Business Analytics不僅在國內沒有任何大學開設過這個學科，就算在美國也是最近3年才涌現出來的一個新興學科，像UT-Austin,Rochester,MSU,GWU等學校，都是近一兩年才開設的。首先，我們要明白這個專業(yè)為什么會出現，Business Analystic專業(yè)的出現，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：大數據（BigData）。究其原因，主要是越來越多公司，尤其是那些科技公司，如國外的Google,Facebook,Twitter等，國內的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等，越來越重視數據的收集與分析。在這些科技巨頭眼中，世界已經進入大數據時代。

2007年移動互聯網出現后，企業(yè)經營的數據大量增加。以前企業(yè)用Excel、Wor做做財務、市場、運營的分析就可以了，現在出現了大量新的數據可以幫助企業(yè)了解消費者、提升運營水平。大家都知道數據是金礦，于是肯定要人去分析這些數據。但以前企業(yè)的Business analyst一看到這樣大量的數據就傻眼了。數據往往大到下載到excel里面直接excel爆掉的程度。即使切成小塊，動不動幾百列的數據，缺乏統計知識的傳統Business analyst完全不知道怎么去分析。于是有的企業(yè)說，我們不是有統計專業(yè)的同學嗎，把他們從生產車間、制藥實驗室里面拉出來，讓他們來分析分析。結果發(fā)現統計專業(yè)的同學對分析實驗結果很在行，對Business和市場卻是一竅不通。另外，傳統的Business analyst和學統計的同學，面對儲存數據的系統、逐漸流行的分析數據的開源軟件，也就是計算機方面的東西，明顯知識儲備不足。但找學計算機的碼農來做數據分析，他們對商業(yè)和統計知識基本一無所知。也就是說，分析企業(yè)中的數據，也就是Business analytics這個領域，是Business、statistics和computer science三個領域知識的結合。

傳統的Business analyst、statistician和碼農如果能夠合體，才能成為適合新時代的Business analytics人員。于是企業(yè)要求學校，特別是商學院，開設這樣的專業(yè)，培養(yǎng)對Business、統計和計算機都有所掌握的人員，于是Business analytics孕育而生。

看到這里你應該明白了，Business Analytics要學的東西，就是三個方面：Business、統計、計算機。那么Business的學習內容與傳統上我們了解到的相關領域差距不大，這里主要說一下統計和計算機。

傳統的統計，主要是學習對實驗結果做顯著性檢驗，比如一隊小白鼠吃藥，一隊小白鼠不吃藥，誰的身體比較好？有沒有顯著性的差別？以前商業(yè)中大量招聘統計專業(yè)同學的是市場調研機構：一隊消費者看了廣告，一隊消費者沒看廣告，誰對品牌認知度高？有沒有顯著性區(qū)別？另外，統計講究抽樣，消費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?，F代企業(yè)中的數據分析，可以說和這些傳統的統計方法，有了很大的改變。Business Analytics的統計知識，主要是學習如何建立和評估多變量的統計模型，最典型的例子就是回歸分析模型?；貧w分析在傳統的統計中，可能只是重要的一塊而已，而在Business Analytics的教育中的統計部分，幾乎是全部。除了回歸分析（包括邏輯回歸），其他Business Analytics中要學的統計知識差不多也就是相關系數、時間序列之類，也都是小頭。傳統統計中的顯著性檢驗、抽樣方法，Business Analytics基本不教。

接下來分析Business analytics要學的計算機知識。計算機博大精深，幸運的是Business analytics只用學其中可能是最簡單的三塊：第一就是數據庫和SQL，因為企業(yè)里面數據都是儲存在系統里面的。你要分析數據，首先要知道怎么把數據按照你要的方式提取出來。這就是用SQL寫代碼提取數據。學校一般不會花很多時間去教你，但是這個是學、做analytics的基礎的基礎。第二就是學習怎么在統計軟件中進行編程。以前提到分析數據，國內最熟悉的是SPSS，像Excel一樣妥妥拽拽就行了。但其實美國根本就沒人用?，F在分析數據的流行工具，必須通過寫代碼的方式進行操作，最典型的工具就是R和Python。這里的編程，其實是統計編程，和真正編網站的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。第三要學的計算機知識就是現在最流行的機器學習，機器學習基本上是代替和補充前面所說的回歸分析等統計模型方法。做的事情幾乎是一樣的，就是建模，但做的方法是計算機的。不過很多原則其實和統計的回歸分析是一樣的，也都是用R或者Python的代碼來實現，實現起來，不會比回歸分析難太多，大家大可放心。

從專業(yè)名稱來看，大部分學校都是叫MSBusiness Analytics，有些直接叫MSAnalytics，還有些叫MSin Preictive Analytics. 從設置的院系來看，這個專業(yè)多數設置在商學院下，如UTAustin,Rochester,MSU,GWU等；有些設置在工程學院下Northwestern；也有設置在信息學院下的，如CMU。設置在工程學院及信息學院下的項目，對數學背景和計算機背景要求高很多，而且由于這是新開發(fā)的專業(yè)，在有限時間下，我們目前只選擇研究設置在商學院下的項目。設置在其他學院下的項目，有待以后補充。設置在商學院下的項目，目前能夠搜得到的有15個，其中排名前100的有10個，排名100后的有5個。

Business Analytics課程設置

Master of Business Analytics絕大多數都是以就業(yè)為導向的，貼合就業(yè)實際bigata---analytical work的角度來培養(yǎng)學生。課程也以實用唯多，基本是以MIS（小的但是實用的編程(vba+sql)，一些atabase的知識等）+STAT(教你用統計軟件/幫統計軟件編程來自動分析等)+一些management 的知識。因此，大部分學校的課程上都會有DataAnalysis Programming、DataAnalytics、Optimization、Probabilityan Statistics、Calculus、WebAnalytics etc. 相對的，在招生喜好方面，學校也表示鼓勵補充數學、計算機、工程等背景。

Business Analytics主要相關課程：

每個學校的課程設置上有些許不同，但核心內容差別不大，下面列出University of Texas-Austin的MSBusiness Analytics核心課程設置供大家參考：

MIS381N: Data Analytics Programming

MIS 381N: Optimization an Decision Analysis

BA 385T: Financial Management

MIS 381N.1: Introuction to Data Management

STA 380: Introuction to Business Data Analytics

MIS 382N.9: Avance Data Analytics I: Preictive Moeling

STA 380.18: Avance Data Analytics II: Unsupervise Learning an Time Series

MIS 382N.11: Business Intelligence Capstone

Business Analytics就業(yè)前景

關于BA未來的職業(yè)規(guī)劃發(fā)展，它未來主要有兩個職業(yè)路徑，一個路徑是去做咨詢師，這個方向的要求就比較高，要能夠縱觀全局，還有一個方向是做數據分析，這個就比較要求技術了，一般如果你剛畢業(yè)的話都只能做數據分析師。而職業(yè)的情況根據你學的不同的領域來講，主要有兩大塊，一個是去做大數據這類，還有一個是去做像市場這塊的內容，比如消費者數據研究。

不同的學校對于BA項目針對的領域也是不一樣的，它可能會有醫(yī)療保險、政府安全數據、醫(yī)療等一些特別細致的類別。所以具體的大家要看好自己的興趣到底是什么，一方面要能夠符合自己的未來職業(yè)規(guī)劃，還有一方面就是要在你的文書上面具體地表現出你對這個學校有多少了解。

BA專業(yè)的整體優(yōu)勢還是很明顯的。首先是它steam專業(yè)，這個專業(yè)留學學生在畢業(yè)后也可以有更長的時間來找工作（既可獲得3年的OPT），然后就是我們現在的大環(huán)境，現在是大數據時代，對數據分析方面的需求也更多，不管在國內還是國外，它的就業(yè)前景和形勢都是不錯的，在我看來，BA的最大優(yōu)勢就是這個。

而且就申請條件來說，BA很適合本科是學商科、偏文商的同學申請的，因為它錄取的學生的背景還是偏商學院本科的，對你的數理背景等的要求沒有很多，一般只要你學過最基本的高等數學，基本的微積分你都是可以申請的。如果你要申請條件比較好的學校，那標配基本都是這樣。

而且很少有學校說對你的數理背景和你的工作經驗有一定的要求。如果你本科是沒有學過計算機的話，也沒什么關系，像我當時在本科時就是一點關于計算機和編程類的知識都沒有學過，但你可以學習一些在線的課程，然后把這些體現在你的簡歷里，是會有一些幫助的。BA的情況差不多就是這樣，像今年的話，有很多學校已經分開了BA專業(yè)。

【微語】在遠方的天空下,你勇敢地追尋知識,每一份努力都會化作未來的星辰,照亮你的前行之路。