The analytics process is a collection of interrelated activities that lead to better decisions and to a higher business performance. The capstone of this specialization is designed with the goal of allowing you to experience this process. The capstone project will take you from data to analysis and models, and ultimately to presentation of insights.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Business Analytics
von
Spezialisierung Advanced Business AnalyticsUniversity of Colorado BoulderÜber diesen Kurs
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University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Module 1 - Understand the data and prepare your data for analysis
This week your goal is to understand the data and prepare the data for analysis. As we discussed in this specialization, data preprocessing and cleanup is often the first step in data analytics projects. Needless to say, this step is crucial for the success of this project. We've selected a few videos from Courses 2 and 4 for you to review before completing this week's assignments. Dealing With Missing Values and Dealing with Outliers videos will remind you how to perform preliminary data cleanups. The last part of the assignments ask you to construct data visualizations. You may find the ideas discussed in What is Good Data Visualization? and Graphical Excellence useful.
4 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 25 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Dealing with Missing Values6m
Dealing with Outliers3m
What is Good Data Visualization4m
Graphical Excellence4m
2 Lektüren
Introduction to the Project30m
Register for Analytic Solver Platform for Education (ASPE)10m
5 Stunden zum Abschließen
Module 2 - Perform predictive analytics tasks
This week you will perform some predictive analytics tasks, including classifying loans and predicting losses from defaulted loans. You will try a variety of tools and techniques this week, as the predictive accuracy of different tools can vary quite a bit. It is rarely the case that the default model produced by ASP is the best model possible. Therefore, it is important for you to tune the different models in order to improve the performance.This week’s assignments require you to build predictive models for both classification and regression tasks. <p> Before working on the assignments, you may review a few videos to remind yourself several important concepts, such as cross validation. These concepts are discussed in the videos Cross Validation and Confusion Matrix and Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation. You may also find a refresher on XLMiner useful. The videos Building Logistic Regression Models using XLMiner and How to Build a Model using XLMiner discuss how to build logistic regression and linear regression models. Depending on your needs, you may also go back to the videos that discuss how to build trees and neural networks. </p>
5 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 25 min)
4 Videos
Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation5m
Building Logistic Regression Models using XLMiner6m
How to Build a Model using XLMiner8m
5 Stunden zum Abschließen
Module 3 - Provide suggestions on how to allocate investment funds using prescriptive analytics tools
This week we turn our attention to prescriptive analytics, where you will provide some concrete suggestions on how to allocate investment funds using analytics tools, including clustering and simulation-based optimization. You will see that allocating funds wisely is crucial for the financial return of the investment portfolio.
5 Stunden zum Abschließen
5 Stunden zum Abschließen
Module 4 - Present your analytics results to your clients
You have done a lot so far! In this last week, you will present to your analytics results to your clients. Since you have many results in your project, it is important for you to judiciously choose what to include in your presentation. Several videos in Course 4 offer some guidelines on communicating analytics results. This assignment will give you an opportunity to apply the skills you learned there.
5 Stunden zum Abschließen
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED BUSINESS ANALYTICS CAPSTONE
von AD14. Nov. 2019
It's been a great opportunity to practically apply knowledge I got over the specialization. Highly recommended.
von LK26. Juni 2020
in week 3 analysis it was not taught during the course
von RA3. März 2019
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Über den Spezialisierung Advanced Business Analytics
The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and create maximum value for your shareholders. Learners gain practical skills in extracting and manipulating data using SQL code, executing statistical methods for descriptive, predictive, and prescriptive analysis, and effectively interpreting and presenting analytic results.
The problems faced by decision makers in today’s competitive business environment are complex. Achieve a clear competitive advantage by using data to explain the performance of a business, evaluate different courses of action, and employ a structured approach to business problem-solving.
Check out a one-minute video about this specialization to learn more!
Häufig gestellte Fragen
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