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近几年来，伴随着大数据（Big Data）和人工智能（AI）技术的爆发式增长，越来越多的企业在积极地尝试电子化和智能化转型，期望通过新兴的技术、模型、算法等优化原有的业务流程、运营模式、产品和服务体验，并最终改善经营效益。由此也带来了巨大的专业人才缺口，尤其是在互联网、金融、TMT等重视技术与创新的行业，数据分析相关的岗位需求越来越大、要求越来越高。而对于广大着眼于提高自身竞争优势、拓展职业前景的学子们来说，商业分析（Business Analytics，简称BA）凭借其集数据科学与商业管理为一体的学科特色和极为强势的就业导向，成为了当前美研申请的最热门专业之一。
那么……商业分析究竟是什么？主要学什么？又有哪些职业选择？本篇概览主要面向的是，对BA专业尚不了解、对职业前景不明晰、不确定该专业是否适合自己的学生读者；关于具体的项目及申请介绍，请关注我的博文《商业分析专业项目解析》。
01 商业分析是什么
关于商业分析的定义，其实没有一个所谓权威之说，我认为可以把握住三个关键部分：
1. 分析的对象是数据，且通常是海量的大数据，比如消费者数据、股票数据、产品销量数据。
2. 分析的方法包括借助各种软件、工具和技术实现的统计学分析、模型预测、可视化分析、优化分析、模拟运算等等。
3. 分析的目的是指导商业决策和实践，帮助数据的使用者们更好地理解企业自身的状况和外界环境，从而做出更加科学理性的、有数据支持的行为。
这里还想强调的一点是，“Analytics”，相比传统的“Analysis”，更加注重运用预测性的分析指导未来的行动决策，因此更有前瞻性，也更具商业价值。
当我们带着这样几个关键点再去浏览各个BA项目的官网，就会觉得脑中的概念清晰了许多。当然，各个学校和项目都会有自身的重点和特色，更多细节还需要我们对课程、老师、就业指导等方面进行具体研究。这里列举了哥大和Emory MSBA项目的官网介绍，同学们可以试着从中总结自己对于商业分析这一专业的认识：
（哥大 MSBA官网）
（Emory MSBA官网）
02 商业分析学什么
商业分析专业常见的核心课程，大致分为两类：Business和Technical，有时也被认为是三类：Business, Mathematics,和Computer Science。由于在课程设置上结合了数据科学、数学、计算机等学科，几乎所有的商业分析项目都属于STEM专业，这一点也使得诸多想要留美工作的申请者们更加向往。一个“经典”的BA项目，通常从商业与数据基础课程入手，培养学生的基本素养，比如概率、统计、金融、市场营销等；然后着重在数据科学和计算机技术等量化技能的训练，学习各种编程语言、数据处理工具、数据分析方法，以及机器学习（Machine Learning）相关的知识和技能；接着通过相对自由的选修课组合，学生们可以探索自己偏好的、相关联的学科和应用领域；最后提供实习或参与课题研究的实践机会，锻炼学生学以致用和应对商业世界里真实挑战的能力。
另外，我们也可以关注一下项目所在的学院以及学校本身的办学特色。大部分BA项目开设在商学院下，少部分在工程学院，比如西北大学和哥大。相比之下，通常商学院下的BA项目对量化技能的要求不会特别严苛，选修课会提供商科领域和软技能相关的课程；工程学院则要求学生更好地掌握数学、编程等课程，并在选修课中提供很多CS、Engineering课程的选择。而有些学校本身就是理工特色强校，比如西北大学、UT-Austin、UMN，其项目的课程设置难免会“高冷”一些。但还是那句话，具体项目一定需要具体分析。以下我选取了南加大和UT-Austin的课程设置范例以供参考：
（南加大 MSBA课程设置）
（UT-Austin MSBA课程设置）
