美国留学BA专业介绍：

BA(Business Analytics)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。本专业绝大多数都是以就业为导向的，贴合就业实际big data-analytical work的角度来培养学生。

该行业的核心是数据分析，而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据深度分析、挖掘来研究公司以往业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单定量分析根本无法获得的insights。

1.关于BA学院属性

一般而言BA开设在商学院下，部分在信息学院（Carnegie Mellon, Columbia等，这些学校的BA更偏向于Data Analytics，相对而言更重视计算机编程能力，更抢手）

2.招生喜好

从招生来看大多数更喜欢有数学，计算机和工程专业背景的本科生，以及少数其他专业(商科背景的也比较少)，商学院毕业的BA起薪要更高。

3.年薪中位数超过80000刀，属于不低的薪金待遇。

BA专业概述

概述：business analytics是个交叉学科，包括数学（统计）、计算机和商科（经济学、市场营销，博弈论等),即统计+计算机+商业——以MIS(小的但是实用的编程(vba+sql)，database的知识等)+STAT(教你用统计软件/帮统计软件编程来自动分析等)+Management 知识。

A.统计类方法占据了数据分析学科首要地位（主要是回归模型）。如果把统计方法全部拿走，数据科学基本就支离破碎不成体系了。

B.计算机（包括机器学习、模式识别、图像处理等领域），基于应用层面需求，计算机领域提出了些新颖的思路和模型。统计学家把同样的问题又用统计学方法做了出来。再结合传统的回归模型，统计学出现了新的分支：统计学习。

C.商科类，现阶段来说比重最小，不过其中一些思路也值得借鉴，如博弈论。有些BA硕士会结合商业应用来讲统计和计算机方法。

BA课程设置的三个阶段

（1）第一个阶段Descriptive Analytics（描述性分析），将数据转换为信息，更多了解竞争环境和发展水平。

这部分主要分析出“过去数据的pattern以及现在的趋势”也就是“what happened and what is happening”。通过一些课程，如数据仓库（data warehousing），会教你一些预处理原始数据的技能。

这部分主要是定义一个商业问题，以便于找到合适的分析方法。

（2）第二个阶段Predictive Analytics（预测性分析），利用建模、机器学习、数据挖掘，通过分析历史数据来预测，目的是预测出未来会发生什么，也就是“what will happen and why will it happen”。这部分是最tech的部分，涉及到了不少Machine Learning/Data Mining的知识。

这部分是为了更准确的将未来会遇到的情况做定位，举例，teradata曾帮助沃尔玛分析出，在每周五下午beer and diaper会同时销量增加，建议沃尔玛在未来周五可以将啤酒和尿布摆在一起售卖，营业额就会增加。这就是所谓的“accurate projections of the futrue states and conditions”。

（3）第三个阶段Prescriptive Analytics（指导性分析），通过模拟和最优化找到最佳决策,目的是找出最优解，“what should i do and why should i do it”。这部分会涉及到些数学层面的知识，如优化、建模等，是为了找出最合适的解决方案。

BA课程设置（以实用为主）

基本课程：统计学、概率论、微积分、数据分析与编程、商业决策等；

拓展课程：数据库管理、数据可视化、数据挖掘与优化、网页分析等。

a. 统计学：重点在理清思路，了解原理，对于推导一点也不需要深究。

b. 基础统计软件：学的是excel中的高级技能以及SPSS（例：Fordham比其他学校涉及多）。

c. SAS：高级统计分析软件，难度指数5颗星（统计学金牌软件，对于医疗行业或者金融或者市场咨询的行业从业者很重要）。

d. R：开源统计分析软件，难度指数2颗星（理科生科研喜欢用，生物统计必备软件，网络企业比较经常用。两行code，自动分析生成，老板要求的分析报告直接抄起来）（例：圣路易斯华盛顿，罗切斯特比较重视）。

e. Python：数据抓取和清理方面的程序语言，统计时常用它部分的软件包，难度指数3颗星（网页抓取信息的楷模）（康涅狄格有讲）。

 f. 运用商科理论interpret数据，要写report，学校有意开这个课，就是要让你在工作时候，能够和上级对接，能够充分展现自己工作。标配课程:（Decisionmodels & Applications（香港中文大学）/marketing strategy (Fordham，课程安排合理，在学完统计软件之后上，比较能够学以致用)。

g. 各种数据库软件如MySQL, Oracle, NoSQL：在数据存储和调用方面，进行数据管理。一般专业课课程叫data science/management之类。感兴趣的可以查专业课程表(ASU,uconn，UTA这门课讲得相当好，比其他学校学的扎实，很适合商科专业学生来学）。

h. machine learning，classification,decision tree, random forest等。i. 其他软件比如数据可视化的tableau，网站的推荐系统，分布式计算，比如hadoop.

BA专业就业方向：

1. 60% CS + 10% Statistics + 30% Business 

以数据为核心竞争力的公司以互联网公司为主，如Linkedin领英, Teradata天睿, Mattermark, 这类公司对数据分析需求大，也可能更偏好有CS/DS背景、对数据架构更了解的求职者。

2. 40% CS + 40% Statistics + 20% Business

以数据为业务辅助的公司横跨各行各业，如Walmart, IBM, Nielsen(尼尔森), 则可能是适合MSBA学生大展拳脚，以原有业务模块为基础，以数据分析为导向，通过数据优化商业决策。

（1）BA专业毕业的学生广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业。

（2）有数据的地方就需要数据分析。目前国内IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等行业需求较多。 不同行业有不同岗位名称： 市场调查员、数据分析师、咨询师、统计分析师等。

（3）一个BA应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。

（4）刚入职场的应届毕生生，职位可能都是analyst，分为自己公司提供数据分析支持的(business function)analyst；和通过数据分析为其他公司提供professional services的analyst. 那么继续往上，有两种发展途径，一是以data为主，在公司内部或者是在此种类型的咨询公司持续扮演decision-support的角色；二是从数据转向业务，以数据为辅助手段让自己成为业务专家, the most important thing, is not the data you have but the question you ask.

（5）从项目层面来看，据统计全球项目40%失败来自于需求没有做好，BA职业也是近期国内外新兴的行业的，已从角色逐渐转变成职位，国内的情况是招不到专业人士.

A.银行

美国银行(title: Quantitative management associate; VP Quantitative finance - Commercial portfolio Strategies; Assistant VP, Quantitative Finance Analyst)/M&T bank(title: quantitative risk analyst/modeler)美国银行（名称：定量管理副总裁; VP定量融资-商业投资组合策略;助理副总裁，定量金融分析师）/ M＆T银行（名称：定量风险分析师/建模者）

进入银行的毕业生主要承担的是risk management 和 credit card analysis 的工作，会大量用到SAS和SQL等统计软件。随后的职业发展路径是走risk和银行内控的方向。

B.IT

Amazon( from retail companies Nordstorm)( title: data scientist)/Linkedin (title: data scientist)亚马逊（来自零售公司Nordstrom）（标题：data scientist）/ Linkedin（title：data scientist）

在IT公司的数据科学家可以说工作是非常多样化的，这主要取决于IT公司所在市场的类型。比如PAYPAL的数据科学家可能就类似于银行当中的risk analyst的角色， 而amazon的数据科学家则更多的会用到marketing 和retail方面的数据处理，所以如果不能一开始就进入到这些公司之中，制定好职业发展路径，在其他公司积累几年经验之后也会更有机会一些。

C.Consulting

SAS（软件和相关分析咨询服务提供商） (title: Senior associate analytical consultant)/Elder Research（tech consulting company seting foot both in public sector and private sector） (title: Data scientist)/Deloitte title: consultant, advanced analytics & modeling（职称：高级分析顾问）/ Elder Research（技术咨询公司在公共部门和私营部门设立）（名称：数据科学家）/ Deloitte职称：顾问，高级分析与建模

consulting 分为大数据tech consulting 和传统的management consulting 两种类型，不过即使在两种不同类型的企业之中，BA毕业生所承担的工作也是类似的，在软件和技术咨询公司，BA更接近业务的前端，承担着帮助客户更加熟悉更好地运用自己的软件产品，甚至是衍生的咨询服务工作；而在更接近传统的管理咨询的领域，BA则能够起到团队当中技术和数据分析员的角色，为咨询项目提供更多的材料支持。