美国热门专业 商业分析 (Business Analytics，它简称 BA)

是一个新兴的留学专业，也是留学美国的热门专业之一。

商业分析是大量数据转化为清晰、可使用信息的一门科学，目的是帮助企业进行合理决策。该专业是以商科知识为前提，数理编程方法为手段，从数据分析优化企业决策的专业。

美国大学的商业分析课程中涉及应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。

美国的商业分析项目一般都设置在商学院下面，少数开设在其他学院之下。在院校方面，西北大学、卡耐基梅隆大学、康奈尔大学、南加州大学、纽约大学、北卡教堂山大学、罗切斯特大学、迈阿密大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、芝加哥大学、哥伦比亚大学、德州农工大学、亚利桑那州立大学、维拉诺瓦大学、史蒂文森理工学院、密歇根州立大学等都是不错的选择。

在申请要求方面： GPA 的要求是越高越好，大多数院校 GPA 平均在 3.3 以上；对于语言的要求较高，托福要求是有 100+，单项不低于 20/ 雅思是 6.5+，且单项分数不低于 6，申请名校则要求更高；大多数院校对于 GRE 和 GMAT 成绩两者都接受，一般建议 GRE 有 315+/GMAT 有 700+ ；对于申请者的数学和计算机背景要求较高；大多数院校对于申请者是否有工作经验没有强制要求，但一般情况下大多数申请者都有一定的工作经验。

看到这里你应该明白了，Business Analytics 要学的东西，就是三个方面： Business、统计、计算机。那么 Business 的学习内容与传统上我们了解到的相关领域差距不大，这里主要说一下统计和计算机。传统的统计，主要是学习对实验结果做显著性检验，比如一队小白鼠吃药，一队小白鼠不吃药，谁的身体比较好？有没有显著性的差别？以前商业中大量招聘统计专业同学的是市场调研机构：一队消费者看了广告，一队消费者没看广告，谁对品牌认知度高？有没有显著性区别？另外，统计讲究抽样，消费者太多没办法一一访问，于是抽样，于是就要看抽样的合理性。现代企业中的数据分析，可以说和这些传统的统计方法，有了很大的改变。

Business Analytics 的统计知识，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。回归分析在传统的统计中，可能只是重要的一块而已，而在 Business Analytics 的教育中的统计部分，几乎是全部。除了回归分析（包括逻辑回归），其他 Business Analytics 中要学的统计知识差不多也就是相关系数、时间序列之类，也都是小头。

传统统计中的显著性检验、抽样方法，Business Analytics 基本不教。接下来分析 Business analytics 要学的计算机知识。

计算机博大精深，幸运的是 Business analytics 只用学其中可能是最简单的三块：

第一就是数据库和 SQL，因为企业里面数据都是储存在系统里面的。你要分析数据，首先要知道怎么把数据按照你要的方式提取出来。这就是用 SQL 写代码提取数据。学校一般不会花很多时间去教你，但是这个是学、做 analytics 的基础的基础。

第二就是学习怎么在统计软件中进行编程。以前提到分析数据，国内最熟悉的是 SPSS，像 Excel 一样妥妥拽拽就行了。但其实美国根本就没人用。现在分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是 R 和 Python。这里的编程，其实是统计编程，和真正编网站的 C 语言、Java 是很不一样的，也容易的多，但是仍是类似的编程思维。

第三要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习，机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的。不过很多原则其实和统计的回归分析是一样的，也都是用 R 或者 Python 的代码来实现，实现起来，不会比回归分析难太多，大家大可放心。

从专业名称来看，大部分学校都是叫 MSBusiness Analytics，有些直接叫 MSAnalytics，还有些叫 MSin Preictive Analytics. 从设置的院系来看，这个专业多数设置在商学院下，如 UTAustin,Rochester,MSU,GWU 等；有些设置在工程学院下 Northwestern ；也有设置在信息学院下的，如 CMU。设置在工程学院及信息学院下的项目，对数学背景和计算机背景要求高很多，而且由于这是新开发的专业，在有限时间下，我们目前只选择研究设置在商学院下的项目。

【微语】跨出国门，人生开始新的旅程。一路上，难免会有荆棘风暴与雷鸣。相信你会以坚实的脚步，不懈地向成功迈进。