USYD · 24S2 · 纯英文笔记

BUSS1020 纯英文笔记

以问答形式总结第1-6周内容，包括变量分类、抽样类型、可视化陷阱、描述性测量、分位数、经验法则等。适合快速回顾课程前半部分的核心知识点。

大学: USYD
课程代码: BUSS1020
课程名称: Quantitative Business Analysis
学期: 24S2
资料类型: 纯英文笔记
包含 PDF: 10 份
总页数: 526 页
资料类型统一价: ¥199.00
更新时间: 2026年7月17日

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2025S2-buss1020-weeks-1-6-summary.pdf25S2 · 29 页

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Comprehensive summary notes covering Weeks 1-6 of BUSS1020, including variable types, data cleaning, sampling methods, descriptive statistics, and data visualization.

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2025S2-BUSS1020 Quantitative Business Analysis Notes.pdf25S2 · 46 页

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Comprehensive notes covering Excel formulas and weekly topics for BUSS1020 Quantitative Business Analysis at USYD, Semester 2 2025.

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24S2-full-course-buss1020-notes.pdf24S2 · 127 页

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Complete set of week-by-week notes for BUSS1020 covering topics from introduction to business analytics through measures of variation.

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以问答形式总结第1-6周内容，包括变量分类、抽样类型、可视化陷阱、描述性测量、分位数、经验法则等。适合快速回顾课程前半部分的核心知识点。

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2024s1-buss1020-lecture-notes.pdf24S1 · 53 页

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涵盖DCOVA框架、变量类型、数据清洗、抽样方法、图表选择及数值描述度量（均值、中位数、方差、标准差、分位数等）。适合学习数据分析基础概念与描述性统计方法。

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buss-1020-exam-notes-distinction.pdf学期未标注 · 29 页

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详细整理统计分支、测量尺度、抽样方法优缺点等概念，辅以对比表格。适合深入理解统计方法原理，用于备考或系统复习。

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buss1020-lecture-notes-lectures-1-13 2.pdf学期未标注 · 102 页

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Comprehensive lecture notes covering weeks 1 to 13 for BUSS1020 Quantitative Business Analysis at the University of Sydney. Includes detailed explanations of descriptive and inferential statistics, sampling methods, data visualization, and statistical process.

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buss1020-final-exam-notes.pdf学期未标注 · 3 页

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Comprehensive final exam notes covering statistics vocabulary, sampling methods, numerical measures, and variation.

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BUSS1020 Final Exam Formula Sheet.pdf学期未标注 · 5 页

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Formula sheet for BUSS1020 final examination covering range, Z-score, variance, standard deviation, coefficient of variation, mean, covariance, counting rules, probability rules, distributions, confidence intervals, hypothesis testing, and regression.

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quantitative-business-analytics-summary.pdf学期未标注 · 103 页

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Comprehensive summary of BUSS1020 covering topics: introduction to data, numerical descriptive measures, basic probability, discrete/continuous probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, one/two-sample tests, linear and multiple regression.