海外留学：MBA专业需要学习哪些知识？

很多还没有全方位考虑留学的学生，对于很多国外专业的简称不太了解，MBA真正专业是BA(business analysis)，而M代表的是Master，硕士学位而已，其他还有诸如CS，EE，ECE，AF等等，都是专业简称而已，我们之后再为大家一一介绍。

随着时代的发展，比较传统的business analysis已然不再吃香，兴起的Business analytics正如日中天，那么既然都是BA，他们有何区别?在申请上该如何选择?今天这篇文章，我们就从BA专业，BA技能，BA的申请和BA的就业四个方面为大家全方位解读BA。

1、 什么是Business Analytics

Business analytics是最近几年来才冒出来的新专业，2013年纽约大学首次开设，近年来美国各大高校纷纷效仿增设，于是BA如雨后春笋般涌现。

要解释BA是什么，首先要知道为什么会出现business analytics这个专业，传统商科business analysis 和 Business analytics 翻译出来差不多都叫做“商业分析”，但前者是传统商科，后者才是大数据风口浪尖上的新专业。传统的business analysis主要是对公司运营、业务开展进行的分析，比如说发现新的商业需求，提出解决方案。这个领域虽会涉及一些销售业绩的数据分析，但总的来说还是定性为主导，数据分析一般都是起一个辅助的作用。

要成为business analysis这个领域的精英，大多数会选择商科课程，即使涉及到了相关数据分析，也是很简单的。而business analysis则与business analytics不一样，进入21世纪后，一方面我们能深刻感受到互联网对我们的生产生活带来的深刻改变;另方面，作为互联网的原住民，我们也能容易地理解我们线上线下产生的大量数据。比如在淘宝上浏览一件冬季毛衣，那么接下来淘宝的首页推荐就会弹出来各种时下流行的冬季毛衣，可能推送的全是想买的……又比如在youtube上搜索了当季热门综艺节目，那接下来首页上可能会出现的类似的节目推荐等。在我们浏览网页的同时，Facebook、google、阿里、百度等这些企业，就得到我们整个生命周期中的行为数据，可以这么说，google的搜索引擎，淘宝、amazon的精准推荐，还有支付宝的信用体系等，这些都是大数据常见的商业应用典型。(但是大数据并不单单是一个数据或是一个技术，而是一个现象，它包括了不断学习、迭代的技术，包括了数据、硬件、分析等各个层面的东西)。一个企业在积累了这么多有效有价值的数据后，如果缺乏非常了解数据和商业的分析师，把这些数据转化为非常有意义的商业信息，就不能利用这些数据为企业提供有价值的决策。这个时候企业就非常需要既非常理解商业模式又非常具备技术分析背景的专家，于是BA就应运而生了，BA，就是培养把商业模式和数据分析结合在一起的人才的一个专业。

2、business analytics学什么技能

培养BA就是培养一个既了解商业又懂数据分析的专业人士，训练他们business、statistics、CS这几方面的知识和技能。其中business和传统的business课程相差无几，就是财务报表、市场、管理、金融这方面的商业课程;专业课程外，BA还需要培养自己的商业灵敏度和商业嗅觉，怎么理解，比如说能看到和找出一个小组teamwork里想法上忽略的东西，他们teamwork里面这个假设是对还是不对，可以从不同的维度参照对比。这种能力对于刚刚毕业的同学来说会薄弱一些，但是随着工作阅历的增加，会慢慢培养起来。

除了business，statistics统计学的技能也是非常重要的，因为BA会接触到非常多modeling的东西，特别是在customer analytics，product analytics这些方面。

假设下面一个场景：一社区某年有100万人申请上大学，他们想了解在这些大学生中，他们的性别、年龄、GPA、标化考试成绩、家庭收入、父母受教育程度等这些因素对他们的申请是否结果造成的影响，于是社区开始收集数据、建立回归分析模型，将申请结果作为因变量，其他因素作为自变量……以上是一般的统计学中的一个例子，主要就是通过搜集整理描述数据，再运用一定的手段分析变量之间的依存关系来做预测。而当前大热的BA中的统计方法就会学习如何建立和评估多变量的模型，这也是BA中统计部分的大头。但统计中的抽样、t-test，chi-square test，ANOVA这些用得不多，也不会教了。

作为business analytics persons，BA的最终落脚点是在analytics上，是考察他的一个分析能力，对于CS这块的技能要求与传统的CS教学有很大差别。一般来说BA都开设在商学院下，虽会涉及大量的计算机、编程知识与课程，但是商学院从学院本身的角度来说并不愿意硬生生把学生培养成一个程序员或码农，而是培养business data persons，企业中桥梁一般的作用，能够运用数据和分析逻辑帮助企业解决实实在在的项目问题。他们需要掌握的计算机知识，大致分为两块。

第一块是database类

企业里大量的数据都存储在系统里，比如一个大型电商的商品，动不动就是几百万的数量，你要对商品进行数据的分析，看商品数据的情况，那自己就会建一个小型的database。怎么去设计这个数据库和合理的layout，以及如果你的客户需要这个数据，你怎么给到别人，这些就是需要你考虑的问题了。这个过程我们称为ETL(extract transform load)，一个process data的过程，实现这个操作的常见工具就是 SQL，而SQL 语言非常多种，比如Microsoft MySQL，teradata，Oracle，以及现在比较火的Hadoop hive……不同的语言对于每个指令有不同的操作方式，同学们不要太拘泥于syntax，毕竟ETL还不是数据分析的终点;也不用担心只会一种或只会最general的SQL。不管是在平时学习还是将来面试中，BA训练和考察的都是对SQL语言的熟练，建议大家找准一个language，进行合理的练习即可。那么把数据找出来后，就是modeling的过程了，常用到的有Python、R、SAS这些programming的语言，这几门语言不用同时掌握，根据自己的背景和目标行业来选择是最好的，比如将来想进入电商和互联网行业，那么Python会是一个不错数据分析的工具;R用在制药、生物医疗这种纯粹的data science行业比较多;SAS则常用在financial industry。

等到数据提取出来后，最后就是data visualization，呈现的方式一般来说是做一个dashboard，比较常见的有PPT，excel，tableau，looker，R shiny package。在一些传统公司，Excel和PPT的应用范围是非常广的，毕竟BA服务对象是business people，他们并不懂太技术的东西，excel和PPT对他们而言是最佳选择，不要小瞧它们。Tableau和最近炙手可热的looker类似，可以根据自己的需要去经常refresh你的实时数据再发布到网上，互动性很强。

第二块是编程类

programming作为辅助的工具，这块的技能要求不是那么高。BA里的编程和真正CS专业学生掌握的编程不是一个层次的，并不需要他掌握C++这些编程的语言。常见的工具就是R、Python、Java，会容易很多。对于处理剧增的海量数据时，它们可以帮助节省很多时间，相比起Excel就有效率多了。

以上是大部分BA项目对专业技能和知识的一个要求，那么BA项目的课程会教些什么呢?大部分项目都是围绕三个阶段Descriptive，Predictive， Prescriptive来展开，接下来我们具体介绍BA的三阶段课程内容。

第一阶段Descriptive

描述性分析，这个阶段主要就是收集和分析历史数据，将数据转换为信息的过程。描述数据，最典型的就是用excel表格来制作报表，但是在这个数据大到excel往往装不下的时代就会通过其他数据软件来处理，比如R，tableau。这也是为什么一些项目会开设处理原始数据和data visualization的课程，提高学生这方面的技能。

第二阶段predictive

预测分析能力，这是BA课程最核心的部分，主要就是通过对过去的数据进行挖掘，了解数据之间的关系，对数据进行建模，能够利用模型分析历史数据对未来进行预测，做到“料事如神”。而建模又分统计建模和机器学习，统计建模和传统的统计无差别，就是用数学公式定义各变量然后做分析。机器学习是最近几年流行起来的一个领域，也是人工智能的核心。那么你要对海量数据进行挖掘、处理，人工肯定是做不来的，那这个时候你就依靠机器，你通过一个模型，然后让计算机按照你的模型去执行直到达到你需要的效果，这就是机器学习。预测分析目前在许多行业，包括零售业、技术、银行、金融、互联网等都有涉及。例如互联网行业，通过客户对网站浏览行为习惯行为、数据的分析，可以提供更个性化的网站体验，也可以驱动客户忠诚度。

第三阶段prescriptive

指导分析能力，这一阶段也是BA分析过程的最后阶段，有了之前的模型、了解数据之间的关系后，通过模拟和最优化预测最佳决策，能详细的说明每个决策的含义，能“运筹帷幄”。比如，航空公司在分析数百万条旅行线路数据的基础上，每隔一小时就有规律地改变票价，根据供求最优化价格，实现利润最大化。

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