مقدمه ای بر مدل سازی پیش بینی کننده

به مقدمه ای بر مدل سازی پیش بینی کننده، اولین دوره در تجزیه و تحلیل دانشگاه مینه سوتا برای تخصص تصمیم گیری خوش آمدید. این دوره مفاهیم، ​​فرآیندها و کاربردهای مدل سازی پیش بینی را با تمرکز بر مدل های پیش بینی رگرسیون خطی و سری های زمانی و استفاده عملی از آنها در مایکروسافت اکسل به شما معرفی می کند. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: - مفاهیم، ​​فرآیندها و کاربردهای مدل سازی پیش بینی را درک کنید. - ساختار و شهود پشت مدل های رگرسیون خطی را درک کنید. - قادر به برازش مدل های رگرسیون خطی ساده و چندگانه با داده ها، تفسیر نتایج، ارزیابی خوب بودن برازش و استفاده از مدل های برازش برای پیش بینی. - مشکل اضافه برازش و عدم تناسب را درک کرده و قادر به انتخاب مدل ساده باشد. - درک مفاهیم، ​​فرآیندها و کاربردهای پیش بینی سری های زمانی به عنوان یک نوع خاص از مدل سازی پیش بینی کننده. - بتوانید چندین مدل پیش‌بینی سری زمانی (به عنوان مثال، هموارسازی نمایی و روش Holt-Winter) را در اکسل جاسازی کنید، خوب بودن تناسب را ارزیابی کنید و از مدل‌های برازش برای پیش‌بینی استفاده کنید. - انواع مختلف داده ها و نحوه استفاده از آنها در مدل های پیش بینی را درک کنید. - از Excel برای آماده سازی داده ها برای مدل سازی پیش بینی، از جمله کاوش الگوهای داده، تبدیل داده ها و مقابله با مقادیر گمشده استفاده کنید. این یک دوره مقدماتی برای مدل سازی پیش بینی است. این دوره ترکیبی از یادگیری مفهومی و عملی را ارائه می دهد. در طول دوره، ما به شما فرصت هایی برای تمرین تکنیک های مدل سازی پیش بینی بر روی مجموعه داده های دنیای واقعی با استفاده از Excel ارائه می دهیم. برای موفقیت در این دوره باید ریاضی پایه (مفهوم توابع، متغیرها و نمادهای ریاضی پایه مانند جمع و شاخص ها) و آمار پایه (همبستگی، میانگین نمونه، انحراف معیار و واریانس) را بدانید. این دوره نیازی به پیشینه برنامه نویسی ندارد، اما شما باید با عملیات اصلی اکسل (به عنوان مثال، فرمول های اولیه و نمودار) آشنا باشید. برای بهترین تجربه، باید نسخه اخیر مایکروسافت اکسل را روی رایانه خود نصب کنید (به عنوان مثال، اکسل 2013، 2016، 2019، یا آفیس 365).