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商业分析（Business Analytics）硕士项目的课程设置通常是一个精心设计的混合体，旨在培养学生具备**商业洞察力、数据处理技术和统计分析能力**这三方面的核心技能。
虽然不同学校的侧重点（技术型 vs. 应用型）有所不同，但一个典型的课程体系通常包含以下核心模块：
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### 一、核心课程（Common Core Modules）
这些是几乎所有商业分析项目都会开设的基础必修课，为学生打下坚实的三方面基础。
1. **数据分析基础与统计学**
* **课程举例**：Foundation of Analytics, Statistics for Data Analysis
* **内容**：描述性统计、概率论、推断统计（假设检验、置信区间）、回归分析（线性回归、逻辑回归）。这是所有数据分析的语言和理论基础。
2. **数据管理与编程**
* **课程举例**：Data Management & SQL, Programming for Data Analytics
* **内容**：学习如何使用 **SQL** 从数据库中提取、整合和清洗数据。同时，会学习一门核心编程语言，通常是 **Python**（常用库：Pandas, Numpy, Scikit-learn）或 **R**，用于进行数据操作和建模。
3. **机器学习与预测建模**
* **课程举例**：Machine Learning for Analytics, Predictive Analytics
* **内容**：这是课程的技术核心。学生会学习监督式学习（如分类、回归算法）、无监督式学习（如聚类、降维）等机器学习模型，并了解如何应用它们进行预测和模式识别。
4. **优化与决策分析**
* **课程举例**：Optimization & Decision Models, Operational Research
* **内容**：学习如何利用数学建模（如线性规划、整数规划、模拟）来解决资源分配、物流调度、风险管理等商业优化问题。
5. **数据可视化与沟通**
* **课程举例**：Data Visualization, Storytelling with Data
* **内容**：学习使用 **Tableau**, **Power BI** 等工具将复杂数据转化为清晰直观的图表和仪表盘（Dashboard）。更重要的是，学习如何向非技术背景的管理层有效地呈现数据洞察，并给出可行的商业建议。
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### 二、商业领域应用课程（Domain Applications）
这些课程将核心技术应用到具体的商业职能领域中，培养学生解决实际问题的能力。
* **市场营销分析**：客户细分、客户生命周期价值（LTV）、营销组合建模、A/B测试分析。
* **金融分析**：信用风险评分模型、欺诈检测、金融时间序列分析。
* **运营与供应链分析**：需求预测、库存优化、物流网络设计。
* **人力资源分析**：员工流失预测、招聘优化、绩效评估。
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### 三、Capstone Project（顶点项目/毕设项目）
这是几乎所有BA项目的**重中之重**，是连接学术与业界的桥梁。
* **形式**：学生组成小组，为一家真实的企业（通常是学校的合作公司）解决一个实际的商业问题。
* **过程**：从问题定义、数据获取、清洗、建模到最终提出解决方案并演示，完整地走一遍商业数据分析的全流程。
* **价值**：这是简历上最宝贵的经历，极大地提升了就业竞争力。
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### 四、软技能与伦理课程
* **商业伦理与数据伦理**：讨论数据隐私、算法偏见、数据安全等至关重要的社会议题。
* **项目管理**：学习如何管理数据分析项目的时间和资源
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稍后会有顾问老师反馈评估结果
