商业分析是什么？、商业分析的课程设置情况是怎样的呢？、麻省理工学院、西北大学、乔治亚理工学院、卡内基梅陇大学
商业分析是什么？不同于之前的Business Analysis, Business Analytics属于新兴学科，虽然翻译上都叫商业分析，但内容却差很多，所以特意用英文区分开来。这个行业的核心就是数据分析，而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的洞察力。
BA属于交叉学科，其中包括数学（统计）、计算机和商学（经济学，市场营销，博弈论等等），其中统计占据首要地位，主要是回归模型，其次是计算机（包括机器学习、模式识别、图像处理等一类领域），计算机需要基于一些应用层面的需求，提出新颖的思路和模型，而比重最小的是商学，涉及到的是一些理论基础上的思路比如博弈论。
那么商业分析的课程设置情况是怎样的呢？大家可以先从下图一窥究竟，从图中可知，BA的课程设置是从三个阶段逐渐递进的。第一阶段就是分析过去数据的pattern以及现在的趋势；第二阶段就是预测性分析，主要分析基于数据来预测未来可能会发生的事情，也就是通过编程的方式进行模拟；第三阶段就是规范性分析，主要是为了通过前面两个阶段的分析来获得最优解，涉及到数学层面的知识，进行优化和建模，以便于找出最合适的解决方案。
目前美国开设Business Analytics的学校并不多，但是从2016年起也有很多学校增加项目开设，按照申请难易度区分的话，第一阶梯的学校如下：
MIT麻省理工学院-Business Analytics
Northwestern University 西北大学-Analytics
GaTech Institute乔治亚理工学院- Analytics
Carnegie Mellon University卡内基梅陇大学- MSIM-BIDA track
UT Austin德州大学奥斯汀分校- Business Analytics
Wake Forest University维克森林大学- Business Analytics
North Carolina State University北卡州立大学- Analytics
University of San Francisco旧金山大学- Analytics
University of Southern California南加州大学- BusinessAnalytics
举例麻省理工学院的课程设置来看，主要课程有：
Introduction to R 计算机语言R语言
Optimization Methods 优化方法
Introduction Applied Probability 概率论
Data mining: Finding the Data and Models that Create Value 数据挖掘
Visualization & Linear Optimization 可视化及线性优化
From Analytics to Action 运用分析解决实际问题：商业组织和领导理论
Preparation for Analytics Project Course 项目分析
Optimization 优化分析
Handling Big Data 大数据处理
咱们再看看University of Texas-Austin的课程设置，它的核心课程有：
Decision Analysis决策分析
Text Analysis 场景分析
Financial Management金融管理
Introduction to Database Management数据库管理
Advanced Predictive Modeling高级预测建模
Stochastic Control&Optimization随机控制和优化
Learning Structures & Time Series学习结构和时间序列
总结起来商业分析就是以Programming和Statistics为基础，让学生能够学习并且接触数据分析的全过程并且学习在不同的商业背景分类下的应用数据分析的能力。因此商业分析的课程难度对于商科背景的同学们来说会相对更高一些，但是优势在于学习技术方面的课程之后，更加有利于同学们在美国获得一份工作。
从2017fall的录取总结来看，建议同学们在申请第一梯队的学校硬件条件需要达到T105+，GMAT725+/GRE320+。其中各个学校还有一些招生偏好，西北大学，乔治亚理工学院，卡内基梅陇大学的的录取非常倾向于完全地理工科背景的学生，相比较而言，南加州大学并没有如此的背景控，因为该校大量的选修课程设置可以有利的调节方向和难度，在招生上面更加看重学生材料中所体现出来的学习能力。
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