根据维基百科定义, Business Analytics(以下简称BA)指的是连续迭代探索和调查过去的企业经营绩效去获取价值信息以及推动商业计划的技能,技术和实践技巧。用比较通俗易懂的语言来说,下边例举的几点:
确定最佳分析模型和途径,
解释过去的、现在的经营业绩,从中研究和提取有价值的信息,
为企业提供和解释解决经营问题的方案,促进正确的商业决策,提高企业运营水平,发现新商机等等。
下面通过一张图来向大家展示BA在商业用途中的三个阶段
--Delen, Dursun andDemirkan, Haluk, “Decision Support Systems, Data, information and analytics asservices,” from Elsevier
这三个阶段分别是:
1. 描述性分析(Deive Analytics): 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析,发现商业问题和机遇;
2. 预测性分析(Predictive Analytics): 通过对历史数据进行建模,对未知情况和状况进行准确的预测;
3. 规范性分析(Preive Analytics): 通过模拟和优化等找出最佳商业决策。
目前美国前100名的综合大学,大约有30多所学校开设了Business Analytics这个专业。
从专业名称来看,大部分学校都是叫Business Analytics,有些直接叫Analytics,还有个别叫Marketing Analytics, Applied Analytics,学制以1年到1年半为主。
从院系设置来看,多数设置在商学院下,如 UT Austin, Rochester, MSU, GWU 等;北卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。有些设置在工程学院下,如Northwestern、Cornell University;也有设置在信息学院下的,如CMU;一般设置在工程学院及信息学院下的项目,对数学背景和计算机背景要求都很高。
另外如MIT,弗吉尼亚大学,罗切斯特大学,维克森林大学,纽约大学,凯斯西楚大学,加州戴维斯分校,加州圣地亚哥分校、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学等均设有商业分析项目。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的,从贴合就业实际的Big Data-analytical work 角度来培养学生。
总体来看,来自任何背景的学生均可以申请此专业,但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。申请分析类硕士的本科生大多来自科学类,工程类或商科类专业。
BA项目相对于商科别的项目,对于个人的数理背景、编程背景会有较高的要求。不少项目对于申请人有先修课的限制,常见的先修要求有微积分、线性代数、统计、甚至编程。当然,没有达到先修课的要求也未必完全申不了,一方面可以积极和学校协商大四补课、或者上网课代替,另一方面也可以用成绩单以外的其他经历来证明自己这些方面的能力。
其实大部分BA项目没有强制的先修课要求,但是在不强制要求的明目下,各个项目实际对于数理背景有着不同程度的要求。
女神级别的BA项目:UT项目官网的pre-enrollment criteria中写的要求是“Computer programming experience is required; experience in any programming language is sufficient but Python is preferred (those admitted to the program are strongly encouraged to learn Python prior to beginning the program)”,而没有具体的课程要求。学校在info session中反复强调对quantitative and technical skills的关注,而从录取情况来看,UT也确实偏好那些拥有较强数理背景的申请者。
https://www.mccombs.utexas.edu/Master-of-Science-in-Business-Analytics/Admissions
UCSD项目官网application checklist中对于quantitative background的要求是“Provide details regarding your experience with computational programming (for example, C++) and with statistical, econometrics and mathematical applications and tools (for example, SAS, Stata, MatLab, R, S-Plus, Mathematical).”看似很夸张的一个要求,实则含义就是提供个人数理、编程能力的相关信息,而不是强制的要求满足什么条件。虽然这句话曾经吓到了不少申请人,但是录取结果也证明,不少纯纯的商科本的同学,尽管缺乏这类经历,也一样获得了录取(虽然UCSD对于R是真爱,多人反映在面试中,面试官多次提及对于R的能力的关注、以及建议先自学)。
http://rady.ucsd.edu/admissions/ms-in-business-analytics/
USC的BA项目官网FAQ板块中关于prerequisite非常随意的写道“While we do not have any required pre-enrollment courses, we find students who have taken at least one statistics course at the college level are most successful in the program.”在USC的网申中,倒是有一个空白需要填写能够熟悉使用的computer language。而从USC的录取情况我们也可以看出,USC对于申请人的数理背景要求并不像UT那么高,上过高数,统计学相关的就可以了。
https://www.marshall.usc.edu/programs/specialized-masters-programs/master-science-business-analytics/faq
GWU
GWU的prerequisites很具体,包括statistics, higher level mathematics (Calculus and Linear Algebra), computer programming。但是这些先修课并不是强制的要求,不少没有修过上述全部课程的同学也被录取了,同时学校也认可通过Coursera修课等方式补充数理背景。当然,从GWU的先修要求中,我们也可以窥见大部分BA项目对于申请人数理背景的关注点——统计、微积分、线代、计算机语言。
https://business.gwu.edu/prospective-students/specialized-masters/msba-admission
总结一下,不同项目对于数理背景的要求程度不同,不强制要求不代表要求低,有先修要求也不代表要求高,需要根据不同项目具体分析。一般而言,满足数学三件套——微积分、线代、概统即可,有编程技能则是锦上添花。
实习:BA实习在乎的不是行业,而是内容。和大数据分析相关、技术性强的实习当然最好,退而求其次,与数据分析相关的其他实习也可以管中窥豹。
科研:就业导向的商科项目一般对于科研没有什么要求。然而对于BA而言,如果你的科研经历或者课题项目经历能够展现你的技术能力,当然也会为申请增光添彩。
学术活动:参加美国数学建模大赛国大学生数学建模学术活动。
美国开设分析和商业分析和数据科学的院校有?
NCSU是美国分析学最早的院校(2007年),综排低,但是其分析学硕士项目全美数一数二,与业界联系紧密,就业率100%,学生毕业后基本人手2-3个offer。
该校非常慷慨的罗列了美国开设此类专业的所有院校:
https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184
都有哪些就业岗位?
这个专业的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。常见的有 Analytics Analyst、Applications Analyst、Business Analyst、Business Technology Analyst、Credit Risk Analyst、Data Mining Analyst、Data Modeling Analyst、E-Commerce Business Analyst、Fraud Analyst、Informatics Analyst、Marketing Analyst 、Marketing Database Analyst 、Operations Research Analyst 、Programmer/Analyst、Research Analyst、Risk Analyst、SAS Analyst、Promotional Planning 等等。
常见就业行业有哪些?
企事业单位、集团公司、IT、金融、证券、咨询策划等涵盖经济分析、市场调研、情报研究、数据采集集合及相关领域的行业。而较常见的雇主有:政府、外资投行、商业银行、投资公司如葛兰素史克(中国)投资有限公司等;电脑公司如 IBM、惠普等;手机行业如苹果、三星等;互联网网站如 Google、yahoo、百度等;专业的第三方数据分析公司;大型连锁商贸机构如 Wal-Mart、家乐福等。
就业前景如何?
商业分析是一个较新的专业,但其却有很好的就业前景。现在越来越多的政府机关、企事业单位都选择招收数据分析师资质的专业人士为他们做出科学、合理的分析、以便正确决策;越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
在大数据决定商业主动权的大背景下,近年来,在美国,BA相关的工作岗位数量猛增。根据美国劳工部统计数据显示,2016年该职业的平均薪酬是81330美元,2014年该职业的工作岗位总数量是758000,并且,在2014-2024这十年预计的工作岗位增长率高达14%,远远高于所有行业的平均水平。
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