット テーブル、またはその他の中級から上級の Excel 機能については説明しません。

このコースでは、データに基づいて現実的な予測モデルを設計および実装する準備をします。 最終プロジェクト (モジュール 6) では、銀行のビジネス データ アナリストの役割を引き受け、XNUMX つの異なる予測モデルを開発して、クレジット カードのどの申請者を承認し、どの申請者を拒否するかを決定します。 最初のモデルはデフォルトのリスクを最小限に抑えることに重点を置き、XNUMX 番目のモデルは銀行の利益を最大化することに重点を置きます。 XNUMX つのモデルは、ビジネス指標の選択が最適なモデルの選択に影響するという考えを実践的かつ実践的な方法で示します。

このコースで実証しようとする XNUMX 番目の大きな考え方は、データ分析の結果はすべての不確実性を排除することを目的とすることはできず、またそうすべきではないということです。 データ アナリストとしてのあなたの役割は、どの程度の不確実性が残っているかを定量化しながら、意思決定者にとっての不確実性を経済的に価値のある増加分だけ軽減することです。 分類誤り率、情報のエントロピー、線形回帰の信頼区間など、ビジネスで使用される最も重要な不確実性の尺度を計算して実際の例に適用する方法を学びます。

必要なデータはすべてコース内で提供され、すべての課題は MS Excel で実行できるように設計されており、すべての課題を完了するのに十分な Excel を学習できます。 このコースでは、Excel を十分に練習して、最も一般的に使用されるビジネス機能を流暢に扱えるようになり、将来必要になる可能性のあるその他の Excel 機能を学習する準備が整います (モジュール 1)。

このコースでは Visual Basic やピボット テーブルについては説明していないため、課題を完了するためにそれらは必要ありません。 すべての高度な概念は、関連する質問に答えるために使用できる個別の Excel スプレッドシート テンプレートで示されています。 Excel より複雑なソフトウェア ツールはすべて使用せず、バイナリ分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、豊富な語彙と実践的な知識を身につけます。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

Excelでのデータ分析の習得 –デューク大学