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专业简介
根据维基百科定义， Business Analytics（以下简称BA）指的是连续迭代探索和调查过去的企业经营绩效去获取价值信息以及推动商业计划的技能，技术和实践技巧。
用小编的话来说就是，
· 确定最佳分析模型和途径，
· 解释过去的、现在的经营业绩，从中研究和提取有价值的信息，
· 为企业提供和解释解决经营问题的方案，促进正确的商业决策，提高企业运营水平，发现新商机等等。
BA在商业用途中的三个阶段
1. 描述性分析（Descriptive Analytics）: 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析，发现商业问题和机遇
例如: Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?
2. 预测性分析（Predictive Analytics）: 通过对历史数据进行建模，对未知情况和状况进行准确的预测
例如: 超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?
3. 指导性分析（Prescriptive Analytics）: 通过模拟和优化等找出最佳商业决策
例如：为什么机票的价格每小时都会变?
项目设置
从专业的名称来看，大部分学校都是叫Business Analytics, 根据开设课程和所在院校的不同，也有的学校开设的项目叫做Analytics, Data Analytics, Applied Analytics, Customer Analytics, 或Predictive Analytics等等。专业的时间长度大多数是1-1.5年，绝大部分BA项目是属于STEM项目，毕业后最长可获得36个月的OPT时间。
申请要求
专业背景
理想状态需要会编程、数据处理软件：SAS, Python以及一些语言比如R语言。学校希望你能具备这这方面的能力，但是相对于CS, data science的要求是低的，不必须要会熟练掌握programming。同时，很多的BA项目对申请者都表达出很强的包容性。即便没有编程、数据处理软件的相关知识，但是可以让学校看到你的学习能力也是可以的。有些学校项目对背景要求比较严格（如UT Austin），推荐网站Coursera，可以修BA的相关课程来提升自己的背景。不同学校对于申请者背景要求不同，通常来讲可以申请BA的专业包括：
· 计算机科学Computer science/Technology
· 工程Engineering
· 建筑Architecture
· 商业管理Business Management
· 金融Finance
· 数学Math
· 统计Statistics
· 经济Economics
· 社会科学Social Science
先修课要求
不少项目对于申请人有先修课的限制，常见的先修要求有微积分、线性代数、统计、甚至编程。当然，没有达到先修课的要求也未必完全申不了，一方面可以积极和学校协商大四补课、或者上网课代替，另一方面也可以用成绩单以外的其他经历来证明自己这些方面的能力。
不同项目对于数理背景的要求程度不同，不强制要求不代表要求低，有先修要求也不代表要求高，需要根据不同项目具体分析。一般而言，满足数学三件套——微积分、线代、概统即可，有编程技能则是锦上添花。
标化成绩
高难度项目
GRE 325+, TOEFL 105/IELTS 7.5, GPA 3.6+/4.0
数据高度相关实习/科研/竞赛（非Excel）
综排前30、UT-Austin、Georgia Tech
中等难度项目
GRE 320, TOEFL 100/IELTS 7, GPA 3.3+/4.0
数据实习（含Excel）/两段商业实习/理工课题
综排31-70、MSU
科研实习建议
建议找到技术性强的数据分析岗位，同时能与市场相结合
互联网公司、电商公司、金融公司、银行、证券公司等数据分析岗位
其他
建议参加数学建模比赛、商赛等等，进一步提升自身背景。
发展就业
BA的就业方向主要是当数据分析师和咨询师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。虽然这是一个较新的专业，但却有很好的就业前景。在大数据时代，很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人，例如IT、互联网、游戏、通信、金融（券商、投行、基金、资产管理）、医药、咨询、零售等。像麦肯锡，贝恩，波士顿咨询MBB三家去年都收购了专门的BA部门做数据分析。因此BA上午毕业生都比较抢手，就业率基本大于90%，而且薪资水平也较高，平均年薪在7万-8万美金左右。BA相当于其他专业的不同的点：是个工具，不是一个行业。
