01 专业介绍
说白了就是把Business 和 Analytics Technology相结合的专业
这个专业具有描述性分析，预测性分析和指导性分析，举个例子：某家知名购物网站是怎么知道今天哪种商品卖了多少，这是描述性分析；怎么知道客户想买这个商品，这是预测性；怎么做才能让客户越买越多，这是指导性
02 BA培养方向
既然了解了BA的本质，就可以看出BA是一个交叉性很强的学科。在面对海量的数据时，既需要运用统计学的知识去分析，例如建立回归分析模型，还要有一定的计算机技能做辅助，例如用SQL提取数据，用R或Python分析数据等。当然，仅仅会分析数据还是远远不够的，最终还需要结合商业知识把一份数据分析报告转变为能够直接给决策者们参考的商业报告。
因此，BA综合了统计、计算机和商业三大领域的知识。
03 相关转业辨析
Business Analysis
Business Analysis是以案例分析为主，数据分析为辅的传统商科，大多开设在商学院下，作为MBA的一个分支方向，主要是针对公司整个运营流程、业务开展方向的分析。
Data Science数据科学
Data Science以高级建模为主，针对复杂问题来设计技术方案。经常开设在计算机学院或者工程学院下。一般会涉及较深入的计算机编程、统计模型，对学生技术要求更高。
Management Information System 信息系统管理
MIS和BA有本质上的区别，MIS关注的是整个计算机系统的架构，例如企业数据库的建立和维护。是利用计算机的基础设施和硬件来处理数据，而BA关注的是如何分析数据。
Master of Science in Analytics(MSA)分析学硕士：是一个交叉学科，是综合应用数学、统计、计算机和各种商业定律的新兴专业。部分学校又叫预言分析和数据分析。北卡州立大学2007年最早开设此项目，典型的美国学校有西北大学。
04 就业方向
哪里有ata哪里就有适合BA的职位。普遍BA毕业生会选择的行业是Finance，MKT，IT，Healthcare，Entertainment等行业。这些行业大概可以分为两类， 一类是以数据业务为核心的公司，另一类以数据为业务辅助的公司 。第一类主要以互联网公司为主，如国内的BAT，国外的Facebook，Amazon这些公司掌握了大量的用户数据，对数据分析的需求大，也更偏好计算机背景。
以数据为辅助类的公司横跨各行各业，比如Walmart，Capital one，Nielsen，这些公司以原有的业务为基础，以数据分析为导向，通过数据优化商业决策，对计算机编程，数据库架构的要求没有前一类公司要求高，也更适合BA学生就业。
05 院校推荐
南加州大学
开设在商学院下面，学制是1年半到2年，一共完成33个学分的学业。
南加州大学的商业分析开设在南加州大学商学院下。该项目在近几年金融工程时报评选的美国商业分析项目排名中均排名第一，虽然通过这个项目可以学到 R, Python, SAS, JMP以及Machine Learning的知识，但是课程着重还是偏向于如何用于数据来做决策，是一个更加偏重商业的商业分析项目。
南加州大学商业分析的整个课程偏项目制，项目往往都和公司/机构联系紧密。项目主要有三种，
第一种是偏学习类的小组项目，自己搜集数据并且确定研究方向，
第二种是和公司/机构合作，这种项目往往是一门课的课程作业，是强制性的。比如教授R语言的课程作业就是和洛杉矶市政府的数据分析部门合作。课程作业完成优秀的同学也是有机会最后去洛杉矶市政府数据分析部门实习。
第三种是学校不定期放出的公司/机构项目，这种项目不是强制性的，不过由于是实践性的项目，参与项目对找实习和找工作都大有帮助。
由于商业分析申请人数的不断增多，南加州大学商业分析项目每年的招生人数也在不断增多，从15年招收40多人，到16年的70多人，到17年的90多人。不过虽然招生的人数增多，不过录取要求却是在不断的增大，录取率也在不断下降，17年的录取率已经跌破8%。每年的录取学生中，大约有一半是中国人。得益于该项目良好的项目名声以及在洛杉矶这种得天独厚的地理位置优势，该项目的毕业生就业一直不错，就业率一直是100%。学生去的就业公司有高盛，亚马逊，IMB,思科，LinkeIn等
伦斯勒理工学院
伦斯勒理工学院的商业分析项目开设在Lally商学院下，这个项目的综排和专排都比较理想，2019USNEWS上伦斯勒理工学院排名第49。在金融工程时报的商业分析排名中，该项目排名第三。考虑到该项目开设在传统的工科强校伦斯勒理工学院，以及该项目和IBM的长期合作关系，该项目的课程设计偏数据统计以及数据分析，适合有比较强计算机以及统计背景的学生申请。
伦斯勒理工学院的商业分析项目与其说是和IBM有长期合作，不如说是和IBM联合开设。IBM提供该项目上课的部分教材，并且案例分析也是IBM公司内部的真实案例，除此以外，IBM的部分高管也是该项目的客座老师。有着IBM这样公司的全方面的参与，该项目整个课程设置都非常实用。
该项目每年招收的人数不多，一年大约有40-50人，其中有10名左右的中国学生。项目时长是1年30个学分，不过有些学生为了在求职前有个暑期实习，也会把课程延长到1年半。毕业的学生中，去IBM，思科，埃森哲咨询的公司比较多。
斯蒂文斯理工学院
斯蒂文斯理工学院的商业情报与分析项目是一个为期15个月，36学分的硕士研究生项目。这个项目的课程设置比较全面，既强调了如何通过数据进行商业决策，又强调了如何对数据进行处理。该项目有两个比较大的优势：
首先就是地理位置，斯蒂文斯理工学院虽然不在纽约，不过它与曼哈顿隔河相望，去华尔街只要几分钟的时间。这样便捷的地理位置除了学生方便找实习，华尔街公司的高管也很方便来学校组织活动，斯蒂文斯理工学院也会经常有华尔街的高管过来举行讲座，或者举办networking, 和华尔街如此多的联系，也大大增加了这个项目毕业生的就业率。
除了地理位置的优势外，该项目还有一个非常巨大的优势：该项目有非常多来自金融服务、互联网，软件服务、生命科学、传媒、电讯等领域知名公司的高管，来担任这个项目的课程顾问。比如说来自AIG的首席数据科学家Sihartha Dalal、美国运通的数字建模和机器学习部的副总裁 Alexaner Statnikov、Facebook的数据科学家 Winter Mason、Google 公司财报与分析部负责人Venkat Mukkamala等等。这些高管可以帮助该项目设计课程使其更加符合用人单位的需求，除此以外，该项目的学生也可以借此机会，多了很多认识企业界高管的机会，这些对于找工作都是非常有帮助的。
06 申请条件
1、硬件分数：美国商业分析类硕士一般在美国基本属于STEM专业，开设在商学院下面的BA项目接受GMAT和GRE；开设在工程学院下面的更倾向于GRE，建议在申请时，具体查看学校的要求。好的学校托福要求100+， GPA 要求3.5+；具体分数可参考各学校往年录取的平均分。
2、申请背景：
大部分学校没有给出明确的本科申请背景，也有部分学校强调，喜欢招生来自数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生，如旧金山大学、加州戴维斯等加州地区的学校。
就读BA专业硕士的学生将学习应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论等课程。因此，这个专业对申请者的数学和计算机背景要求较高，大部分学校要求数学、统计、计算机等前提课程，建议申请者及时学习这些课程。
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。
3、软件要求：
大部分商业分析硕士项目不需要工作经验，一般能有数据分析，行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。
商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。在硬件条件不够突出的情况下，如果能有出色的实习、工作、研究等经历，也是能够获得青睐。比如，亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验；伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验
沟通表达能力
从过往经历中提炼出最具价值的素材以匹配学校的要求。
