Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
BSAN3209
商业分析课程
2 学分难度 难
课程定位 BSAN3209（Prescriptive Analytics for Business）是 UQ 商业分析方向的重要课程，核心目标是把课堂框架转化为真实场景中的判断与交付能力。课程通常连接基础方法与高阶专题，既服务后续课程学习，也直接对应实习与职场中的分析、沟通和协作任务。 技术栈与学习内容 课程内容通常覆盖数据解读、业务分析、研究方法、案例推理与商业表达，并结合 Excel/统计工具、报告写作和展示训练。你需要掌握的不只是知识点本身，还包括问题拆解、证据组织、结论表达和风险说明。 课程结构 课程一般按 13 周推进，前段建立框架，中段强化案例与作业，后段综合评估。考核常见组合为 Quiz/Tutorial、作业/报告、展示和期末评估。评分不仅看结果正确性，也看逻辑完整性、表达清晰度和可执行性。 适合人群 适合希望提升分析思维、商业表达和项目协作能力的同学，尤其适合走分析、运营、咨询、管理或研究方向。建议每周投入 8-12 小时，保持“预习-练习-复盘”节奏，持续输出比临时冲刺更稳。
Syllabus
每周大纲
- 1
Course Introduction + Assessment Overview + Prescriptive Analytics Framing
第1周主题：Course Introduction + Assessment Overview + Prescriptive Analytics Framing 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Course Introduction + Assessment Overview + Prescriptive Analytics Framing”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
CourseIntroduction+AssessmentOverviewPrescriptiveAnalytics - 2
Python Foundations 1: Setup, Syntax, Data Types, Functions, and Debugging
第2周主题：Python Foundations 1: Setup, Syntax, Data Types, Functions, and Debugging 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Python Foundations 1: Setup, Syntax, Data Types, Functions, and Debugging”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
PythonFoundations1:Setup,Syntax,DataTypes,Functions, - 3
Python Foundations 2: NumPy, Pandas, Data Structures, Random Numbers, and Basic Plots
第3周主题：Python Foundations 2: NumPy, Pandas, Data Structures, Random Numbers, and Basic Plots 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Python Foundations 2: NumPy, Pandas, Data Structures, Random Numbers, and Basic Plots”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
PythonFoundations2:NumPy,Pandas,DataStructures,Random - 4
Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 1)
第4周主题：Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 1) 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 1)”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
OptimisationandOptimalDecision-Making(Part1) - 5
Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 2)
第5周主题：Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 2) 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Optimisation and Optimal Decision-Making (Part 2)”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
OptimisationandOptimalDecision-Making(Part2) - 6
Sensitivity Analysis
第6周主题：Sensitivity Analysis 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Sensitivity Analysis”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
SensitivityAnalysis - 7
Integer Programming Models
第7周主题：Integer Programming Models 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Integer Programming Models”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
IntegerProgrammingModels - 8
Case Studies in Integer Programming
第8周主题：Case Studies in Integer Programming 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Case Studies in Integer Programming”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
CaseStudiesinIntegerProgramming - 9
Case Studies in Linear Programming
第9周主题：Case Studies in Linear Programming 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Case Studies in Linear Programming”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
CaseStudiesinLinearProgramming - 10
Multi-Criteria Decision Making
第10周主题：Multi-Criteria Decision Making 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Multi-Criteria Decision Making”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
Multi-CriteriaDecisionMaking - 11
Simulation Methods
第11周主题：Simulation Methods 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Simulation Methods”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
SimulationMethods - 12
Future of Optimisation Methods in Business
第12周主题：Future of Optimisation Methods in Business 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Future of Optimisation Methods in Business”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
FutureofOptimisationMethodsinBusiness - 13
Course review
第13周主题：Course review 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理，再用 tutorial 或题目验证理解，重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点：围绕“Course review”识别关键术语、方法边界和常见误区，输出一页结构化笔记（定义、方法、例题、易错点）。 实操建议：至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习，并记录每题的假设与推导过程，避免只记结论。 交付与复盘：对照 BSAN3209 的 assessment 要求检查本周产出，保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
Coursereview
Assessment
考核结构
Quiz / Tutorial
检验 BSAN3209 阶段掌握。
20%
Case Assignment
案例分析或报告作业。
35%
Presentation / Project
展示与协作能力评估。
15%
Final Exam / Final Assessment
期末综合评估。
30%
Assignments
作业详情
Assignment 1
完成 BSAN3209 的核心案例分析任务。
要求:提交结构化报告
⏱ 预计 12 小时
Assignment 2
完成综合问题分析并输出可执行建议。
要求:提交报告/展示材料
⏱ 预计 16 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 313 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。