QBUS6600 2026S2 ｜一个行业项目撑起整学期的收官课
QBUS6600 这门课是 Data Analytics for Business 方向的收官课，整个学期只围着一个行业项目转，分数全部来自三份报告，没有考试。这个结构带来的第一个后果就是 起跑质量按三倍计价：Week 6 交出去的那份探索性分析，Week 11 的小组报告要接着它往下建模，Week 13 的反思报告还要回头把同一段经历再讲一遍。我把十周教学和三次交付的位置对着排了一遍，前期做得多深，后期就能交得多稳，这个顺序值得你在选课的时候先看清楚。
🗺️ 十三周压成五段，最后两段只装交付
先看整学期的形状。教学从 Week 1 排到 Week 10，Week 11 往后全是嘉宾讲座，也就是说 方法在 Week 10 就发完了，而三次交付里有两次落在这之后。
| 周次 | 这几周在处理什么 |
|---|---|
| Week 1–2 | 选定行业项目、拿到数据，把一句模糊的商业需求翻译成「要预测一个数，还是要分个类」；顺手把缺失值和数据泄露这两个坑先摆出来 |
| Week 3–5 | 把数据整理成能建模的形态，并第一次真的跑出预测结果 |
| Week 6–7 | 问题从「能不能建出模型」换成「该用哪一个」，开始正面处理模型之间的取舍 |
| Week 8–10 | 全部换成用树搭起来的一批方法，预测精度推到全课最高，模型的可读性推到全课最低 |
| Week 11–13 | 嘉宾讲座，方法教学到此为止，这三周产出的是交付 |
三次交付正好卡在这条路线的三个位置上。Week 6 收第一份，用的是前六周那批东西；Week 11 收最重的一份小组报告，弹药来自 Week 7 到 Week 10；Week 13 收最后一份，回头复盘整段项目经历。所以这门课的节奏挺干净，前十周一直在往你手里加东西，后三周只负责把手里已有的交出去。
🧵 从 Week 2 一直走到 Week 10 的那条暗线
路线图里还藏着一条线，从 Week 2 起就一直没断过：一个模型能不能被讲给不懂技术的人听。Week 2 讲工作流的时候就先扔下一句话，统计上很漂亮的模型，也可能因为利益相关者看不懂而根本部署不下去。这条线在课上从来没有单独占过一节，倒是每隔几周就换一种形式再冒出来一次。
- 🏦 Week 5 讲银行的信用评分为什么还在用逻辑回归：客户被拒贷的时候银行得给出具体理由，监管也要求模型可审计、可解释
- ✂️ Week 7 的 Lasso 把不重要变量的系数压到精确的零，直接吐出一个能报给管理层的稀疏模型
- 🌫️ Week 10 讲梯度提升决策树在信用风险上精度确实好，可它是个黑箱，实务里得把每一次预测的依据单独拆出来，或者先拿它筛变量、再换一个能解释的模型做最终决定
Week 6 更直接，模型选择那一节列了六个实践问题，最后一条就是「我能不能解释这个模型」。：交的东西里有一份面向决策者的 executive summary，还要录一段展示。所以 Week 8 到 Week 10 学到的高精度方法用到那份报告上，你得多做一步，把模型的结论翻译成一句决策者能复述的话。
