商业分析与数据分析到底有什么区别？

数据分析

专注于收集、分析和转换数据，以便做出正确的决策。

广义而言，数据分析师是：从广泛的实时和历史数据源中挖掘数据，然后使用专门的技术和工具分析这些数据集，以便对他们的发现进行深入分析，并生成可落地的建议，然后使用数据可视化工具向技术及非技术人员传达他们的结论。

得益于21世纪大数据的爆炸性增长，数据分析如今几乎可以应用于任何学科或行业，我们可以选择通过成为数据科学家来提升自己的职业发展。

商业分析

专注于利用分析方法和应用来应对特定的企业问题。

一般而言，具备扎实分析专长的商业分析师可以努力提高公司或行业内的核心业务功能和表现。

他们基于数据做出决策，以优化流程、完善运营与供应链、开展营销活动、降低成本等。

这类从业人员常担任技术团队（如数据分析师、软件开发人员、程序员、数据科学家等）与非技术团队（如客户、管理层等）之间的桥梁。

职业上的区别

数据分析师经常扮演模式发现者的角色，而商业分析师则更多扮演问题解决者的角色。

前者是使用技术技能和批判性思维提供基于数据的见解，从各种多样化的来源收集、清理和分析数据，识别独特模式和趋势，做出准确的预测，并通过报告和数据可视化传达发现结果。

而后者则是使用分析和商业智能解决独特的组织问题，识别适用于当前项目的相关数据源，改进业务决策、流程、产品和活动，与多个利益相关者沟通，并通过文档支持项目。

院校情况

全美共计有157所院校开设有商业分析相关的硕士学位，包括MIT、Duke、UCLA、USC等，对于申请这一类学位项目，要特别注意关注自己的本科段课程是否满足申请要求，一般建议完成统计、线性代数、微积分、编程等课程，同时需要在量化及分析技能上有所擅长。

全美共计有91所院校开设有数据分析相关硕士学位，包括Columbia、Duke、UCB、Tufts等，这一类学位项目的申请需要申请者拥有基础的计算及数学背景，完成包括线性代数、微积分、概率、统计等课程，并且接触过分析使用的常见编程语言。