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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/analytics-excel 最近、Courseraで提供されている「Mastering Data Analysis in Excel」というコースを受講しました。このコースは、Excelの操作方法に焦点を当てるのではなく、データ解析の数学的概念と手法に重点を置いています。特に実用的なモデルをデザインし、実装するための知識を身につけることができました。 コースの内容は非常に体系的で、まずはExcelの基本的なスキルを学び、次に二項分類、情報理論、そして線形回帰に関するモジュールが用意されています。これらの学習を通じて、ビジネスにおけるデータ解析の手法を実践的に理解できるようになります。 私のお気に入りの部分は、最終プロジェクトです。銀行のデータアナリストの役割を担い、クレジットカードの申請者を分類するモデルを作成します。このプロジェクトを通じて、選択したビジネスメトリックが最適なモデルにどのように影響するかを実感できました。 特に学びが多かったのは、「エントロピー」や「確信区間」などの不確実性の測定方法です。これらはビジネスにおける意思決定を支援するために非常に有用です。また、線形回帰を利用して未来の結果を予測する方法も学ぶことができました。 このコースの外部ツールを必要とせず、Excelのみを使用して実践的なデータ解析を進められる点が大変魅力的です。スポーツやマーケティング、金融など様々な分野に応用できる内容として、特にビジネスでデータ解析を行う予定の方に強くお勧めします。 最後に、コースに参加することで得られる実践的な知識とスキルは、将来のキャリアに大いに役立つと確信しています。興味のある方は、ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/analytics-excel

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/judgmental-business-forecasting-in-excel 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「Judgmental Business Forecasting in Excel」というコースについてお話ししたいと思います。このコースは、ビジネスの予測に関する知識を深め、特に判断的予測の重要性に焦点を当てています。 このコースは、前の2つのコースで学んだ時系列モデルや回帰モデルの知識を拡張することを目的としており、定量的な予測手法の限界を理解した上で、ビジネスインサイトを生成するための方法論を探ります。 その中でも、Excelを活用してビジネスインジケーターや主観的評価手法、探索的手法を使った判断的予測を行う方法を学ぶことができます。これにより、実際にどのようにデータを視覚化し、予測結果をビジネスに活用できるかを掘り下げていきます。 以下はこのコースの主なトピックとその内容です： ビジネスインジケーター：ビジネスサイクルの変動を予測するためのビジネスインジケーターの役割を探ります。 主観的評価手法：Sales Force Composite Method、Jury of Executive Opinion、Subjective Probability Assessmentsなど、3つの異なる方法について学びます。 探索的手法：Delphi MethodやScenario Analysisの2つの方法を学び、その実行にExcelをどう使うかを学びます。 バイアスと総合的なビジネス予測：ビジネス予測におけるバイアスの影響を考察し、ケーススタディを通して学んだことを実践します。 このコースは実践的なアプローチで、特にExcelの使い方を重視しています。初心者でも理解しやすく、各トピックの終わりには実際のビジネスシナリオに基づいたケーススタディが用意されているので、学んだ知識をすぐに試すことができます。 総じて、この「判断的ビジネス予測におけるExcelの活用」コースは、ビジネスにおける予測を高度に理解するための素晴らしいリソースです。ビジネスアナリストや経営者にとっても、日常業務に役立つ内容が満載です。興味のある方はぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/judgmental-business-forecasting-in-excel

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-value-of-money はじめに 皆さん、こんにちは！今日はCourseraの素晴らしいコース「お金の時間的価値入門 (TVM)」についてレビューしたいと思います。 このコースは、金融において最も重要な基礎知識の一つである時間的価値の理解を深めるためのものです。お金の時間的価値、美しい理論がどのように意思決定に影響を与えるのかを探求します。 コースの概要 このコースは全4週間で構成されており、毎週異なるテーマに沿って実践的な例を通じて学んでいきます。具体的には、以下のような内容を学びます： 未来価値 (Future Value) 現在価値 (Present Value) 年金 (Annuities) ローン 複利 永久価値 (Valuing Perpetuities) 各週の内容 第1週：お金の時間的価値の簡単な概念と応用 この週では、シンプルな応用に焦点を当てながら未来価値のフレームワークを紹介します。ビデオを見ながら問題を解くことを強くお勧めします。 第2週：お金の時間的価値の理解を深めよう 第1週の復習を行った後、現在価値に進み、日常生活での具体的な例を通じて学んでいきます。また、初めての提出課題があります。 第3週：年金 (Annuities) この週は、より複雑な金融の概念と応用に進みます。…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling はじめに 今日は、ミネソタ大学の「予測モデル入門」コースについて詳しくお話しします。このコースは、意思決定のための分析専門コースの第一歩です。予測モデリングの基本的な概念、プロセス、アプリケーションについて深く学ぶことができます。 コースの概要 このコースでは、主に線形回帰と時系列予測モデルに焦点を当て、それをMicrosoft Excelでの実践に結びつけます。コースが終わった後には、予測モデリングの基本的な概念を理解し、実際のデータセットを扱うスキルを持つことができます。 シラバスの詳細 第1週：単回帰分析このモジュールでは、予測モデリングの問題の概要を示し、単回帰分析の基本について学びます。Excelのツールを使用して、単回帰モデルをフィットさせ、予測を行う方法を実演します。 第2週：重回帰分析単回帰分析を基に、この週では重回帰分析の幅広い応用について学びます。Excelを使って、重回帰モデルをフィットさせ、モデルを用いて予測を行います。 第3週：データ準備予測モデリングのためのデータセット準備について学び、Excelのツールを活用します。変数のタイプや欠損値の扱いについても取り上げます。 第4週：時系列予測時系列データに関しての理解を深め、Excelで簡単に実装できる時系列モデルについて学びます。 なぜこのコースをおすすめするのか 本コースは、予測モデリングについての理論と実践を兼ね備えた内容であり、Excelを利用して手軽に学べる点が魅力的です。実際のビジネスデータを用いることで、学んだ知識を即座に応用できます。 特に、重回帰分析や時系列予測はビジネスシーンで非常に有用なスキルです。このコースを受講することで、データに基づいた意思決定の力を身につけることができます。 まとめ データサイエンスに興味がある方、ビジネスの意思決定をデータ駆動にしたい方には、ミネソタ大学の「予測モデル入門」コースを強くお勧めします。実践的なスキルを学べる良い機会ですので、ぜひ受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling