我们生活在一个充满数据的时代，一方面，我们是数据的创造者，我们打电话，刷朋友圈，阅读，购物，看病，旅游，甚至走路，都在不断产生数据，为数据大厦添砖加瓦；另一方面，我们还是数据的受益者，享受着大数据给我们带来的工作生活上的各种便利，比如根据您的浏览记录，给您推送可能感兴趣的新闻，餐厅和产品等等。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。除了跟普通人的生活息息相关以外，在商业社会中，数据就是金矿，谁掌握了数据，并且能够巧妙运用，谁就能在风起云涌的商业竞争中掌握主动权，寻求更广更好的商业发展机遇。
那么，问题来了，人类社会每时每刻都有大量数据被产生和存储下来，要想把这些看似没有联系的大量数据联系起来，转换为有价值的商业信息，就得有专业的人才去分析这些数据。在处理这些数据时，需要运用到计算机，统计，和商业三门学科的知识和技能。但是，在传统的教育下，计算机方面的人才也许不具备足够的商业和统计知识储备，学商科的毕业生对于数据存储系统和数据分析软件等较为陌生，而学习统计的对于商业，消费者商业习惯等了解不够。
所以，近几年，一直引领各学科世界最前沿的理论和不断改革出新的教育模式的美国院校，也顺应信息时代的发展，陆续开设这一门新兴交叉学科的硕士项目—Master of Science in Business Analytics（有的院校也叫做Analytics，Data Analytics等）。今天我们就全方位的来了解这个专业吧！
Business Analytics是什么？
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。用比较通俗易懂的语言来说，那就是，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。
下面通过一张图来向大家展示BA在商业用途中的三个阶段：
这三个阶段分别是：
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；
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；
3. 规范性分析（Prescriptive Analytics）: 通过模拟和优化等找出最佳商业决策。
Business Analytics学什么？
在了解的BA的基础上，我们来看看美国大学里开设的BA硕士项目主要学习什么内容。在此以USC南加州大学的Master of Science in Business Analytics项目课程为例：
核心课程：
选修课程：
其他院校课程设置基本相似，总的来说，BA的课程主要涵盖三个学科的内容：计算机，统计，商业。
