QBUS6600 COURSE｜先把业务问题翻译成预测目标
🧭 模型名称先放一放
刚接触行业项目时，regression、classification 和各种模型名称很容易先占满视线，好像先选一个方法，项目就算启动了。更稳的起点，是先写下行业方准备做的决策，再把它翻译成一个明确的预测目标。QBUS6600 要连接商业问题和数据分析问题，后面的 EDA、建模与管理层表达，都会沿着这条线往下走。
如果同一页上的业务决策和预测结果还接不上，后面多加一个模型也补不回这个缺口。先把两者连起来，数据探索才知道要为哪项判断提供依据，最后的表达也会更集中。
这里先抓住三个词：预测对象是谁或什么，结果单位具体是什么，结果类型属于连续数值还是类别。三项写清，方法范围会自然缩小；三项还在变化，这时浏览算法只会让草稿越来越散。
💡 行业方准备依据分析做什么决定，是整条项目路线的起点。
🔎 同一句业务需求，可以落到两条路线
现有 2026 S1 材料给了两个很清楚的例子。它们只用来演示翻译关系，并不代表 26s2 已确认沿用同一行业方或项目。
| 业务落点 | 预测对象与结果 | 结果类型 | 方法路线 |
|---|---|---|---|
| 区分未来价值不同的捐赠者 | 单个捐赠者未来 24 个月的捐赠总额 | 连续数值 | regression |
| 识别可能转为定期捐赠的人 | 一次性捐赠者未来 6 个月内转化或不转化 | 二元类别 | classification |
第一个例子输出的是金额，数值可以在一个连续范围里变化，所以进入回归路线。第二个例子输出的是两种状态，于是进入二元分类路线。业务背景都和捐赠者有关，但结果长什么样，已经改变了分析问题的类型。
🧩 三行先把项目钉住
开学阶段可以先写一张很短的项目卡，不需要等到模型确定后再补。顺序如下：
- 🏢 写清行业方要据此采取的决策。
- 🎯 写清模型预测的对象、时间范围和结果单位。
- 📐 标明输出是连续数值还是类别，再去对应方法路线。
