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【专业】商业分析专业讲解

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2021-05-14 来源:新东方前途出国综合


摘要: 超人气的商业分析专业,到底学什么?什么样的专业背景可以申请?
2007年,北卡州立大学开设了全美第一个数据分析学硕士项目Master of Science in Analytics,北卡州立大学对于大数据人才的紧缺颇有预见性,2007年设立这个专业时,大数据远没有今天这么引人瞩目。而在10年后的今天,全美大约有8000名到10000名与此相关专业的学生从各大院校毕业,该项目毕业生的平均底薪已达到$98,500,毕业生就业率达到95%,平均23个月即可收回教育成本。苏州新东方老师在线解答

 

随着商业分析价值的凸显,BA项目在全世界范围内如雨后春笋般不断涌现,就在今年,北京大学光华管理学院的商业分析硕士项目也正式启动。今天,就为大家重点解读留学申请的超人气专业商业分析(Business Analytics)

 

01商业分析到底学什么?

 

商业分析(Business Analytics)简称BA,是以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业,实现BigData的商业应用。

 

商业知识是背景,重要的当然是对于商业数据的理解;BA之所以能够存在,并且如此迅猛的发展,就是因为对于data analyst公司所看重的正是你能够在Businesstech之间架起一座桥梁。目前的data analyst面试也都少不了问一些business case

 

编程是工具,BA学涉及的计算机知识是最简单的三块。第一就是数据库和SQL,分析数据就要知道怎么把数据按照需要的方式提取出来。这就是用SQL写代码提取数据。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一样拖拖拽拽就行了。但在美国,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RPython。这里的编程,其实是统计编程,这和JAVAC语言是很不一样的。第三要学的计算机知识就是现在流行的机器学习,机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析和统计模型方法。做的事情几乎是一样的,就是建模,但做的方法是计算机的。

 

统计是方法,包括了correlation analysis, A/B testing(也就是hypothesis testing),statistical modeling(也就是machine learning)等等。传统的统计,主要是学习对实验结果做显著性检验,统计讲究抽样,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,有很大的改变。BA里面的统计知识,主要是学习如何建立和评估变量的统计模型,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BA中,几乎是全部。

 

综上所述,BA专业需要的是在商业环境下,用一些特定的工具,进行统计学意义上的分析,最终转换回商业价值。传统商科专业中的analysis是以定性分析为主导,有些时候也会用到数据,但在专业度上远远不如analytics, 主要是对公司整个运营的流程和业务开展进行分析,提出一些解决方案。一个business analyst应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。

 

商业分析课程一般有很强的实践导向,培养critical thinking skills, 培养如何问问题,如何创造性地解决问题,提供有效地分析来支撑商业决策。

 

◢ 基本课程:统计学、概率论、微积分、数据分析与编程、商业决策等;

◢ 拓展课程:数据库管理、数据可视化、数据挖掘与优化、网页分析等;基础统计软件(SPSSSAS等)、Python等;

◢ 标配课程:各种数据库软件,如 MySQL, Oracle等。

 

不同的商业分析项目,有自己特别的地方,而同学可根据自己的个人情况,选择最适合自己的项目来挑选。例如UT Austin的项目偏技术类,核心课程没有一节是纯商科的;偏商科类的比如说南加大USC,核心课程至少两节跟商科有关。苏州新东方老师在线解答

 

02商业分析毕业生去了哪里?

 

综合不同项目的就业情况,BA毕业生的就业领域主要有以下几种:

 

◢ 咨询领域Analytical consultant:在整个咨询团队中主要负责咨询服务当中的统计分析部分(数据准备,数据清洗,数据挖掘,预测分析),和其他的咨询顾问合作,用predictive models来进行数据挖掘和预测,提供技术支持,为客户提供合适的解决方案。

 

◢ 会计师事务所:主要还是去里面的咨询部门,这不是会计师事务所的主要业务领域,具体和咨询公司的差不多。

 

◢ 互联网领域Data analyst:数据提取,挖掘,分析,转换,提供商业决策意见,为新产品的上市做quant方面的支撑。

 

◢ 银行Quantitative risk analyst:主要针对信用产品进行风险评估和管控,会经常用到SAS SAL这些统计软件,以后职业发展可以走银行内部风险内控方向关于申请。

 

实际上,BA就业不受行业限制,主要是看公司在哪个业务部门有相应的数据分析需求。比如一家传统的零售业企业,可能对于marketing analytics的需求较大,因为需要以尽量低的成本吸引足够的消费者购买产品;对于一家制造业企业,如何优化供应链至关重要,supply chain analyst因此产生价值;而在商业银行,risk analytics会是一个需求的主要方向;又或者一家游戏公司,则会需要有人帮助分析他们的游戏数据、用户数据,来更好的满足用户需求,提高用户体验。对于一家业务十分复杂的企业,比如传媒巨头Disney来说,以上提到的领域都需要analyst,涉及financial analyst, digital analyst, credit analyst, marketing analyst等等。

 

除了xx analyst之外,还有一类大家很感兴趣的岗位就是data scientist了。这一类岗位确实存在需求,但这些岗位也大量吸引着DS, stats,甚至是这些专业的Phd,进入门槛相对较高。

 

03谁可以申请商业分析专业?

 

BA项目基本属于STEM专业,对于申请者的专业没有绝对的限制,主要要求申请人有统计、数学、计算机方面的背景,这样学起来不会那么吃力,但这不是绝对的,对于商科背景的申请者来说,辅修一些统计建模、计算机相关的课程会大大提高申请的成功率。如果量化背景不强,又不能在学校里面选修到这些课程,可以考虑自学在线课程,并获得证书。

 

对于学校的录取偏好,有些偏向数理和工程背景,如MITCMUGITNorthwesternUT AustinColumbia BA (商学院和工程学院合办)USC;些需要满足部分先修课程(prerequisite coursesUT Austin的先修课要求是编程(Python/Java),偏向于统计的微积分,线性代数;Virginia先修课程financial accounting, microeconomics and statisticsWPIcomputer science, statistics, mathStevens Institute of Technology需要One year of calculus, once course covering basic probability, hypothesis testing and estimation. 而适合非理工科学生申请的学校有:VirginiaRPIUC-Irvine, ColumbiaApplied analyticsSPS学院下面),WUSTLRochester

 

大部分商业分析硕士项目不需要工作经验,一般能有数据分析、行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如,亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验;明尼苏达大学双城分校建议申请者有一定工作经验,有利于申请;纽约大学要求申请者有至少5年的工作经验。查看更多内容


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