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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours permet aux apprenants d'explorer les modèles de régression afin d'utiliser ces modèles pour les prévisions commerciales. Contrairement aux modèles de séries chronologiques, les modèles de régression sont des modèles de causalité, dans lesquels nous identifions certaines variables de notre entreprise qui influencent d'autres variables. Les régressions modélisent cette causalité et nous pouvons ensuite utiliser ces modèles pour prévoir et planifier les besoins de notre entreprise. Nous explorerons les modèles de régression simple, les modèles de régression multiple, les régressions à variables nominales, les régressions à variables saisonnières, ainsi que les autorégressions. Il s'agit de différentes formes de modèles de régression, adaptées à des scénarios commerciaux uniques, afin de prévoir et de générer des informations commerciales pour les organisations.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion
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2 vidéos•Total 2 minutes
Compétences Excel pour les prévisions commerciales Introduction•1 minute
Introduction au cours•2 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Bienvenue à Excel Regression Models for Business Forecasting (Modèles de régression Excel pour les prévisions commerciales)•10 minutes
Objectifs du cours et objectifs d'apprentissage hebdomadaires•10 minutes
Informations importantes sur les versions et les régions•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 15 minutes
Fixez vos objectifs et réussissez•15 minutes
Modèles de régression
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous explorons le contexte et l'objectif des prévisions commerciales et les trois types de prévisions commerciales utilisant des modèles de régression. Nous apprendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression et comprendrons la relation entre les variables explicatives et les variables dépendantes. Nous nous concentrerons d'abord sur la régression simple ou à variable unique, et nous apprendrons à évaluer de manière critique le modèle à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.
Inclus
4 vidéos3 lectures4 devoirs
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4 vidéos•Total 40 minutes
Modèles de régression•8 minutes
Régression à une seule variable•11 minutes
Régression à une variable - Prévisions•10 minutes
Régression à une seule variable - Tests•11 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
Lisez-moi avant de commencer : Quiz et navigation•10 minutes
Téléchargez les cahiers d'exercices de la semaine 1•5 minutes
Boîte à outils de la semaine 1•10 minutes
4 devoirs•Total 70 minutes
Évaluation de la semaine 1•40 minutes
Régression à une seule variable•10 minutes
Régression à une variable - Prévisions•10 minutes
Régression à une seule variable - Tests•10 minutes
Régression de variables multiples
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous étendons le modèle de régression simple pour prendre en compte plusieurs variables explicatives. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression en impliquant des variables dépendantes multiples. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression multiple à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.
Inclus
4 vidéos2 lectures4 devoirs
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4 vidéos•Total 37 minutes
Régression de variables multiples•8 minutes
Régression de variables multiples - Introduction•11 minutes
Régression de variables multiples - Prévisions•9 minutes
Régression à variables multiples - Tests•9 minutes
2 lectures•Total 15 minutes
Téléchargez les cahiers d'exercices de la semaine 2•5 minutes
Boîte à outils de la semaine 2•10 minutes
4 devoirs•Total 70 minutes
Évaluation de la semaine 2•40 minutes
Régression de variables multiples - Introduction•10 minutes
Régression de variables multiples - Prévisions•10 minutes
Régression à variables multiples - Tests•10 minutes
Régression de la variable muette
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous étendons le modèle de régression multiple pour prendre en compte des variables explicatives qualitatives binaires. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression multiple en créant des variables nominales pour les données qualitatives binaires. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression à variables nominales à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles de prévision pour répondre aux besoins de notre organisation.
Inclus
4 vidéos2 lectures4 devoirs
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Régression des variables nominales binaires - Tests•10 minutes
Régression de la variable muette saisonnière
Module 5•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous étendons le modèle de régression binaire à variables nominales pour prendre en compte les variables saisonnières. Nous étendrons les fondements théoriques d'un modèle de régression à variables nominales binaires en créant une série de variables nominales pour capturer la saisonnalité. Nous apprendrons à évaluer de manière critique les modèles de régression à variables nominales saisonnières à l'aide d'outils de diagnostic de régression, puis à utiliser nos modèles pour établir des prévisions adaptées aux besoins de notre organisation. Dans ce module, nous explorerons également les autorégressions - leur fondement théorique, la création d'une autorégression, son évaluation critique et l'utilisation de notre modèle pour établir des prévisions commerciales. Nous terminerons le module en apprenant à créer une prévision composite en combinant deux prévisions issues de ce cours et du premier cours de cette spécialisation.
Inclus
5 vidéos2 lectures4 devoirs
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5 vidéos•Total 44 minutes
Régression de la variable muette saisonnière•6 minutes
Régression fictive saisonnière - Introduction et prévisions•14 minutes
Régression de la muette saisonnière - Tests•6 minutes
Autorégression•9 minutes
Prévisions composées•8 minutes
2 lectures•Total 15 minutes
Téléchargez les cahiers d'exercices de la semaine 4•5 minutes
Boîte à outils de la semaine 4•10 minutes
4 devoirs•Total 70 minutes
Évaluation de la semaine 4•40 minutes
Régression fictive saisonnière - Introduction et prévisions•10 minutes
Régression de la muette saisonnière - Tests•10 minutes
Autorégression•10 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
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Avis des étudiants
4.9
112 avis
5 stars
94,64 %
4 stars
3,57 %
3 stars
0 %
2 stars
1,78 %
1 star
0 %
Affichage de 3 sur 112
M
MH
5·
Révisé le 12 nov. 2021
The lecturer did great demonstrating how equation looks like on business application.
T
TM
5·
Révisé le 6 nov. 2023
It was challenging and required me to really dig deep to understand the concepts, but the path was progressive in nature and the testing very hands on with the excel tools. Thank you.
C
CM
5·
Révisé le 12 juil. 2021
A step-by-step guide for business forecasting! Very easy to follow and the course brush up my statistics on linear regression as well.
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Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
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Une aide financière est-elle disponible ?
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