悉尼大学 QBUS2820 怎么考核
Predictive Analytics（QBUS2820）共 6 学分，考核由 4 项构成，占比最大的是考试「Final exam」40%。
- QBUS2820 为 6 学分课程，官方列出 4 项考核
- Final exam 占 40%
- Individual assignment 1 占 25%
- Individual assignment 2 占 25%
- Individual assignment 0 占 10%
- 含 Early Feedback Task 1 项（学期早期给反馈的形成性考核）
QBUS2820 的考核构成
以下为悉尼大学官方课程页面列出的全部考核项与权重。权重直接决定每部分对最终成绩的影响比例。
| 考核项 | 类型 | 权重 | 截止 |
|---|---|---|---|
| Final exam | 考试 | 40% | Formal exam period |
| Individual assignment 1 | 数据分析 | 25% | Week 08 |
| Individual assignment 2 | 数据分析 | 25% | Week 13 |
| Individual assignment 0（早期反馈） | 测验 | 10% | Week 02 |
数据取自悉尼大学官方课程页，最后核对日期 2026-09-12。考核项与权重可能按学年调整，请以你就读学年的官方页面为准。「须达标」指该项须达到规定标准方可通过课程，不因其他项高分而豁免。
这门课的分数分布
单项占比最高的是：Final exam（40%）、Individual assignmen（25%）、Individual assignmen（25%）。
按考核类型归类：考试与测验类合计为 50%，作业、报告、展示、参与等过程考核合计为 50%。
以上只是对官方权重的归类统计，不涉及难度判断，也不构成学习建议。
什么时候开始有成绩
官方标出的截止时间里，有 10% 的权重落在学期第 6 周之前（含常见的 Early Feedback Task）。也就是说这门课在开学一个多月内就会有实际成绩产生，不是只等期末。
以上只陈述官方公布的截止时间分布，不构成学习安排建议。
官方对各项考核的说明
以下为悉尼大学官方课程页对各项考核的说明文字（英文原文，未改写）。这些说明常写在课程页的 Assessment summary 一节，列出该考核的形式（如开卷/闭卷、线上/线下）、时长与门槛要求。
| 考核项 | 官方说明（原文） |
|---|---|
| Final exam | This exam will consist of questions that assess all aspects of this unit. The questions test the students' ability to provide a complete description of the essential characteristics of the methods covered, to make informed comparisons between these methods, to correctly interpret and analyse statistical results, and to formulate substantive conclusions based on these results. The questions will also cover the theoretical aspects of the material. |
| Individual assignment 1 | This assessment will examine students’ understanding of concepts presented in the first 7 weeks of the unit. The assignment tasks will measure knowledge of methods for prediction and test students’ ability to apply and evaluate these methods using Python. This assignment will help students to contextualise their predictive analytics skills on real-world problems. |
| Individual assignment 2 | The assignment will assess material covered in weeks 1-12 of this unit. The assignment will involve multiple separate tasks that will measure students’ knowledge of regression, classification and time series forecasting methods, etc. This assignment will help students to contextualise their predictive analytics skills on real-world problems. |
| Individual assignment 0 | This assignment will evaluate students' understanding of the fundamental statistical learning concepts presented in the first 2 weeks of the unit. This will serve as an early feedback task to provide students with feedback prior to the census date. |
文字为官方课程页原文节选。完整内容与最新版本以官方课程页为准。
在哪里可以核对
所有数据取自悉尼大学官网的 QBUS2820 课程页面。课程页会同时列出考核项、权重、截止时间与考核形式，学年不同页面内容可能不同，以你就读学年为准。
适用范围与局限
适用范围：适用于在悉尼大学修读 QBUS2820 的学生，以及需要了解该课程考核结构的学生与家长。
本文不覆盖：本文只呈现学校官方公布的考核项与权重，不含难度判断、学习建议或提分方法。考核构成可能按学年调整，以学校当前学年官方页面为准。本文不提供任何形式的作业代做、代考或答案。
常见追问
QBUS2820 的考核由哪几部分组成？
QBUS2820 的期末和过程考核各占多少？
QBUS2820 什么时候开始有成绩？
这些数据从哪里来？
考核方式每年会变吗？
官方出处
本文规则性内容均来自下列官方文件，未标注出处的内容不作事实主张。政策逐年调整，请以学校当前学年正式文件为准。