商業(yè)分析BA留學(xué)申請攻略(一):專業(yè)內(nèi)容和就業(yè)解析!
發(fā)布日期:2022-09-01 瀏覽次數(shù):24102
今天朗汀為大家介紹一下商業(yè)分析BA具體做什么、基本流程、易混淆的專業(yè)內(nèi)容區(qū)分,以及就業(yè)方向全解析~
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Business Analytics 專業(yè)及就業(yè)詳解
什么是商業(yè)/數(shù)據(jù)分析?
運用數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和計算機(jī)模型來提高商業(yè)價值改進(jìn)決策制定和理解社會關(guān)系的一種方法。
利用統(tǒng)計工具和技術(shù)來解決問題:
找出數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行預(yù)測。例如:產(chǎn)品分析從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常。例如:信用欺詐
識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)系并作進(jìn)一步的預(yù)測。例如:潛在客戶分析
洞察力分析,預(yù)測接下來會發(fā)生什么?例如:客戶流失預(yù)測。獲得競爭優(yōu)勢
數(shù)據(jù)分析的三個階段
描述性分析-Descriptive Analytics
預(yù)測性分析 -Predictive Analytics
指令性分析-Prescriptive Analytics
數(shù)據(jù)分析project的基本流程
數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備
模型建立
模型評估與選擇
后期調(diào)參
運用模型進(jìn)行預(yù)測及結(jié)果調(diào)整
BA 碩士專業(yè)簡介
Business Analytics 是以商科知識為前提、數(shù)理編程方法為手段、通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化企業(yè)決策的專業(yè)。
項目通常要求學(xué)生有一定的數(shù)理背景,商科基礎(chǔ)以及良好的英文表達(dá)能力。
詳細(xì)專業(yè)內(nèi)容區(qū)分
Business Analysis VS Business Analytics
Business Analysis:屬千傳統(tǒng)商科的一個方向,一般設(shè)在 MBA 下面,以簡單的數(shù)據(jù)分析為輔導(dǎo),分析整個公司的運營流程、開展的業(yè)務(wù)等方面,偏向于案例分析。
Business Analytics:則是一門新興學(xué)科,核心是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,與現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)相聯(lián),主要是利用高深的技術(shù)、模型和算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)分析。
Business Intelligence(BI) VS Business Analytics(BA)
商業(yè)智能:主要涉及描述性分析,用于回顧歷史
屬干 BA的前奏,一個描述性的動作,數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)剝離,利用數(shù)據(jù)去講故事,得出的數(shù)據(jù)庫就是之后商業(yè)分析的基石
商業(yè)分析:調(diào)查分析問題出現(xiàn)的原因并預(yù)測將來可能發(fā)生什么? 最優(yōu)方案是什么
主要涉及預(yù)測性分析以及指令性分析。
用于預(yù)測未來。商業(yè)智能為商業(yè)分析提供更為充分和精煉的歷史數(shù)據(jù);使得因此為基礎(chǔ)的商業(yè)分析建模更加有效
分析領(lǐng)域就業(yè)前景
按就業(yè)方向:Tech/Finance/Consulting/Marketing/Media
Tech:FLAG/startup : Fintech 加州比較多,而且很多是做loan application; 網(wǎng)站維護(hù),用戶瀏覽等 hidden insight 數(shù)據(jù)
Finance: 前臺 model tester 或者后臺 risk control: Investment Banking; Hedge Fund
Consulting: Strategy Analyst,解決不同行業(yè)的問題,著重problem solving 的能力,翻譯成數(shù)據(jù)能夠解決的問題,反饋給客戶
Media: Hulu / Youtube
Marketing: Dell - CRM Marketing Analyst;淘寶用戶數(shù)據(jù)分析
按使用的數(shù)據(jù)軟件來分類
·Tableau:Data Visualization--Financial analyst
·SQL:Data query/preparation--Data Analyst
·R:Data modeling and prediction--Data analyst/Data Scientist