中级
提供者 : Beth Baligrosky
8 课时 · 23m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
这些课程介绍了处理和存储大数据的最佳实践。他们探索对未来的预测和分析早期数据。他们还介绍了如何发现数据不一致、衡量财务问题以及解释结果。最后，他们介绍了测试和纠正数据变量的方法。
学习目标
- 确定定性和定量数据建模的优势
- 了解五种不同的数据模型
- 识别并纠正不一致的数据
您将学到的内容
- 识别定性和定量数据建模的优势
- 应用预测技术来推断未来结果并分析早期数据
- 检测并纠正不一致或异常的数据，以维护数据完整性
- 量化财务问题并解读你的分析结果
- 比较数据分析中使用的五种不同数据模型
- 运用最佳实践执行财务回归分析并处理大数据
关键要点
- 本课程介绍处理和存储大数据的最佳实践。
- 课程内容既涵盖对未来的预测，也涵盖对早期数据的分析。
- 学员将探索如何发现数据不一致、衡量财务问题以及解读结果。
- 课程介绍了对数据变量进行检验和纠正的方法。
- 本课程考察五种不同的数据模型，以及定性和定量数据建模的优势。
常见问题
本课程涵盖哪些内容？
本课程介绍处理和存储大数据的最佳实践，涵盖对未来的预测和对早期数据的分析，并讲解如何发现数据不一致、衡量财务问题以及解读结果。
我将从本课程中获得哪些技能？
你将在数据分析、数据系统、流程建模和定量建模方面培养技能。
课程中包含哪些主题？
课程涵盖财务回归分析、数据应用预测、数据分析类型、检测异常、量化财务问题、解读结果以及数据完整性，最后还有一项“检验你的知识”测评。
完成本课程后我能做什么？
你将能够识别定性和定量数据建模的优势，理解五种不同的数据模型，并识别和纠正不一致的数据。
