随着大数据的普及，企业经营的数据量呈爆发级增长，光是数据量就大大超越了excel的承载能力，以往通过excel，vba做些简单的数据分析的方法变得不再适用。于是企业迫切需要了解数理统计知识的同学去分析这些海量数据。另一方面，统计专业的同学又对商业知识和逐渐流行的分析数据的开源软件不太熟悉，缺乏知识储备。这时候ba﹙business analytics﹚应运而生。那么，ba专业的水到底有多深？我们一起来了解一下吧！
那什么是ba呢？ba就是对商业数据进行分析，来支持商业决策。ba是一个交叉学科，包括商业 + 编程 + 统计。商业知识是背景，重要的当然是对于商业数据的理解，比如你如果不知道ctr﹙click-through-rate﹚是什么，那么你也没有办法对他进行分析，不知道他上升多少下降多少代表了什么，也就不能探索指标变化背后的商业意义。编程是工具，无论是sql, r, python，甚至于excel，他们都只是你分析数据的工具。统计是方法，包括了correlation analysis, a/b testing（也就是hypothesis testing），statistical moeling（也就是machine learning）等等。也就是说，我们需要做的是在商业环境下，用一些特定的工具，进行统计学意义上的分析，最终转换回商业价值。
为什么要学习ba专业？ba是新兴专业，逐渐得到学术界、业界和政府的高度重视。学术届方面，从纽约大学2013年开始开设ba的硕士专业以来，ba的魅力大到让全球各大高校纷纷增设相关专业，例如麻省理工、哥大、杜克大学、南加大、德克萨斯大学奥斯汀分校、辛辛那提大学等，并且学费直逼mba，在金钱至上的资本主义国家，高学费往往是高收入和好职业发展的风向标。业界，更不用说啦！bat正在开设这一类的部门，阿里巴巴、百度都不惜重金聘用此类专家大牛坐镇。政府方面，新加坡和澳洲政府更直接拨款赞助开设ba部门的公司。还有一个非常重要的一个原因，是ba专业的应届生起薪非常高，目前的人才缺口大。根据麦肯锡全球研究所的一份报告，到2018年，美国将面对1.5百万的分析师的短缺，他们因为知道如何利用 大数据分析来做出一些有效的决策，在大数据时代，尤为稀缺。作为一门因大数据发展而迅速崛起的新型学科，ba专业在行业都具有超高的实用性，例如互联网、金融、通信、游戏、医药、咨询、零售、政府部门等等，应用范围非常广泛，毕竟只要有数据产生的地方，就需要数据分析和商业分析。
虽然都是商业分析专业，但不同的行业有着不同的岗位名称，应届毕业生的初步岗位名称有市场调查员、数据分析师、咨询师、统计分析师、数据挖掘师等等。更让国际学生喜闻乐见的是，绝大部分ba项目属于美国的stem专业，毕业生可以获得3年的opt机会。有了这三年的工作经验，即使你最后没有获得h1b，你的简历和工作经验也足够丰富。另外，根据统计，ba专业的毕业生就业也非常轻松，就业率接近100%。他们在找工作时，几乎平均每天会有两次的recruiter打电话来，网投面试回应率大概有80%，而且毕业生薪资基本达到年薪7w+美元。ba目前的就业当然还是好于商科的大部分其他专业（会计，金融……），并且越来越多的美国公司开始建设自己的ata analytics团队。可以说在一个公司完成了传统的optmization的部署之后，ata analytics是他们进一步降低成本、提升价值的必要手段。但是也不得不给大家浇一盆凉水——目前国际生在美国找工作的情况不容乐观，而且看目前的状况只怕会越来越不乐观。一个国际生为了留美，在毕业季投上100+的简历几乎是无法避免的，而这100+的简历，最后能够换来的面试可能只有10个不到（然后最后你很有可能就会输给一个美国人，仅仅因为他是美国人）。在目前政策极端不确定的情况下，愿意支付高昂的成本并且承担风险为你抽h1b的公司是越来越少了。
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