美國商業(yè)分析留學申請解析

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2017-10-25 來源：新通教育網(wǎng)igo.cn 作者： 新通小編 閱讀量：手機閱讀

摘要

商業(yè)分析就是通過講一個商業(yè)邏輯故事觸達商業(yè)目的，是一個從數(shù)據(jù)分析到商業(yè)洞察的過程。

一個好的商業(yè)分析報告不僅要重點清晰，主次分明，論點明確，論據(jù)充分，緊密圍繞分析的商業(yè)目的，更要能夠為商業(yè)決策提供向?qū)А６@當中的核心就是要有清晰的邏輯，其中包含：分析報告的整體邏輯，分析問題過程的邏輯，解決問題方案的邏輯，報告撰寫與演示的邏輯。其中最關鍵的就是商業(yè)報告的整體邏輯。

如何搭建一個邏輯清晰的故事線？搭建金字塔結(jié)構(gòu)是一個自上而下的過程，讓結(jié)論先行，再提供支持論點的相應論據(jù)，最后擺明支持論據(jù)的數(shù)據(jù)和事實。

商業(yè)分析專業(yè)本質(zhì)：

是最近幾年才出現(xiàn)的一個新興專業(yè)，在5年前還很少看到這個專業(yè)。像UT-Austin, Rochester, MSU和GWU等學校，都是近年才開設的。究其原因，主要是越來越多的公司，尤其是那些科技公司，如Google, Facebook等，國內(nèi)的如騰訊，阿里巴巴新浪等，越來越重視數(shù)據(jù)的收集與分析。因此，從這個角度來看，會有越來越多的學校設置這個專業(yè)，這個專業(yè)的就業(yè)前景也是相當不錯的。

簡單來說，商業(yè)分析（Business Analytics）是對企業(yè)等機構(gòu)所擁有的數(shù)據(jù)進行分析，不僅僅是市場數(shù)據(jù)，還包括用戶行為和喜好等數(shù)據(jù)，目的是導出對商業(yè)決策和商業(yè)活動有用的信息。不同的公司對于商業(yè)分析的定義不同，但總的來說，商業(yè)分析的主要工作是設計和維護公司的商業(yè)程序。 >> 預約專家規(guī)劃美國留學方案

美國商業(yè)分析專業(yè)課程設置：

BA多是以就業(yè)為導向性的，以貼合就業(yè)實際的大數(shù)據(jù)的角度來培養(yǎng)學生，課程也是實用性非常強。

基本構(gòu)成就是MIS（小但是實用的編程如vba+sql和一些database的知識）+STAT（教你用統(tǒng)計軟件）+一些management的知識。因此，在招生上面，美國大學也比較青睞來自理工科的申請者來進行申請，如具有計算機、數(shù)學和工程背景的學生。

從競爭優(yōu)勢方面來看，建議申請者應當以數(shù)學和計算機背景為主，同時以商科背景為輔，是比較理想的狀態(tài)。數(shù)學背景一般來說要求學生修過微積分，線性代數(shù)和矩陣表法等課程，而計算機背景則建議學生有Ruby, Python, C, C++, Matlab, Java, Visual Basic, Pascal等基礎，商科類背景則比較靈活，建議有宏微觀經(jīng)濟學的背景，除此之外，一些商業(yè)類活動和比賽也是可以在軟背景方面起到為申請者加分的作用的。

以南加州大學為例，（綜合排名23，專業(yè)排名前三）

如上，是南加大對于商業(yè)分析的解釋，大致的意思是：

該計劃的學生在與業(yè)務分析和大數(shù)據(jù)分析相關的所有領域進行廣泛而深入的培訓，包括統(tǒng)計建模，數(shù)據(jù)管理，可視化，信息安全，優(yōu)化和不確定性下的決策。學生將學習分析大型和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集所需的編程工具，將分析轉(zhuǎn)化為可以提高業(yè)務績效的決策，并將復雜數(shù)據(jù)有效地呈現(xiàn)給高級決策者。除了商業(yè)工具的學習之外，學生還將發(fā)現(xiàn)各種行業(yè)和職能的業(yè)務分析應用，包括營銷，財務，運營管理，零售，制造，銀行和醫(yī)療保健。 >> 預約專家規(guī)劃美國留學方案

主要課程：

業(yè)務分析，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，管理溝通，應用現(xiàn)代統(tǒng)計學習方法，統(tǒng)計計算和數(shù)據(jù)可視化，分析邊緣：數(shù)據(jù)，模型和有效決策，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的動態(tài)策略和執(zhí)行/獲取

組織準備大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)管理簡介，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，概率和數(shù)據(jù)建模，預測，數(shù)據(jù)倉庫，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)挖掘的應用時間序列分析，信息學編程原理，蒙特卡洛模擬和決策模型，設計電子表格基于業(yè)務模式，欺詐分析，營銷分析，信息安全基礎，數(shù)字分析策略

如上圖，是南加大，Career and Employer Relations里給出后期就業(yè)的趨勢。

商業(yè)分析就業(yè)解析：

如果將所有相關崗位進行歸類的話，可以歸為business analyst、data scientist和data analyst三個最典型的工作類別。 >> 預約專家規(guī)劃美國留學方案

A,Business analyst，是企業(yè)中對于商業(yè)問題進行分析的人員。對于大量數(shù)據(jù)的分析將會是你分析商業(yè)問題的重要手段和工作。所做的分析，大部分將會是描述性分析，即通過選取不同的角度，對過去數(shù)據(jù)進行可視化的呈現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)商業(yè)中的問題和機會，做出商業(yè)建議。

business analyst一般不會親自對數(shù)據(jù)進行建模分析，也不會使用R/Python。主要使用的工具將是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技術(shù)上的推進、分析數(shù)據(jù)之外，將會有大量的項目管理、跨部門溝通的工作，對于語言、溝通能力、商業(yè)嗅覺的要求最高，技術(shù)上的要求則最弱。

B,Data scientist的主要工作，就是建立預測模型。除了建模之外，提取、清理數(shù)據(jù)的時間將會占用data scientist百分之八十的時間。Data scientist所建立的預測模型，往往會被自動化code進系統(tǒng)，所以很多企業(yè)也會要求數(shù)據(jù)分析師具備一定的編程能力，比如Python，方便和工程團隊合作。Business analytics畢業(yè)生的建模能力和統(tǒng)計知識，其實是足夠做Data scientist了，但編程能力，特別是python的編程能力，將會成為business analytics畢業(yè)生夠不夠格做data scientist的分界線。

C,Data analyst就是對于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的含義進行管理、確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。當企業(yè)領導層、business analyst和data scientist需要數(shù)據(jù)的時候給予幫助，并且對持續(xù)不斷的同類數(shù)據(jù)需求進行自動化，建立BI的基礎設施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。

三者崗位區(qū)別：

Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由于中國人良好的數(shù)學功底，（世界公認的數(shù)學知識能力），也是中國人在美國的強勢領域。如果想在美國就業(yè)，這方面崗位有很多機會。但編程能力不強的同學可能難以在這個領域出類拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥，但其實是個不錯的打基礎的職位。因為特別是大企業(yè)，商業(yè)分析、建模其實都不難，但把底層的數(shù)據(jù)到底弄明白其實往往是最難的一個環(huán)節(jié)。很多同學從data analyst做起，后來轉(zhuǎn)為data scientist。 >> 預約專家規(guī)劃美國留學方案

Data Analyst崗位舉例：

資深數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

崗位職責：1. 對現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析平臺進行功能維護、性能優(yōu)化和系統(tǒng)升級； 2. 根據(jù)業(yè)務需求進行數(shù)據(jù)報表相關的研發(fā)工作； 3. 對現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算、挖掘類工作，產(chǎn)出預測性的數(shù)據(jù)給業(yè)務展提供策略建議； 4. 參與數(shù)據(jù)底層的工具、平臺、部署流程等技術(shù)體系建設的研發(fā)工作。?

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師

崗位職責： 1、能深入理解業(yè)務，抽象并搭建數(shù)據(jù)模型，分析關鍵問題； 2、業(yè)務數(shù)據(jù)的收集、整理、提取，根據(jù)相關數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供數(shù)據(jù)支持； 3、與業(yè)務部門溝通合作，將分析結(jié)果應用于實際業(yè)務，提升業(yè)務方工作質(zhì)量。 ?

Data scientist崗位舉列：

算法研究員／數(shù)據(jù)科學家-大數(shù)據(jù)策略

崗位職責：1. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上改造當前的機器學習算法，應用于滴滴的業(yè)務場景中； 2. 設計并開發(fā)大規(guī)模機器學習系統(tǒng)，針對海量的出行數(shù)據(jù)進行高效的模型訓練； 3. 參與線上系統(tǒng)的開發(fā)，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統(tǒng)； 4. 進行原創(chuàng)性研究，包括新算法、新技術(shù)或者新產(chǎn)品的研究。

數(shù)據(jù)科學家

崗位職責：1、創(chuàng)建金融理財產(chǎn)品推薦系統(tǒng)模型；2、數(shù)據(jù)深度分析挖掘，創(chuàng)建市場營銷相關數(shù)學模型；3、針對海量數(shù)據(jù)的應用，將數(shù)學模型進行算法優(yōu)化，并工程化實施。

Business Analytics 崗位舉例：

戰(zhàn)略規(guī)劃經(jīng)理（商業(yè)研究市場分析）

崗位職責：1. 協(xié)助部門領導進行公司發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的制定及執(zhí)行；2. 規(guī)劃相關業(yè)務線的中長期戰(zhàn)略目標，設計和優(yōu)化商業(yè)模式，為業(yè)務線制定核心指標，牽頭關鍵項目；3. 分析和跟蹤戰(zhàn)略實施過程，并且提出改進建議，幫助其相關部門改善，確保戰(zhàn)略規(guī)劃的貫徹執(zhí)行；4. 分析研究商品流通及B2B電商行業(yè)趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業(yè)內(nèi)標桿企業(yè)、競爭對手的戰(zhàn)略動態(tài)及國家行業(yè)政策，并提供決策建議，確保公司戰(zhàn)略的前瞻性；5. 戰(zhàn)略研究數(shù)據(jù)庫的更新、完善及優(yōu)化；6. 協(xié)助部門領導收集與分析相關信息與數(shù)據(jù)，撰寫相關報告、商業(yè)公文。