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商业分析就业情况
此处只列数据和事实，不作出主观性评价，相信大家可以自己判断。
首先，以美国所有商业分析硕士毕业的同学为样本：
就业城市： 湾区、洛杉矶、纽约和国内一线城市居多 就业公司：什么行业都有， hightech 、 entertainment 、医药、高校等，都会招 BA 毕业的职工，比如 Facebook, Linkein, Amazon, Google, Twitter, Apple 等 职业头衔： Data Scientist ( 数据科学家 ), Data Engineering ( 数据工程师 ), Data Analyst ( 数据分析师 ), Marketing Analyst ( 市场分析师）， Prouct Analyst ( 产品分析） 不同头衔工资情况 ( 以下数据来自于美国权威就业平台： glassoor) Data Scientist: 年薪 $113,309
另外，大家所熟知的留美第一好就业专业： software engineer ，也就是咱们俗称的 ‘ 程序员 ’ 们， 平均年薪： $92,046
这一对比可以看出，商业分析毕业后，若成为 Data Scientist ，薪资是很客观的。
很多同学担心自己标化成绩不够，申不到好项目，但我想说： 大家不用有这个顾虑！其实只有少数项目 gpa 和其他分数官网设置的门槛特别高，也就是说必须先达到了分数硬标招生委才会考虑申请人其他条件，很多学校，分数的硬标设置的并不是那么高。实际上，标化成绩，只要达到了那个门槛分，之后学校招生委员会更看重的便是你的软背景，而所谓的‘门槛分’， 大部分牛校的门槛分也只是： 托福 100 以上， GMAT 650 以上， GRE 310 以上， GPA 3.0 以上即可，达到了这个分数，之后决胜于一众申请人的便是软背景了，这就是为什么说文书和简历非常非常重要！
商业分析主要专注于大数据的挖掘与分析，整体课程偏向于数据科学与信息技术方向。简单点讲，该项目需要学生通过学习使用 programming tools ，将一堆杂乱的数据做成一张人看得懂的表格，表格内陈述了分析之后的结果，确定目标客户是谁，消费行为习惯怎么样，哪个因素会如何影响行为等等，最后制定相关策略。
这个问题很多回答都涉及到了，其实简单来说就是学四大类：模型理论 + 编程语言 + 数据可视化软甲 + 商业思维
具体来说：
模型理论： machine learning （包括了 ecision tree, ranom forecast, clustering 等模型） ,
time series （包含 arima, exponential smoothing),
marketing 相关模型等 数据库，数据挖掘和编程软件： SQL, Python, R, SAS, SPSS 数据可视化软件： Tableau ， PowerBI Business Insights
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季永杰
