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邱旭美国部高级经理

美国商业分析专业详细介绍
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 商业分析 (Business Analytics 是一个新兴的留学专业,在美国也是最近几年才开设的新学科,随着互联网的发展,越来越多的数据产生,而能够有效分析这些数据并将他们应用于商业的人才却极其短缺,在这种趋势下,有不少学校开始开设 BA 专业,都是社会企业用人需求所产生的结果。其根本就是: 大数据 以前企业用 Excel 、 Word 做财务、市场、运营的分析就可以了,现在出现了大量新的数据可以帮助企业了解消费者、提升运营水平。

传统统计专业的学生,对分析实验结果很在行,对商业和市场却一窍不通。另外,传统的business analysis和学统计的同学,面对储存数据的系统、逐渐流行的分析数据的开源软件,也就是计算机方面的东西,明显知识储备不足。但找学计算机的码农来做数据分析,他们对商业和统计知识基本一无所知。 也就是说,分析企业中的数据,也就是 Business Analytics 这个领域,是 Business__、StatisticsComputer Science 三个领域知识的结合 。传统的 Business Analysis 、 Statistician 和码农如果能够合体,才能成为适合新时代的 Business Analytics 人员。于是企业要求学校,特别是商学院,开设这样的专业,培养对 Business 、统计和计算机都有所掌握的人员,于是 Business Analytics 孕育而生。 Business

跟商科课程是一致的,主要是 Marketing 和 Finance 的课程。 Statistics

传统的统计,主要是学习对实验结果做显著性检验。 以前商业中大量招聘统计专业同学的是市场调研机构:一队消费者看了广告,一队消费者没看广告,谁对品牌认知度高?有没有显著性区别?另外,统计讲究抽样,消费者太多没办法一一访问,于是抽样,于是就要看抽样的合理性。现代企业中的数据分析,可以说和这些传统的统计方法,有了很大的改变。 business analytics的统计知识,主要是学习如何建立和评估多变量的统计模型,最典型的例子就是回归分析模型。 回归分析在传统的统计中,可能只是重要的一块而已,而在 Business Analytic 的教育中的统计部分,几乎是全部。除了回归分析(包括逻辑回归),其他 business analytics 中要学的统计知识差不多也就是相关系数、时间序列之类,也都是小头。传统统计中的显著性检验、抽样方法, business analytics 基本不教。

计算机体系庞大,但 business analytics 只用学其中可能是最简单:

第一就是数据库和 SQL ,因为企业里面数据都是储存在系统里面的。 你要分析数据,首先要知道怎么把数据按照你要的方式提取出来。这就是用 SQL 写代码提取数据。学校一般不会花很多时间去教你,但是这个是学、做 analytics 的基础的基础。

第二就是学习怎么在统计软件中进行编程。 以前提到分析数据,国内最熟悉的是 SPSS ,像 Excel 一样妥妥拽拽就行了。但其实美国根本就没人用。现在分析数据的流行工具,必须通过写代码的方式进行操作,最典型的工具就是 R 和 Python 。这里的编程,其实是统计编程,和真正编网站的 C 语言、 Java 是很不一样的,也容易的多,但是仍是类似的编程思维。

 

第三要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习,机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。 做的事情几乎是一样的,就是建模,但做的方法是计算机的。不过很多原则其实和统计的回归分析是一样的,也都是用 R 或者 Python 的代码来实现,实现起来,不会比回归分析难太多。

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