无论是在影响决策的因素非常明确的情况下,还是在某些重要因素完全不明确的情况下,有用的定量模型都能帮助您做出明智的决策。在本课程中,您可以学习如何创建反映复杂现实的定量模型,以及如何在模型中加入风险和不确定性因素。您还将学习创建预测模型的方法,以确定最佳选择;以及这些选择如何随模型假设的变化而变化。您还将学习风险测量和管理的基础知识。课程结束时,您将能够利用自己的数据建立自己的模型,从而开始做出以数据为依据的决策。您还将为本专业的下一门课程做好准备。
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积累特定领域的专业知识
- 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
本模块旨在教你如何分析不确定性较低的环境,以及如何在这些环境中找出最佳决策。你将探索优化工具包,学习如何使用广告实例建立代数模型,将代数模型转换为电子表格模型,使用求解器发现可能的最佳决策,并研究一个在模型中引入简单风险表示的示例。本模块结束时,您将能够建立优化模型,使用求解器根据数据找出最佳决策,并开始调整模型以考虑简单的风险因素。只要输入值的实际不确定性不是太高,这些技能将使您有能力处理大型模型。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
如果不确定性是您试图建模的环境的主要特征,该怎么办?在本模块中,您将学习如何为具有大量变量的情况创建模型。您将研究高不确定性设置、概率分布和风险、多个随机变量的常见情景、如何纳入风险降低、如何计算和解释相关值,以及如何使用情景进行优化,包括灵敏度分析和有效前沿。本模块结束时,您将能够识别和使用常见的未来不确定性模型来构建情景,帮助您在面临多个变量和较高风险时优化业务决策。
涵盖的内容
3个视频2篇阅读材料1个作业
在做出商业决策时,我们经常会参考过去来预测未来。在本模块中,您将研究常用的随机变量分布,以建立未来模型并进行预测。您将学习如何在 Excel 中创建有意义的数据可视化,如何为您的数据选择合适的分布,探索离散分布和连续分布之间的差异,以及测试您选择的模型和假设的拟合度。本模块结束时,您将能够使用图形表示数据,为数据选择最佳分布模型,并测试模型和假设是否最适合您的数据。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
本模块旨在帮助您在使用连续分布来描述不确定性时,使用模拟来比较不同的替代方案。通过对仿真工具包的深入研究,您将学会如何在随机输入由连续概率分布描述的高不确定性环境中做出决策。您还将学习如何运行仿真模型、分析仿真输出、比较备选决策以确定最优解决方案。 本模块结束时,您将能够利用仿真进行决策和风险管理,更广泛地说,能够在日益复杂和快速发展的商业世界中做出成功的商业决策。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
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LearnKartS
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New York Institute of Finance
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
2,218 条评论
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已于 Dec 25, 2017审阅
Great examples, the best course of the specialization so far.Week 3 was a little bit slow. I think it was going through some theory that was already covered by course 1.
已于 Feb 20, 2020审阅
one of the best, as a data analyst this course will give you the necessary knowledge needed in business intelligence and financial modelling. The last week was very challenging but apt.
已于 Mar 21, 2020审阅
I thoroughly enjoyed this course. I not only learned a lot in terms of ability to use Excel and am now better equipped to approach data in certain (and uncertain) situations
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