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1.数据分析报告
通常要求基于真实或半真实数据集，完成数据清洗、分析建模，并结合商业背景给出结论与建议。
2.商业案例分
围绕企业实际问题，结合数据分析结果，评估不同决策方案的可行性与风险。
3.预测与建模作业
要求学生选择合适的统计或预测模型，并解释模型选择逻辑与结果意义。
4.小组项目
包含数据分析、报告撰写与展示，既考察技术能力，也考察协作与表达能力。
1.先对照评分标准再着手
在写作前明确每一项评分标准对应的内容，是提升得分效率的关键。
2.问题导向而非工具导向
商业分析课程更看重你是否解决了商业问题，而不是使用了多少高级方法。模型和工具应当服务于问题，而非反过来主导作业结构。
3.分析逻辑要完整可追溯
从问题定义、数据说明到分析方法与结论，每一步都要有清晰解释，避免出现“直接给结果、不交代过程”的情况。
4.商业解读比技术细节更重要
仅展示统计结果通常不足以拿高分，必须清楚说明这些结果对商业决策意味着什么。
5.语言表达与结构同样计分
报告结构混乱、逻辑跳跃或学术表达不规范，都会直接影响整体评分。
1.数据分析与商业分析类 Assignment
2.商业分析课程 Essay 与报告写作
3.小组项目中的分析思路与个人分工部分
4.数据解读与结果讨论章节优化
5.Presentation 逻辑梳理与展示内容打磨
Q1：格拉斯哥大学商业分析 Assignment 难吗?
整体难度中等偏上，关键不在计算有多复杂，而在于是否理解分析背后的商业逻辑。
Q2：Assignment 里数学和编程占比高吗?
会用到一定的统计或分析工具，但评分重点通常不在代码本身，而在分析思路和解释能力。
Q3：只把模型跑出来，不写太多分析可以吗?
不可以。缺乏解释和商业解读的作业，很难进入高分区间。
Q4：小组作业个人发挥空间大吗?
有的。即便是小组项目，个人负责部分的分析深度和写作质量仍然会被重点考察。
Q5：基础一般，来得及提升 Assignment 表现吗?
当然，海马课堂提供专业的留学生课业辅导，会根据格拉斯哥大学商业分析课程要求，由同专业海外硕博导师针对 Assignment 结构、分析思路和评分逻辑进行一对一指导，帮助学生更高效地冲击高分。
阅读原文：https://www.highmarktutor.com/news/30829_61.html
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