In diesem Modul erstellen Sie Regressionsmodelle, die Beziehungen erklären und Ergebnisse vorhersagen, z. B. wie sich die Kundenzufriedenheit mit der Servicegeschwindigkeit ändert oder wie mehrere Faktoren die Genesung von Patienten beeinflussen. Sie beginnen mit einfachen Modellen und gehen dann zu komplexeren Modellen über, wobei Sie R und GitHub Copilot verwenden, um Ihren Code effizient zu erstellen, zu testen und Fehler zu beheben. Kein Schnickschnack, nur praktische Regressionskenntnisse, die Sie tatsächlich nutzen werden.

Dieses Modul gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um Entscheidungen zu modellieren, z. B. ob ein Kunde konvertiert, eine Behandlung erfolgreich ist oder eine Transaktion fehlschlägt. Sie lernen, wie logistische Regression funktioniert, wann sie eingesetzt werden sollte und wie die Ergebnisse zu interpretieren sind. Durch praktische Übungen und KI-unterstützten Code werden Sie Modelle erstellen, die mehr können als nur raten und erklären. Am Ende werden Sie in der Lage sein, die Leistung von Modellen zu bewerten und sichere, auf Wahrscheinlichkeiten basierende Vorhersagen zu treffen.

Dieses Modul vermittelt Ihnen die Fähigkeit, zeitbasierte Daten aufzuschlüsseln und Prognosen zu erstellen, denen Sie vertrauen können. Sie lernen, wie Sie Trends erkennen, saisonale Verschiebungen verstehen und bewährte Methoden wie gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung anwenden. Ganz gleich, ob Sie Vorhersagen über den Umsatz, den Personalbedarf oder den Webverkehr treffen möchten, Sie werden R und GitHub Copilot verwenden, um Modelle zu erstellen, die intelligentere, evidenzbasierte Entscheidungen unterstützen.

In diesem letzten Modul wenden Sie Ihre Regressionskenntnisse in einem angeleiteten Projekt an, das die reale Analysearbeit widerspiegelt. Sie bereiten Daten vor, erstellen und validieren ein prädiktives Modell und gewinnen Erkenntnisse, die Sie erklären können. Sie werden auch erkunden, wie sich R in Tools wie Excel und Power BI integrieren lässt, die nützlich sind, wenn Sie Ergebnisse in geschäftsfreundlichen Formaten weitergeben möchten. Dies ist Ihre Chance, eine durchgängige Analyse zu praktizieren und zu zeigen, was Sie mit Daten machen können.