Business analytics 到底學(xué)什么，很多同學(xué)都有這個問題。analytics 的人士總結(jié)的。我這篇文章用比較通俗易懂的語言，來給大家介紹下 business，analytics 到底學(xué)什么。

Business analytics 不僅在國內(nèi)沒有任何大學(xué)開設(shè)過這個專業(yè)，就算是在美國也是最近 3 年才涌現(xiàn)出來的一個新興學(xué)科。要回答 business??analytics 學(xué)什么，就要先明白為什么會出現(xiàn) business??analytics 這個專業(yè)。Business??analytics 專業(yè)的出現(xiàn)，完全是被社會企業(yè)用人的需求所倒逼出來的。而這個需求的誕生，歸根到底就是三個字：大數(shù)據(jù)。2007 年移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后，企業(yè)經(jīng)營的數(shù)據(jù)大量增加。以前企業(yè)用 Excel 、 Wor 做做財務(wù)、市場、運(yùn)營的分析就可以了，現(xiàn)在出現(xiàn)了大量新的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解消費(fèi)者、提升運(yùn)營水平。大家都知道數(shù)據(jù)是金礦，于是肯定要人去分析這些數(shù)據(jù)。但以前企業(yè)的 business????analyst 一看到這樣大量的數(shù)據(jù)就傻眼了。數(shù)據(jù)往往大到下載到 excel 里面直接 excel 爆掉的程度。即使切成小塊，動不動幾百列的數(shù)據(jù)，缺乏統(tǒng)計知識的傳統(tǒng) business??analyst 完全不知道怎么去分析。于是有的企業(yè)說，我們不是有統(tǒng)計專業(yè)的同學(xué)嗎，把他們從生產(chǎn)車間、制藥實(shí)驗(yàn)室里面拉出來，讓他們來分析分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計專業(yè)的同學(xué)對分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果很在行，對 business 和市場卻是一竅不通。另外，傳統(tǒng)的 business???analyst 和學(xué)統(tǒng)計的同學(xué)，面對儲存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)、逐漸流行的分析數(shù)據(jù)的開源軟件，也就是計算機(jī)方面的東西，明顯知識儲備不足。但找學(xué)計算機(jī)的碼農(nóng)來做數(shù)據(jù)分析，他們對商業(yè)和統(tǒng)計知識基本一無所知。也就是說，分析企業(yè)中的數(shù)據(jù)，也就是 business??analytics 這個領(lǐng)域，是 business 、 statistics 和 computer???science 三個領(lǐng)域知識的結(jié)合。傳統(tǒng)的 business???analyst 、 statistician 和碼農(nóng)如果能夠合體，才能成為適合新時代的 business???analytics 人員。于是企業(yè)要求學(xué)校，特別是商學(xué)院，開設(shè)這樣的專業(yè)，培養(yǎng)對 business 、統(tǒng)計和計算機(jī)都有所掌握的人員，于是 businessanalytics 孕育而生。

看到這里你應(yīng)該明白了，business analytics 要學(xué)的東西，就是三個方面： business 、統(tǒng)計、計算機(jī)。這里的 business 我不想多做說明，和大家熟知的 business 的課程是一致的，就是 marketing 、 finance 這些。但是統(tǒng)計和計算機(jī)，則和傳統(tǒng)的統(tǒng)計和計算機(jī)教學(xué)有很大的差別。我接下來詳細(xì)講一下。

傳統(tǒng)的統(tǒng)計，主要是學(xué)習(xí)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn)，比如一隊(duì)小白鼠吃藥，一隊(duì)小白鼠不吃藥，誰的身體比較好？有沒有顯著性的差別？以前商業(yè)中大量招聘統(tǒng)計專業(yè)同學(xué)的是市場調(diào)研機(jī)構(gòu)：一隊(duì)消費(fèi)者看了廣告，一隊(duì)消費(fèi)者沒看廣告，誰對品牌認(rèn)知度高？有沒有顯著性區(qū)別？另外，統(tǒng)計講究抽樣，消費(fèi)者太多沒辦法一一訪問，于是抽樣，于是就要看抽樣的合理性。現(xiàn)代企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析，可以說和這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，有了很大的改變。businessanalytics 的統(tǒng)計知識，主要是學(xué)習(xí)如何建立和評估多變量的統(tǒng)計模型，最典型的例子就是回歸分析模型?；貧w分析在傳統(tǒng)的統(tǒng)計中，可能只是重要的一塊而已，而在 businessanalytics 的教育中的統(tǒng)計部分，幾乎是全部。除了回歸分析（包括邏輯回歸），其他 businessanalytics 中要學(xué)的統(tǒng)計知識差不多也就是相關(guān)系數(shù)、時間序列之類，也都是小頭。傳統(tǒng)統(tǒng)計中的顯著性檢驗(yàn)、抽樣方法，business??analytics 基本不教。所以我看到我去年輔導(dǎo)的學(xué)員從 UT??business analytics 畢業(yè)了去沃爾瑪做 senior statistical analyst，我覺得很搞笑。她去考國內(nèi)統(tǒng)計專業(yè)大一的專業(yè)課，估計都不懂。只能說沃爾瑪其實(shí)需要的就是現(xiàn)代的 businessanalytics 人員，但老 title 一直沒換。

接下來說下 business analytics 要學(xué)的計算機(jī)知識。計算機(jī)博大精深，幸運(yùn)的是 businessanalytics 只用學(xué)其中可能是最簡單的三塊：第一就是數(shù)據(jù)庫和 SQL，因?yàn)槠髽I(yè)里面數(shù)據(jù)都是儲存在系統(tǒng)里面的。你要分析數(shù)據(jù)，首先要知道怎么把數(shù)據(jù)按照你要的方式提取出來。這就是用 SQL 寫代碼提取數(shù)據(jù)。學(xué)校一般不會花很多時間去教你，但是這個是學(xué)、做 analytics 的基礎(chǔ)的基礎(chǔ)。第二就是學(xué)習(xí)怎么在統(tǒng)計軟件中進(jìn)行編程。以前提到分析數(shù)據(jù)，國內(nèi)最熟悉的是 SPSS，像 Excel 一樣妥妥拽拽就行了。但其實(shí)美國根本就沒人用?，F(xiàn)在分析數(shù)據(jù)的流行工具，必須通過寫代碼的方式進(jìn)行操作，最典型的工具就是 R 和 Python。這里的編程，其實(shí)是統(tǒng)計編程，和真正編網(wǎng)站的 C 語言、 Java 是很不一樣的，也容易的多，但是仍是類似的編程思維。第三要學(xué)的計算機(jī)知識就是現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)基本上是代替和補(bǔ)充前面所說的回歸分析等統(tǒng)計模型方法。做的事情幾乎是一樣的，就是建模，但做的方法是計算機(jī)的。不過很多原則其實(shí)和統(tǒng)計的回歸分析是一樣的，也都是用 R 或者 Python 的代碼來實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)起來，不會比回歸分析難太多，大家大可放心。

說了這么多，我們來舉個企業(yè)里面數(shù)據(jù)分析的例子來對應(yīng)相應(yīng) business analytics 要學(xué)的技能。你要分析可口可樂的廣告投放是否有作用。傳統(tǒng)的 business??analyst 說了一堆邏輯，只有簡單的數(shù)據(jù)圖表支持。你說，啥年代了，還不拿歷史存儲的大數(shù)據(jù)說話？市場調(diào)研公司里面的統(tǒng)計專家告訴你應(yīng)該抽樣發(fā)問卷調(diào)研消費(fèi)者，你也讓他一邊去，過去廣告投放的時間、區(qū)域和銷量的變化數(shù)據(jù)全調(diào)出來進(jìn)行多變量的建模，還搞什么抽樣調(diào)研。于是你作為 business??analytics 的畢業(yè)生，首先運(yùn)用對 business 、市場的知識對問題進(jìn)行分析，比如，廣告是如何影響銷量的？投少了會不會沒作用？投多了是不是邊際效應(yīng)遞減？除了廣告之外，還需要考慮哪些其他的變量？電視、互聯(lián)網(wǎng)廣告，是否有 1+1 大于 2 或者小于 2 的內(nèi)在聯(lián)系？商業(yè)分析的框架搭好后，就是數(shù)據(jù)分析了。你首先非常熟悉公司的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，然后用學(xué)過的 SQL 知識寫 SQL 代碼把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫里按照你的要求提取出來。進(jìn)行了簡單的數(shù)據(jù)清理整理探索之后，你就開始建立統(tǒng)計回歸模型，而這個建模的過程，你都是在 R 或者 Python 通過寫代碼完成的。你可以在 R 或者 Python 里面除了回歸分析，也試試機(jī)器學(xué)習(xí)，對回歸分析進(jìn)行一個補(bǔ)充，比如檢查是否有些變量被回歸分析的模型所遺漏。這些也就是在 R 和 Python 里面多寫幾行代碼。最后，你 run 出了模型的結(jié)果，你要用你的統(tǒng)計知識對結(jié)果進(jìn)行分析，判斷廣告到底對銷量是如何影響。最后結(jié)合你的 business 的知識，對你的老板進(jìn)行匯報。

【微語】你踏上異國的土地,追逐夢想的翅膀在風(fēng)中舒展,每一步都是成長的印記。