現(xiàn)在留學(xué)的學(xué)生越來(lái)越多，留學(xué)可以開闊眼界，也能學(xué)習(xí)不一樣的教育體制，而且國(guó)外名校眾多，教育水平也一流。下面小編就來(lái)和大家說(shuō)說(shuō)“如何申請(qǐng)美國(guó)的商業(yè)分析專業(yè)?”這個(gè)問(wèn)題

　　商業(yè)分析 (Business Analytics 是一個(gè)新興的留學(xué)專業(yè)，在美國(guó)也是最近幾年才開設(shè)的新學(xué)科，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，而能夠有效分析這些數(shù)據(jù)并將他們應(yīng)用于商業(yè)的人才卻極其短缺，在這種趨勢(shì)下，有不少學(xué)校開始開設(shè) BA 專業(yè)，都是社會(huì)企業(yè)用人需求所產(chǎn)生的結(jié)果。其根本就是： 大數(shù)據(jù) 以前企業(yè)用 Excel 、 Word 做財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)的分析就可以了，現(xiàn)在出現(xiàn)了大量新的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解消費(fèi)者、提升運(yùn)營(yíng)水平。

　　傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)生，對(duì)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果很在行，對(duì)商業(yè)和市場(chǎng)卻一竅不通 。另外， 傳統(tǒng)的 business analysis 和學(xué)統(tǒng)計(jì)的同學(xué)，面對(duì)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)、逐漸流行的分析數(shù)據(jù)的開源軟件，也就是計(jì)算機(jī)方面的東西，明顯知識(shí)儲(chǔ)備不足。但找學(xué)計(jì)算機(jī)的碼農(nóng)來(lái)做數(shù)據(jù)分析，他們對(duì)商業(yè)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)基本一無(wú)所知。 也就是說(shuō)，分析企業(yè)中的數(shù)據(jù)，也就是 Business Analytics 這個(gè)領(lǐng)域，是 Business 、Statistics和Computer Science 三個(gè)領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)合 。傳統(tǒng)的 Business Analysis 、 Statistician 和碼農(nóng)如果能夠合體，才能成為適合新時(shí)代的 Business Analytics 人員。于是企業(yè)要求學(xué)校，特別是商學(xué)院，開設(shè)這樣的專業(yè)，培養(yǎng)對(duì) Business 、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)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(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，主要是學(xué)習(xí)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn)。 以前商業(yè)中大量招聘統(tǒng)計(jì)專業(yè)同學(xué)的是市場(chǎng)調(diào)研機(jī)制：一隊(duì)消費(fèi)者看了廣告，一隊(duì)消費(fèi)者沒(méi)看廣告，誰(shuí)對(duì)品牌認(rèn)知度高?有沒(méi)有顯著性區(qū)別?另外，統(tǒng)計(jì)講究抽樣，消費(fèi)者太多沒(méi)辦法一一訪問(wèn)，于是抽樣，于是就要看抽樣的合理性?，F(xiàn)代企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析，可以說(shuō)和這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，有了很大的改變。 business analytics 的統(tǒng)計(jì)知識(shí)，主要是學(xué)習(xí)如何建立和評(píng)估多變量的統(tǒng)計(jì)模型，最典型的例子就是回歸分析模型。 回歸分析在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)中，可能只是重要的一塊而已，而在 Business Analytic 的教育中的統(tǒng)計(jì)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(xué)的統(tǒng)計(jì)知識(shí)差不多也就是相關(guān)系數(shù)、時(shí)間序列之類，也都是小頭。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中的顯著性檢驗(yàn)、抽樣方法， business analytics 基本不教。

　　計(jì)算機(jī)體系龐大，但 business analytics 只用學(xué)其中可能是最簡(jiǎn)單：

　　第一就是數(shù)據(jù)庫(kù)和 SQL ，因?yàn)槠髽I(yè)里面數(shù)據(jù)都是儲(chǔ)存在系統(tǒng)里面的。 你要分析數(shù)據(jù)，首先要知道怎么把數(shù)據(jù)按照你要的方式提取出來(lái)。這就是用 SQL 寫代碼提取數(shù)據(jù)。學(xué)校一般不會(huì)花很多時(shí)間去教你，但是這個(gè)是學(xué)、做 analytics 的基礎(chǔ)的基礎(chǔ)。

　　第二就是學(xué)習(xí)怎么在統(tǒng)計(jì)軟件中進(jìn)行編程。 以前提到分析數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)最熟悉的是 SPSS ，像 Excel 一樣妥妥拽拽就行了。但其實(shí)美國(guó)根本就沒(méi)人用?，F(xiàn)在分析數(shù)據(jù)的流行工具，必須通過(guò)寫代碼的方式進(jìn)行操作，最典型的工具就是 R 和 Python 。這里的編程，其實(shí)是統(tǒng)計(jì)編程，和真正編網(wǎng)站的 C 語(yǔ)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(xué)的計(jì)算機(jī)知識(shí)就是現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)基本上是代替和補(bǔ)充前面所說(shuō)的回歸分析等統(tǒng)計(jì)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(jì)算機(jī)的。不過(guò)很多原則其實(shí)和統(tǒng)計(jì)的回歸分析是一樣的，也都是用 R 或者 Python 的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)起來(lái)，不會(huì)比回歸分析難太多。

　　申請(qǐng)要求

　　MSBA 專業(yè)的學(xué)生將學(xué)習(xí) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、優(yōu)化選擇、客戶行為學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)籌學(xué)和決策理論等課程 。因此，這個(gè)專業(yè)對(duì)于申請(qǐng)者的 數(shù)學(xué) 和 計(jì)算機(jī)背景 要求較高，以德州奧斯丁大學(xué)商業(yè)分析專業(yè)招收的學(xué)生為例，原來(lái)為工程系的學(xué)生占 37% ，原來(lái)為商科的學(xué)生和數(shù)學(xué)系的學(xué)生各占 17% ，有 15% 的人原來(lái)是就讀于經(jīng)濟(jì)學(xué)，另外 12% 分別來(lái)自于同樣對(duì)數(shù)學(xué)背景要求很高的心理學(xué)或社會(huì)學(xué)等專業(yè)。

　　除了一些硬性申請(qǐng)條件， BA 還注重申請(qǐng)者在 數(shù)理分析、編程能力等方面的軟性實(shí)力 。而這些軟實(shí)習(xí)，則需要從申請(qǐng)者的教育經(jīng)歷、研究經(jīng)歷、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、活動(dòng)經(jīng)歷等多方面去體現(xiàn)。例如羅徹斯特大學(xué)就是一所非常注重申請(qǐng)者軟性實(shí)力的大學(xué)，在硬件條件不夠突出的情況下，如果能有出色的實(shí)習(xí)、工作、研究等經(jīng)歷，也是能夠獲得這所知名商學(xué)院的青睞的。對(duì)于準(zhǔn)備時(shí)間還很充分的申請(qǐng)者，強(qiáng)烈建議提早進(jìn)行申請(qǐng)規(guī)劃以便做背景提升：例如，通過(guò)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)( Coursera, edX )彌補(bǔ)先修課程的不足;通過(guò)自學(xué)或校內(nèi)選修課提高計(jì)算機(jī)軟件技能;尋找與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的研究、實(shí)習(xí)等。而對(duì)于即將要申請(qǐng)的學(xué)生，則要學(xué)會(huì)從過(guò)往經(jīng)歷中提煉出最具價(jià)值的素材以匹配學(xué)校的要求。

　　目前開設(shè) BA 專業(yè)的學(xué)校很多比較有名的學(xué)校有西北大學(xué)、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(xué)校的 BA 專業(yè)開設(shè)在商學(xué)院下面 ，少數(shù)學(xué)校開設(shè)在其他學(xué)院，比如西北大學(xué)和康奈爾大學(xué)開設(shè)在工程學(xué)院，卡耐基梅隆開設(shè)在 信息管理學(xué)院 ，北卡教堂山開設(shè)在 統(tǒng)計(jì)與運(yùn)籌系 。要特別注意這樣的項(xiàng)目是否可以接受 GMAT 成績(jī)，比如康奈爾就不接受 GMAT 。

　　BA 常用軟件

　　數(shù)據(jù)抓取和清理： Python

　　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和調(diào)用： MySQL Oracle NoSQL

　　統(tǒng)計(jì)建模和 Machine Learning ： R SAS

　　數(shù)據(jù)可視化： R Tableeau

　　分布式計(jì)算： Spark Hadoop

　　近似專業(yè)區(qū)別

　　Business Analysis

　　Business Analysis 是以案例分析為主，數(shù)據(jù)分析為輔的傳統(tǒng)商科，大多開設(shè)在商學(xué)院下，作為 MBA 的一個(gè)分支方向，主要是針對(duì)公司整個(gè)運(yùn)營(yíng)流程、業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)提取、分析，用 Tableau/Excel 作圖即可。區(qū)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(yè)嗅覺(jué)。

　　Management Information System

　　MIS 和 BA 有本質(zhì)上的區(qū)別， MIS 關(guān)注的是整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的架構(gòu)，例如企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和維護(hù)。是利用計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)設(shè)施和硬件來(lái)處理數(shù)據(jù)，而 BA 關(guān)注的是如何分析數(shù)據(jù)。

　　Data Science

　　以高級(jí)建模為主，針對(duì)復(fù)雜問(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案。經(jīng)常開設(shè)在計(jì)算機(jī)學(xué)院或者工程學(xué)院下。一般會(huì)涉及較深入的計(jì)算機(jī)編程、統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)學(xué)生技術(shù)要求更高。

　　就業(yè)前景

　　商業(yè)分析的就業(yè)方向主要有在跨國(guó)公司，外資商社，中外合資企業(yè)等各類涉外商務(wù)機(jī)制或者外經(jīng)貿(mào)部門中擔(dān)任商務(wù)管理，項(xiàng)目管理分析，商業(yè)分析師，系統(tǒng)分析員等職位。

通過(guò)上文的內(nèi)容介紹，大家對(duì)“如何申請(qǐng)美國(guó)的商業(yè)分析專業(yè)?”大家是不是有了一個(gè)大致的了解呢？如果大家還想了解更詳細(xì)、更多的相關(guān)內(nèi)容，則可以繼續(xù)關(guān)注本頻道，也可以向本頻道咨詢。

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