学生于 2016 Fall 入学 USC MS Business Analytics 项目。2017 年 12 月毕业，目前在 SF 工作 (ata analyst)。

发这篇贴子的初衷：
BA （ Business Analytics ）这个专业，在近两年可以说是越来越火。作为商学院少有的 STEM （此外还有 SCM,MIS,Fin 的一些项目也会 STEM ），再搭上 “BIG DATA” 这个传说中的风口，仿佛 BA 的一切都是那么的吸引人。而在 CD，大部分的活跃用户都是申请人，而非毕业生，导致很多时候同学们了解到的或许并不是这个专业的全貌。因此在毕业后，工作前的这段间隙，我决定发这篇帖子，试图站在一个不一样的角度提供一些看法。并且会在工作后随着认知的提高持续更新。

以下内容主要来自平时遇到过的申请的同学问我的问题，包括 BA 到底学什么、做什么、就业情况、以及与别的专业之间的选择等问题。主要适用于 北美地区 的 BA 项目。

Q1. BA到底学什么？
顾名思义，BA 就是对商业数据进行分析，来支持商业决策。BA 是一个交叉学科，包括 business + coing + stats （这个说法来自我们 program irector，深表认同）。Business 是背景，重要的当然是对于商业数据的理解，比如你如果不知道 CTR(click-through-rate) 是什么，那么你也没有办法对他进行分析，不知道他上升多少下降多少代表了什么，也就不能探索指标变化背后的商业意义。Coing 是工具，无论是 SQL,R,Python，甚至于 Excel，他们都只是你分析数据的工具。Stats 是方法，包括了 correlation analysis,A/B testing （也就是 hypothesis testing ），statistical moeling （也就是 machine learning ）等等。也就是说，我们需要做的是在商业环境下，用一些特定的工具，进行统计学意义上的分析，最终转换回商业价值。
这里肯定会有很多人 argue ： BA 的 business 学的不如 MBA，coing 不如 CS，stats 不如 stas/DS，那么是不是很鸡肋？不是。一个常见的错觉叫做 “ 越 tech 越好 ”/“coing 越多越好 ”。BA 之所以能够存在，并且如此迅猛的发展，就是因为对于 ata analyst，公司所看重的正是你什么都懂一点，能够在 Business 和 tech 之间架起一座桥梁。你的定位应该是：在 business sie 最懂数据的 + 在 analytics sie 最懂 business 的。目前的 ata analyst 面试也都少不了问一些 business case。嫌弃 BA 学的不够 tech 的同学们，毕竟现在美国的大部分 BA 项目是以帮助你找到工作为目的的 “ 职业培训 ”，自然只教授成为一个 DA/DS 所最核心的那些技能。如果你依然觉得码代码才是王道，那不如早日转 CS （是的 CS 工作还多，工资还更高呢）。。。

举一个简单的例子：
A 游戏是包月付费的，prouct manager 找到 analytics team 希望通过分析、建模来预测每个用户在下个月还会不会续费，这个问题我们通常称之为 churn preiction。那么对于这个问题，BA 的做法可以简化为：从公司的数据库里面把用户 subscription 的数据提出来，给他们标号 —— 这个用户 X 是第几个包月周期了，同时提取这些用户的关键数据，比如他们的性别年龄地区以及游戏的活跃程度（游戏时间，次数，频率，买了多少东西，角色级别，装备等等），然后针对这每一个用户变量，分析不同的特点（比如性别）的 churn rate 的不同，甚至建立模型，来通过这些变量预测某个用户下个月有多大的概率续费。当然这还不是这个问题的终点，因为你仅仅知道他很可能续费，并不能够创造什么价值。因此，通常对于那些续费概率较低但不是特别低的用户，我们会给他们发放一些活动邮件或者折扣邮件来鼓励他们续费。我们也会对不同版本的这些邮件进行 A/B testing，来确定哪个版本的邮件能够更好的激励客户续费。

Q2. BA到底用什么语言/工具？
BA 用的语言 / 工具可以分成三方面：

1. 数据库工具
   包括 SQL 和一些 NoSQL 的工具，主要是提取数据用的。通常是分析的第一步 —— 理解了问题就要去找对应的数据了。

2. 数据分析的工具
   最基础的是 Excel。然而 Excel 并未绝迹，或者说，Excel 永远都是 analyst 的基本功。比如你用 SQL 直接得到了一个 summary table，那么接下来能用一个 Excel pivot table 搞定的事情，又何必大费周章去弄 R 和 Python 呢？
   高级一点的就是 R 和 Python 了（少数行业，比如金融业和医疗行业，会使用 SAS ）。一方面相对于 Excel，他们可以处理的数据量更大，另一方面他们可以做一些更加灵活的处理，并且进行 moeling 等等工作。R 和 Python 之间的话，基本上可以说是平分秋色，在数据分析上没有明显优劣。当然在数据量特别大的情况下你还可能会需要使用 Spark 等工具。

3. 数据可视化的工具
   同样的，最基本的工具是 Excel。但是当我们需要能够自动更新的、方便共享的、更加 flexible 且 fancy 的 ashboar 的时候，现在使用最多的当属 Tableau。同类的还有 PowerBI，R Shiny,3.js 等等。
   但是我依然要强调的是，这些工具都只是工具而已，BA 更重要的是，你面对一个 Business question 的时候，你理解你需要解决的这个问题，心中有相应的目的，再去找达成目的需要的工具。

   那么在一个 BA 的项目是否可以学到以上的全部呢？一般而言可以覆盖到大部分的重点（可能会着重于其中 R 和 Python 某一个）。但是必须要强调的是，由于这个行业的特殊性，一个 BA 的从业者要求的是持续性的自我学习。仅从 R 来讲，各种 package 层出不穷，提供了便利也要求不断的增加知识储备。因此，仅仅是完成课程内容的话，通常都是不够的。。

   Q3. BA在美国好就业吗？
   BA 目前的就业当然还是好于商科的大部分其他专业（ ACCT,Fin,… ），并且越来越多的美国公司开始建设自己的 ata analytics 团队。我有很多同学或者学姐学长去了 big name，比如 Amazon,Cisco,Yahoo!，VISA 等等（但是类似 google,facebook 和 apple 的 analytics 类岗位都极少招 fresh grauate，能进 big name 的概率其实也很低）。可以说在一个公司完成了传统的 optmization 的部署之后，ata analytics 是他们进一步降低成本、提升价值的必要手段。
   但是我也不得不给大家浇一盆凉水（ 这盆冷水在后面帖子的更新中发现其实没有那么冷，整体就业情况算是非常乐观 了 ） —— 目前国际生在美国找工作的情况不容乐观，而且看目前的状况只怕会越来越不乐观。一个国际生为了留美，在毕业季投上 100+ 的简历几乎是无法避免的，而这 100+ 的简历，最后能够换来的面试可能只有 10 个不到（然后最后你很有可能就会输给一个美国人，仅仅因为他是美国人）。在目前政策极端不确定的情况下，愿意支付高昂的成本并且承担风险为你抽 H1B 的公司是越来越少了。
   CD 的申请人最常见的说法是，“ 希望毕业后能在美国工作 2-3 年 ”，然而这并不是像看上去那么容易实现的事情。你有 STEM 不等于你就可以留下来工作三年。如果在 OPT 前 60 天 + 后 90 天的时间内你都没有找到工作，那么遗憾，你不得不离开了（挂靠等其他手段暂且不提）。我和很多其他 BA 项目在读的同学们聊过，几乎每个学校都有找工作不上心以至于最后没找到不得不离开，或者即使很上心的找，投了几百份简历，最后也很遗憾的没找到的情况（有时候运气也很重要）。基本上除非你天赋异禀或者运气超群，只有下定决心留美（而不是 “ 啊我回国也可以 ” 这种心态），扎扎实实的做好找工作的每一步，才能最后留下来（即便如此，还要通过 H1B 这个真正考验运气的环节）。特别是对于十个月或者一年的 BA 项目的同学，必须是一入学就开始完善简历、进行 networking、广泛网申、准备面试。因此，留美工作的难度比申请要难上很多很多倍。而且找工作是非常 personal 的一件事情，申请上了一个好的项目绝对不是你能够留下来的保证。请大家做好心理准备。

   Q4. BA的就业方向主要是什么？（我想进金融业/咨询，我适合读BA**吗？）
   根据个人观察，BA 的毕业生只有极少数去了金融行业或者咨询公司。
   有进金融行业做量化分析的吗？有。但是很少。我也有和 MFE 的同学聊过，我们确实有很多重合的课程以及 skillset （比如 Python,比如 machine learning，比如 excel solver… ），然而不重合的那些很可能恰恰的对于金融行业至关重要的那些。因此如果你目标明确做量化的，并不建议读 BA。
   有进咨询公司的吗？有。但是同样不多。top tier 的咨询公司（主要指战略咨询）招人主要还是面向 top Bschool MBA。如果想进咨询，那么你需要一开始就走上一条和别人完全不同的道路 —— 比如和 MBA networking,疯狂准备 case interview。
   那么到底 BA 毕业生都去干嘛了？答案是去各行各业做 ata analyst / ata scientist 之类的工作了。基本上 BA 可以适用于各类行业（科技,制造业，娱乐业，… ），关键是公司有没有这方面的数据分析需求。
   说到这里又不得不探讨一下 ata analyst 和 ata scientist 的区别这个问题了。首先需要声明的是，其实不同公司对于 Data Analyst 和 Data Scientist 有着全然不同的定义。有些公司 DS 做的事情就是别的公司 DA 做的，只是单纯的称谓不同。因此看 JD 是最好的方法。。。那么从一个大家比较认可的角度来讲，DA 主要是侧重于数据的整理性分析，a/b testing，ata viz。而 DS 主要侧重于 moeling。而那些专注 moeling 的 s 职位，目前的行业趋势是很多都需要 Ph 或者会有很多 Ph 来和你竞争，因此研究生要在大公司做 DS 可以说是越来越难了。相比之下，找 ata analytics title 的工作会容易不少（当然工资上确实也会低）。非常不建议纯商科背景，或者入学前几乎不会 coing/ 没有接触过 machine learning 的同学去找 DS 的工作。。。一方面你需要很努力的在这一到两年的时间内学习课内外的 DS 相关的知识来达到 DS 职位的要求，另一方面，即使你能够胜任 DS 的工作了，也很可能因为过去的相关背景太少，而过不了简历关。
   而 DA 的话具体又可以根据工作的部门 / 职能分类，比如 prouct analyst,customer analyst,marketing analyst,…。但是万变不离其宗，分析方法基本都是一致的，只是对于 omain knowloege 的要求有所不同。比如有 marketing 经验的同学就比较容易找到 marketing analyst 的工作，因为公司会看重你在这方面的商业经验。

   Q5. BA在美国就业的话，主要是在哪些城市？
   其实目前 BA 在各个城市都有需求。之前也说了，BA 不是特别局限于行业的一类职位。因此可以说需求和城市的发展程度成正比。比如 SF 有很多科技公司，那么这些科技公司就有很多 ata analyst 的职位需求，而 LA 主要是娱乐业，但是这些娱乐业的公司也会有很多相关岗位（特别是 marketing analyst ）。因此可以说，BA 需求较大的地区 / 城市包括：旧金山地区，洛杉矶地区，西雅图，纽约，德州的奥斯汀 + 达拉斯，芝加哥，波士顿等等。
   那么相应的，对于申请而言，如果你本身项目就在一个大城市，那么当然找工作会方便很多，而且很多公司也会倾向招本地学校的学生。但是就 BA 来讲，有非常多的 relocation 的先例，因此也不必太过担心学校太村这个问题（当然学校的 career service 要足够给力，并且你能够忍受飞来飞去进行 onsite interview ）。

   Q6. BA在美国找工作的方式主要是？
   主要是。。。网申！
   基本上找工作的渠道有三类： 1. 来自学校的渠道，比如就我们项目而言，会有 career avisor 提供一些合作公司的岗位或者校友介绍的岗位，以及学校 / 学院各类的 career fair。2. 自己找人 networking （主要是校友和朋友），然后找他们 refer 或者直接面试。这个很有效，但是对于中国学生而言，可能需要多多练习 networking 才能习惯这种方式。3. 通过 linkeIn,Inee,Glassoor 等网站网申，这个依然是大家用的最多的方式。前文也说了，大家一般会网投 100+ 的申请。因此可以说，一份完美的简历 +cover letter 作为你网投的第一步，是非常重要的。

   Q7. BA的职位的面试流程是怎么样的？
   基本首先是 HR 的 Phone screening，然后和 hiring manager,team member 之类的 vieo interview，最后 final roun 很可能会要求 onsite （大部分情况下公司会包机票）。全程至少会有 2-3 轮，最多可能有四五轮。BA 岗位很可能在最开始还有 ata challenge 一类的技术测试。不同公司的面试内容会有较大不同，但是大多数都免不了 SQL 相关问题、walk through project experience,和 behavioral questions。因此不需要和 SDE 一样去刷算法题（最多刷一刷 SQL ）。

   Q8. BA的日常工作做什么？
   如果是 ata analyst 的话，日常工作主要包括：

4. a-hoc analysis project
   基本就是和我 Q1 里面举例的事情是同一类的事情。
   也就是别的部门提出了一个问题（例如市场经理，产品经理会有一些他们不能解答的，但是可以通过数据分析来解答的问题），然后我们来决定解决问题需要哪些数据，得到数据，然后进行分析 / 建模，最后给出相应的分析结果。
   再举几个例子，例如通过 A/B testing 来分析两种页面哪一种更加吸引用户，能够收集更多的点击；例如分析某一次 marketing campaign 前后各项指标的变化来判断这次 campaign 的效果。

5. ashboar builing
   在我们做分析的过程中，如果发现某一类的分析是价值高且需要定期反复观测结果的，就会把它做成一个 ashboar，让相关的部门人员可以定期的打开 ashboar 直接看到最新的结果，不需要我们反复的 run analysis。

6. 其他
   由于公司以及具体职能的不同，可能还会有 aily reporting，ata management （ ETL ）,moeling 之类的工作。

   Q9. BA的起薪有多少？
   起薪这个问题其实在很大程度上取决于行业和地区。大家都应当知道，在美国，不同地区的消费水准和税率是差别很大的。比如 NYC 和 SF 可以说是在生活成本上遥遥领先。而华盛顿州和德州这种没有州税的地方可以说是不能更棒了。因此要说工资水平实在是很难一概而论。可能加州的 90k 和德州的 70k 最后过的是差不多的。硬要说的话。基本上在湾区的话，DA 的起薪最高我知道有 110k 左右的，当然最低也可能就 50k 左右（不同公司的差距巨大）。
   结论是 —— 起薪整体水平较高，但是距离程序员还有不小差距。

   Q10. BA/ MIS/ MFE我应该选什么？（同类问题还有BA v.s. MSF,BA v.s. MSA等等）
   这。。不同专业。。。当然是取决于你的职业规划啊！如上所述，如果你一心要做量化分析的，你就去读 MFE，如果你觉得 ata engineer 挺合适，或者也想努力一把干脆去做 software engineer，那可能 MIS 更好。MSF 和 MSA 更是同理。毕竟研究生阶段之后，想要再做 career trainsit 就需要付出更多的努力和更大的成本了。
   如果你只是一心想要留美，并不在意什么 career plan 的话，那么 BA,MIS,MFE >> MSF,MSA。（当然如果是 WFU 的 MSA 这个级别的。。也是很好的。。）

   Q11.我本科是金融/会计/市场营销/…，我可以学BA吗？
   可以。现在商科本依然是申请 BA 的主力，也是 BA 在读的主力。但是能不能学好 BA 就是一个非常因人而异的事情了。我非常建议每一位商科本的同学，不要因为就业好或者看上去比较有趣这样的理由选择 BA。最好大家能够尽量去获得一些相关的工作 / 项目经验，或者是自己尝试学习一下 R 和 Python，保证自己对于 coing 以及 BA 的思维是 comfortable 的。否则，如果你发现 BA 和自己想的完全不一样的话，或者发现自己对于编程实在是觉得很痛苦的话，可能就来不及了。。。
   那么商科本对于硕士毕业后在美国找一份 BA 的工作有什么影响呢？不幸的消息是，商科本很可能会对你找特别 tech 的工作造成较大障碍。比如如果你是想要做 DS 的，那么公司会理所当然的更信任一个本科就是理工科的申请人，更不要说现在还有那么多理工科的 Ph 和你竞争（即便你其实可以胜任这份工作，也很可能过不了简历关）。但是如果你的目标是 ata analyst，甚至是更加偏向 business 方面的职能，那么这个本科背景可以说并不存在什么劣势，反而也是你懂得基本的商业原理的一种证明。

   Q12. BA的晋升路径是怎样的？（2018.3更新）
   经常听到学弟学妹问我： BA 是不是技术含量不够导致晋升困难 / 发展瓶颈？所以我觉得有必要谈一谈我对于 BA 的职业晋升路径的认识。
   我也曾经和公司的一些前辈们探讨过这个问题，他们的回答也基本是一致的。基本上如果公司有一个成熟的 ata 团队，就一定会有一个成熟的 BA 晋升路径。大体上 BA 的发展路径如下：
   第一种，我就是喜欢做 analytics，management 之类的事情太烦了完全不想管！那么你可以从 entry-level 的 ata analyst 做起，做到 senior analyst,principal analyst （工资会一直上升，但是 title 基本就停留在这里）。
   第二种，我想要稍往管理层发展一些，那么你可以选择成为 analytics manager,senior manager,irector of analytics，最后成为 VP，甚至 CTO。
   第三种，我想要更加 technical 一些，那么你也完全可以往 ata scientist 方向发展（当然需要在积累 analyst 的工作经验的同时，加深一些技术能力）。
   第四种，我受够了 ata 了，我要完全靠向 business 那一边。那你可以去做 prouct manager。（这种可能性是存在的，但是这样选的人不多就是了。。。）
   当然。。你随时都可以选择再去读个 MBA，然后就一切都不一样了。

   最后给正在申请的同学们分享一个个人观点：
   对于所有靠谱的 BA 项目来说，学生（尤其是国际学生）的就业率是衡量自己项目质量的重要指标，也是在各类排名中获得一个高名次的必要条件。因此，学校招人的标准说白了并不是招成绩更好的，而是更有可能找到工作的（这也是为什么有工作经验的申请人总是占优势的）。对于中国申请人来说，很多时候同质化太严重了，那就让 AO 只能根据分数来推断申请人的学习能力进行筛选，最后申请人们反而又陷入了刷分的怪圈。所以与其纠结于再刷高点儿分，准备申请材料的时候更应该考虑的是，根据你的申请材料，你看上去有多大的概率能够在毕业后找到工作。

【2018.09更新】距离我们这届全员毕业（ 2018.5 月是最晚的毕业时间，也是大部分中国同学的毕业时间）已经四个月了。我来总结一下就业情况（针对中国学生）： 首先，今年来湾区就业的同学比例明显高于往年，一方面由于湾区的机会确实多很多，另一方面 LA 的主要行业 —— 娱乐业 H1B Sponsorship 也比较堪忧。同时，USC 的牌子在整个加州肯定是没问题的。一些同学进入了 big name 比如 Yahoo!,VISA,Paypal,Autoesk,Cisco,linkeIn 等等（排名不分先后，只是随手列举几个）。当然，也有在别的地区就业的，比如西雅图（有一位同学去了 Amazon ）和 NYC。再看下一届（ 17Fall ）的学弟学妹们的实习情况，更是让人非常乐观，Amazon,linkeIn 和 Google 等公司都有人去进行暑期实习。其次，就业率方面，99% 都在毕业后三个月内解决了就业问题。也有部分同学选择回国（ ~15%? ），也拿到了滴滴，携程，德勤等等的 offer （因为没有很关注回国就业这块，所以知道的不是特别清楚）。另外知道一个同学去读 Ph 了。

【微语】留学是一种经历，是人生的一次旅途，是对世界认识和理解的加深。