Rutgers the State University of New Jersey

需求分析

本课程是 供应链分析 专项课程 的一部分

Yao Zhao

位教师:Yao Zhao

23,898 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(293 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
91%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 利用数据分析预测需求趋势(如新产品介绍)、季节性、价格弹性和其他环境因素。

  • 确定需求的主要驱动因素并量化其影响。

  • 利用连续变量和分类变量建立、验证和改进预测模型。

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 供应链分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

欢迎来到令人兴奋的需求分析世界!在第 1 周,您将了解 AK MetalCrafters(北美领先的炊具制造商)在推出新产品时面临的危机,以及 AK 如何利用需求分析成功化解危机。您还将了解需求规划和预测的一般原则,以及如何将其纳入公司的综合业务规划。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题

欢迎来到需求解析的第 2 周! 您将建立并解释一个线性模型,用于预测趋势(如新产品引进)。您还将学习数据收集、预处理和 Visualization 技术,这些对模型构建至关重要。

涵盖的内容

5个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审

欢迎来到需求解析的第 3 周!您将对第 2 周建立的 Linear Regression 模型进行验证和改进,首先分析其误差,找出缺失的变量,然后建立多元回归模型,不仅捕捉趋势,还捕捉价格和其他环境因素的影响。

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料2个作业1次同伴评审

在 "需求分析 "课程的最后一周,您将进一步改进第 3 周建立的需求预测模型,加入季节性因素以捕捉误差中的周期性模式;您还将学习如何为分类变量建模和格式化,以及如何创建和测试您的预测。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (79个评价)
Yao Zhao
6 门课程103,768 名学生

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.6

293 条评论

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已于 Sep 2, 2020审阅

AK
5

已于 Apr 28, 2020审阅

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5

已于 May 15, 2024审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。