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MBA 學生通常還需要兼顧其他課程、小組項目、社交活動和求職等事務，而數據分析課程需要花費大量時間，導致學生可能難以合理安排時間，完成學習任務，課程內容較多，學生可能在知識整合和融會貫通方面存在困難，部分學生可能缺乏批判性思維能力，難以對分析過程和結果進行深入的反思和質疑。
幫助學生系統梳理課程中的重點和難點知識，構建完整的知識體系，使學生對課程內容有更清晰的理解和把握;
傳授答題技巧和方法，提高學生的應試能力;
根據學生的學習情況和薄弱環節，提供個性化的輔導和建議，幫助學生彌補不足，提高學習成績;
進行模擬考試訓練，讓學生熟悉考試形式和題型，了解考試難度和時間要求，提前適應考試氛圍，增強考試信心。
·數學基礎要求高
課程中的回歸分析、假設檢驗等內容需要學生具備扎實的概率論、數理統計等數學基礎;
·軟件操作復雜
Python、R 等數據分析軟件功能強大但操作復雜，學生需要掌握大量的函數、命令和編程技巧;
·案例分析難度大
課程中的案例往往來自實際商業場景，數據量大且復雜，需要學生綜合運用所學知識和技能進行分析。
??MBA 202 ：Financial Accounting-財務會計
??MBA 206 Marketing-市場營銷
??MBA 209 Strategic Leadership-常微分方程
??MBA 205 Leading People -領導人物
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閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/29653_60.html
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