在互联网飞速发展的时代，海量数据如潮水般涌现。能够驾驭这些数据的商业分析人才却显得尤为稀缺。为满足社会及企业对这类人才的需求，许多学校纷纷开设了大数据分析（BA）专业。这一变革的背后，反映的是企业运营方式的深刻转变。
在大数据的浪潮下，传统的依靠Excel和Word进行财务、市场、运营分析的方式已经无法满足企业的需求。如今，海量的新数据正在涌现，它们蕴藏着关于消费者行为的宝贵信息，能够帮助企业更精准地把握市场动态，提升运营效率。对大数据的分析能力已经成为现代企业不可或缺的核心竞争力之一。这种转变不仅反映了企业对数据驱动的重视，也预示着商业分析领域未来更大的发展空间和机遇。在传统统计专业中，学生们往往精于实验结果的分析，却在商业与市场的知识上显得生疏。那些专攻传统商业分析与统计学习的同学们，在面对日益普及的数据储存系统与数据分析开源软件时，计算机领域的知识储备明显不足。与此计算机专业的码农们虽擅长编程技术，但在商业与统计知识方面却知之甚少。这种背景下，数据分析在企业中的运用，即Business Analytics领域，需要融合商业、统计与计算机三方面的知识。只有深入理解这三者精髓并将其结合的人，才能适应新时代的商业分析需求。
企业在这样的背景下向学校提出了需求，特别是在商学院，需要开设涵盖商业、统计和计算机知识的综合专业。Business Analytics应运而生。这一新兴领域旨在培养那些能够深入理解商业环境、掌握统计原理并熟悉计算机技术的专业人才。这些人才将能够运用先进的分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。这是一次知识领域的跨界融合，也是未来商业发展的必然趋势。商科与business课程在内容上是相吻合的，主要涵盖了marketing和finance的核心课程。其中，statistics传统的统计学科，主要关注对实验结果进行显著性检验。在商业领域，市场调研机构过去常常大量招聘统计专业的同学，以解答诸如：一队消费者看了广告，另一队没有，哪组对品牌有更深的认知？是否存在显著性的差异？统计也讲究抽样方法，面对庞大的消费者群体，无法一一进行访问，因此抽样的合理性变得尤为重要。
现代企业的数据分析与传统的统计方法相比，已经发生了显著的变化。Business analytics的统计知识重点在于如何建立和评估多变量的统计模型，其中回归分析模型是最典型的例子。与传统统计中可能将回归分析视为重要的一部分不同，在business analytics的教育体系中，统计部分几乎完全围绕回归分析展开，包括逻辑回归。business analytics还需掌握相关系数、时间序列等统计知识，但这些内容在传统统计的显著性检验和抽样方法中并不占据主导地位，而business analytics通常不会涉及这些内容。可以说，现代企业数据分析的方法和工具已经越来越先进，与传统的统计方法有着显著的不同。商业分析在计算机体系中的学习可能看似复杂，但其实有可能学习其中最简单的部分，尤其是当我们深入探讨其中的三大核心领域时。我们需要了解数据库和SQL。企业中的大量数据都是储存在这些系统中。对于希望进行数据分析的人来说，了解如何从这些系统中提取所需的数据至关重要。这需要我们掌握SQL编程技能，尽管学校可能不会花太多时间教授这方面的知识，但它却是分析工作的基石。
我们需要学习如何在统计软件中进行编程。传统的数据分析工具如SPSS和Excel虽然在国内广受欢迎，但在国际上，特别是在美国，它们的使用已经逐渐被淘汰。取而代之的是通过编程方式进行分析的流行工具，如R和Python。这里的编程是一种统计编程，与编写网站或应用程序的编程语言（如C语言和Java）有所不同，但它的核心仍然是编程思维。通过掌握这些工具，我们可以更深入地挖掘和分析数据。
商业分析还需要我们学习当前最热门的计算机知识——机器学习。机器学习在某种程度上替代并补充了传统的统计模型方法，如回归分析等。虽然机器学习在方法上更偏向于计算机领域的技术，但其很多原则与统计学的回归分析是一致的。实现机器学习模型，我们仍然可以使用R或Python等编程语言。从实践的角度来看，机器学习的难度并不会比传统的回归分析难太多。掌握这些技能将使我们在商业分析领域中游刃有余。申请要求介绍
对于攻读MSBA（商业分析）专业的学生，他们将深入探索一系列学科，包括应用统计学、应用数学、计算机科学技术、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论等。这一专业对数学和计算机背景的要求颇高。
以德州奥斯丁大学的商业分析专业为例，该专业吸引了众多不同背景的学生。其中，原本为工程系的学生占比高达37%，商科和数学系的学生各占17%，经济学背景的学生占15%，更有12%的学生来自对数学背景要求严格的心理学和社会学等专业。这些背景的学生共同构成了MSBA专业丰富多样的学生群体。
除了基本的申请条件如成绩单、推荐信等，该专业还特别看重申请者在数理分析、编程能力等方面的实力。这些实力的展现，需要从申请者的教育经历、研究经历、实习经历、活动经历等多个方面进行深度挖掘和展示。从教育背景来看，申请者如果有相关的数学或计算机课程学习经历，将更有优势。而从工作经历来看，如果有相关的数据分析或项目管理的实习经验，也会对申请产生积极影响。参与过的课外活动或竞赛等也能为申请者的背景增添亮点。
想要成功申请MSBA专业的学生，不仅需要具备扎实的学科基础，还需要在各个方面展现自己的实力和潜力。只有这样，才能在众多申请者中脱颖而出，成功迈入心仪的学府。随着教育领域的蓬勃发展，开设BA（商业分析）专业的学校如雨后春笋般涌现。其中，许多知名学府如西北大学、卡耐基梅隆、康奈尔、南加州大学、北卡罗来纳教堂山分校、罗切斯特大学以及迈阿密大学等都在此领域表现出色。这些学校不仅拥有卓越的学术声誉，而且其教育质量和资源也为广大申请者所认可。对于有意向攻读BA专业的学生来说，这些学校无疑是理想的求学之地。无论是硬件设施、师资力量还是课程设置，它们都为学生提供了丰富的资源和机会，助力学生在商业分析领域取得卓越成就。尤其是对于那些在硬件条件上可能不够突出的学生，这些学校依然看重申请者的软性实力，如实习、工作、研究等经历。对于那些准备申请的学生，建议他们提前进行规划，通过在线学习、自学或参加校内选修课等方式提升个人能力。而对于即将申请的学生，则需要从过往经历中提炼出最具价值的部分以匹配学校的要求。这些学校不仅提供了优质的教育资源，更为学生未来的职业发展打下了坚实的基础。大多数学校的BA专业都设立在商学院之中，但也有一些独特的例外。例如，西北大学和康奈尔大学选择在工程学院开设此专业，而卡耐基梅隆大学则将其置于信息管理学院。北卡教堂山更是独具匠心，将其设立在统计与运筹系。这些学校的独特选择使得BA专业展现出多样化的风貌。
对于想要申请这些特殊BA项目的学子们来说，了解这些项目是否接受GMAT成绩尤为关键。比如康奈尔大学并不接受GMAT成绩。在考虑申请这些独特的BA项目时，不仅要深入了解学校的课程设置和教学特色，还要根据学校的具体要求准备相应的申请材料。对于追求多元化和独特性的学生们来说，这些开设在特殊学院的BA项目或许是一个理想的选择。这些学校通过开设独具特色的BA课程，为学生们提供了更广阔的视野和更丰富的学术体验。这些学院将是你探索商业世界的绝佳场所，同时能体验不同的学术文化和氛围。无论是选择传统商学院还是特殊的学院，重要的是找到最适合自己的道路并为之努力。在数字化时代，数据的获取和处理成为了企业运营中不可或缺的一环。在商业分析领域，数据分析扮演了辅助的角色，而案例分析则占据了主导地位。这一专业通常作为商学院MBA的一个分支方向，深入探究公司运营流程的各个方面。Business Analysis是一门融合了传统商科与现代数据分析技术的学科，它侧重于对整个业务流程和业务发展方向的深入分析。通过案例分析，学生可以全面了解和评估企业的运营状况，发现潜在的问题和改进空间。数据分析作为辅助工具，帮助商业分析人员更准确地把握市场趋势、优化业务决策。此专业大多开设在商学院下，培养具备商业洞察力和数据分析能力的复合型人才，以满足企业在数字化转型过程中的需求。通过对公司运营流程的全面分析，商业分析专业人员能够在企业中发挥关键作用，推动业务发展和创新。数据分析与商业分析（BA）之间的紧密联系
在数据驱动的时代，数据分析技能已成为许多职业的核心要素。当我们谈论数据分析和商业分析（BA）时，很多人可能会感到困惑，因为这两者之间存在明显的重叠，但也有其独特之处。简单来说，数据分析是商业分析的基石，而BA则在此基础上融入更多的战略思考和应用。
对于数据分析，它的核心在于提取、整理和理解数据。工具如Tableau和Excel足以满足日常的数据可视化需求。数据分析师的工作主要是深入研究数字，探寻数据背后的规律和趋势。他们无需涉及更深层次的业务决策或沟通，只需要将数据准确地呈现出来即可。数据分析技能更偏向于技术层面，确保数据能够被有效地处理和展示。
商业分析（BA）则扮演着连接管理者和数据分析师之间的桥梁角色。除了掌握基本的数据提取和分析技能外，BA还需要具备出色的商业嗅觉和良好的沟通能力。他们不仅需要理解数据背后的含义，还要能够从商业的角度来解读这些数据，为企业的决策提供支持。他们不仅要处理数据，还要能够利用数据来推动业务的发展，为企业带来实际的商业价值。这种技能更注重于策略性和实际应用性。例如，在给管理层提供报告时，他们需要能够准确地传达数据的意义，并提出切实可行的建议。他们更像是一个策略家，而不仅仅是分析师。数据分析是手段，而商业分析则是将这一手段转化为商业价值的关键。与此管理信息系统（MIS）与商业分析也有显著的区别。MIS更关注整个计算机系统的架构和基础设施，例如企业数据库的建立和维护等。它的重点是利用计算机硬件和基础设施来处理数据和管理信息系统。而商业分析则侧重于如何利用这些数据来做出明智的商业决策和策略建议。简而言之，MIS是处理数据的工具或平台，而商业分析则是将这些数据转化为有价值的见解和策略建议的过程。通过了解这些区别和相似之处，我们可以更好地把握数据驱动的决策过程，以及在这个过程中每个角色所发挥的重要作用。无论是在数据分析还是在商业分析领域，都需要不断地学习和进步以适应快速变化的市场环境和技术发展。只有这样，我们才能真正把握数据的价值并为企业带来真正的竞争优势。在当今科技蓬勃发展的时代，数据科学作为一门高级建模为主导的学科，专门应对复杂问题来设计技术方案。这一学科通常被置于计算机学院或工程学院的显赫位置，因为它涵盖了深入的计算机编程和统计模型，对学生的技术要求显然更高。
在数据科学领域中，每一个挑战都像一块复杂的拼图，需要巧妙地组合各种数据碎片以揭示其内在规律。这不仅仅是简单的编程任务，更是一场深度思考和策略布局的盛宴。统计模型的运用，使得数据科学不仅能够处理海量信息，更能从中挖掘出有价值的洞察。
计算机编程是数据科学的核心技能之一。从简单的脚本到复杂算法的实现，编程能力在这里得到了充分的锻炼和提升。与此数据科学家还需要掌握统计学的精髓，以便建立能够准确反映数据特征和内在联系的模型。
这一学科不仅仅局限于技术和建模，它还涉及到如何将技术转化为解决实际问题的方案。数据科学家不仅需要技术才华，还需要跨学科的知识和解决问题的能力。他们需要将复杂的数学模型与真实世界的需求相结合，创造出能够带来实际效益的技术方案。
数据科学是一个充满挑战和机遇的领域。在这里，高级建模是日常，复杂问题是常态。但正是这些挑战，激发了数据科学家们的智慧和创造力，推动着科技的不断进步。商业分析领域的就业前景广阔，其就业方向涵盖了跨国公司、外资商社、中外合资企业等各类涉外商务机构以及外经贸部门。在这个领域，你可以担任商务管理、项目管理分析、商业分析师、系统分析员等职位。这些职位需要具备扎实的专业知识和分析能力，以及良好的沟通和决策能力。
值得一提的是，美国的院校中的ms in business analytics属于stem（科学、技术、工程和数学）专业。例如，在德州奥斯丁大学、本特利大学、康涅狄格大学等知名学府，学生可以选择这一专业深造。stem专业的留学生毕业后可获得29个月的opt（optional practical training，毕业后的实习期）。相比之下，一般商科专业的opt时间只有12个月。这无疑为那些希望留在美国工作的学生提供了更多获取工作签证的机会。
商业分析作为一个热门且不断发展的领域，对于渴望在商务领域发展的人来说是一个理想的选择。它结合了数学、统计学、计算机科学和商业知识，为企业决策提供有力支持。如果你对数据分析和解决问题有浓厚兴趣，商业分析领域将是你的理想舞台。在这里，你可以发挥你的专长，为企业的成功贡献自己的力量。对于想要申请商科方向但觉得12个月OPT时间较短的同学来说，商业分析专业是一个值得考虑的选项。商业分析作为一种新兴的商业领域，它的知识和技能对于未来的商业领袖来说非常有价值。对于留学生来说，它也是一条留学商科的优选路径。想要了解更多留学资讯和商科专业的同学们，欢迎咨询专业留学顾问。他们会提供最新的留学信息和专业建议，帮助您做出明智的决策。留学是一次重要的人生经历，选择一个适合自己的专业更是关键的一步。让我们共同探索商业分析的魅力，开启您的留学之旅吧！
