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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/business-data-fr
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课程名称：企业数据探索与生产 课程概述： 本课程提供了一个分析框架，帮助您以结构化的方式评估关键问题。同时，该课程还将提供工具，更好地管理企业流程中充斥的不确定性。课程内容包括统计学基础及数据汇总方法，涵盖频率、正态分布、统计研究、抽样以及置信区间等概念。我们将重点放在方法论的应用上，使用Excel及不同学科的数据集，探讨统计数据在各种情境下的使用。课程不仅解释这些概念，还将帮助您理解结果的意义。 课程目标： - 能够将大量数据总结为图表、表格和数字。 - 理解适当抽样的重要性及其信息可靠性。 - 明白正态分布在众多情境中的适用性。 - 使用样本信息推断总体信息，并对估算的准确性有一定的置信水平。 - 使用Excel进行统计分析。 此课程为伊利诺伊大学提供的iMBA项目的一部分，该在线MBA课程灵活、完全认证且价格极具竞争力。如需更多信息，请访问课程资源页面及onlinemba.illinois.edu网站。 课程大纲： 模块1：数据简介与汇总 - 数据无处不在，了解所收集信息的意义对于更好地决策和行动至关重要。在本模块中，我们将探索一些帮助实现此目标的统计工具。 模块2：描述性统计与概率分布 - 每个人都听过“图片胜过千言万语”，但您不想问“我到底在看什么？”在学会如何用“图像”总结数据后，我们将使其更容易理解。 模块3：抽样与中心极限定理 - 当您负责分析市场细分时，您需要理解的变量和可能影响这些变量的因素已经明确。但数据在那里？您如何开始获取数据？本模块将探讨如何生成“好”的样本数据及抽样的基本概念。 模块4：推断 - 您拥有一组数据样本并已完成分析。您认为自己可以基于样本推断总体信息，但您有多大信心正确？您如何能更确定？本模块将帮助您找到这些问题的答案。
Part: 1
Title:Module 1 : Introduction et synthèse des données
Description:Les données sont partout autour de vous, mais que vous disent-elles ? La première étape consiste à bien comprendre les informations que vous avez recueillies afin de prendre de meilleures décisions et de mieux agir. Dans ce module, nous découvrirons quelques-uns des outils statistiques qui nous aident à atteindre cet objectif.
Part: 2
Title:Module 2 : Statistiques descriptives et lois de probabilités
Description:Nous avons tous entendu l’expression « une image vaut mille mots », mais vous ne voulez certainement pas que l’une de ces expressions soit « qu’est-ce que je regarde exactement ? » Maintenant que vous savez utiliser des « images » afin de résumer vos données, rendons-les plus simples à comprendre.
Part: 3
Title:Module 3 : Échantillonnage et théorème de la limite centrale
Description:Vous êtes chargé(e) d’analyser un segment de marché pour votre entreprise. Vous et votre équipe avez défini les variables que vous devez comprendre. Vous avez également une idée des facteurs qui pourraient influencer ces variables d’intérêt. Vous êtes maintenant prêt(e) à faire votre analyse. Mais, attendez ! Où sont les données ? Comment commencez-vous à obtenir les données ? Dans ce module, nous réviserons les moyens par lesquels vous pouvez commencer à produire des données (les concepts d’échantillonnage et le théorème de la limite centrale). Nous vous aiderons également à comprendre de quelle manière produire de « bonnes »données d’échantillon, ainsi que les raisons pour lesquelles les données d'échantillon fonctionneront.
Part: 4
Title:Module 4 : Inférence
Description:Vous possédez un échantillon de données et vous avez effectué l’analyse. Vous estimez pouvoir tirer des informations sur la population en vous fondant sur l’étude de votre échantillon. Mais connaissez-vous vos chances de ne pas vous tromper ? Comment pouvez-vous être plus sûr(e) ? Qu’auriez-vous dû également prendre en considération ? Dans ce module, vous découvrirez comment trouver les réponses à ces questions.
Ce cours fournit un cadre analytique afin de vous aider à évaluer les problèmes clés de manière structurée. Il vous procurera également des outils afin de mieux gérer les incertitudes qui envahissent et compliquent les processus des entreprises. Plus précisément, vous serez initié(e) aux statistiques et à la manière de résumer les données. Vous découvrirez les concepts de fréquence, de loi normale, d’études statistiques, de l’échantillonnage et des intervalles de confiance. Tout en vous initiant à la science de ce qui est enseigné, nous nous concentrerons sur l’application des méthodologies. À cette fin, nous utiliserons Excel et des ensembles de données provenant de nombreuses disciplines différentes, ce qui vous permettra de découvrir l’utilisation des statistiques dans des contextes très diversifiés. Le cours se concentrera non seulement sur l’explication de ces concepts, mais également sur la compréhension de la signification des résultats obtenus. Au terme de ce cours, vous serez en mesure : • de résumer de grands ensembles de données sous forme de graphiques, tableaux et chiffres. • de comprendre l’importance d’un échantillonnage adapté et pourquoi vous pouvez vous fonder sur les informations contenues dans les échantillons. • de comprendre pourquoi la loi normale peut être utilisée dans un si grand nombre de contextes. • d’utiliser les informations issues de l’échantillon afin de déduire des informations sur la population avec un certain niveau de confiance quant à l’exactitude des estimations. • d’utiliser Excel pour l’analyse statistique. Ce cours est intégré au iMBA proposé par l’Université de l’Illinois, un MBA en ligne flexible et entièrement agréé à un prix incroyablement compétitif. Pour obtenir de plus amples informations, veuillez consulter la page Ressources de ce cours ainsi que le site onlinemba.illinois.edu.
