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MBA 学生通常还需要兼顾其他课程、小组项目、社交活动和求职等事务，而数据分析课程需要花费大量时间，导致学生可能难以合理安排时间，完成学习任务，课程内容较多，学生可能在知识整合和融会贯通方面存在困难，部分学生可能缺乏批判性思维能力，难以对分析过程和结果进行深入的反思和质疑。
帮助学生系统梳理课程中的重点和难点知识，构建完整的知识体系，使学生对课程内容有更清晰的理解和把握;
传授答题技巧和方法，提高学生的应试能力;
根据学生的学习情况和薄弱环节，提供个性化的辅导和建议，帮助学生弥补不足，提高学习成绩;
进行模拟考试训练，让学生熟悉考试形式和题型，了解考试难度和时间要求，提前适应考试氛围，增强考试信心。
·数学基础要求高
课程中的回归分析、假设检验等内容需要学生具备扎实的概率论、数理统计等数学基础;
·软件操作复杂
Python、R 等数据分析软件功能强大但操作复杂，学生需要掌握大量的函数、命令和编程技巧;
·案例分析难度大
课程中的案例往往来自实际商业场景，数据量大且复杂，需要学生综合运用所学知识和技能进行分析。
▪️MBA 202 ：Financial Accounting-财务会计
▪️MBA 206 Marketing-市场营销
▪️MBA 209 Strategic Leadership-常微分方程
▪️MBA 205 Leading People -领导人物
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