商业分析专业解读

商业分析

/01:知识体系框架搭建

商业分析

以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值,对未来的商业战略进行预测和指导。

交叉学科

BA是Business、Statistics和Computer Science三个专业领域知识的交叉结合。它是毫无疑问的交叉学科。

BA汇聚了统计学、计算机科学和商科的知识,旨在通过计算机语言处理海量数据,并借助统计软件进行数据分析,最后运用商科知识汇报数据结果,从而对业务流程进行优化并给出解决方案。

专业解读|想读商业分析,你需要哪些背景和技能?

总的来说,是以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业,实现Big Data的商业应用。

商业分析(Business Analytics)和商务分析(Business Analysis)的区别

前者注重定量运算,偏向技术算法,商科比重较小;后者注重定性运算,为传统商科。

专业解读|想读商业分析,你需要哪些背景和技能?

总结来看,在商科基础上,BA需要学生具备统计方面的数学能力和计算机方面的编程数据分析能力。

因此英美各高校对申请BA的学生的本科专业要求不局限,但是拥有量化背景、IT背景、统计背景以及相关实习经历的学生还是非常受到青睐。

/02:主体课程

技能要求

business sense:懂业务,懂公司

数理统计学知识:代数,统计、线性回归、时间序列等

计算机:基础:Excel/PPT,用来清洗,整理和展示

进阶:SQL数据提取 、可视化软件:powerBI/Tableau等数据展示

高级:Python/R等,处理海量数据,统计分析

课程设置

专业解读|想读商业分析,你需要哪些背景和技能?

伦敦大学学院

以英国一些大学的BA专业的硕士课程(1年制)设置为例,UCL -MSC BUSINESS ANALYTICS 课程设置如下:

MSIN0093 Business Strategy and Analytics商业战略与分析

MSIN0094 Marketing Analytics市场分析

MSIN0143 Programming for Business Analytics商业分析编程

MSIN0096 Statistical Foundations for Business Analytics商业分析的统计基础

MSIN0097 Predictive Analytics预测分析

MSIN0095 Operations Analytics运营分析

Consulting Project/Dissertation咨询项目/论文

麻省理工学院  

麻省理工学院- 商业分析硕士(Master of Business Analysis)的课程设置为例,具体情况如下:

专业解读|想读商业分析,你需要哪些背景和技能?

/03:就业方向

1. 互联网方向

像是谷歌,IBM,BAT,都可以说是数据的天下了,在这类公司,对数据处理的要求很高,需求也很大。

如果你在编程能力方面非常强,可以选择去做软件工程师。

如果商业能力比较强,可以选择去业务岗,比如运营、data scientist等。

2. 市场方向的分析师岗位

其实商业分析最开始出现就是在市场营销上,比如说市场营销的市场分析、用户分析、用户行为分析等等。

市场营销这个领域对于数据类人才的要求也越来越高,主要体现在越来越多的数据需要进行专业的分析,而BA专业正好解决了这个需求。

专业解读|想读商业分析,你需要哪些背景和技能?

【专业就业统计分析】

3. 金融方向

金融行业的数据应用也是比较多的,主要分为投资和信用风险类,可以选择的岗位有Quantitative Researcher,Quantitative Trader或者Data Scientist。

学金融的学生如果读硕士选择BA,应该对专业有所加持。试想一个学金融的又修了BA,既懂金融,又懂商业分析,其优势不言而喻。

/04:相关科研项目

#1 入门课题

·电影,电视,媒体,音乐等传媒行业的现状及转变趋势

·行业研究,业务分析,战略分析,用户分析

·文化产业/文创专业方向

·课程:企业研究,初创企业管理,财务分析,SWOT

·行业研究,业务分析,金融分析

·”管理者“必修课

#2 进阶课题

·描述性统计,离散与连续概率分布,风险分析,抽样分布,置信区间估计,假设检验

·金融时间序列,时间序列检验,ARMA模型

·经济,金融,公共卫生

·需要概率论基础,统计

·市场数据处理,股票预测,集中金融行业的应用

·从收盘价的历史数据使用适当的特征,建立预测模型,并实施预测。

·预测结果vs真实结果,计算误差率

#3 高阶课题

·大数据、机器学习、监督学习和非监督学习、人工神经网络及具体商业难题解决

·应用:产品价值预测、客户流失预警营销模型等

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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