大数据时代下的商业分析

近几年，申请商业分析 business analytics 硕士项目（简称 ba）的学生数量
逐年递增，那选择这个项目究竟是分析商业的什么方面，又是怎么分析的呢？
今天，我们一起来解读一下商业分析专业。

    
商业分析是什么
论 ba 专业的诞生，那还真的不算太久。那很多人会问，难道以前就没人学商业
分析么，当然不是。传统的商业分析 business analysis 通常放在 mba 专业的
某一个分支，而且是以案例分析为主，以数据分析为辅的，这也是和我们现在
的熟知的 ba 专业相比最大的区别。目前， ba 专业则更注重数据挖掘和数据分
析。
而我们可以把数据分析分为三个阶段：
第一个阶段，是描述性（escriptive）的，我们首先需要知道发生了什么，这
是和我们传统的分析最接近的一块。 第二个阶段是预测性（preictive）的，
看看接下来会发生什么。 第三个阶段是说明性（prescriptive）的， 根据前两
个阶段得到的数据得出分析， “我” 应该做些什么。
我们以淘宝为例，通过过去一段时间客户的订单，我们可以得知消费者的消费
水平（购买量、购物偏好等）；接下来通过向消费者推送相关内容，刺激消
费；最终根据消费者的消费行为，制定例如“618”“双 11” 等大型的市场策
略，让消费者越买越多。
维基百科给出的商业分析的定义是： business analytics ﹙ba﹚ refers to
the skills, technologies, practices for continuous iterative
exploration an investigation of past business performance to gain
insight an rive business planning.business analytics focuses on
eveloping new insights an unerstaning of business performance
base on ata an statistical methos.
数据分析专业在国内没有任何一所大学开设过，在美国，这也是近几年才兴起
的，而这个专业的诞生，归根结底是三个字： 大数据。数据的爆炸式增长使得
企业逐渐意识到传统数据分析模式的局限性，进而开始大量需求那些能够整合
数据、分析数据并且能够给企业的运营提供支持的专业性人才。因此，综合了
statistics、 computer science 和 business 三大领域知识的 ba 专业应运而
生。
商业分析专业学什么
由于商业分析专业综合了数学/统计、计算机科学、商业三大领域的知识，所以
我们将课程做一下归类。1.statistics 统计
ba 专业学习中运用到的统计学知识不同于传统的统计，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。课程举例：
 introuction applie probability
 linear optimization
 probability an statistical moeling
 core statistics using r
2.computer science 计算机科学
ba 专业的学生要学会利用如数据库和 sql 从海量数据中提供需要的数据，以及
如何在统计软件中进行编程进而分析数据。课程举例：
 introuction to r
 hanling big ata
 introuction to programming with r
 preictive analytics an ata mining
 programming for analytics
 marketing analytics using r
3.business 商业
ba 专业的学生需要运用金融、财务、市场等知识对实际问题进行分析，搭建商
业分析框架。并对统计结果进行分析，向决策层提供建议。课程举例：
 organizations, leaership an ethics
 supply chain/marketing/hr/financial an risk analytics
 economics an marketing strategy
 accounting an finance
商业分析专业的毕业前景
在大数据时代，各行各业都在和数据打交道，都在寻找可以玩转数据的人才，
所以从 ba 专业毕业后，可以选择的行业范围甚广。那么 ba 的毕业生可以匹配
哪些岗位，而这些岗位又有什么样不同的能力要求呢？我们拿比较典型的三类
岗位进行说明：
1. business analyst 商业分析师
技术要求： ★★沟通能力： ★★★★★
薪资待遇： ★★★
该岗位主要是 escriptive analysis，对过去的数据进行可视化的呈现并从中
发现商业问题和机会，提出商业建议。 主要工具为 sql, excel 和 ppt 等。并且
要求一定的跨部门沟通能力、商业嗅觉等。
2. ata analyst 数据分析师
技术要求： ★★★
沟通能力： ★★
薪资待遇： ★★★★
该岗位要求对企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性
和完整性。 所用工具一般较基础，比如写 sql query 取数据、用 r/python 做简
单的分析、 tableau/excel 作图等。
3.ata scientist 数据科学家
技术要求： ★★★★★
沟通能力： ★
薪资待遇： ★★★★★
该岗位主要是 preictive analysis， 工作内容以高级建模为主，会针对复杂
的问题来设计技术方案。 要求一定的 general 编程能力，如 python。 ba 专业的
毕业生一般可以胜任该职位，但编程能力的强弱将会成为重要分水岭。
关于数据分析专业，最后请大家记住两句话：
“靠分析技术吃饭，用数据说话！ ”
"商科背景倒是其次，熟练使用统计工具， programming 和 mathematics 背景才
是关键。 ”
院校推荐：
1、 加州大学洛杉矶分校
2、 德州奥斯汀
3、 南加州大学
4、 加州大学戴维斯分校
5、 埃默里大学
6、 维克森林大学
7、 哥伦比亚大学
8、 乔治城大学
9、 威廉玛丽学院

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