海外留學(xué)：MBA專業(yè)需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)？

很多還沒有全方位考慮留學(xué)的學(xué)生，對(duì)于很多國(guó)外專業(yè)的簡(jiǎn)稱不太了解，MBA真正專業(yè)是BA(business analysis)，而M代表的是Master，碩士學(xué)位而已，其他還有諸如CS，EE，ECE，AF等等，都是專業(yè)簡(jiǎn)稱而已，我們之后再為大家一一介紹。

隨著時(shí)代的發(fā)展，比較傳統(tǒng)的business analysis已然不再吃香，興起的Business analytics正如日中天，那么既然都是BA，他們有何區(qū)別?在申請(qǐng)上該如何選擇?今天這篇文章，我們就從BA專業(yè)，BA技能，BA的申請(qǐng)和BA的就業(yè)四個(gè)方面為大家全方位解讀BA。

1、 什么是Business Analytics

Business analytics是最近幾年來才冒出來的新專業(yè)，2013年紐約大學(xué)首次開設(shè)，近年來美國(guó)各大高校紛紛效仿增設(shè)，于是BA如雨后春筍般涌現(xiàn)。

要解釋BA是什么，首先要知道為什么會(huì)出現(xiàn)business analytics這個(gè)專業(yè)，傳統(tǒng)商科business analysis 和 Business analytics 翻譯出來差不多都叫做“商業(yè)分析”，但前者是傳統(tǒng)商科，后者才是大數(shù)據(jù)風(fēng)口浪尖上的新專業(yè)。傳統(tǒng)的business analysis主要是對(duì)公司運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)開展進(jìn)行的分析，比如說發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)需求，提出解決方案。這個(gè)領(lǐng)域雖會(huì)涉及一些銷售業(yè)績(jī)的數(shù)據(jù)分析，但總的來說還是定性為主導(dǎo)，數(shù)據(jù)分析一般都是起一個(gè)輔助的作用。

要成為business analysis這個(gè)領(lǐng)域的精英，大多數(shù)會(huì)選擇商科課程，即使涉及到了相關(guān)數(shù)據(jù)分析，也是很簡(jiǎn)單的。而business analysis則與business analytics不一樣，進(jìn)入21世紀(jì)后，一方面我們能深刻感受到互聯(lián)網(wǎng)對(duì)我們的生產(chǎn)生活帶來的深刻改變;另方面，作為互聯(lián)網(wǎng)的原住民，我們也能容易地理解我們線上線下產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。比如在淘寶上瀏覽一件冬季毛衣，那么接下來淘寶的首頁推薦就會(huì)彈出來各種時(shí)下流行的冬季毛衣，可能推送的全是想買的……又比如在youtube上搜索了當(dāng)季熱門綜藝節(jié)目，那接下來首頁上可能會(huì)出現(xiàn)的類似的節(jié)目推薦等。在我們?yōu)g覽網(wǎng)頁的同時(shí)，F(xiàn)acebook、google、阿里、百度等這些企業(yè)，就得到我們整個(gè)生命周期中的行為數(shù)據(jù)，可以這么說，google的搜索引擎，淘寶、amazon的精準(zhǔn)推薦，還有支付寶的信用體系等，這些都是大數(shù)據(jù)常見的商業(yè)應(yīng)用典型。(但是大數(shù)據(jù)并不單單是一個(gè)數(shù)據(jù)或是一個(gè)技術(shù)，而是一個(gè)現(xiàn)象，它包括了不斷學(xué)習(xí)、迭代的技術(shù)，包括了數(shù)據(jù)、硬件、分析等各個(gè)層面的東西)。一個(gè)企業(yè)在積累了這么多有效有價(jià)值的數(shù)據(jù)后，如果缺乏非常了解數(shù)據(jù)和商業(yè)的分析師，把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非常有意義的商業(yè)信息，就不能利用這些數(shù)據(jù)為企業(yè)提供有價(jià)值的決策。這個(gè)時(shí)候企業(yè)就非常需要既非常理解商業(yè)模式又非常具備技術(shù)分析背景的專家，于是BA就應(yīng)運(yùn)而生了，BA，就是培養(yǎng)把商業(yè)模式和數(shù)據(jù)分析結(jié)合在一起的人才的一個(gè)專業(yè)。

2、business analytics學(xué)什么技能

培養(yǎng)BA就是培養(yǎng)一個(gè)既了解商業(yè)又懂?dāng)?shù)據(jù)分析的專業(yè)人士，訓(xùn)練他們business、statistics、CS這幾方面的知識(shí)和技能。其中business和傳統(tǒng)的business課程相差無幾，就是財(cái)務(wù)報(bào)表、市場(chǎng)、管理、金融這方面的商業(yè)課程;專業(yè)課程外，BA還需要培養(yǎng)自己的商業(yè)靈敏度和商業(yè)嗅覺，怎么理解，比如說能看到和找出一個(gè)小組teamwork里想法上忽略的東西，他們teamwork里面這個(gè)假設(shè)是對(duì)還是不對(duì)，可以從不同的維度參照對(duì)比。這種能力對(duì)于剛剛畢業(yè)的同學(xué)來說會(huì)薄弱一些，但是隨著工作閱歷的增加，會(huì)慢慢培養(yǎng)起來。

除了business，statistics統(tǒng)計(jì)學(xué)的技能也是非常重要的，因?yàn)锽A會(huì)接觸到非常多modeling的東西，特別是在customer analytics，product analytics這些方面。

假設(shè)下面一個(gè)場(chǎng)景：一社區(qū)某年有100萬人申請(qǐng)上大學(xué)，他們想了解在這些大學(xué)生中，他們的性別、年齡、GPA、標(biāo)化考試成績(jī)、家庭收入、父母受教育程度等這些因素對(duì)他們的申請(qǐng)是否結(jié)果造成的影響，于是社區(qū)開始收集數(shù)據(jù)、建立回歸分析模型，將申請(qǐng)結(jié)果作為因變量，其他因素作為自變量……以上是一般的統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)例子，主要就是通過搜集整理描述數(shù)據(jù)，再運(yùn)用一定的手段分析變量之間的依存關(guān)系來做預(yù)測(cè)。而當(dāng)前大熱的BA中的統(tǒng)計(jì)方法就會(huì)學(xué)習(xí)如何建立和評(píng)估多變量的模型，這也是BA中統(tǒng)計(jì)部分的大頭。但統(tǒng)計(jì)中的抽樣、t-test，chi-square test，ANOVA這些用得不多，也不會(huì)教了。

作為business analytics persons，BA的最終落腳點(diǎn)是在analytics上，是考察他的一個(gè)分析能力，對(duì)于CS這塊的技能要求與傳統(tǒng)的CS教學(xué)有很大差別。一般來說BA都開設(shè)在商學(xué)院下，雖會(huì)涉及大量的計(jì)算機(jī)、編程知識(shí)與課程，但是商學(xué)院從學(xué)院本身的角度來說并不愿意硬生生把學(xué)生培養(yǎng)成一個(gè)程序員或碼農(nóng)，而是培養(yǎng)business data persons，企業(yè)中橋梁一般的作用，能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)和分析邏輯幫助企業(yè)解決實(shí)實(shí)在在的項(xiàng)目問題。他們需要掌握的計(jì)算機(jī)知識(shí)，大致分為兩塊。

第一塊是database類

企業(yè)里大量的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在系統(tǒng)里，比如一個(gè)大型電商的商品，動(dòng)不動(dòng)就是幾百萬的數(shù)量，你要對(duì)商品進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，看商品數(shù)據(jù)的情況，那自己就會(huì)建一個(gè)小型的database。怎么去設(shè)計(jì)這個(gè)數(shù)據(jù)庫和合理的layout，以及如果你的客戶需要這個(gè)數(shù)據(jù)，你怎么給到別人，這些就是需要你考慮的問題了。這個(gè)過程我們稱為ETL(extract transform load)，一個(gè)process data的過程，實(shí)現(xiàn)這個(gè)操作的常見工具就是 SQL，而SQL 語言非常多種，比如Microsoft MySQL，teradata，Oracle，以及現(xiàn)在比較火的Hadoop hive……不同的語言對(duì)于每個(gè)指令有不同的操作方式，同學(xué)們不要太拘泥于syntax，畢竟ETL還不是數(shù)據(jù)分析的終點(diǎn);也不用擔(dān)心只會(huì)一種或只會(huì)最general的SQL。不管是在平時(shí)學(xué)習(xí)還是將來面試中，BA訓(xùn)練和考察的都是對(duì)SQL語言的熟練，建議大家找準(zhǔn)一個(gè)language，進(jìn)行合理的練習(xí)即可。那么把數(shù)據(jù)找出來后，就是modeling的過程了，常用到的有Python、R、SAS這些programming的語言，這幾門語言不用同時(shí)掌握，根據(jù)自己的背景和目標(biāo)行業(yè)來選擇是最好的，比如將來想進(jìn)入電商和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，那么Python會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)數(shù)據(jù)分析的工具;R用在制藥、生物醫(yī)療這種純粹的data science行業(yè)比較多;SAS則常用在financial industry。

等到數(shù)據(jù)提取出來后，最后就是data visualization，呈現(xiàn)的方式一般來說是做一個(gè)dashboard，比較常見的有PPT，excel，tableau，looker，R shiny package。在一些傳統(tǒng)公司，Excel和PPT的應(yīng)用范圍是非常廣的，畢竟BA服務(wù)對(duì)象是business people，他們并不懂太技術(shù)的東西，excel和PPT對(duì)他們而言是最佳選擇，不要小瞧它們。Tableau和最近炙手可熱的looker類似，可以根據(jù)自己的需要去經(jīng)常refresh你的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)再發(fā)布到網(wǎng)上，互動(dòng)性很強(qiáng)。

第二塊是編程類

programming作為輔助的工具，這塊的技能要求不是那么高。BA里的編程和真正CS專業(yè)學(xué)生掌握的編程不是一個(gè)層次的，并不需要他掌握C++這些編程的語言。常見的工具就是R、Python、Java，會(huì)容易很多。對(duì)于處理劇增的海量數(shù)據(jù)時(shí)，它們可以幫助節(jié)省很多時(shí)間，相比起Excel就有效率多了。

以上是大部分BA項(xiàng)目對(duì)專業(yè)技能和知識(shí)的一個(gè)要求，那么BA項(xiàng)目的課程會(huì)教些什么呢?大部分項(xiàng)目都是圍繞三個(gè)階段Descriptive，Predictive， Prescriptive來展開，接下來我們具體介紹BA的三階段課程內(nèi)容。

第一階段Descriptive

描述性分析，這個(gè)階段主要就是收集和分析歷史數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的過程。描述數(shù)據(jù)，最典型的就是用excel表格來制作報(bào)表，但是在這個(gè)數(shù)據(jù)大到excel往往裝不下的時(shí)代就會(huì)通過其他數(shù)據(jù)軟件來處理，比如R，tableau。這也是為什么一些項(xiàng)目會(huì)開設(shè)處理原始數(shù)據(jù)和data visualization的課程，提高學(xué)生這方面的技能。

第二階段predictive

預(yù)測(cè)分析能力，這是BA課程最核心的部分，主要就是通過對(duì)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，能夠利用模型分析歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，做到“料事如神”。而建模又分統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)建模和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)無差別，就是用數(shù)學(xué)公式定義各變量然后做分析。機(jī)器學(xué)習(xí)是最近幾年流行起來的一個(gè)領(lǐng)域，也是人工智能的核心。那么你要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、處理，人工肯定是做不來的，那這個(gè)時(shí)候你就依靠機(jī)器，你通過一個(gè)模型，然后讓計(jì)算機(jī)按照你的模型去執(zhí)行直到達(dá)到你需要的效果，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。預(yù)測(cè)分析目前在許多行業(yè)，包括零售業(yè)、技術(shù)、銀行、金融、互聯(lián)網(wǎng)等都有涉及。例如互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，通過客戶對(duì)網(wǎng)站瀏覽行為習(xí)慣行為、數(shù)據(jù)的分析，可以提供更個(gè)性化的網(wǎng)站體驗(yàn)，也可以驅(qū)動(dòng)客戶忠誠(chéng)度。

第三階段prescriptive

指導(dǎo)分析能力，這一階段也是BA分析過程的最后階段，有了之前的模型、了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系后，通過模擬和最優(yōu)化預(yù)測(cè)最佳決策，能詳細(xì)的說明每個(gè)決策的含義，能“運(yùn)籌帷幄”。比如，航空公司在分析數(shù)百萬條旅行線路數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，每隔一小時(shí)就有規(guī)律地改變票價(jià)，根據(jù)供求最優(yōu)化價(jià)格，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。

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留學(xué)規(guī)劃和留學(xué)申請(qǐng)是一項(xiàng)復(fù)雜的長(zhǎng)期工程，不能片面聽取網(wǎng)友的交流，更不能輕信留學(xué)中介的說辭。留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)由有20多年國(guó)際教育行業(yè)管理和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的前教育部官員胡本未老師創(chuàng)立，得到新華社和央視網(wǎng)的高度評(píng)價(jià)。留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)免費(fèi)為學(xué)生提供留學(xué)咨詢規(guī)劃建議、推薦靠譜的留學(xué)機(jī)構(gòu)、審核留學(xué)方案和中介服務(wù)協(xié)議，受學(xué)生委托提供監(jiān)理服務(wù)、督辦留學(xué)中介的服務(wù)過程并“先行賠付”。

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