大数据时代下的商业分析专业
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马天娇

大数据时代下的商业分析专业

2019-09-25...

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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。

商业分析是什么

论BA专业的诞生,那还真的不算太久。那很多人会问,难道以前就没人学商业分析么,当然不是。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(Preictive)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。

维基百科给出的商业分析的定义是:Business analytics (BA) refers to the skills, technologies, practices for continuous iterative exploration an investigation of past business performance to gain insight an rive business planning.Business analytics focuses on eveloping new insights an unerstaning of business performance base on ata an statistical methos.

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:

  • Introuction Applie Probability
  • Linear Optimization
  • Probability an Statistical Moeling
  • Core Statistics Using R

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:

  • Introuction to R
  • Hanling Big Data
  • Introuction to Programming with R
  • Preictive Analytics an 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, Leaership an Ethics
  • Supply Chain/Marketing/HR/Financial an Risk Analytics
  • Economics an Marketing Strategy
  • Accounting an 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escriptive 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preictive 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。


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