澳洲高维数据分析ETF5500High dimensional data analysis课程介绍

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高维数据分析

ETF5500

High dimensional data analysis

学习目标

　　课程内容：

　　很多商业领域，分析师必须处理关于许多变量的数据，带有大量问题的调查。这种情况下，必须使用称为多变量方法的统计工具来分析数据并推动商业决策。高维数据分析课程将分三部分介绍这些方法：(1)聚类分析、判别分析和多元方差分析可以用来识别、预测和测试差异群体，如不同类别的客户或产品。(2)主成分分析、对应分析和多维标度是帮助分析人员可视化复杂数据集的降维方法。(3)因子分析和结构方程模型能够用于预测和测试理论，解释和预测商业结果。

　　学习成果：

　　成功完成课程后，学生应该能够：

　　1、理解多元统计技术(如因子分析、结构方程建模、逻辑回归、分类数据分析、聚类分析、多维标度和对应分析)在揭示调查数据的关系和模式方面所起的作用。

　　2、评估这些技术的优势和局限性。

　　3、在R中应用工具，为适当的统计技术生成解决方案。

　　4、从用户和提供者的角度展示使用适当统计技术的技能。

　　5、展示传达分析结果的技能，以便可以实施决策。

　　课程评估：学期内评估50%+考试50%。

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