如何申請美國的商業分析專業?

現在留學的學生越來越多，留學可以開闊眼界，也能學習不一樣的教育體制，而且國外名校眾多，教育水平也一流。下面小編就來和大家說說“如何申請美國的商業分析專業?”這個問題

　　商業分析 (Business Analytics 是一個新興的留學專業，在美國也是最近幾年才開設的新學科，隨著互聯網的發展，越來越多的數據產生，而能夠有效分析這些數據并將他們應用于商業的人才卻極其短缺，在這種趨勢下，有不少學校開始開設 BA 專業，都是社會企業用人需求所產生的結果。其根本就是： 大數據 以前企業用 Excel 、 Word 做財務、市場、運營的分析就可以了，現在出現了大量新的數據可以幫助企業了解消費者、提升運營水平。

　　傳統統計專業的學生，對分析實驗結果很在行，對商業和市場卻一竅不通 。另外， 傳統的 business analysis 和學統計的同學，面對儲存數據的系統、逐漸流行的分析數據的開源軟件，也就是計算機方面的東西，明顯知識儲備不足。但找學計算機的碼農來做數據分析，他們對商業和統計知識基本一無所知。 也就是說，分析企業中的數據，也就是 Business Analytics 這個領域，是 Business 、Statistics和Computer Science 三個領域知識的結合 。傳統的 Business Analysis 、 Statistician 和碼農如果能夠合體，才能成為適合新時代的 Business Analytics 人員。于是企業要求學校，特別是商學院，開設這樣的專業，培養對 Business 、統計和計算機都有所掌握的人員，于是 Business Analytics 孕育而生。 Business

　　跟商科課程是一致的，主要是 Marketing 和 Finance 的課程。 Statistics

　　傳統的統計，主要是學習對實驗結果做顯著性檢驗。 以前商業中大量招聘統計專業同學的是市場調研機制：一隊消費者看了廣告，一隊消費者沒看廣告，誰對品牌認知度高?有沒有顯著性區別?另外，統計講究抽樣，消費者太多沒辦法一一訪問，于是抽樣，于是就要看抽樣的合理性。現代企業中的數據分析，可以說和這些傳統的統計方法，有了很大的改變。 business analytics 的統計知識，主要是學習如何建立和評估多變量的統計模型，最典型的例子就是回歸分析模型。 回歸分析在傳統的統計中，可能只是重要的一塊而已，而在 Business Analytic 的教育中的統計部分，幾乎是全部。除了回歸分析(包括邏輯回歸)，其他 business analytics 中要學的統計知識差不多也就是相關系數、時間序列之類，也都是小頭。傳統統計中的顯著性檢驗、抽樣方法， business analytics 基本不教。

　　計算機體系龐大，但 business analytics 只用學其中可能是最簡單：

　　第一就是數據庫和 SQL ，因為企業里面數據都是儲存在系統里面的。 你要分析數據，首先要知道怎么把數據按照你要的方式提取出來。這就是用 SQL 寫代碼提取數據。學校一般不會花很多時間去教你，但是這個是學、做 analytics 的基礎的基礎。

　　第二就是學習怎么在統計軟件中進行編程。 以前提到分析數據，國內最熟悉的是 SPSS ，像 Excel 一樣妥妥拽拽就行了。但其實美國根本就沒人用。現在分析數據的流行工具，必須通過寫代碼的方式進行操作，最典型的工具就是 R 和 Python 。這里的編程，其實是統計編程，和真正編網站的 C 語言、 Java 是很不一樣的，也容易的多，但是仍是類似的編程思維。

　　第三要學的計算機知識就是現在最流行的機器學習，機器學習基本上是代替和補充前面所說的回歸分析等統計模型方法。 做的事情幾乎是一樣的，就是建模，但做的方法是計算機的。不過很多原則其實和統計的回歸分析是一樣的，也都是用 R 或者 Python 的代碼來實現，實現起來，不會比回歸分析難太多。

　　申請要求

　　MSBA 專業的學生將學習 應用統計學、應用數學、計算機、優化選擇、客戶行為學、風險管理、運籌學和決策理論等課程 。因此，這個專業對于申請者的 數學 和 計算機背景 要求較高，以德州奧斯丁大學商業分析專業招收的學生為例，原來為工程系的學生占 37% ，原來為商科的學生和數學系的學生各占 17% ，有 15% 的人原來是就讀于經濟學，另外 12% 分別來自于同樣對數學背景要求很高的心理學或社會學等專業。

　　除了一些硬性申請條件， BA 還注重申請者在 數理分析、編程能力等方面的軟性實力 。而這些軟實習，則需要從申請者的教育經歷、研究經歷、實習經歷、活動經歷等多方面去體現。例如羅徹斯特大學就是一所非常注重申請者軟性實力的大學，在硬件條件不夠突出的情況下，如果能有出色的實習、工作、研究等經歷，也是能夠獲得這所知名商學院的青睞的。對于準備時間還很充分的申請者，強烈建議提早進行申請規劃以便做背景提升：例如，通過在線學習平臺( Coursera, edX )彌補先修課程的不足;通過自學或校內選修課提高計算機軟件技能;尋找與數據分析相關的研究、實習等。而對于即將要申請的學生，則要學會從過往經歷中提煉出最具價值的素材以匹配學校的要求。

　　目前開設 BA 專業的學校很多比較有名的學校有西北大學、卡耐基梅隆、康奈爾、南加州、北卡教堂山、羅切斯特、邁阿密、德州奧斯丁等。 大部分學校的 BA 專業開設在商學院下面 ，少數學校開設在其他學院，比如西北大學和康奈爾大學開設在工程學院，卡耐基梅隆開設在 信息管理學院 ，北卡教堂山開設在 統計與運籌系 。要特別注意這樣的項目是否可以接受 GMAT 成績，比如康奈爾就不接受 GMAT 。

　　BA 常用軟件

　　數據抓取和清理： Python

　　數據存儲和調用： MySQL Oracle NoSQL

　　統計建模和 Machine Learning ： R SAS

　　數據可視化： R Tableeau

　　分布式計算： Spark Hadoop

　　近似專業區別

　　Business Analysis

　　Business Analysis 是以案例分析為主，數據分析為輔的傳統商科，大多開設在商學院下，作為 MBA 的一個分支方向，主要是針對公司整個運營流程、業務開展方向的分析。

　　Data Analytics

　　Data Analytics 和 BA 最為接近，只需掌握基本的數據提取、分析，用 Tableau/Excel 作圖即可。區別在于， BA 作為 manager 和 analyst 之間的橋梁，更需要有一定的溝通能力和商業嗅覺。

　　Management Information System

　　MIS 和 BA 有本質上的區別， MIS 關注的是整個計算機系統的架構，例如企業數據庫的建立和維護。是利用計算機的基礎設施和硬件來處理數據，而 BA 關注的是如何分析數據。

　　Data Science

　　以高級建模為主，針對復雜問題來設計技術方案。經常開設在計算機學院或者工程學院下。一般會涉及較深入的計算機編程、統計模型，對學生技術要求更高。

　　就業前景

　　商業分析的就業方向主要有在跨國公司，外資商社，中外合資企業等各類涉外商務機制或者外經貿部門中擔任商務管理，項目管理分析，商業分析師，系統分析員等職位。

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