BA 专业白皮书

商业分析（Business Analysis）作为一门备受瞩目的研究领域，逐渐成为许多学生眼中的热门选择。随着全球商业环境的不断变化和信息化进程的加速，商业分析在企业中的地位与日俱增，吸引了越来越多学子的关注。接下来，清柚将就商业分析的研究方向、就业前景、申请建议以及选校策略等方面进行详细分析。希望通过更全面的分析帮助同学们在选择专业时做出更为明智的决策。

学科介绍

Business Analysis属于传统商科，一般设在MBA下面，主要是分析整个公司的运营流程、开展的业务等方面，偏向于案例分析，以简单的数据分析为辅助。

Business Analytics则是一门新兴学科，核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据（Big Data）相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。Business Analytics这个领域，是Business、Statistics和Computer Science三个领域知识的结合。传统的Business analyst、Statistician和码农如果能够合体，才能成为适合新时代的Business Analytics人员。于是企业要求学校，特别是商学院，开设这样的专业，培养对Business、统计和计算机都有所掌握的人员，于是Business Analytics孕育而生。

就业前景

商业分析专业最大惊喜在于它是一个商科背景的STEM项目，在大多数开设商业分析项目的学校都明确指出“this is a STEM designated program”。这就意味着毕业生将拥有更长的OPT时间，这对于那些毕业后想在美国实习工作并最终有一席立足之地的学生来说，无疑提供了很大的方便，而抽中H1B签证的机率也随着OPT的延长增加了很多。 BA的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。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、医药、咨询、零售等，因此BA的毕业生都比较抢手，而且薪资水平也较高。

Business Analytics 出来，最多的是在B2C的行业做customer analytics，这是因为数据量大的行业，大部分都是消费类行业，B2B的行业，除非是针对中小企业的公司，类似于UPS这种，很多分析数据量并不是很大。Customer analytics 可以有很多种，包括marketing analytics和银行里的risk analytics。

最典型的例子就是Marketing Mix Modeling。Nike把每家每周的销量作为Y，其他所有主要的可能影响销量的因素作为x，对此进行统计建模，能够发现价格、广告、促销这些条件在变化的时候，销量是如何变化的，以此作为决策参考。则是在individual customer的level上作分析。最典型的例子是在线广告的投放。亚马逊将点击广告的概率作为y，其他所有主要的可能影响广告点击的因素作为x，对此进行建模（这里运用到的基础算法为logistics regression或者decision tree）。能够知道未来一个广告摆在你面前，你点击的概率为多少，以决定是否将这个广告呈现在你面前。

除了marketing，business analytics在各个商业function都有运用，比如人力资源管理，预测员工的流失概率，以提前进行招聘需求或者加薪挽留。再比如运营的领域，酒店对每天不同时段的访问量进行预测，对前台人员进行合理的安排，节省人工费用。从行业的角度，根据我们团队多年的观察，business analytics运用最广的几个行业依次为：互联网、金融、零售、媒体广告和交通旅游。互联网最典型的的business analytics运用是广告投放、商品推荐。金融最典型的的运用是风险管理和Direct marketing。零售最典型的运用是marketing mix modeling和需求预测。媒体广告行业最典型的运用是广告投放和效果评估。交通旅游行业最典型的运用是客户忠诚度和需求预测。　

背景要求

商业分析这个专业绝大多数都是以就业为导向的，贴合就业实际big data---analytical work的角度来培养学生。课程也以实用为多，基本是以MIS(小的但是实用的编程(vba+sql)，一些database的知识等)+STAT(教你用统计软件/帮统计软件编程来自动分析等)+一些management 的知识。因此，大部分学校的课程上都会有DataAnalysis Programming、DataAnalytics、Optimization、Probabilityand Statistics、Calculus、WebAnalytics etc. 相对的，在招生喜好方面，学校也表示鼓励数学、计算机、工程等背景的申请学生。

美国商业分析类硕士一般在美国基本属于STEM专业，开设在商学院下面的BA项目接受GMAT和GRE；开设在工程学院下面的更倾向于GRE，建议在申请时，具体查看学校的要求。

就读BA专业硕士的学生将学习应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论等课程。因此，这个专业对申请者的数学和计算机背景要求较高，大部分学校要求数学、统计、计算机、预测类等前提课程，建议申请者及时学习这些课程。

大部分学校没有给出明确的本科申请背景，也有部分学校强调，喜欢招生来自数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生，如旧金山大学。总体来看，来自任何背景的学生均可以申请此专业，但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。申请分析类硕士的本科生大多来自科学类；工程类或商科类专业。 大部分商业分析硕士项目不需要工作经验，一般能有数据分析，行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如，亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验；伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验。

项目推荐

麻省理工大学

Managent of Sloan School

Master of Business Analytics

麻省理工学院斯隆商业分析硕士课程为学生提供应用和管理现代数据科学以解决关键业务挑战的职业准备。 与MIT运营研究中心 （一个跨学科研究中心，于1953年建立）共同建立的MBAn计划专为计划在数据科学行业从事职业以及正在寻求职业发展或改变的人而设计的当前学生或刚毕业的大学毕业生，尤其是工程师，数学家，物理学家，计算机程序员和其他高科技专业人员。项目市场1年

该计划满足了行业对技能娴熟的毕业生的需求，这些毕业生可以应用数据科学解决业务挑战。麻省理工学院提供本科，研究生和博士级别的分析学位。

由于MIT的强大功课背景，BA的课程设置以理工科课程为主，对量化以及计算机技能的学习要求较高，理工科背景的申请人较为有优势。

在12个月的课程结束时，学生将完成111到141个单元的课堂作业。mba学生每学期最多修66个学分，其中麻省理工学院斯隆管理学院的课程最多修54个学分。

秋季课程大致预览：

申请要求：

  • 简历
  • 陈述：请告诉我们你为什么要在麻省理工学院斯隆管理学院攻读商业分析硕士学位。你希望从这个项目中获得什么?你的职业理想是什么?(500字以内)
  • 二选一Video Question
  • 三封推荐信
  • 成绩单
  • 相关课堂作品获专业的证书
  • GRE
  • 托福、雅思，但不强制

学校官网：https://mitsloan.mit.edu/master-of-business-analytics/introduce-yourself

纽约大学

NYU STERN

Master of Science in Business Analytics

该项目的毕业生将有能力影响人工智能在商业和社会中的应用，包括生成式人工智能。他们将成为人工智能驱动的决策和战略方面的大师，并最终通过获得将数据转化为强大且具有预测性的战略资产的能力来推动更好的业务成果。深度学习、强化学习和生成式人工智能中的高级人工智能概念将进一步增强这一技能。

MSBA 项目为期一年，为兼读制项目，分为六个现场授课课程（模块），分别在纽约大学Stern和全球轮流授课地点进行。课程基于混合学习方法，结合面对面课堂和独立学习。

MSBA 课程侧重于商业人工智能 (AI) 的四个核心领域：描述性分析、预测模型、因果推理和规范模型。它建立在满足所有专业人士的三个核心目标的基础上：数据工程、数据分析和讲故事。MSBA 让学生接触开源和商业软件，以反映不同公司使用的软件的异质性。这包括但不限于 STATA、R、Python 和 Tableau。

申请要求：

  • 至少五年专业全职工作经验。
  • 拥有学士学位和优异的平均绩点。
  • 通过之前的课程、专业经验和/或认证，证明学术/定量准备充分。
  • 论文
  • 简历
  • 一封推荐信
  • 成绩单
  • GRE
  • 只接受托福（从以英语授课的大学获得学位或在工作场所使用英语的个人不需要托福成绩。）

项目官网：https://www.stern.nyu.edu/programs-admissions/ms-business-analytics/academics

帝国理工：

Business School

MSc in Business Analytics

QS 商业硕士排名第一的项目。学生将深入了解预测和规范分析，同时接触许多现实世界的商业应用，并学习如何利用“大数据”来提高业务绩效。 在世界一流大学的授课下，学生将受益于数据、科学和技术研究和分析方面的特殊专业知识。从一开始，学生将学习如何使用 Python 和 R 等编程语言编写代码，并获得提升职业生涯或开始担任业务分析师、数据科学家或顾问所需的专业技能。为未来通过数据推动业务转型做好准备。

为期一年的商业分析理学硕士课程，学生需要完成 The Hub（虚拟学习环境）上提供的在线预学习模块。在三个学期中，将有机会从一系列学科领域中选择九个核心模块和六门选修课来定制学习体验。

在暑假期间，该项目将为学生提供宝贵的机会。通过该项目，学生将获得咨询经验、完成工作实习或撰写研究报告。

申请要求：

  • 应该拥有经认可的大学颁发的一级或二等上荣誉学士学位
  • 获得计算机科学、工程、数学、统计数据、物理、定量经济学学位
  • 完成我们的 在线数学测试，包括高等微积分、概率、统计和线性代数等主题
  • 通常寻找工作经验不超过三年的候选人
  • 雅思（学术）：最低分数为 7.0，所有单项最低分数为 6.5
  • TOEFL iBT：总分不低于 100 分，各单项不低于 22 分
  • Duolingo 英语测试：总分 125，单项分数不低于 115
  • 不需要 GMAT，但 GMAT 考试成绩若达到 650 分以上或 GMAT Focus Edition 成绩达到 75% 或更高，将为您的申请增加份量。
  • 如果你参加 GRE 考试，quantitative部分的 159 分也能为你的申请增加权重。对于quantitative学位背景较少的候选人，强烈建议参加 GMAT 或 GRE 考试。

项目官网：https://www.imperial.ac.uk/business-school/masters/business-analytics/#overview

多伦多大学

Rotman School of Management

MS in Business Analytics

全日制 MBA 课程为期两年，专为那些致力于在职业和个人发展方面进行长期投资的人士而设计。提供三个核心战略领域——创新 课程、量身定制的 职业服务 和 自我发展实验室 ，以实现一个中心目标：为您提供作为高价值决策者和商业领袖所需的技能和经验。

MBA 课程是一项密集型课程，结合了 16 个月的学术学习和 4 个月的带薪实习机会。该课程从第一年开始，采用核心课程，介绍独特的问题解决和创造性方法以及商业的基本学科，同时让学生专注于通过 100 多个课程培养特定技能选修课程。学生还可以通过选择某个特定领域来进一步定制的学生 MBA 体验MBA 重点和学习途径，并通过创新的灵活实习计划的体验式学习部分加速职业生涯。

申请要求：

  • 拥有认可大学的相应学士学位或同等学历，且最后一年的平均成绩至少达到 B 级。非正式成绩单
  • 提交GRE或GMAT
  • 至少需要两年全职工作经验
  • 两封推荐信
  • 论文
  • 两个视频面试问题
  • 托福100+（口语和写作最低 22 分）或者雅思7+（每部分至少 6.5 分）
  • 面试

项目官网：https://www.rotman.utoronto.ca/Degrees/MastersPrograms/MBAPrograms/FullTimeMBA

新加坡国立大学

NUS Business Analytics Centre

Master of Science in Business Analytics

该课程由新加坡国立大学商学院和新加坡国立大学计算机学院的获奖学者设计和授课。该硕士学位课程旨在培养具有商业分析技能的专业人士，以满足希望通过数据分析改善运营的公司日益增长的需求。

课程在新加坡面向本地和海外学生提供全日制（13 个月）或兼读制（2 年）课程，旨在通过平衡学术严谨性和实践应用来促进体验式学习。学生必须完成总共 44 个单元，其中包括 8 门课程（5 门必修课和 3 门选修课）和 1 个capstone项目。

完成新加坡国立大学商业分析理学硕士 (MSBA) 课程的学生将掌握机器学习等技能，从而在金融、零售、信息技术、供应链和医疗保健等各个行业的数据分析领域脱颖而出。

申请要求：

  • 拥有优异的学士学位，成绩优异，最好是商科、经济学、计算机、数学、工程学、统计学等专业。如果没有商业分析或上述领域的学位，则应至少拥有 2 年的相关行业工作经验。
  • GRE/GMAT quantitative成绩。如果毕业于新加坡以下四所大学中的任意一所，则可免除 GRE/GMAT 考试：新加坡国立大学、新加坡管理大学、南洋理工大学或新加坡科技设计大学。
  • 简历
  • 个人陈述
  • 两封推荐信

项目官网：https://msba.nus.edu.sg/

排名

QS Business Master’s Rankings 2024: Business Analytics

  1. University of California, Los Angeles （Anderson）加州大学洛杉矶分校 美国
  2. Massachusetts Institute of Technology（Sloan） 麻省理工学院 美国
  3. ESSEC Business School 法国
  4. Ecole Polytechnique 法国
  5. Duke（Fuqua）杜克大学 美国
  6. Imperial College London 帝国理工学院 美国
  7. ESCP Business School 法国
  8. IE Business School 西班牙
  9. The University of Texas at Austin （McCombs）德克萨斯大学奥斯汀分校 美国
  10. National University of Singapore 新加坡国立大学 新加坡
  11. University of Southern California（Marshall）南加州大学 美国
  12. University of Toronto 多伦多大学 加拿大

美国TOP10 Business Analytics MBA（US NEWS）

  1. Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院
  2. Carnegie Mellon University 卡内基梅隆大学
  3. University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学
  4. New York University 纽约大学
  5. Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院
  6. Columbia University 哥伦比亚大学
  7. University of California, Berkeley 加州大学伯克利分校
  8. University of Chicago 芝加哥大学
  9. University of Texas--Austin 德克萨斯大学奥斯汀分校
  10. Duke University 杜克大学

英国TOP10 Business Analytics（QS）

  1. Imperial College London 帝国理工学院
  2. The University of Warwick 华威大学
  3. The University of Manchester 曼彻斯特大学
  4. The University of Edinburgh 爱丁堡大学
  5. Durham University 杜伦大学
  6. Leeds University 利兹大学
  7. Bath University 巴斯大学
  8. Lancaster University 兰开斯特大学
  9. University of Oxford 牛津大学
  10. Nottingham University 诺丁汉大学

加拿大TOP（QS）

  1. University of Toronto 多伦多大学
  2. University of McGill 麦吉尔大学
  3. University of British Columbia 英属哥伦比亚大学
  4. Université de Montréal 蒙特利尔大学

澳大利亚TOP5（QS）

  1. The University of Melbourne 墨尔本大学
  2. Macquarie University 麦克里大学
  3. The University of Sydney 悉尼大学

香港TOP2 （QS）

  1. The Hong Kong University of Science and Technology 香港科技大学
  2. The University of Hong Kong 香港大学

新加坡TOP2

  1. National University of Singapore 新加坡国立大学
  2. Singapore Management University 新加坡管理大学