Ce cours vous présentera les concepts, les processus et les applications de la modélisation prédictive, en mettant l'accent sur les modèles de régression linéaire et de prévision des séries temporelles et sur leur utilisation pratique dans Microsoft Excel. A la fin du cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts, les processus et les applications de la modélisation prédictive - Comprendre la structure et l'intuition des modèles de régression linéaire - Etre capable d'ajuster des modèles de régression linéaire simples et multiples aux données, d'interpréter les résultats, d'évaluer la qualité de l'ajustement, et d'utiliser les modèles ajustés pour faire des prédictions.

Introduction à la Modélisation Prédictive
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Introduction à la Modélisation Prédictive
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'analyse au service de la prise de décision"

Instructeur : De Liu
15 064 déjà inscrits
Inclus avec
145 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Logiciel de tableur
- Catégorie : Formules Excel
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Nettoyage des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Microsoft Excel
Détails à connaître

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20 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
81,37 %
- 4 stars
15,17 %
- 3 stars
2,06 %
- 2 stars
0,68 %
- 1 star
0,68 %
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Révisé le 25 janv. 2022
Great course, good topic material and examples and well taught. Overall it was useful and relevant.
Révisé le 1 mai 2025
Great course. Easy to follow through. A suggestion would be to make a compilation of all the formulas on a doc for ease.
Révisé le 21 août 2022
Contents presentation is very good.Given 1 star less due to non inclusion of ARIMA models.
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