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商业分析以“数据驱动商业进化”为核心价值，适合兼具数理能力与业务敏感性的复合型人才。其课程融合技术与商业视角，就业面覆盖高增长行业，且薪资竞争力强。跨专业申请者需针对性补足技能短板，并通过实践项目提升竞争力。
一、核心定义与学科特点
商业分析是融合商科知识、统计学与计算机技术的交叉学科，旨在通过数据挖掘、建模与分析驱动商业决策优化。
核心目标：将海量数据转化为可执行的商业洞察，支持企业战略制定（如市场定位、风险管理、运营效率提升）。
学科定位：
与传统商科区别：BA 更侧重数据驱动决策，而传统商科（如 MBA）偏重案例分析与流程管理。
与数据科学区别：BA 聚焦工具解决业务问题，技术门槛低于数据科学（DS），但更强调商业场景应用与沟通能力。
STEM属性：多数项目属 STEM 领域，提供 3 年 OPT 工作签证优势，尤其在美国。
二、课程体系与知识结构
1. 核心课程模块
模块典型课程技能培养目标数理统计概率论、回归分析、时间序列分析、运筹学统计建模与预测能力计算机技术Python/R 编程、SQL 数据库、机器学习基础、数据可视化（Tableau/Power BI）数据清洗、算法应用与可视化呈现商业知识市场营销分析、供应链管理、财务风险管理、定价策略业务场景理解与问题定义能力实践项目Capstone 项目（企业真实案例）、行业实习跨团队协作与解决方案落地能力
2. 典型项目结构
以 JHU Carey 商学院为例：
商业基础课（6学分）：商业沟通、领导力、统计分析；
功能核心课（8学分）：数据可视化、运营管理；
STEM 技术课（8学分）：机器学习、Python 数据分析、咨询项目实践。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果