MKTG6010 26S1｜三个Group Project给的安全感 Final会全部收回
📝 55% 是小组分 但裁决权在一个人的 30%
MKTG6010 的考核结构有一个不容易一眼看出来的设计：小组项目占了总分的 55%（Term Project 1 的 20% + Term Project 2 的 25% + Presentation 的 10%），而 Final Individual Assignment 单独占 30%。
表面上看，找到靠谱的队友就能稳住大半江山。但 Final 的 30% 考核范围是整个学期所有内容——不是前半段，不是后半段，是全部。
这意味着一件事：小组项目阶段你做了多少、学了多少、是真学还是搭便车，Final 会给出最终裁决。
💡 两个 Term Project 是同一条流水线的前后工序
Term Project 1（Week 7 截止，20%）用的是前半学期教的方法——分类模型、集成学习 (Ensemble Learning)、梯度提升 (Boosting)、SVM。Term Project 2（Week 13 截止，25%）用的是后半学期的方法——文本分析 (Text Analytics)、网络分析、图像识别和深度学习 (Deep Learning)。
| 项目 | 截止 | 方法范围 | 数据类型 |
|---|---|---|---|
| Term Project 1 | Week 7 | 监督学习（分类、集成、SVM） | 结构化数据 |
| Term Project 2 | Week 13 | NLP + 网络 + 深度学习 | 非结构化数据 |
看起来是两个独立项目，实际上是同一条分析流水线的前后工序。TP1 处理结构化数据（数字、分类变量），TP2 处理非结构化数据（文本、网络关系、图像）。现实中的营销分析就是这两种数据来源混在一起的。
这个设计的巧妙之处：TP1 阶段你只需要掌握监督学习一个方向，门槛相对可控。但 TP2 要求你在 5 周内同时处理文本、网络、图像三种完全不同的数据类型。如果编程基础在 TP1 阶段就已经勉强，TP2 阶段面对更高的技术多样性会直接露馅。
Presentation = Term Project 2 的口头版
Presentation（10%，Week 12）和 Term Project 2（25%，Week 13）是同一个项目的两种交付形式。Week 12 你要在 15 分钟内把分析过程和结论讲清楚，Week 13 再把同样的内容以 2000 字的书面报告交出去。
你不需要为 Presentation 额外准备一个全新话题——它就是 TP2 的预演。但反过来，如果 TP2 进度落后，Presentation 也一起拉胯。这两个考核是绑在一起的，35% 同涨同跌。
🎬 Final 的 30% 是一道验证题
| 考核 | 占比 | 形式 | 能靠队友吗？ |
|---|---|---|---|
| Term Project 1 | 20% | 小组 | ✅ 可以分工 |
| Presentation | 10% | 小组 | ✅ 可以分工 |
| Term Project 2 | 25% | 小组 | ✅ 可以分工 |
| Final Individual | 30% | 个人 | ❌ 不行 |
三个小组项目的 55% 里面，你可以专攻某一块让队友补其他的。有人擅长写代码、有人擅长做 PPT、有人擅长写报告——分工合作，人之常情。
问题在于：Final 是 1000 字的个人作业，考核范围覆盖全学期。你需要自己选模型、自己跑分析、自己写解读。如果你在小组里一直负责的是非技术环节（文字润色、排版、口头汇报），Final 就是你第一次独自面对完整技术栈的时刻。
这门课所有考核都允许使用 AI。这不是福利，这是因为考的根本不是你能不能写代码——而是你理不理解输出结果。ChatGPT 能帮你跑一个 Random Forest，但 Final 问的是：你为什么选 Random Forest 而不是 Logistic Regression？你的特征工程逻辑是什么？结果对营销决策的具体指导意义是什么？这些问题靠复制粘贴代码回答不了。
💰 时间线上的连锁反应
| 周次 | 事件 | 压力来源 |
|---|---|---|
| Week 1-6 | 学方法、准备 TP1 | 节奏可控 |
| Week 7 | TP1 截止 | 第一个分水岭 |
| Week 8-11 | 学新方法、准备 TP2 | 内容密度翻倍 |
| Week 12 | Presentation | TP2 的口头预演 |
| Week 13 | TP2 截止 | 最后的小组成果 |
| STUVAC | Final 截止 | 独自面对全学期内容 |
从 Week 7 到 STUVAC 这段窗口：先交 TP1，然后用 5 周学 4 个新领域（文本、NLP、网络、深度学习），然后 Presentation 和 TP2 背靠背，最后 Final。你同时在做三件事：消化新内容、推进 TP2、为 Final 积累个人理解。三件事的优先级会互相冲突——你在小组里投入越多精力准备 TP2，用于个人理解的时间就越少；你越想为 Final 自己研究，对小组的贡献就越少。
⚠️ 选队友的决策 在选课时就该做
这门课的组队策略只有一个核心判断标准：你的队友是能让你学到东西的人，还是替你干活的人。
如果是前者，小组项目的 55% 和 Final 的 30% 形成正向循环——小组阶段学到的东西直接用在 Final 里。如果是后者，小组拿了高分但 Final 露馅，55% 的收益会被 30% 的损失大幅抵消。
15% 的 Class Participation 分散在多周——这是唯一一个不受队友影响、不受 Final 验证的分数来源。如果其他地方有风险，这 15% 就是你的保险。
