海外留學：MBA專業(yè)需要學習哪些知識？

很多還沒有全方位考慮留學的學生，對于很多國外專業(yè)的簡稱不太了解，MBA真正專業(yè)是BA(business analysis)，而M代表的是Master，碩士學位而已，其他還有諸如CS，EE，ECE，AF等等，都是專業(yè)簡稱而已，我們之后再為大家一一介紹。

隨著時代的發(fā)展，比較傳統(tǒng)的business analysis已然不再吃香，興起的Business analytics正如日中天，那么既然都是BA，他們有何區(qū)別?在申請上該如何選擇?今天這篇文章，我們就從BA專業(yè)，BA技能，BA的申請和BA的就業(yè)四個方面為大家全方位解讀BA。

1、 什么是Business Analytics

Business analytics是最近幾年來才冒出來的新專業(yè)，2013年紐約大學首次開設，近年來美國各大高校紛紛效仿增設，于是BA如雨后春筍般涌現(xiàn)。

要解釋BA是什么，首先要知道為什么會出現(xiàn)business analytics這個專業(yè)，傳統(tǒng)商科business analysis 和 Business analytics 翻譯出來差不多都叫做“商業(yè)分析”，但前者是傳統(tǒng)商科，后者才是大數(shù)據(jù)風口浪尖上的新專業(yè)。傳統(tǒng)的business analysis主要是對公司運營、業(yè)務開展進行的分析，比如說發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)需求，提出解決方案。這個領域雖會涉及一些銷售業(yè)績的數(shù)據(jù)分析，但總的來說還是定性為主導，數(shù)據(jù)分析一般都是起一個輔助的作用。

要成為business analysis這個領域的精英，大多數(shù)會選擇商科課程，即使涉及到了相關數(shù)據(jù)分析，也是很簡單的。而business analysis則與business analytics不一樣，進入21世紀后，一方面我們能深刻感受到互聯(lián)網(wǎng)對我們的生產(chǎn)生活帶來的深刻改變;另方面，作為互聯(lián)網(wǎng)的原住民，我們也能容易地理解我們線上線下產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。比如在淘寶上瀏覽一件冬季毛衣，那么接下來淘寶的首頁推薦就會彈出來各種時下流行的冬季毛衣，可能推送的全是想買的……又比如在youtube上搜索了當季熱門綜藝節(jié)目，那接下來首頁上可能會出現(xiàn)的類似的節(jié)目推薦等。在我們?yōu)g覽網(wǎng)頁的同時，F(xiàn)acebook、google、阿里、百度等這些企業(yè)，就得到我們整個生命周期中的行為數(shù)據(jù)，可以這么說，google的搜索引擎，淘寶、amazon的精準推薦，還有支付寶的信用體系等，這些都是大數(shù)據(jù)常見的商業(yè)應用典型。(但是大數(shù)據(jù)并不單單是一個數(shù)據(jù)或是一個技術，而是一個現(xiàn)象，它包括了不斷學習、迭代的技術，包括了數(shù)據(jù)、硬件、分析等各個層面的東西)。一個企業(yè)在積累了這么多有效有價值的數(shù)據(jù)后，如果缺乏非常了解數(shù)據(jù)和商業(yè)的分析師，把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非常有意義的商業(yè)信息，就不能利用這些數(shù)據(jù)為企業(yè)提供有價值的決策。這個時候企業(yè)就非常需要既非常理解商業(yè)模式又非常具備技術分析背景的專家，于是BA就應運而生了，BA，就是培養(yǎng)把商業(yè)模式和數(shù)據(jù)分析結合在一起的人才的一個專業(yè)。

2、business analytics學什么技能

培養(yǎng)BA就是培養(yǎng)一個既了解商業(yè)又懂數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人士，訓練他們business、statistics、CS這幾方面的知識和技能。其中business和傳統(tǒng)的business課程相差無幾，就是財務報表、市場、管理、金融這方面的商業(yè)課程;專業(yè)課程外，BA還需要培養(yǎng)自己的商業(yè)靈敏度和商業(yè)嗅覺，怎么理解，比如說能看到和找出一個小組teamwork里想法上忽略的東西，他們teamwork里面這個假設是對還是不對，可以從不同的維度參照對比。這種能力對于剛剛畢業(yè)的同學來說會薄弱一些，但是隨著工作閱歷的增加，會慢慢培養(yǎng)起來。

除了business，statistics統(tǒng)計學的技能也是非常重要的，因為BA會接觸到非常多modeling的東西，特別是在customer analytics，product analytics這些方面。

假設下面一個場景：一社區(qū)某年有100萬人申請上大學，他們想了解在這些大學生中，他們的性別、年齡、GPA、標化考試成績、家庭收入、父母受教育程度等這些因素對他們的申請是否結果造成的影響，于是社區(qū)開始收集數(shù)據(jù)、建立回歸分析模型，將申請結果作為因變量，其他因素作為自變量……以上是一般的統(tǒng)計學中的一個例子，主要就是通過搜集整理描述數(shù)據(jù)，再運用一定的手段分析變量之間的依存關系來做預測。而當前大熱的BA中的統(tǒng)計方法就會學習如何建立和評估多變量的模型，這也是BA中統(tǒng)計部分的大頭。但統(tǒng)計中的抽樣、t-test，chi-square test，ANOVA這些用得不多，也不會教了。

作為business analytics persons，BA的最終落腳點是在analytics上，是考察他的一個分析能力，對于CS這塊的技能要求與傳統(tǒng)的CS教學有很大差別。一般來說BA都開設在商學院下，雖會涉及大量的計算機、編程知識與課程，但是商學院從學院本身的角度來說并不愿意硬生生把學生培養(yǎng)成一個程序員或碼農(nóng)，而是培養(yǎng)business data persons，企業(yè)中橋梁一般的作用，能夠運用數(shù)據(jù)和分析邏輯幫助企業(yè)解決實實在在的項目問題。他們需要掌握的計算機知識，大致分為兩塊。

第一塊是database類

企業(yè)里大量的數(shù)據(jù)都存儲在系統(tǒng)里，比如一個大型電商的商品，動不動就是幾百萬的數(shù)量，你要對商品進行數(shù)據(jù)的分析，看商品數(shù)據(jù)的情況，那自己就會建一個小型的database。怎么去設計這個數(shù)據(jù)庫和合理的layout，以及如果你的客戶需要這個數(shù)據(jù)，你怎么給到別人，這些就是需要你考慮的問題了。這個過程我們稱為ETL(extract transform load)，一個process data的過程，實現(xiàn)這個操作的常見工具就是 SQL，而SQL 語言非常多種，比如Microsoft MySQL，teradata，Oracle，以及現(xiàn)在比較火的Hadoop hive……不同的語言對于每個指令有不同的操作方式，同學們不要太拘泥于syntax，畢竟ETL還不是數(shù)據(jù)分析的終點;也不用擔心只會一種或只會最general的SQL。不管是在平時學習還是將來面試中，BA訓練和考察的都是對SQL語言的熟練，建議大家找準一個language，進行合理的練習即可。那么把數(shù)據(jù)找出來后，就是modeling的過程了，常用到的有Python、R、SAS這些programming的語言，這幾門語言不用同時掌握，根據(jù)自己的背景和目標行業(yè)來選擇是最好的，比如將來想進入電商和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，那么Python會是一個不錯數(shù)據(jù)分析的工具;R用在制藥、生物醫(yī)療這種純粹的data science行業(yè)比較多;SAS則常用在financial industry。

等到數(shù)據(jù)提取出來后，最后就是data visualization，呈現(xiàn)的方式一般來說是做一個dashboard，比較常見的有PPT，excel，tableau，looker，R shiny package。在一些傳統(tǒng)公司，Excel和PPT的應用范圍是非常廣的，畢竟BA服務對象是business people，他們并不懂太技術的東西，excel和PPT對他們而言是最佳選擇，不要小瞧它們。Tableau和最近炙手可熱的looker類似，可以根據(jù)自己的需要去經(jīng)常refresh你的實時數(shù)據(jù)再發(fā)布到網(wǎng)上，互動性很強。

第二塊是編程類

programming作為輔助的工具，這塊的技能要求不是那么高。BA里的編程和真正CS專業(yè)學生掌握的編程不是一個層次的，并不需要他掌握C++這些編程的語言。常見的工具就是R、Python、Java，會容易很多。對于處理劇增的海量數(shù)據(jù)時，它們可以幫助節(jié)省很多時間，相比起Excel就有效率多了。

以上是大部分BA項目對專業(yè)技能和知識的一個要求，那么BA項目的課程會教些什么呢?大部分項目都是圍繞三個階段Descriptive，Predictive， Prescriptive來展開，接下來我們具體介紹BA的三階段課程內(nèi)容。

第一階段Descriptive

描述性分析，這個階段主要就是收集和分析歷史數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的過程。描述數(shù)據(jù)，最典型的就是用excel表格來制作報表，但是在這個數(shù)據(jù)大到excel往往裝不下的時代就會通過其他數(shù)據(jù)軟件來處理，比如R，tableau。這也是為什么一些項目會開設處理原始數(shù)據(jù)和data visualization的課程，提高學生這方面的技能。

第二階段predictive

預測分析能力，這是BA課程最核心的部分，主要就是通過對過去的數(shù)據(jù)進行挖掘，了解數(shù)據(jù)之間的關系，對數(shù)據(jù)進行建模，能夠利用模型分析歷史數(shù)據(jù)對未來進行預測，做到“料事如神”。而建模又分統(tǒng)計建模和機器學習，統(tǒng)計建模和傳統(tǒng)的統(tǒng)計無差別，就是用數(shù)學公式定義各變量然后做分析。機器學習是最近幾年流行起來的一個領域，也是人工智能的核心。那么你要對海量數(shù)據(jù)進行挖掘、處理，人工肯定是做不來的，那這個時候你就依靠機器，你通過一個模型，然后讓計算機按照你的模型去執(zhí)行直到達到你需要的效果，這就是機器學習。預測分析目前在許多行業(yè)，包括零售業(yè)、技術、銀行、金融、互聯(lián)網(wǎng)等都有涉及。例如互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，通過客戶對網(wǎng)站瀏覽行為習慣行為、數(shù)據(jù)的分析，可以提供更個性化的網(wǎng)站體驗，也可以驅(qū)動客戶忠誠度。

第三階段prescriptive

指導分析能力，這一階段也是BA分析過程的最后階段，有了之前的模型、了解數(shù)據(jù)之間的關系后，通過模擬和最優(yōu)化預測最佳決策，能詳細的說明每個決策的含義，能“運籌帷幄”。比如，航空公司在分析數(shù)百萬條旅行線路數(shù)據(jù)的基礎上，每隔一小時就有規(guī)律地改變票價，根據(jù)供求最優(yōu)化價格，實現(xiàn)利潤最大化。

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留學規(guī)劃和留學申請是一項復雜的長期工程，不能片面聽取網(wǎng)友的交流，更不能輕信留學中介的說辭。留學監(jiān)理網(wǎng)由有20多年國際教育行業(yè)管理和服務經(jīng)驗的前教育部官員胡本未老師創(chuàng)立，得到新華社和央視網(wǎng)的高度評價。留學監(jiān)理網(wǎng)免費為學生提供留學咨詢規(guī)劃建議、推薦靠譜的留學機構、審核留學方案和中介服務協(xié)議，受學生委托提供監(jiān)理服務、督辦留學中介的服務過程并“先行賠付”。

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