原标题：商业分析研究生申请完整指南，收藏！
编者按
alpha申研百科全书将会是一个成系列的专业申请攻略，从商科到工程、教育、科学、社会学、艺术等，是一份几乎覆盖美国研究生院108个专业大类，400个细分专业的完整指南，目的是给学生提供尽可能多的、全面的专业申请信息， 助申请人少走弯路，做出最优的申请决策。
本次推出的《申研百科全书》介绍的是当前最为火热的专业之一—— 商业分析，我们将在下文详细叙述申请商业分析专业研究生需要了解的一切，包括：
1. 数据和分析的未来
2. 商业分析专业介绍
2.1 商业分析硕士项目课程设置
2.2 商业分析的两个分类——商业向与技术向解析
2.3 商业分析、数据分析、数据科学的区别
3. 你适合申请商业分析专业吗？
3.1 哪些专业背景适合申请商业分析专业？
3.2 商业分析的基本能力要求
3.3 商业分析毕业生去向
3.4 自我评估：你适合申请商业分析研究生吗？
4. 商业分析硕士项目推荐
5. 商业分析申请案例分享
6. 商业分析硕士申请建议
共计14790字，约需要20分钟完成全文阅读，建议收藏。
“数据和分析的未来”
管理理论家和质量控制专家 w·爱德华兹·戴明 (w. edwards deming) 曾说过——“我们相信上帝；我们相信上帝；我们相信上帝。其他人必须提供数据。”
deming在三十年多年前去世，但从那时起，商界就更加紧密地接受了他的哲学，数据分析和商业逻辑的紧密结合，构成了我们今天耳熟能详的商业分析（business analytics）。
今天，在人工智能技术的加持下，我们解析、分析和解释这些数据的能力甚至可能超出了deming在30年前的预言。
在传统的商业分析中，碎片化的数据需要商业分析师运用强大的分析能力、细致入微的思考和创造性的处理，将其拼凑成完整的图景，从中获得有价值的洞察。
例如传统上分析师需要运用多维数据分析，依靠业务理解和经验对数据指标进行拆解，找出影响因素。他们通过透视销售数据按照不同的维度（如时间、地区、产品类别）进行数据切片，并花费大量时间查看特定产品的销售情况。通过人工自定义查询，如某个地区或时间段的销售额，来检索所需的数据。这种方式使得分析师能够了解过去一年的销售情况和业绩表现，以便做出相应的决策。然而，面对海量的数据和复杂的分析过程，分析师有时会感到有些无从下手。
现在，随着技术的不断演进，一种全新的商业分析方法正崭露头角，它就是 增强分析（augmented analytics，aa）。
这种新兴的分析趋势将传统的商业智能（business intelligence，bi), 人工智能（artificial intelligence，ai）和自然语言处理（natural language processing) 结合在一起，让分析师可以直接和系统平台对话，得出基于企业内外完整部数据库的自动化决策建议。
例如分析师可以直接问：”过去一年哪个地区的销售增长最快？”“上个季度哪一个产品获得了更多利润？” 增强分析会通过智能算法自动分析数据，迅速寻找模式和趋势，并提供答案。
e.g 增强分析通过自动算法分析数据并提供答案
这种增强的商业分析让打开了商业数据分析的“上帝视角”。
举个例子。传统当我们研究矿泉水在快餐店的销量时，我们首先要对可能影响销售量的各种因素，如店铺的地理位置、客流量、价格、促销活动等数据进行汇总然后进行建模分析解数据的分布、趋势和关系。
但是使用增强分析，要求我们搜集相关数据，这可能包括每个快餐店的销售数据（包括每个商品的销售量）、客户行为数据（例如，客户在店内的行走路径和停留时间）以及店内布局数据（例如，每个商品的摆放位置），然后通过自动清洗和整理，使用机器学习算法来分析这些数据。
通过这些分析，分析人员会发现，原来矿泉水的销量和它在快餐店摆放的位置相关。分析人员发现矿泉水在靠近收银台的位置销售得更好，或者在与某些特定商品相邻的位置销售得更好，这在传统的商业分析中是很难发现的“盲点”。
除了零售业，基于增强分析技术生成的机器学习模型正在被越来越多地植入企业商业决策中。
增强的数据分析被 gartner 誉为 “数据和分析的未来”。
note：gartner, inc.，是一家全球 的研究和顾问公司，尤其在信息技术（it）、市场研究和咨询服务方面享有很高的声誉。gartner的研究报告和分析被广泛认为是行业的权威，包括著名的”魔力象限”（magic quadrant）和”炒作周期”（hype cycle）等模型。
麦肯锡的报告《the data-driven enterprise of 2025》预测，到2025年，智能工作流程和人机无缝互动将成为企业的标准配置，大部分员工将依赖数据来优化他们的工作流程以及进行商业决策。
数据正在改变传统的商业逻辑，而这种改变正在推动商业分析人才的需求的增长。
美国劳工统计局的数据显示，从2020年到2030年，商业分析师及类似职位的需求将增长7%（如计算机系统分析师）到25%（如运营研究分析师）。此外，一些与商业分析师职责相似的职位，如管理分析师和运营分析师，也预计将有显著的增长。
美国大学因应市场的需求变化，自2018年起，数据分析、商业分析相关的项目也在持续不断地增长中（如下图）
这些项目的增长反映了数据驱动决策在现代商业环境中的重要性。
今天，我们要探讨的是在美国研究生申请中备受瞩目的一门专业——商业分析（business analytics）。
??目前top50院校有30个左右均设有商业分析硕士学位，我们整理了top50开设商业分析学以及数据分析、分析学等所有院校名单，有需要的同学可以扫描下方二维码领取。
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商业分析专业介绍
商业分析是一门综合性的技术:以商业知识为基础，数理编程为手段;从数据收集、清洗和储存出发，通过精准的数据统计和分析得出更客观的决策建议，进而优化商业运作流程或提高资源利用效率， 从而实现大数据的商业应用。
在成本控制精算化的时代，商业分析已经成为众多商业机构最为重视的核心部门之一。从最经典的啤酒和纸尿裤的故事，到电商平台上的“精品推荐”，无一不是数据分析理念的精彩实践。
数据是客观而苍白的，只有当被正确使用并产生影响力的时候才是有用的。
他们在商业中运用场景是怎样的？下面不妨举个例子。
那么如何提高汽车销量预测的准确度呢？
4s店通过将目标用户在不同社区的浏览以及问答数据进行整合，对用户的试驾数据进行分析，就能够建立模型预测不同类型车辆在未来的销售规模。
能产生影响力的商业分析由两个组成部分：
数据科学 ：技术环节，旨在从数据中心获取观点。
决策科学 ：商业环节，旨在联合利益相关者，将通过数据科学环节获得的观点融入决策过程，并将它们转化为行动。
商业分析不仅涉及炫酷复杂的模型，也涉及使用软技能、了解业务并呈现有益的见解在商业环境中，从而驱动商业影响（也就是上述的决策科学）。否则它不能被称为商业分析，只能说是数据分析或者统计。
美国大学针对“数据科学”和“决策科学”这两个核心组成部分，设立了商业分析研究生项目，目的就是培养商业领域中的数据专家。
例如，常年稳居商业分析硕士项目第一的，mit mban项目(master of business analytics）在其项目培养目标中写道： “mit sloan
master of business analytics program prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges. ” （mit商业分析硕士项目让我们的学生能在未来的职场中应用和管理数据去解决至关重要的商业挑战。）
??在写这篇文章之前，我曾和我们的专业导师梁小姐沟通过关于商业分析的学习以及就业相关的问题，她毕业于哥伦比亚大学商业分析硕士项目，具有滴滴出行等互联网企业数据分析经验以及ibm中国等咨询公司的咨询经验，如果你想提升对商业分析课程和就业的全面认知，你可以通过以下链接领域采访文字稿。
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商业分析的课程设置
商业分析硕士专业项目名称常见的包括 master of business analytics (商业分析）、ms in business analytics (商业分析）、ms in applied analytics (应用分析）、master of business intelligence & analytics （商业情报与商业分析） 或 master of science in analytics （分析） ，虽然不同的学校开设的商业分析专业课程不同， 但有一定的相似性（如下图）
我们可以看出，研究生相对于本科会较深入学习 数学、统计、数据挖掘、编程等知识。当然，根据每个学校的特点，有些学校侧重于理工科一些， 另一 些学校侧重于商业运用一些，课程设置的比重会有一定的差异。
商业分析的两个分类：商业向与技术向解析
商业分析专业分支一般分两类，一类是 偏商业（business）的，一类是 偏技术（technology）的。
偏商业的商业分析更加致力于用商业的眼光分析大数据并且运用于解决复杂的商务决策中，思考和分析的高度比偏技术方面的商业分析高，这种商业分析专业一般开设在 商学院下，对学生的本科专业背景几乎没有什么要求。
例如：例如杜克大学商业分析硕士（mqm: business analytics ）录取者的本科专业统计，商科将近一半，其他工科、经济学、文科等均有录取。
来源：杜克大学官网
而偏技术的商业分析更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。偏技术的商业分析一般开在工程学院和继续教育学院。申请这种类型的商业分析专业需要申请者有比较好的 量化背景，招生办比较喜欢申请者的本科专业为 统计学、数学、计算机科学、物理学、工程学等。
例如：由mit斯隆商学院开设的master of business analytics（商业分析硕士）项目，其录取的学生商科极少（仅占总录取人数的2%），大部分以数学、科学、工程、经济学和计算机科学等强调数学和量化背景的专业为主。
来源：mit官网
?具体的偏商业方向分支有:
customer analytics 客户分析、healthcare analytics 医疗保健分析、supply chain analytics 供应链分析、financial technology analytics 金融科技分析和 marketing analytics 市场营销分析。
?偏技术方向分支有：
analytics on the cloud 云分析、algorithms and data analysis 算法和数据分析、systems analysis and design 系统分析和设计和 machine learning 机器学习 等等。
在美国大学的商业分析项目中，我们可以看到一个明显的趋势： 课程内容正在逐渐向量化转变，对机器学习和分析能力的重视程度也在不断提升。
以卡内基梅隆大学（cmu）和加州大学洛杉矶分校（ucla）的硕士专业课程为例，它们自开设以来就强调学习数据分析工具和编程语言，如r、python和sql。尤其是ucla，其课程在第一个学期就将大部分重心放在提升学生这方面能力上（如下图）。
约翰霍普金斯大学（jhu）的商业分析项目在2020年至2023年期间的课程设置也经历了显著的变化。在2020年，jhu的ba项目注重培养商业分析的业务思维，对量化编程技能的要求并不高（如下图）。
2020年核心课程
然而，根据2023年最新的官方课程规划，我们可以清晰地看出该项目对机器学习和分析能力的重视程度已经显著提升。原本作为选修课程的“大数据机器学习”现已成为必修的核心课程，而原本的“信息系统”课程已被改为python编程课程。此外，还增加了“深度学习”的课程内容。
2023年核心课程
在数据驱动更加深入嵌入商业决策的未来，此类分支在整个商业分析当中的比重将会越来越高。
商业分析、数据科学和数据分析的区别
商业分析 buesiness analytics（简称ba）
数据科学 data science (简称ds）
数据分析 data analytics (简称da）
这三个专业常被学生用来比较，很多学生弄不清楚他们的区别，也不知道到底哪个专业会更为适合他们，那么这三个专业有何区别呢？
商业分析（ba）和数据分析（da） 是由统计学（statistics） 下的应用统计学（applied statistics） 分支发展进化而来。而数据科学（ds） 的原型是计算机科学（computer science）。从学科领域来说，区别还是挺大的。但大家只要了解到他们的原型，就会很好的理解每个专业的侧重点的不同。
数据分析（da）
理论基础是统计学，也包含了数据挖掘（data mining） 和 回归模型（regression model） 的运用。典型的数据分析研究生项目大致上离不开数据挖掘、定量分析法、预测分析、预测模型以及数据可视化。
?数据分析对能力的要求包括：
良好的数学和统计基础
计算机和编程技术
数据库技术
商业决策管理
数据分析的主要工作内容是从大量复杂零散的数据中， 分析出资讯、趋势，进而作出或者 助管理层作出最有利的经营决策。总体来说，数据分析项目专注在培养申请者的 量化能力（quantitative skill）， 统计能力（statistics）和 数据挖掘能力（data mining）。
例如：利用不同的数据库整理出所需要数据，用 统计学建模技术（statistical modeling techniques）,概率矩阵（ probability matrixes）分析数据。
另外， 沟通能力在数据分析项目里面也非常重要。课程也会设置这方面的要求。因为在工作中，呈现数据给非理工对象并 助做决策也是一项很重要的工作。在目前的就业市场，科技，金融，保险，咨询等行业大量需求 数据分析毕业的人才。福布斯（forbes） 预测，未来2年数据分析和数据科学的需求将会上涨28%。
!
如果你想投入到科技行业，但又没有计算机科学的背景， 数据分析的研究生项目将是你的到科技行业的不错途径。
商业分析（ba）
随着大数据时代的来临，商业社会对数据分析的需求越来越大，商业分析专业逐渐独立于应用统计学。商业分析专业大多是在商学院或者继续教育学院（professional school) 下。在一个偏商科的项目中里，学生也能学到数据挖掘, 预测建模和分析编程等课程， 只不过课程比重相对数据分析和数据科学相对较少
?商业分析更多地会侧重于：
风险评估和缓解
绩效报告
效率最优
供应链管理
市场营销和决策
因为是商科比重较重，分析互联网用户行为，经济学，会计等都会涉及到。总的来说，你可以认为 商业分析相较没有那么的“理工”。
数据科学（ds）
数据科学是以计算机科学的课程为基础分化而来。与商业分析不同，其理论基础包括工程学、计算机工程和计算机科学。数据科学涉及到的专业知识还包含了机械学习、云计算、最优化（optimization） 等。数据科学相对来说对 编程能力的要求是比较高的。
举例来说，商业分析和数据分析很多时候是拿现有的工具和程序去应用，但是如果遇到一些相对很复杂的数据问题，需要开发程序，建模的话，那就是需要数据科学人员去写出来和调模型。
?数据科学的课程注重于：
机械学习和人工智能
云计算
回归分析和时间序列分析
软件工程
??对于数据科学感兴趣的同学可以点击《申研百科-数据科学篇》了解更多讯息： 数据科学研究生申请完整指南，收藏！
当然他们也有相似之处。
他们三者所包含的课程大致包括：统计学（statistics） 、计算机科学（ computer science） 以及商业（business）。构成的成分相同就是他们最大的共同点，只不过不同的是，三者各项的占比不一样。
数据分析=60% statistics +30% computer science +10% business
适合文科/商科/理科/工科背景的申请人申请
商业分析=50% statistics +20% computer science +30% business
适合文科/商科/理科/工科背景的申请人申请
数据科学=30% statistics +50% computer science +20% application
适合理工/工科背景的申请人申请
如果按照对学生量化能力的要求来排序的话，是 数据分析＞数据科学＞商业分析，如果是按照编程能力排序，是 数据科学＞数据分析＞商业分析。
除上面三个专业，我们可能还听说过分析学（master of science in analytics）， 事实上分析学和数据分析从课程构成来讲几乎可以视为同一个专业，也是从统计学分化而来的，对学生量化能力的要求算是几个专业中最高的，适合本科为数学、统计学等专业的同学申请。
你适合申请商业分析吗
哪些专业背景适合申请商业分析？
商业分析专业开设在商学院下居多，部分开设在工程(如西北大学)或信息学院下(如卡内基美隆大学)，还有少部分是多个学院合作办学(如哥伦比亚大学，由商学院和工程学院合办)。
针对于商学院下开设的商业分析项目， 一般不限专业背景，接受跨专业申请; 主要更为看重项目教授的内容跟申请人的职业发展需求是否匹配。非商学院下开设的偏技术的商业分析项目，对申请人背景有一定要求，比较 看重申请人是否具有较强的数学/统计/计算机背景。
从大部分学校就读学生的统计数据及招生要求来看，商业分析专业对于招收学生的专业有一定倾向，比较倾向于招收数学、经济、计算机、物理、工程相关、部分商科专业、 人文、社科类的学生，尤其青睐数学、经济专业背景的学生。
you must have earned, or expect to earn, a bachelor’s degree in science, technology, engineering, mathematics, business, economics, or an equivalent quantitative major by the start of the program. (杜克大学官网）
商业分析的基本能力要求
hilgers et al. (2015) 建议美国大学大数据教育主要培养三类人才：数据科学家、数据分析师和数据探索者。那么这三类人才具体有哪些专长和技能呢？
数据科学家，数据分析师和数据探索者不同之处就在于在数理技能，计算机技能和商科技能优势不同。美国大学商学院开设的商业分析专业， 主要培养数据分析师和数据探索者。相对而言， 其它理工科学院主要培养数据科学家。
有关这三类人才对三类学科的技能要求如下：
数理技能
需要具备基础的 数学、统计学知识和 模型测试以及评估方法，掌握 数据可视化技术。（如下图）
计算机技能
商业分析相对于数据科学，对计算机编程、数据挖掘方面的要求来说没有那么高，但是需要找到 相关数据来源，能从事 商业数据的基本分析。（如下图）
商科技能
商业分析专家又被称为“ 数据大拿型的管理者” (data-savvy manager)” (manyika et al. 2011)。他们主要从事商业管理，能够对数据进行商业分析，把获得的新知识新发现用于商业决策上， 助管理者提高决策效率和科学性， 助企业赢得市场竞争优势。
对商业分析专家来说，他们不需要很深的数理基础和背景，但是他们需要能够从 商业运行中发现问题、提出问题，与数据科学家和数据专家一起，拟定商业数据的收集和分析方案。
因此商业分析人才需要掌握商科各学科的基础知识，例 如营销学、战略学、用户研究等，如是金融或金融科技领域还需要掌握 金融学学科知识，以及涉及企业管理的 财务管理、组织管理、人力资源等等，根据商业分析不同的分支各有侧重。（如下图）
职场能力要求
和所有的就业导向型的研究生项目一样，招生官绝不会单纯以招生办的角度，还会以企业招聘者的角度来审视申请者，因为他们要确保项目的学生能在未来职场环境中取得成功。
那么商业分析项目学生未来主要会在哪些行业从事什么职位，而这些职位又需要具备哪些能力、掌握什么技术能最大限度地保证成功呢？
我们不妨来看一下华盛顿大学圣路易斯分校weston职业中心最新发布的商业分析专业的就业报告：
从上图我们可以看出，华盛顿圣路易斯的商业分析毕业主要分布于客户分析，融科技分析，供应链分析，会计分析，医疗分析以及人才分析等6类分析领域（当然这和其研究生项目的分支设置相关）。
虽然每个领域所涉及的能力要求各有不同，但任有一定的共性，例如 沟通能力，批判性思维，数据分析能力，创新能力，团队协作能力，问题解决能力,无论毕业生在何种行业（教育、金融、科技、物流、快销、零售）何种岗位（数据分析师、会计师、物流分析师、风险分析师、商业分析师、人力资源分析师）想取得成功，都十分重要。
也许你在准备申请的过程中发现，自己某些方面尚有不足。请不用担心，没有人能完美契合这些标准， 但你仍能有策略地展现自己某方面的优势和潜力（如果你有这方面的疑问，可以与alpha专业的咨询顾问联系，我们将竭尽全力地 助你制定申请策略）并在研究生就读中有意识地提高，成功将会属于有准备的你。
商业分析的就业行业和岗位
大部分的商业分析硕士项目都属于stem （stem是科学science，技术technology，工程engineering，数学mathematics四门学科英文首字母的缩写），修读完项目拿到学位的毕业生可以申请最多为期 36 个月的opt（optional practical training，美国移民局授予f-1学生的校外工作许可）。
相比于其他只能申请为期1年opt的普通商科专业来说，在找工作或者继续申请h1b这方面这无疑是一个巨大的优势。
商业分析专业毕业生的就业前景广阔，在有数据的地方就需要数据分析，特别在当前的商业环境。布兰迪斯大学大学商业分析项目master of science in business analytics (msba)的项目总监曾说他们的硕士项目主指向数据密集型行业，包括咨询、电子商务、金融、市场营销和房地产。（如下图所示）
事实上，商业分析的人才遍布it、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、 零售等各大行业。
具体的行业分布比例，我们可以看看哥伦比亚大学商业分析专业官方提供的其毕业生的就业数据统计信息（当然这个和每个项目的课程设置以及培养目标相关，需要具体分析，不过也可以看出毕业生在传统和新兴领域的分布十分广泛）：
金融服务行业(41%)
科技/电信/互联网行业(13%)
消费品和服务行业(13%)
其他（包括酒店业、体育、教育行业等13%)
医疗行业(10%)
专业服务和咨询行业 (10%)
商业分析专业的毕业生，在不同的行业或许有不同的名称:市场调查员、数据分析师、咨询师、统计分析师、数据挖掘师等。 他们是既能深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。具体的就职岗位和公司，我们可以看一下杜克大学 2020 年毕业的学生就业报告（如下图）
杜克大学的商业分析包括四个分支，金融（finance）、法医（forensies）、市场营销（marketing）、战略（strategy）,他们商业分析毕业生岗位和雇主包括：
? 金融分支毕业生主要就职的岗位
(高级)业务/金融分析师、信用风险助理、网络安全数据顾问、数据科学家、数据/投资分析师，决策分析助理、股票研究协理、投资方案分析师、投资组合专家、量化分析专家、tableau 可视化工程师等。
知名雇主包括：亚马逊，字节跳动，摩根斯坦利，中国银行，彭博社，宝洁等知名企业。
? 法医分支毕业生主要就职的岗位
分析顾问、数据分析师、电子商务运营分析师、绩效分析师、收入和定价分析师、销售分析专家。
知名雇主包括：毕马威，网易游戏，宝洁公司，普华永道，瑞凯公司，施耐德电气，德勤，安永，中国石化，保诚金融公司等
? 市场营销分支毕业生主要就职岗位
（高级）数据分析师/科学家、数据分析师–统计建模、数据工程师、决策分析助理数字营销分析师、增长分析师、产品分析师、产品运营专员、项目经理、收入分析师、高级需求计划分析师。
知名雇主包括：麦肯锡，字节跳动，亚马逊，雀巢，京东，腾讯，联想等
? 战略分支毕业生主要就职岗位
助理咨询师、（高级）业务/数据分析师、数据科学家、决策分析助理、fp&a 分析师、投资分析师，人员分析 洞察分析师、产品分析师、定量分析专家、房地产分析师、高级增长型营销助理等。
知名雇主包括：腾讯，字节跳动，麦肯锡，德勤，红杉集团，远程医疗等
商业分析的薪资待遇
我们再来看看学校职业发展中心统计的商业分析专业毕业生薪资水平：
1）columbia university
哥伦比亚大学
平均薪资
中位数
薪资区间
平均奖金
2）duke university
杜克大学
从上面的数据可以看出，商业分析专业的毕业生的薪酬还是很可观的，基本维持在 10万美金的中位数水平，特别是杜克还包含了毕业生在中国大陆的薪酬数据：
年薪（底薪+奖金） 中位数在23.6万人民币左右，有 50%-75%的毕业生在23.6.2万-35.2万的年薪水平。一定程度也反映了商业分析专业毕业生在大数据时代能够创造的价值，也解释了为什么商业分析专业成为目前商科中最炙手可热的专业。
自我评估：你适合申请商业分析吗?
总而言之，商业分析是一个以就业为导向的项目，而且 不同项目对学生数理能力的要求要求存在一定差异，所以在进行项目选择的时候一定要根据自己的实际情况去选择适合的研究生项目。
相比其他数据分析、分析学、数据科学、统计学等和数据相关的专业 对商科的学生是较为友好的，只需要修过基础的数学和统计学课程，便可达到申请的学术门槛，适合那些纯商科想转偏技术的专业的同学跨专业申请。
我们试着总结一下，如果：
（a）如果你修过基础的统计学、数学课程；
（b）具有一定编程经验（可以修过相关课程或者实习经验）
（c）对数据的敏感性，能将数据与具体的商业场景、商业决策相结合；
（d）有能力把想法与其他人去交流 (不是用数学的语言介绍，而是用商业的语言给别人进行交流沟通)
成功的商业分析专家并不是统计学家或数据科学家（尽管统计家能成为伟大的分析专家）， 而是那些能够专业而恰当地与向他们求助的商业伙伴相处的人，确保当宝贵的数据结论被挖掘出来后，对口业务已经准备好采取行动，并将这些数据结论及时作用于商业影响。
商业分析硕士项目推荐
根据 zhao & zhao (2016) 的研究结果，在他们收录的215个有 aacsb ( 国际商管学院促进协会) 认证的美国学校中，有 40 所大学开设了商业分析本科专业，19 所大学开设了 mba 商业分析方向，47 所大学开设了商业分析硕士专业，7 所大学开设了商业分析博士专业，35 所大学开设了研究生级别的商业分析职业证书专业。
下面alpha整理了部分典型的商业分析专士项目推荐给大家，以供同学们参考：
1、麻省理工学院
商业分析硕士
项目时长：一年
项目特点：排名第一，录取难度大
2018 年 qs ranking（qs world university rankings;简称 qs rankings),是由教育组织quacquarelli symonds(qs)所发表的年度世界大学排名）首次就商业分析专业单独进行院校排名，mit 的商业分析硕士项目虽然只成立了短短两年，但还是 以绝对优势称霸榜首。
该项目包含 capstone project(顶点课程），必修课程，专业研讨会以及选修课程。核心课程以数据分析和 r 语言软件的运用为基础，培养学生数据处理和分析能力。选修课程提供电子商务、金融、管理经济学、市场、运营管理和运筹研究多个方向选择。该项目 欢迎工科背景的学生， 助他们建立商业意识（business sense），增强沟通交流能力。完整的课程体系，名校的资源都使得该项目的竞争激烈，如果你的各项数据够“硬”，想要冲击名校，mit的商业分析硕士项目，能够配得上你的“野心”。
从以往的录取记录来看，2019年商业分析硕士项目录取60人，其中国际学生占比70%，录取人数来自23个国家，中国人的录取比例不超过 20%，平均本科gpa3.9，gre数学168，无论是gpa还是标准化考试成绩所有竞争者几乎是满分的分数，录取人数平均有一年以上的工作经验。
??由于篇幅有限，mit以及下述项目所有不同分支方向的课程设置、录取要求、文书和面试题目，有需要的同学可以通过下方自行领取。
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2、哥伦比亚大学
商业分析硕士
项目时长：1 年半
项目特点：名校，背靠华尔街，top 工程院校和商学院交叉项目，capstone 项目
哥大商业分析硕士项目，相对还是比较新的（2018年新成立的项目），虽然新但是已经成为 哥大的王牌专业之一，就业率是 100%，是商业分析录取难度仅次于mit的商业分析硕士项目。 由哥伦比亚大学商学院和工程学院共同开设，是一个跨学院，交叉性较强的项目。
哥伦比亚大学的商业分析项目时间长度为一年到一年半，学生可以自己选择在次年夏季或者秋季的学期结束后毕业（绝大部分学生会选择在fall结束后的次年12月毕业）。有四个分支方向可供选择：金融分析与金融科技 、市场营销分析、医疗保健分析、分析算法和方法。
项目总共需要修满36学分，相当于12门3学分的课程，其中至少18学分需要来自工程学院，12-18分（4-6门）来自商学院，剩余的学分可以在自由选课。学院也降低了要求，允许在提交申请的情况下修3门商学院的课即可，增加了选课的自由度。
项目的还有一大亮点：它的 capstone project（国内翻译成顶点课程），即与商学院mba学生一起完成一个企业内部的项目——也可以看作为一个校内兼职（part time ）实习项目，提供给学生了解真实商业环境中的学科运用机会。
3、杜克大学
商业分析硕士
项目时长：10个月
项目特点：时长短，富卡商学院(fuqua)，课程选择多样，capstone 项目
杜克大学的商业分析项目2017年秋季第一次招生，项目时长10个月，总共分为5个小学期，需要修完19门课和1个capstone project(顶点课程）。每个小学期3-4门课，在6周内完成，节奏非常紧凑，学业的压力还是非常大的。
该项目设置划分很明确，第一个学期学习一些基础课程后，从第二个学期开始有四个方向可供选择：金融（finance）、市场营销（marketing）、策略（strategy）、取证（forensics）。所有方向都有自己特定的必修课和选修课，每个方向有4门必修课和4门选修课（杜克大学的选修课非常多，多达18个，学生可以充分根据自己兴趣偏好和需求进行选择，但选修课部分只能从其他方向里面选择）。最后一个学期需要完成一个capstone project(顶点课程），和哥大类似，也是企业内部的项目，可以了解实际的技能运用场景。
当10个月正式课程结束以后，该项目可以选一个为期数月的certificate of research（增加一个学期），这将会给是给学生更多的时间和机会去找暑期实习。
4、华盛顿大学圣路易斯分校
商业分析硕士
项目时长：一年半
项目特点：奥林商学院(olin)，适合无tech基础跨专业，录取难度相对不高
华盛顿大学圣路易斯分校的商业分析(master of business analytics, msba)项目开设在olin business school下，项目时长一年半，学生需要在3个学期内完成39个学分——包括核心分析课程（18学分）以及6个分支方向（21学分）的学习。
圣路易斯华盛顿大学商业分析理学硕士原只有客户分析这个方向，后来新增了医疗分析、供应链分析、金融科技分析、会计分析、人才分析等一共6个分支。项目要求学生在七月底提前过去修读基础课程，包括统计学和spss以及算法课程。
核心课程包括市场调查、定量决策、数据库行销、品牌管理数据分析、定价策略、数据挖掘、机器学习概论。从核心课程来看，该项目更倾向于将数据分析应用于市场营销领域上， 对计算机以及数学的背景要求较同档次项目相对低一些。（对申请者的背景要求也只需要申请者修过微积分i&ii 以及统计学的课程，有相关的实习经历)。
如果你本科是商科专业，没有工科、技术基础，据往年就读同学的分享，华盛顿圣路易斯项目的tech课程设置很扎实和全面，并且也可跨学院修工程学院的课程，对于 工科零基础的小白还是十分友好的。
5、南加州大学
商业分析硕士
项目时长：一年半
项目特点：地理位置优越，职业服务，项目成熟
南加州大学的商业分析项目成立于2014年，曾经是全美排名第一的商业分析硕士项目，在2018qs全球商业分析硕士排名中位列全球第3，对比加州地区的其他商业分析项目可谓是 元老级地位。
且南加州大学位于洛杉矶市市中心，该项目与学院 mba 享用同样的就业服务，还有针对项目的专门的就业指导和规划，属于stem范畴。
怡人的气候，众多的公司和就业机会，项目完善的就业服务，使此项目备受青睐。共计需要完成33学分，项目共计3-4个学期，其中核心课程19.5学分，选修课13.5学分，选修课程比例较大，方便学生按照自己的方向进行研读。
该项目是一个融合了商业分析和数据科学技能和知识的综合性课程，强调课堂上的项目学习，鼓励学生通过积极探索真实世界的商业挑战和问题来获得更深入的商业分析知识。专业涵盖了一系列业务领域，包括财务、运营、营销、管理、供应链和人力资源等。
商业分析申请案例分享
从上面列出的 6 个商业分析的案例可以看出：
（a） 该专业对于申请者的背景没有硬性的要求，文科、商科和理科学术背景都可以。但毋庸置疑专业越偏量化，与分析专业联系越紧密的专业，在申请商业分析这个专业是有一定的优势的;
（b）约翰霍普金斯大学的商业分析与风险管理专业在top10项目的录取难度相对适中（只是相对），而且对条件出色的学生不吝啬给奖学金；
（c）商业分析虽然是商科专业考 gmat 或 gre 都可以，但由于它自身有量化专业属性，考 gre 对申请更有利， gre320+（其中q 167+）是比较有竞争力的分数；
（d）商业分析专业申请的竞争激烈，能录取到 us news 综合排名前30的学校的绝大部分申请者 gpa 在 3.7+的水平。
商业分析申请建议
客观评价标准：可量化的硬性条件
关于本科背景和先修课
成绩是反映你学术能力的一个具体指标，它们是对你未来研究生院课程中可能表现的预期。
大多数商业分析硕士项目不会在对申请者背景有强制的要求，特别是偏商业的商业分析项目，只需要修过最基础的数学、统计课程（例如微积分、 统计学等），若是偏tech的项目，根据我们的经验如果你具备数学、经济学、统计学以及计算机背景会对你的申请有一定的 助，本科建议课程以及技能如下：
量化课程: calculus i and ii（微积分）, linear algebra（线性代数）, statistics （统计学）, probability （概率论）
编程语言： sql, python或r
对于尚未毕业的申请者，还有充裕时间做课程的评估和规划，并做出相应的选课调整以保证具备足够的竞争力，若对此有任何疑问可以咨询alpha老师。
gpa，g/t成绩
?gpa
成绩是反应你学术能力的一个具体指标，体现了对你研究生院课程中可能表现的预期。
一般来说，美国大学商业分析专业的申请，gpa3.0 是一条底线，但这只是一个基准点，随着这几年商业分析专业的持续走热，招生办的录取标准也是水涨船高。如果想要申请 top50 院校的商业分析硕士项目，gpa 至少要达到 3.5 及以上，如果是top30顶级的商业分析项目最好能保持 3.7以上。
?gre
虽说在申请商业分析硕士时，gre和gmat成绩都可以作为标准化考试成绩递交，但 商业分析专业的申请对gre成绩更青睐，因为gre中的 q （quantitative）部分成绩更能体现申请者的量化能力高低。
根据往年的录取案例，对于申请来讲，想录取 us news 综合排名好一些的学校，建议 gre 至少要考到 325 以上（数学部分167以上）。
alpha建议：大三上学期开始背单词，背单词预留2-5个月出来。一次考试准备的周期最好是2-3个月；建议在申请前的四个月，也就是大三下学期进行准备，这样可以考两次，第一次考不出成绩的，基本都会在第二次考到比较满意的成绩。
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无论如何，请记住，研究生申请是 “综合性”的考量。因此，如果你对自己的分数不太满意，不要过于焦虑，你的gpa可能会补偿gre成绩劣势，你可以努力提高自己在其他方面的资质，尽可能多维度的提高。
非客观评价标准：申请软背景实力如何提高？
如果你在前面所述的客观标准中缺少一两项，你可以通过在这些非客观标准上展示自己的优势来提高你的竞争优势。
实习经验
在非客观评价标准中，对于商科类专业来讲， 最重要的就是实习了。
每个就业导向的研究生项目都有其评估的指标，其中一个重要指标就是 就业率。所以有相关实习、工作的经验的学生会非常有优势， 因为对比一个没有任何经验的学生，有实习、工作经验的学生对专业的理解力和职业的发展方向更加清晰（如果你有这样的经验，请务必呈现在你的申请、文书、推荐信和面试中），并且在毕业后也会更容易找到工作。
与商业分析硕士申请比较对口的实习有：尼尔森的数据分析实习、腾讯的数据分析和商业分析、字节跳动的数据分析和商业分析、普华永道的数据分析等。
找不到上述高大上的实习也没有关系，只要是相关的实习内容即便不是知名公司或企业也是可以增加申请的软实力，提高申请商业分析专业成功的概率。
当你找到一份实习或者工作，请 尽量从你的工作经历中获得尽可能多的价值，无论它们是什么。与你的主管建立良好的关系，向他们展示你的能力，并赢得他们的尊重，这些人可以成为你的宝贵资源，并可能通过推荐信影响你的申请。
最后要提醒大家的是。即使是 最有价值的经验也不能完全弥补低gpa，尤其是在学校的最后两年。如果你想在在校期间积累经验，请注意不要因为工作影响了学习，顾此失彼！
课外活动
课外活动是指那些与你的学术、工作经验没有直接关系，主要是参加俱乐部、机构组织的课余活动、或各种大赛。虽然这些活动在申请本科时可能很重要， 但在研究生录取中的影响力要小得多。
例如往年录取了学生的背景信息来看比较好的活动有，参加商业案例分析大赛、建模和编程大赛，例如普华永道案例分析大赛、全美数学建模大赛等。
当然还有一点需要强调，无论是参与哪种类型的课外活动， 在活动中担任领导角色，也对申请有利。
面试表现
大多数的商业分析项目都有面试要求，如果你被要求参加面试，那么你有可能是最后一批被认真考虑录取的申请人之一。正因为如此，你的面试表现将是非常重要的。面试在商业分析专业的申请中很重要，某种程度上给了一些硬件条件不是特别有竞争力的学生逆袭的机会。
那么如何把握好这个机会呢？我们认为最重要的是需要做到以下四点：
(a) 了解面试的方式和面试的流程
虽然面试的专业一样 ，都是商业分析专业，但是学校和学校之间面试的方式不尽相同。比如有的学校是 虚拟面试（virtual interview)或者 视频面试（video interview) 给申请人回答某个问题的时间是60秒，而有的学校则是90秒，首先 需要被试者要明确面试的类似细节，然后在规定的时间内完成答案的输出。
有的学校则会安排面试官和申请者进行面对面的（线上或线下的）面试，这种面试就要注重与面试官的互动，根据我们的经验，如果能让招生官和你“聊嗨了”，那么通过的可能性是很高的。
(b) 提前搜集和了解学校面试的问题
知彼知己，百战不殆。提前知道面试官可能要问的问题，才能更充分更好地组织答案，做到有的放矢。在 搜集问题时注意准备最新的面试问题，几年前的问题库没有多少参考价值，而且浪费时间。
(c) 严格按照面试流程模拟练习
在知晓面试流程和面试题目后，要模拟相应的场景进行面试。严格控制回答问题的时间，说不完也要及时打住。进入到下一个问题的回答。只有在这种模拟下，才能锻炼出申请者的临场应变能力、时间管理能力和语言组织能力。在真正面试时能够不慌不乱。
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当然面试辅导和模拟面试也是alpha服务的重要一环，如果您选择我们为您提供申请服务，我们会指导你如何进行准备。
(d) 正式面试时保持一颗平常心
面试最忌讳紧张，一紧张容易大脑空白，容易说话磕绊。保持一颗平常心，平稳地执行面试三步曲：1、听懂问题 2、快速思考，组织答案 3、在有限的时间内流畅地输出答案。
预选面试在几个方面与工作面试并无二致。工作面试的主要目的之一是评估申请者是否适合该组织。预选面试也是如此。面试官最感兴趣的是评估 你是否适合你所申请的项目。
那么，你可以做的最重要的事情可能是彻底了解这个项目（例如，熟悉它的培训模式、专业领域和理念；对教职员工和他们特别感兴趣的领域有一定的了解），展现你对项目的热忱和契合度。
面试中招生官有可能会评估其他个人特征（例如，人际交往能力、语言表达能力、信心、个性风格、修养）。特定的招生官或者教授也可能会着眼于ta是否会对在他们特定的研究领域工作感兴趣，以此来评估候选人。
最后，也许我们能给你的关于面试的最好建议是，如果你被邀请， 一定要去!拒绝面试会被认为是非常消极的，可以被解释为缺乏兴趣，与那些在面试中留下良好印象的人相比，不参加面试的人可能会处于不利地位。
写在最后
大数据和数据分析技术在商业领域的运用和普及不仅加速了行业革命，还深刻地改变了我们的生活。搭上了数据爆炸的便车，商业分析将在当代和未来持续地影响商业决策的方式和竞争手段。
由于篇幅有限，可能有些细节未能悉数道来，你可以咨询我们的专家老师，或者看看你的问题是否有覆盖在下述常见问题库中。
【下面是部分问题预览】
1. 文科生申请商业分析硕士项目，需要先修课吗？修读哪些课程对申请有 助？
2. 如果我的数学还可以，编程方面没有学习过，可以申请商业分析专业硕士吗？
3. 商业分析专业对于python，r，sql的要求大概是什么程度？正常的实习的要求又是什么？
4. 如果最后不考gre或gmat，商业分析专业有什么学校可以申请？
5. 本科是统计学专业，研究生申请商业分析还是数据分析更合适？
6. 商业分析/数据分析：本科心理学，想跨专业申请商业分析或数据分析，应该怎么规划？
7. 申请商业分析硕士要掌握的具体技能是不是sql+r/python就可以了？
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今天关于商业分析的分享就到这里，我们下一期再见。
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今日作者/ vivi
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正文引用来源
1.顾祎,屠彦彬.美国大学商业分析学科专业建设现状和借鉴[j].教育现代化,2020,7(17):129-134.
2.普尼特·夏尔马,皮扬卡·贾殷.数字决策力:从商业分析中挖掘利润[m].机械工业出版社,2018.6：27-50
3.graduate degree programs in analytics and data science[eb/ol].https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184, 2020-06
4.部分数据来自各学校官方网站及职业中心发布的专业发展报告
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