商业分析作为一门交叉学科，并没有限制专业背景，但是想要申请的同学最好要有一定的商业知识储备，并掌握编程和数据处理软件，例如SAS, Python以及一些语言比如R语言。因此，数学和统计，计算机科学，工程类，以及商科类同学相对有优势。
2 先修课要求
商业分析的先修课可以分成以下三大类：
第一：数学 （要修过相关课程）
Linear Algebra
Calculus I
Calculus II
Probability and Statistics
第二：计算机 （最好修过课程，如果没有修过课程，通过实践，实习或科研证明掌握能力也是可以的）
Computer programming course in a general programming language such as C, C++, Java, or Python，R
Statistical, econometrics and mathematical applications and tools (for example, SAS, Stata, SQL，MatLab, R, S-Plus, Mathematica).
第三：商科（极少项目作为硬性要求，如有时间最好还是补充一到两门）
Introduction to Corporate Finance
Introduction to Financial Accounting
Introduction to Marketing
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。
3.以下列举几个学校的商业分析硕士项目的先修课要求，供大家参考
1. 女神级别的BA项目：UT项目官网的pre-enrollment criteria中写的要求是“Computer programming experience is required; experience in any programming language is sufficient but Python is preferred (those admitted to the program are strongly encouraged to learn Python prior to beginning the program)”，而没有具体的课程要求。学校在info session中反复强调对quantitative and technical skills的关注，而从录取情况来看，UT也确实偏好那些拥有较强数理背景的申请者。
2. UCSD项目官网application checklist中对于quantitative background的要求是“Provide details regarding your experience with computational programming (for example, C++) and with statistical, econometrics and mathematical applications and tools (for example, SAS, Stata, MatLab, R, S-Plus, Mathematical).”看似很夸张的一个要求，实则含义就是提供个人数理、编程能力的相关信息，而不是强制的要求满足什么条件。虽然这句话曾经吓到了不少申请人，但是录取结果也证明，不少纯纯的商科本的同学，尽管缺乏这类经历，也一样获得了录取（虽然UCSD对于R是真爱，多人反映在面试中，面试官多次提及对于R的能力的关注、以及建议先自学）。
3. USC的BA项目官网FAQ板块中关于prerequisite非常随意的写道“While we do not have any required pre-enrollment courses, we find students who have taken at least one statistics course at the college level are most successful in the program.”在USC的网申中，倒是有一个空白需要填写能够熟悉使用的computer language。而从USC的录取情况我们也可以看出，USC对于申请人的数理背景要求并不像UT那么高，上过高数，统计学相关的就可以了。
4. GWU的prerequisites很具体，包括statistics, higher level mathematics (Calculus and Linear Algebra), computer programming。学校认可通过Coursera修课等方式补充数理背景。
4.科研实习建议
4.1 实习
对于申请商学院BA项目来说，具有好的相关的实习经历是非常加分的。与BA申请方向相契合的实习例如：券商、保险、基金、咨询、快消、互联网、500强等企业数据分析岗。
以下列举一些具体公司职位参考：
互联网金融：百度金融数据分析
四大：战略咨询、管理咨询等偏数据岗
咨询公司：尼尔森数据分析、波士顿战略咨询、贝恩战略咨询/数据分析…
互联网公司：Google数据岗、滴滴出行数据分析岗、去哪儿网数据分析、LinkedIn商业分析，字节跳动数据分析师…
电商：淘宝，京东，什么值得买，小红书等数据分析实习生…
快消：联合利华市场部、宝洁市场部…
大数据公司：BBD数据分析岗…
其他公司：教育，在线医疗，医疗器械/科技（现在有些BA项目开了healthcare方向）等等
4.2 比赛
大型数学建模比赛如美赛、国赛，这两项比赛认可度较高，强烈建议参加。其他金融建模、统计建模比赛、数据分析竞赛等也可以参加。参加这些类型的比赛，可以加强并锻炼自身建模、代码编程、论文写作、数据处理分析等方面的能力，也为申请增加亮点。
4.3 学术课题研究
课题/导师项目，例如：本创、国创、创新创业训练、助研等，这些都是增加科研项目经历的途径。
学术项目，要尽量选择具有统计、编程、建模、数据分析等内容的数据研究项目课题，能够运用分析工具、模型等进行相关研究（例如涉及SPSS、Eviews、Python、MATLAB等统计分析软件使用），这样的项目对申请帮助更大。如果能有论文发表的话也会有一定优势。
