该统计学课程吸引了大量学生的兴趣，它不仅为后续学习奠定了基础，而且在难度和实用性方面实现了均衡，那么这门课程究竟有何特别之处？我们将深入探究。
课程基础与覆盖范围
本统计学课程作为一门基础性学科，相当于数学领域的基石，为后续高阶Data课程的学习奠定基础。课程内容丰富，涵盖了数据分析的基本要点，但在知识深度上存在不足。然而，学生可以通过后续选修课程来弥补这一缺陷。即便数学基础薄弱，同学们也不必过分担忧，因为教师会在课程中讲解代数和概率相关内容，帮助大家迅速弥补基础知识。
重点学习阶段
第四周至第十一周是课程的核心内容，主要涉及数学和数据知识的学习，具体包括数据分析中的监督式学习模型及概念，例如线性回归和逻辑回归等。随着学习模型的增多，考试所需掌握的知识量也随之上升，课程挑战在于对各类模型进行区分和关联。然而，完成学习后，学生将能够对回归和分类体系形成深刻的理解，为大多数非技术岗位以及数据分析师职位奠定坚实的基础。
课程的商业应用
课程旨在通过案例教学使学生掌握商业风险的理解与管控，题型相对固定，因此，阅读理解能力显得尤为关键。总体来看，对于擅长数学的学生来说，该课程具有极大的益处，其考试内容以计算技能的考察为主。课程内容主要围绕时间序列（time）展开，每周安排有2小时的课程学习以及1小时的相关实践活动。
Lab课程体验
该课程的实验室环节由导师带领学生编写代码，涉及数据输入。起初，学生可能觉得掌握难度较大，但经过两三节课的学习后，学生便能够大致掌握。此外，每节课都会对前一节课的内容进行复习，以此加强学生的理解和记忆。在QBUS系列课程中，6830课程同样涉及时间序列分析，与6840课程相比，6830课程更倾向于金融领域的应用，而6840课程则更专注于纯统计学的分析。
核心学习阶段
第五周至第九周为课程的核心部分，在这一阶段的基础上进行深化，涵盖holt系列和ARMA系列等主流的时间序列分析模型。这部分内容包含了一些基本概念和大量的推导过程，在考试中所占比例较高。第十周至第十三周则专注于介绍前沿的分析方法，这些内容每学期都会有所调整，考察形式包括少量概念和计算，具有较强的套路性，掌握相关套路有助于在考试中取得高分。
课程总结与优势
总体而言，若能深入理解课程知识并勤加练习，该课程得分相对容易，主要因其考试内容以客观题为主。在商学院的教学体系中，该课程着重于提升学生的数据可视化技能，涉及多种数据处理工具，并更加强调分析能力的培养。课程设置贴近实际，对于从事数据导向行业的学员具有显著的实际帮助。
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