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近几年,申请商业分析Business Analytics硕士项目(简称BA)的学生数量逐年递增,那选择这个项目究竟是分析商业的什么方面,又是怎么分析的呢?今天,我们一起来解读一下商业分析专业。
商业分析是什么
传统的商业分析Business Analysis通常放在MBA专业的某一个分支,而且是以案例分析为主,以数据分析为辅的,这也是和我们现在的熟知的BA专业相比最大的区别。目前,BA专业则更注重数据挖掘和数据分析。
而我们可以把数据分析分为三个阶段:
●第一个阶段,是描述性(Descriptive)的,我们首先需要知道发生了什么,这是和我们传统的分析最接近的一块。
●第二个阶段,是预测性(Predictive)的,看看接下来会发生什么。
●第三个阶段,是说明性(Prescriptive)的,根据前两个阶段得到的数据得出分析,“我”应该做些什么。
我们以淘宝为例,通过过去一段时间客户的订单,我们可以得知消费者的消费水平(购买量、购物偏好等);接下来通过向消费者推送相关内容,刺激消费;最终根据消费者的消费行为,制定例如“618”“双11”等大型的市场策略,让消费者越买越多。
(双11大卖越来越依靠大数据的分析)
数据分析专业在国内没有任何一所大学开设过,在美国,这也是近几年才兴起的,而这个专业的诞生,归根结底是三个字:大数据。
数据的爆炸式增长使得企业逐渐意识到传统数据分析模式的局限性,进而开始大量需求那些能够整合数据、分析数据并且能够给企业的运营提供支持的专业性人才。因此,综合了Statistics、Computer Science和Business三大领域知识的BA专业应运而生。
商业分析专业学什么
由于商业分析专业综合了数学/统计、计算机科学、商业三大领域的知识,所以我们将课程做一下归类。
1.Statistics统计
BA专业学习中运用到的统计学知识不同于传统的统计,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。课程举例:
●Introduction Applied Probability
●Linear Optimization
●Probability and Statistical Modeling
●Core Statistics Using R
(统计学经常通过概率论建立数学模型,收集系统的数据)
2.Computer Science计算机科学
BA专业的学生要学会利用如数据库和SQL从海量数据中提供需要的数据,以及如何在统计软件中进行编程进而分析数据。课程举例:
●Introduction to R
●Handling Big Data
●Introduction to Programming with R
●Predictive Analytics and Data Mining
●Programming for Analytics
●Marketing Analytics Using R
3.Business商业
BA专业的学生需要运用金融、财务、市场等知识对实际问题进行分析,搭建商业分析框架。并对统计结果进行分析,向决策层提供建议。课程举例:
●Organizations, Leadership and Ethics
●Supply Chain/Marketing/HR/Financial and Risk Analytics
●Economics and Marketing Strategy
●Accounting and Finance
商业分析专业的毕业前景
在大数据时代,各行各业都在和数据打交道,都在寻找可以玩转数据的人才,所以从BA专业毕业后,可以选择的行业范围甚广。那么BA的毕业生可以匹配哪些岗位,而这些岗位又有什么样不同的能力要求呢?我们拿比较典型的三类岗位进行说明:
1. Business Analyst商业分析师
技术要求:★★
沟通能力:★★★★★
薪资待遇:★★★
该岗位主要是descriptive analysis,对过去的数据进行可视化的呈现并从中发现商业问题和机会,提出商业建议。主要工具为SQL, Excel和PPT等。并且要求一定的跨部门沟通能力、商业嗅觉等。
2. Data Analyst数据分析师
技术要求:★★★
沟通能力:★★
薪资待遇:★★★★
该岗位要求对企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性和完整性。所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、Tableau/Excel作图等。
3.Data Scientist数据科学家
技术要求:★★★★★
沟通能力:★
薪资待遇:★★★★★
该岗位主要是predictive analysis,工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案。要求一定的general编程能力,如Python。BA专业的毕业生一般可以胜任该职位,但编程能力的强弱将会成为重要分水岭。
关于数据分析专业,最后请大家记住两句话:
“靠分析技术吃饭,用数据说话!”
"商科背景倒是其次,熟练使用统计工具,programming和mathematics背景才是关键。”
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