数据分析（Business Analytics，简称BA）专业的诞生，归根打底是三个字：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， 结合了Statistics、Computer Science和Business三大领域知识 的BA专业应运而生。作为留学界“网红”专业，又身披 STEM “战衣”，BA硕士项目申请人数逐年递增。今天，我们就一起来走近BA专业。
1. 商业分析专业是什么
尽管商业分析专业的诞生真的不算太久，但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商业分析专业相比最大的区别。 目前，商业分析专业则更注重数据挖掘和数据分析。
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。所以简单来说， 商业分析就是使用高端技术、模型和算法对数据进行深度挖掘以获得商业洞察力,解决商业问题的一门学科 。
2. 商业分析专业学什么
不难看出，BA专业是一个 交叉性很强 的学科，综合了数学/统计、计算机科学、商业三大领域的知识，下面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
3. 美国商业分析硕士项目申请
在美国，BA硕士项目基本上都是STEM专业，从院系所属来看， 多数设置在商学院下面 ，也有设置在工程学院或信息学院下的， 一般来说，工程或信息学院下面的分析类项目对于申请人数学、计算机等方面的背景要求更高。
商学院下的BA项目除了培养量化分析的能力外，也注重学生沟通合作、批判性思维等软性技能的提升。代表项目有：
- 圣路易斯华盛顿大学 MS in Business Analytics
- 南加州大学 Master of Science in Business Analytics
- 罗切斯特大学 MS in Business Analytics
- 福特汉姆大学 MS in Business Analytics
开设在商学院下的BA项目，申请要求同金融、会计等商科项目类似，会分不同申请轮次，文书有不同essay要求，大多数学校要求面试等， 但需要注意的是，部分学校的BA项目对于申请人有严格的先修课要求 ，以加州大学戴维斯分校为例，要求申请人必须完成计算机、数学、统计相关课程。
4. 商业分析专业毕业前景
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。
