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美国商业分析硕士专业选校概况
软硬技能并重，在量化分析技能的培养之外，还强调批判性思维、沟通与合作等软性技能，课程中还会有团队合作项目，为教授或者企业解决一个具体的商业分析问题，在过程中学以致用的同时还获得了一个难得的networking机会。总体来说这类项目对学生的专业背景要求略为宽容，除了科学、技术、工程、数学等强数理背景的学生，国贸等商科的学生也可以接受，录取时会综合考量申请者的学术能力、工作背景、课外活动、量化技能、领导和沟通交流能力、动机等。代表的项目有的Master of Science in Applied Analytics和的Master of Quantitative Management。
C.第三类是偏向于数据科学的项目
主要为学生提供电脑、数学和统计方法的训练，使其能够从事数据科学和分析领域的工作。具体来说，会先为学生打下扎实的数据分析基础，然后教授可视化、大数据电脑运算、机器学习的技能。期间部分学校会贯穿沟通、团队合作和解决方法的能力等重要的软性技能培养，但这作为补充只占了课程的一小部分。项目的设置和目标决定了其招生的标准，需要学过一定程度的数学、统计学和计算机内容，例如要求拥有等同辅修数学专业的数理水平和学习过统计学、多变量微积分、线性代数和编程，并且熟练掌握例如R和Python等高阶电脑语言。代表项目有的Master of Science in Analytics concentration in Data Sciences和的MS in Data Science
Duke University(8)
开设院校：Fuqua School of Business
项目信息：项目注重分析能力和领导沟通合作能力，软硬技能并重，用学校的话来说重点就是(analyzing the numbers, collaborating on teams, and convincing business leaders to take action.)。一共十个月，七月开始，五月结束，分为五个六周的学期，一共有金融、市场营销、辩论(Forensics)和策略四个分支，无论选了哪一个分支，选修课都可以从四个分支任意选择。同时这是一个STEM项目。
项目名称：MS in Customer Analytics
Georgetown University(20)
项目介绍：项目在2015秋开设， 为期两年，最短一年可以修完(每学期12学分)，但大部分学生选择一年半毕业(每学期9学分)，有3.0的才能毕业。项目由计算机系和数学与统计系联合授课， Lawrence Livermore National Laboratory也会参与其中(劳伦斯利福摩尔国家实验室，属于美国能源部的国家研究机构，与洛斯阿拉莫斯国家实验室一样是美国两个为了核武设计而建立的部门)，旨在为学生提供电脑、数学和统计方法的训练，使其能够从事数据科学和分析领域的工作。具体来说，会先为学生打下扎实的数据分析基础，然后教授可视化、大数据电脑运算、机器学习的技能。期间会贯穿沟通、团队合作和解决方法的能力等重要的软性技能培养。毕业生将能从事多种多样的工作，尤其是在华盛顿特区，包括国土安全、顾客营销、金融与政府领域。对于希望读应用数学、统计学、计算机或经济学博士的学生来说，这个项目也是适合的。有奖学金机会，通常是等值1-6学分，另外也有TA和RA等机会。这是STEM项目，另外有CPT机会，暑假可以去实习。
项目名称：Master of Science in Business Analytics
项目介绍：项目由2014年春季开始开设(但现在只有秋季入学)，为期18个月(三个学期，可以延期到四个学期)，8.14-8.16在LA有orientation。该项目适合那些想要提升分析技能的精英高管，也适合那些有比较强的分析能力、想要从事商业分析或是数据科学相关工作的毕业生，该项目主要学习分析大数据的技能和知识，以此来做有效的商业决策。这是一个STEM专业。
项目名称：Master s in Business Analytics
项目介绍：项目有两个分支，不含实习的是十个月，含实习的是17个月(实习需要自己找，学校不包实习)。项目融合了基本的商务知识和统计分析技能，教授学生通过基本的理论知识和框架来理解商务世界，同时掌握实践和高效的分析工具(frame问题、分析然后解决问题)，这些都通过课上大量的应用和项目来完成(project-based learning，包括新产品落成、市场策划、投资分析、利润损失建模等项目)。师资方面，商学院的教学质量连续多年在商业周刊的评比上获得了A级评价;而且学院以科研著称，创立了The Journal of Financial Economics, the Journal of Accounting and Economics和 the Journal of Monetary Economics三大期刊，另外通过和业界的广泛联系，研究的课题都是贴合实际的，并非纯粹的学院派。该项目是一个STEM项目。毕业生就业领域十分广泛，包括了金融领域的防欺诈保护、医疗保健的风险预测、抵押分析、保险分析等，平均底薪达到了64000美元，就业公司包括了尼尔森、普华永道、博世咨询、博思艾伦咨询、戴尔、迪士尼(有去硅谷等地career trek的机会)等。从全体15届硕士学生的就业情况来看，80%的学生从事金融、咨询和科技领域的工作(学校有Consulting, Operations, Technology, and Analytics (COTA)俱乐部)，平均总薪酬是53000美元。其中84%的国际学生在毕业后三个月内找到了工作(市场分析和商务分析这两个专业的比例是89%，16届是81%，下降部分原因是由于招生人数从47人涨到64人)，78%的学生留在了美国工作，也就是说国际学生留在美国工作的比例是65%(16届是56%)，平均底薪是56600美元(16届是63300美元)，而回国就业平均底薪是31100美元(16届是40000美元)。
项目名称：Master of Science in Business Analytics
项目介绍：项目为期九个月，两个学期(四个七周的模块)，五月毕业，由 COX Information Technology and Operations Management (ITOM) and Marketing Departments的教授联合授课，注重教授商业分析知识及其在IT、数据挖掘、市场营销、运营和咨询等各个领域的应用。另外师生比例是1：3，每个班60个学生。毕业生可以从事商业分析、数据分析、营销分析、财务分析、数据储存架构等各领域的工作，从16届的就业单位就可以看出来，它们包括了：美联航、埃森哲、德勤、沃尔玛、AXA、SAS等各领域的名企。另外届毕业生的总就业率分别是96%和93%，其中美国学生100%毕业前找到工作。学校和各大公司有广泛联系，可以提供毕业后OPT实习公司的资源，以及帮忙寻找美国公司在国内工作的工作机会。项目今年争取有奖学金机会，但没有任何形式的assistantships，只能校内打工，一周上限20小时。
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美国商业分析硕士怎么样
择校必读：一站式择校攻略
上周我们博域的老师提到了在择校时的几个可能会被忽略的重要因素,不知道是不是有给各位带来一点启发呢？那么这周,我们将仔细的为各位逐条介绍一个完整的择校攻略,美国商业分析硕士怎么样,以期帮家长更好的选择最适合自己孩子的学校。
在分析之前,我们依然要强调,最适合的学校才是最好的,美国商业分析硕士怎么样,片面追求竞争激烈、录取要求高的学校对学生自己而言并不一定是最优的选择。我们觉得既要考虑孩子的实际水平所能达到的要求,也要考虑学校提供的学习方向、自身的教学理念以及教学规划是否符合学生的需求。如果能够完美契合,那这样的学校无疑是最适合的。
那么,美国商业分析硕士怎么样,怎么样才能好好的挑选一所适合学生的学校呢？根据我们博域老师丰富的经验,我们将用两期的内容来告诉各位亲,在为孩子选择学校时,应该从哪几个角度来选择。
一、学校的地理位置
这个问题其实在上周已经有所涉及,但是上周的内容只是在确定这个位置时的一个因素。这里我们想说的是,在东、西、中三个区域,家长需要一个比较明确的地区,这样才方便缩小范围,选择学校。
东部、西部沿海地区都是美国比较繁华的区域,特别是纽约、加州、波士顿地区都是非常热门的地点。这些地方学校比较多,城市相对繁华,但是国际学生特别是中国学生申请人数也是众多,同档次学校录取标准会比中部学校高,项目费也普遍在5万美金左右。中部相对东西部来说没有那么繁华,但是也有一些很好的学校,不过国际学生比例较低,费用也一般在3万到4万美金。
二、选择寄宿还是走读学校
有关寄宿和走读的具体分析可以参考博域之前的微信内容。这里简单的说两句,寄宿比走读会让家长省心,但是申请难度高,如果中国学生多,那么学生英语水平可能得不到很好的锻炼。走读则需要额外处理和住家的关系,当然这也是充分考验了学生的人际交往和为人处世。费用上一般寄宿院校会略高于走读学校。
三、学校的类别
这里的类别涵盖的范围比较宽泛,包括几个大类。一是选择单性别学校或男女混校；二是考虑学校是否有教会背景。
对于性别来说,单性别的学校往往会有一些特殊性的课程,比如女校会开设礼仪、家政等课程。这些富有针对性的课程对于学生的成长和人格塑造是很有帮助的。但是,我们依然要强调的是,请尊重孩子的选择！如果对于单性别学校有抵触情绪,那么无论这个学校有多好,也请从学校List中排除。
其次,大部分的私立院校都会或多或少有一些教会背景,可能是某教会直接建立,也可能是该地区一些信教的家长共同建立。我们要明确的是,至少现在我们博域旗下没有一所学校是强制学生必须信教的。有些学校会要求学生参与周末的教堂、或日常的弥撒活动。我们认为,学生也可以将这种活动作为一种特殊的集体活动来参与其中。如果学生对此有所排斥,那么请在择校时说明找一些无宗教背景,或者宗教气氛不那么浓厚的院校即可。
四、学生的学术水平
每个学校都有自己的录取标准,一般分成三类：
1.要求高托福、雅思或提交SSAT、SAT等一线成绩；
2.较低要求的托福成绩,也可以用ITEP、TOEFL Jr.等其他语言成绩替代；
3.只需要SLEP或者不需要语言成绩。
这一项其实是比较容易确定的,根据学生实际的考试成绩来判断即可。但是,我们要强调的是,不要弄虚作假！不要弄虚作假！不要弄虚作假！重要的事情要说三遍。毕竟孩子去了以后跟不上,最终害的是孩子。而且现在不少学校还有面试环节,如果表现差异过大,会给别人留下非常恶劣的印象,进而怀疑学生的个人品质。
五、学校的规模
美国的学校和国内比起来,可能人数差异会比较大。一般来说,私立学校人数在200~500人之间是比较普遍的,一些区域比如洛杉矶、波士顿等地会有超过千人的大校。而在一些冷门区域,百来人的学校也有。
家长第一个要明确的是,人数不代表学校的好坏,人少的精英校有不少,人多的普通校也很多。所以更需要注重的是学校师生比,以及学校的活动内容。
人数众多的学校师生比会比较高,优势在于开设的体育项目、俱乐部、课后集体活动相对也会更多,供学生选择的余地较大。劣势则是老师对学生的个别关注度下降,体育团队的门槛也会比较高,一般会采用淘汰模式,学生不一定能如愿选择自己喜欢的项目。
人数少的学校则正好与之相反。更低的师生比例带来的是教师对每个学生更多的关心,一些规模小的学校可能教师可以叫出每个学生的名字。虽然课外活动选择的余地比较小,但是不采用任何淘汰制度,只要想尝试,都会得到机会。
因此,这个问题上,家长可以问问孩子的想法,从而做出决定。
上周我们提到了前五点择校需要考虑的内容,现在我们继续为各位带来剩下择校攻略。
六、学校是否提供ELS课程
美国部分学校对国际生开设语言培训课程(ELS),开设这个课程,可以帮助那些语言基础不是很好的学生尽快提升语言水平。但不是所有的学校都有开设ELS课程的。学生如果语言基础不是很好的,建议在选择学校的时候,要选择有ELS课程的学校。因为如果课外选择辅导服务,那么收费一般都是比学校要高。而且学校教师也会更有针对性的对学生进行辅导。
七、学校国际学生的数量
有一些学生和家长在选择美国中学的时候,认为学校的国际学生或中国学生越少越好,最好一个都没有。其实这是一个误区。因为这种学校可能刚刚开始招收国际生,在管理、教学上缺乏经验,可能会带来问题。另外,如果学生本身语言能力较差,那么也会缺少沟通对象,感到孤独、失落等情绪。所以,我们推荐选择国际生人数占总人数2%~5%的学校,这样的比例是比较适中的。
八、学校的AP课程数量
这不仅包括了AP,还有IB、双学分课程的一系列可以先行取得大学学分的课程。因为进入大学后,学费会比较贵,因此美国学生往往都会在高中阶段选择提前学习一些课程。因此选修AP类课程不仅可以展现学生的能力,它还是一种省钱的措施。但是因为课程难度一般较高,学生只是选择自己合适申请大学专业方向相关的就好了。所以AP课程多的学校当然很好,但也不一定要选特别多的学校。只要有合适的AP课程的学校,都是可以考虑的。
九、学校开设的兴趣课内容
美国中学在学生的培养上,尤其重视学生的特长和兴趣点的培养。他们在招生的时候,很关注学生的特长是否和学校所开设的内容相一致,如果不一致,他们会认为学校无法帮助该学生,而绝收该生。他们有一个基本原则：你能带给我什么,我能帮到你什么。
十、毕业生去向及标准考试成绩
需要关注,但不能迷信。毕竟这只是体现学校质量的一个因素。因为并不是每个学校都会重视统计这个数据,甚至有些学校只计算了国际学生的成绩,这样导致我们看到的并不是非常客观。所以,我们更多的可以看一下近几年该校被名校录取的人数,如果能够保持一个稳定的录取比例,那么这样的学校即使标准考试成绩低一点,那么也是非常值得选择的。
十一、自己家庭的支付能力
美国学校的收费情况因学校不同而不同,跨度从3万多美金到8万多美金都有。学费的高低,和学校的教育质量关系不大,但和学校的设备及地理位置关系比较紧密。所以在选择学校的时候,需要计划好家庭预算,根据预算来做选择。
以上是我们为大家总结的十一点择校必看的内容,希望在新的择校季能够让各位不再迷茫,选择到心仪的院校。到底要不要去美国读商科硕士?
　美国作为全球最发达的资本主义国家,美国的商科一直是中国留学生挤破头选择的专业。商科,被誉为是洞察商业运行逻辑的科学。要想在商科领域真正有所为,必须有极高的智商和悟性,才能领略到商业世界的大气磅礴与异彩纷呈。什么是美国商科硕士?就业情况如何?到底要不要去美国读商科硕士?
　　美国商科硕士：
　　美国商科硕士分为【Industry Preparation】：为工作做准备,拿学分的硕士。学制以一年为主,也有1.5年-2年。【PhD Preparation】：为读博士准备,类似国内搞科研,可能需要写论文,学制较长,约2-3年。
　　商科主要专业以及就业前景：
　　金融：商科申请最热门的专业之一。我们一般把金融专业分成金融和金工两大方向,金融方向一般为商学院的分支,其下分的金融方向包括金融分析,当然在有些学校里面,金融分析也单独作为一个独立的专业设立。而金融工程大多数都属于工程学院下的专业分支,而金融工程领域一般又有金融工程,数理经融以及计算机金融这三个分支方向。
　　就业：国内国外金融发展的方向大体方向是一致的。微观的金融的前景是最被人看好的。美国更强调的是微观的金融,但如果对做研究比较感兴趣,则可以选择宏观方向。以下方向是比较有潜力的专业方向：公司财务,风险管理与控制,金融市场,保险精算,证券投资。
　　会计：会计学与商业管理有很多方面的联系,比如成本、税务、利润、预算等都是商业管理中很重要的一部分。美国的会计专业主要以MBA教育为主,所以开设会计硕士的学校并不很多,排名前30的学校仅有16所学校开设会计硕士,相对来说50名到200名的学校开设单独会计硕士的会多一些。美国的会计学教学大多数都是CPA方向,有些学校的课程设置中也有CPA方向的课程。
　　就业：会计这个工种专业性强,会计专业的学生非常好找工作,这个行业和医药行业一样,基本不收经济低谷的影响。主要方向有：税务会计(留学生主攻),审计和咨询顾问。
　　市场营销：通俗地讲,就是通过各种手段和方法,吸引目标客户群体前来进行消费,它在各行各业都有着不错的就业前景。美国在营销领域又当之无愧地处于领先地位,所以美国成为多数市场营销专业学生出国的首选地。作为工商管理学院的四大基础专业之一,美国留学专业中的市场营销专业历来不像会计、金融那样高度专门化,但它倡导的企业家精神和对商品经济的指导作用却在各类企业和非盈利组织的管理中无所不至。
　　就业：毕业生可以从事市场调研、营销策划、广告策划、市场开发、营销管理、推销服务和教学科研等工作。
　　物流供应链管理：一般设在美国的管理学院或者商学院,有些学校也把这个专业设在工程学院下,作为一个交叉性的学科,物流管理专业综合了多门学科的研究方法和特点,包括运筹学、信息管理学、市场,甚至会计和金融等等学科。
　　就业：物流管理专业在美国的就业形势非常好,学习物流供应链管理以后可以从事多方面的工作,如作业研究专家,采购,物流专家,生产线主管,产品经理等,这些在美国都是紧缺的人才。毕业生可以进入各种公司从事物流规划,采购,供应管理分析等职业,工作领域涉及制造业,服务业,卫生行业,零售业等等。物流管理专业在国内就业形势也很乐观,在物流业相对比较发达的北京、上海、广州、深圳四地,积累一定经验后有机会角逐储运经理和进出口事务主管(商务职能)等高薪职位。
　　管理信息系统(MIS)：管理信息系统专业(MIS)是一个以人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护,支持组织高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。作为一门新兴的综合学科,MIS集管理科学、信息科学、系统科学以及计算机科学为一体,主要研究企业信息管理活动的全过程,以便提供有效的管理信息和各类决策信息,辅助企业进行现代化管理。
　　就业：信息管理系统可以涉及金融、物流、制造业、外贸、餐饮、服务、咨询等行业,大到银行的巨额贷款信息管理,小到公交车的刷卡系统都是对信息管理的应用和系统的开发。职业有系统开发师、分析师,商业分析师、咨询师,网络工程师、咨询师,IT项目主管,软件开发师、分析师和技术支持等等。
　　到底要不要去美国读商科硕士?
　　顶尖教授经验丰富：
　　在美国读商学院,可以接触到世界顶尖教授,他们在研究领域和“实战”领域都有相当丰富的经验和较高的地位,他们授课时也会从故事入手,分析浮沉不定的商海,指点宏观微观的经济。资深教授的课会使学生有很多收获,并会使得学生对商科更有兴趣、对未来的职业发展更有信心。
　　课程设计独特：
　　美国商学院会采用案例分析、小组讨论等形式使学生能充分参与进去,了解巩固并运用学到的商科知识。商学院还会安排学生到企业实习,这使得学生能有“第一线”的体验和相关经验,为未来职业发展奠定基础。
　　无专业背景要求：
　　美国商科专业通常不需要学生具有一定相关的专业背景,因此无论同学们之前学习的是文是理,都可以申请商科。这种“普适性”使得申请人数特别多。
　　综上所述,还是要去美国多商科硕士的毕竟含金量高。在美国读商科的很多留学生,都能通过美国商学院的历练,让自己能更好地适应未来在商界的发展。如果你还有什么犹豫敬请关注徳师留学官方微信：desedu有专业顾问为你一一解答。美国高中面试：让你的孩子成为一个有故事的人
"Your?son?is?so?bright!"面试的校长忍不住他的喜爱,“和其他孩子是一问一答,和你儿子是天马行空,什么都谈,非常有趣。”
“你在讲自己的故事,你和别人不一样,你应该为之骄傲。“另一招生官对儿子说。
每个孩子都有优缺点,分享此文,并不代表我家孩子非常全面,他也有自已明显的短板。但因为我超遗憾那些什么都好,就是面对招生官不知如何表达的同学。我觉得在面试这件事上,家长还是可以有些作为的,尤其是离面试尚有时日的时候。是以特别整理了关于面试的文章,希望对以后申请高中的家长和孩子有用。
这篇先来说说如何让孩子成为一个有故事的人。我想招生官一定喜欢孩子可以自然地谈谈自己的故事,并且能够通过故事反映自己的某一特点或长处,或者从故事中引申出孩子对世界及事物的思考......如果能够让招生官觉得孩子有挖不尽的故事,有弹性有深度,让招生官对孩子好奇,那多好啊！
让孩子有料,功夫在平时?
平常生活中,要让孩子注意积累,除了学习之外,让孩子多发现校园及生活中的故事。我有写微博、微信的习惯,其中好多内容是和孩子有关的。在面试前,我还专门将近3年的微博整理成一本书,帮助孩子回忆起很多成长的趣事。比如说,一个鸡蛋暴走50公里坚持13小时走到底；在澳大利亚和小朋友们一起躺在游艇甲板上看星星看月亮时那无比惬意的友情；在家门口的闹猛马路上,只要看到乞丐,他必慷慨解囊；看到倒下的易拉宝,他一定扶起；在电影院,为了表达他对全体幕后英雄的尊重,他一定要坐着看完所有演职人员字幕表；.....他自己也间断记录了一些博客,包括课堂里的一些反思,同学之间从打架到互相宽容的故事.......这些故事后来都成了他重要的谈资。
对故事进行分门别类,帮助孩子梳理
在离第一轮面试前一个月左右的时间,我和儿子常常利用散步之机有意识地讨论一些招生官可能感兴趣的一些话题,然后先请儿子谈谈自己的想法,我再补充一下,我们再讨论一下。有些深度的问题,儿子还会回家搜搜资料,第二天第三天我们接下来一起探讨。
我到现在还记得有一个关于他为什么选择去美国读书的问题,他谈到了爷爷给他的书信里谈到的文革（很多内容公开渠道都找不到）；也谈到了国外媒体与中国媒体上对一些事件迥然不同的报道角度,他说他希望能够通过在美国读书,多角度、多视角地来了解中国,以便今后更好服务祖国。为了回答这个问题,他还真查阅了不少资料。
通过这种持续一段时间的探讨式的交流,他对招生官常常会关注的一些问题,比如,选校,电影书籍,个人兴趣爱好,今后的理想、目标,对同学、朋友、中国教育的一些看法,等等话题,均逐步形成了自己的看法。而且也在这过程中,我们重新回忆了一遍他人生中的一些重要节点,以及当中一些很有意思的故事。哪些故事可以应用到哪类问题,也基本到了信手拈来的地步。
不过,我们比较反对背诵式回答,我们极少问一个回答一个,所有的内容,基本是在聊天中探讨拓展的。
在广的基本上,要形成聚焦,充分展示孩子的独特优势
前期的准备,像拉网式的广播种,但我们觉得面试的时间非常宝贵,还得在有限的时间里将话题拉回到尽可能充分展示自己优点的几个核心点来。
比如,我们孩子的特长是动手强,有创意,除了机器人拿过国际奖项外,另外,他还自己在网上买了所有的零配件,自己组装死飞（一种自行车）的故事,这个过程儿子蛮多感悟的,当中有零配件尺寸不合适,有刹车装不上,还有父亲帮忙做自行车配饰包的种种细节,非常有意思。为了加强他动手能力强,有创意这个特点,他还和父亲一起,专门从淘宝上买了配件,专门为每个面试官准备了一本自己组装的“travel?note"笔记本。有一位招生官拿到后,非常欣喜,说他喜欢记笔记,这本子看着很漂亮；还有招生官告诉我们他是作家,这个本子他就用来写书了。
尽量避免大众化和雷同
这里只举一个简单的例子,无数同学在回答,因为夏令营、夏校使孩子喜爱上了美国教育,如果你是招生官,你会怎么想？你懂的。让你孩子的故事更加好玩、独特、够impressive吧！
经过这种持续的四步曲,一个活脱脱的孩子就出现在面试官前面了。
其实这不仅仅为了面试,也为了孩子一辈子过得有滋有味。,有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？
我的图书馆
有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？
这里有一个网站专门介绍Business Analytics申请的: 以下是其中一篇介绍BA具体学什么的文章， 应该是写的蛮清楚的。Business analytics到底学什么，很多同学都有这个问题，网上有些解释比较笼统，大多也是没读过businessanalytics的人士总结的。我这篇文章用比较通俗易懂的语言，来给大家介绍下businessanalytics到底学什么。Business analytics不仅在国内没有任何大学开设过这个专业，就算是在美国也是最近3年才涌现出来的一个新兴学科。要回答businessanalytics学什么，就要先明白为什么会出现businessanalytics这个专业。Businessanalytics专业的出现，完全是被社会企业用人的需求所倒逼出来的。而这个需求的诞生，归根到底就是三个字：大数据。2007年移动互联网出现后，企业经营的数据大量增加。以前企业用Excel、Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，现在出现了大量新的数据可以帮助企业了解消费者、提升运营水平。大家都知道数据是金矿，于是肯定要人去分析这些数据。但以前企业的businessanalyst一看到这样大量的数据就傻眼了。数据往往大到下载到excel里面直接excel爆掉的程度。即使切成小块，动不动几百列的数据，缺乏统计知识的传统businessanalyst完全不知道怎么去分析。于是有的企业说，我们不是有统计专业的同学吗，把他们从生产车间、制药实验室里面拉出来，让他们来分析分析。结果发现统计专业的同学对分析实验结果很在行，对business和市场却是一窍不通。另外，传统的businessanalyst和学统计的同学，面对储存数据的系统、逐渐流行的分析数据的开源软件，也就是计算机方面的东西，明显知识储备不足。但找学计算机的码农来做数据分析，他们对商业和统计知识基本一无所知。也就是说，分析企业中的数据，也就是businessanalytics这个领域，是business、statistics和computerscience三个领域知识的结合。传统的businessanalyst、statistician和码农如果能够合体，才能成为适合新时代的businessanalytics人员。于是企业要求学校，特别是商学院，开设这样的专业，培养对business、统计和计算机都有所掌握的人员，于是businessanalytics孕育而生。看到这里你应该明白了，business analytics要学的东西，就是三个方面：business、统计、计算机。这里的business我不想多做说明，和大家熟知的business的课程是一致的，就是marketing、finance这些。但是统计和计算机，则和传统的统计和计算机教学有很大的差别。我接下来详细讲一下。传统的统计，主要是学习对实验结果做显著性检验，比如一队小白鼠吃药，一队小白鼠不吃药，谁的身体比较好？有没有显著性的差别？以前商业中大量招聘统计专业同学的是市场调研机构：一队消费者看了广告，一队消费者没看广告，谁对品牌认知度高？有没有显著性区别？另外，统计讲究抽样，消费者太多没办法一一访问，于是抽样，于是就要看抽样的合理性。现代企业中的数据分析，可以说和这些传统的统计方法，有了很大的改变。businessanalytics的统计知识，主要是学习如何建立和评估多变量的统计模型，最典型的例子就是回归分析模型。回归分析在传统的统计中，可能只是重要的一块而已，而在businessanalytics的教育中的统计部分，几乎是全部。除了回归分析（包括逻辑回归），其他businessanalytics中要学的统计知识差不多也就是相关系数、时间序列之类，也都是小头。传统统计中的显著性检验、抽样方法，businessanalytics基本不教。所以我看到我去年辅导的学员从UTbusiness analytics毕业了去沃尔玛做senior statistical analyst，我觉得很搞笑。她去考国内统计专业大一的专业课，估计都不懂。只能说沃尔玛其实需要的就是现代的businessanalytics人员，但老title一直没换。接下来说下business analytics要学的计算机知识。计算机博大精深，幸运的是businessanalytics只用学其中可能是最简单的三块：第一就是数据库和SQL，因为企业里面数据都是储存在系统里面的。你要分析数据，首先要知道怎么把数据按照你要的方式提取出来。这就是用SQL写代码提取数据。学校一般不会花很多时间去教你，但是这个是学、做analytics的基础的基础。第二就是学习怎么在统计软件中进行编程。以前提到分析数据，国内最熟悉的是SPSS，像Excel一样妥妥拽拽就行了。但其实美国根本就没人用。现在分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是R和Python。这里的编程，其实是统计编程，和真正编网站的C语言、Java是很不一样的，也容易的多，但是仍是类似的编程思维。第三要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习，机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的。不过很多原则其实和统计的回归分析是一样的，也都是用R或者Python的代码来实现，实现起来，不会比回归分析难太多，大家大可放心。说了这么多，我们来举个企业里面数据分析的例子来对应相应business analytics要学的技能。你要分析可口可乐的广告投放是否有作用。传统的businessanalyst说了一堆逻辑，只有简单的数据图表支持。你说，啥年代了，还不拿历史存储的大数据说话？市场调研公司里面的统计专家告诉你应该抽样发问卷调研消费者，你也让他一边去，过去广告投放的时间、区域和销量的变化数据全调出来进行多变量的建模，还搞什么抽样调研。于是你作为businessanalytics的毕业生，首先运用对business、市场的知识对问题进行分析，比如，广告是如何影响销量的？投少了会不会没作用？投多了是不是边际效应递减？除了广告之外，还需要考虑哪些其他的变量？电视、互联网广告，是否有1+1大于2或者小于2的内在联系？商业分析的框架搭好后，就是数据分析了。你首先非常熟悉公司的数据库架构，然后用学过的SQL知识写SQL代码把数据从数据库里按照你的要求提取出来。进行了简单的数据清理整理探索之后，你就开始建立统计回归模型，而这个建模的过程，你都是在R或者Python通过写代码完成的。你可以在R或者Python里面除了回归分析，也试试机器学习，对回归分析进行一个补充，比如检查是否有些变量被回归分析的模型所遗漏。这些也就是在R和Python里面多写几行代码。最后，你run出了模型的结果，你要用你的统计知识对结果进行分析，判断广告到底对销量是如何影响。最后结合你的business的知识，对你的老板进行汇报。以上这些，都是这些年学business analytics、做businessanalytics的总结。
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