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Business Analytics for Decision Making に戻る

コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder) による Business Analytics for Decision Making の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
1,750件の評価

コースについて

In this course you will learn how to create models for decision making. We will start with cluster analysis, a technique for data reduction that is very useful in market segmentation. You will then learn the basics of Monte Carlo simulation that will help you model the uncertainty that is prevalent in many business decisions. A key element of decision making is to identify the best course of action. Since businesses problems often have too many alternative solutions, you will learn how optimization can help you identify the best option. What is really exciting about this course is that you won’t need to know a computer language or advanced statistics to learn about these predictive and prescriptive analytic models. The Analytic Solver Platform and basic knowledge of Excel is all you’ll need. Learners participating in assignments will be able to get free access to the Analytic Solver Platform....

人気のレビュー

SS

2020年5月27日

I would like to recommend this course to the business analyst aspirants. It is really intriguing and helps to develop analytical skills. The examples and assignments are perfect to train a beginner.

PA

2020年8月11日

I think this is a practical and insightful course for understanding what business analysis is and how models apply in realily by providing useful and familiar examples. Highly recommend this course

フィルター:

Business Analytics for Decision Making: 1 - 25 / 431 レビュー

by Anna R

2017年9月3日

by Martin F

2020年4月17日

by Timofey I

2018年12月11日

by Gautam

2020年4月19日

by Alexandros N

2020年11月26日

by Nedchanok H

2017年7月11日

by Fatema A

2020年7月14日

by Sumbul K

2020年9月9日

by Chandrashekar P

2017年6月2日

by Sergio F M

2020年2月1日

by Harsh M

2020年5月17日

by Nikhil S

2020年5月31日

by Alvaro I A P

2019年1月14日

by Sanket

2020年5月28日

by PHAM N P A

2020年8月12日

by Subhajit G

2018年5月20日

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2020年1月3日

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2020年4月17日

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2020年5月29日

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2018年11月30日

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2020年7月19日

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2019年10月8日

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2019年5月24日