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课程描述
这是一门基于项目的实践课程，旨在帮助您学习和应用数据分析和商业智能的基本统计概念。我们的目标是使用 Microsoft Excel 等熟悉的工具简化统计世界并揭开其神秘面纱，并使普通人能够理解和应用这些工具和技术——即使您完全没有数学或统计背景！我们将首先讨论统计在商业智能中的作用、样本数据和总体数据之间的差异，以及使用统计技术进行智能预测和数据驱动决策的重要性。
接下来，我们将使用描述性统计和概率分布探索我们的数据，介绍正态分布和经验法则，并学习如何应用中心极限定理对任何类型的总体进行推断。从那里我们将练习使用置信区间进行估计，并使用假设检验来评估关于未知总体参数的假设。我们将介绍基本的假设检验框架，然后深入探讨原假设和备择假设、t 分数、p 值、I 类错误与 II 类错误等概念。最后但并非最不重要的一点是，我们将介绍回归分析的基础知识，探索相关性和因果关系之间的区别，并练习使用基本线性回归模型通过 Excel 的分析工具库进行预测。
你会学到什么
- 学习用于数据分析和商业智能的强大统计工具和技术
- 了解如何应用中心极限定理和经验法则等基础统计概念
- 使用描述性统计探索数据，包括概率分布和变异性和集中趋势的度量
- 使用概率分布和置信区间对数据建模并进行估计
- 做出数据驱动的决策并通过假设检验得出结论
- 使用线性回归模型探索变量关系并做出预测
本课程适合谁
- 有抱负的数据专业人士，他们希望通过直观、对初学者友好的方式了解统计世界
- 想要做出自信的、数据驱动的决策的商业智能专业人士
- 任何使用数据对工作做出假设、估计或预测的人
- 希望通过独特的实践项目和演示学习强大实用技能的学生
数据分析基本统计规范
- 发行商：Udemy
- 老师：Maven Analytics，Enrique Ruiz
- 英语语言
- 级别：所有级别
- 课程数 : 137
- 时长：7小时51分钟
数据分析基本统计内容
要求
- 不需要数学或统计背景——我们将从绝对基础开始！
- 我们将使用 Microsoft Excel (Office 365) 进行课程项目和演示
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