1.1 专业简介
根据维基百科定义， Business Analytics(以下简称BA)指的是连续迭代探索和调查过去的企业经营绩效去获取价值信息以及推动商业计划的技能，技术和实践技巧。
用比较通俗易懂的语言来说，那就是，
·确定最 佳分析模型和途径，
·解释过去的、现在的经营业绩，从中研究和提取有价值的信息，
· 为企业提供和解释解决经营问题的方案，促进正确的商业决策，提高企业运营水平，发现新商机等等。
这三个阶段分别是：
1.描述性分析(Descriptive Analytics): 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析，发现商业问题和机遇。 应用例子：Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?
Netflix 是美国在线视频租赁商, 可以理解为优酷的收费版。 (具体介绍参考: http://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%BE%8E%E5%9B%BDNetflix%E5%85%AC%E5%8F%B8)。 它有上千万用户,每个人都有自己不同的喜好。假设你上周末在 Netflix 看了两部电影, 都是动作片。在所有 Netflix 用户中,肯定有很多人也看了这两部的动作片, 然后,下个周末，那些人又看了另一部电影，很有可能也是一部动作片。根据你和其他人之前的相似性，Netflix 预测你也会想看这部电影。于是这部电影就出现在你网页的相关推荐中了。
2.预测性分析(Predictive Analytics): 通过对历史数据进行建模，对未知情况和状况进行准确的预测。应用例子：超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?
假设你是一个在减肥的少女，持有某超市的会员卡 (这意味着超市的分析人员可以跟踪你过去的消费记录)。你已经连续 3 周买减肥茶了, 那么分析人员觉得你很有可能下周继续买减肥食品。所以结账时柜台小哥会面带微笑的递给你一张纤维棒的优惠卷，而同时把德芙巧克力的优惠券藏起来。
3.指导性分析(Prescriptive Analytics): 通过模拟和优化等找出最 佳商业决策。 应用例子：为什么机票的价格每小时都会变?
经济学告诉我们需求决定价格，如果我们知道什么时候出行的需求量最低，那理论上我们就可以买那个时候的机票,以最 便宜的价格坐飞机。事实上航空公司却先我们一步，通过实时监测上百万条飞行路线，以确保高峰期价格最 高;同时模拟未来需求曲线，假如预测未来某个时间段需求量大，即使当下对这个时间段的需求量很低，也保持高价，以满足未来的高价需求，避免机票出现大幅涨跌，并实现营收最 大化。
(信息来源：chasedream)
数据科学和商业分析的区别：
很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别的：
·DS一般在工学院或者文理学院， BA一般在商学院
·DS的课程设置一般偏向于计算机和数学， BA的课程一般还有商科
·应用的技能不一样
·职业岗位不一样
1.2项目设置
目前美国大约有250个Business Analytics或Data Science 相关专业的硕士项目，每年毕业生有8000~10000名。从专业的名称来看，大部分学校都是叫Business Analytics, 根据开设课程和所在院校的不同，也有的学校开设的项目叫做Analytics, Data Analytics, Applied Analytics等等。专业的时间长度大多数是1-1.5年，绝大部分BA项目是属于STEM项目，毕业后最长可获得36个月的OPT时间。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的，从贴合就业实际的Big Data-analytical work 角度来培养学生。
1.3开设院系
从院系设置来看，主要有以下几种情况：
Ÿ绝大多数设置在商学院下，如 MIT, UT Austin, Rochester, GWU 等;
Ÿ有些设置在工程学院下，如Northwestern，Columbia，Cornell;
Ÿ也有设置在信息学院下的，如CMU，Rutgers;
Ÿ也有设置在继续教育学院下的，如Columbia的Applied Analytics，Chicago;
一般设置在工程学院及信息学院下的项目，更多是数据科学，对数学背景和计算机背景要求要更高。
2.申请要求
2.1 专业背景
商业分析作为一门交叉学科，并没有限制专业背景，但是想要申请的同学最好要有一定的商业知识储备，并掌握编程和数据处理软件，例如SAS, Python以及一些语言比如R语言。因此，数学和统计，计算机科学，工程类，以及商科类同学相对有优势。
2.2 先修课要求
商业分析的先修课可以分成以下三大类：
第一：数学 (要修过相关课程)
ŸLinear Algebra
ŸCalculus I
ŸCalculus II
ŸProbability and Statistics
第二：计算机 (最好修过课程，如果没有修过课程，通过实践，实习或科研证明掌握能力也是可以的)
ŸComputer programming course in a general programming language such as C, C++, Java, or Python，R
ŸStatistical, econometrics and mathematical applications and tools (for example, SAS, Stata, SQL，MatLab, R, S-Plus, Mathematica).
第三：商科(极少项目作为硬性要求，如有时间最好还是补充一到两门)
Ÿ Introduction to Corporate Finance
Ÿ Introduction to Financial Accounting
Ÿ Introduction to Marketing
当然，没有达到先修课的要求也未必完全申不了，一方面可以积极和学校协商大四补课、或者上网课代替，另一方面也可以用成绩单以外的其他经历来证明自己这些方面的能力。
随着技术进步，通过交易、业务往来、社会交往和传感器产生了大量的数据 (通常被称为大数据”)。以这种速度, 我们很快将缺乏足够的分析师来帮助公司分析这些数据。麦肯锡大数据报告指出，到 2018 年，仅美国国内将面临 14-19 万专业数据分析师的空缺，同时还将缺乏 150 万了解如何利用大数据分析技术进行 明确决策的管理人员。沃尔玛
惠普、德勤咨询以及雪佛龙，都是数据分析的深度用户，愿意招聘更多相关人才来面对需求。
1. 常见职业方向
BA的就业方向主要是当数据分析师和咨询师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。虽然这是一个较新的专业，但却有很好的就业前景。在大数据时代，很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人，例如IT、互联网、游戏、通信、金融(券商、投行、基金、资产管理)、医药、咨询、零售等。像麦肯锡，贝恩，波士顿咨询MBB三家去年都收购了专门的BA部门做数据分析。因此BA上午毕业生都比较抢手，就业率基本大于90%，而且薪资水平也较高，平均年薪在7万-8万美金左右。BA相当于其他专业的不同的点：是个工具，不是一个行业。
就业方向主要分4块：
1) 金融领域：商业分析，量化战略咨询，风险分析等
2) Consulting(咨询)：非常典型的就业方向解决不同行业的问题，着重problem solving的能力，翻译成数据能够解决的问题，反馈给客户
3) 市场营销和市场分析：比如淘宝用户数据分析
4) 互联网公司：网站维护，用户浏览等hidden insight数据
2. 留美还是回国
回国：Experienced hire多，但慢慢开始出现更多的entry level职位，行业处于发展的前中期阶段
留美：Entry-level职位多，职责划分明显，升级规划成熟