申请商业分析专业需要具备什么条件？

首先

我们需要提高自己的专业能力，要知道商业分析需要运用到哪些东西，然后你可以根据这些进行选择自己在哪方面进行提高，通过高效的实习来增加自己在竞争者中的砝码。

我们常说的商业分析即传统商业分析会用到的首先是运营，再到对数据的分析，但核心是以定性分析为主，辅以商业分析工具/模型来提供商业咨询与决策的依据。近10年来出现的商业分析类职业（后称量化商业分析）其实是数据分析下的细分（商业应用分析），它以定量分析为核心，工作内容中占大头的是数学建模、统计分析、数据挖掘、编程和量化分析工具的应用，商业的定性分析只占小部分。

其次

职业定位。你未来想从事什么职位呢，三到五年的职业规划是什么呢?从你未来的具体职位规划倒推回来，你硕士阶段需要学习哪些课程，你本科期间需要做哪些实习去了解你未来的职位，去给你的未来职位做一个判断的基础。往往美国前三十学校面试中会有很多同学回答不出面试官的问题，而本质就是首先不了解商业分析是做什么的，然后没有一个倒推的职位定位。不清楚自己的实习到底是为了做什么，对整个公司的未来商业布局有什么重要作用，自己实习做的每一件事情都是为什么做。如果能把上面的问题都理清楚，并且走的方向没错的话，至少面试这关是没有问题的。

再次

商业分析思维的锻炼。商业分析是什么？维基百科的解释，商业分析，是识别业务需求和确定业务问题解决方案的研究学科。通常包括战略规划、流程改进、组织变更、以及通过数据分析等手段来研究解决问题。说白了，就是在不断变化的商业环境中，通过科学的调查和严谨的数据分析，做出成功的决策去指导企业发展。对于现在的互联网发展趋势，一家公司能不能活下来，可能就是一个决策的影响。几个月的时间就能让企业关门倒闭。那么为了在这种环境中取得更好的发展，那么企业就要不断做出正确的决策。所以商业分析的目的就是通过收集相关的资料信息，进行整理分析后，能更好的指导企业进行决策。

在这里也不得不提到smart法则（借用了网上小米例子）：

smart法则

s——specific 具体明确的，不能将问题说得太抽象。比如小米手机想要卖的好，就不能简单的说成小米手机要做成让每个人都喜欢的产品，而是应该说成小米手机的出货量要达到去年的150%

m——measurable 可衡量的，不管是问题的本身还是目标要量化出来。还是小米的例子，出货量达到到去年的150%，那么150%就是可以量化的标准。

a——action-oriente 行动导向 就是说明问题时，必须要有解决的方向。比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。

r——relevant 相关联的，行动与问题存在相关性。小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联。

t——time-boun 时间限制。计划使出货量增加到去年的150%，可能过了两年手机的出货量也没有提升到150%，所以明确时间尤其重要 ，比如我计划用8个月的时间使手机出货量达到去年的150%。当然，时间的限定一定要从实际情况出发，要具备一定的合理性。

这个可以说是一个比较完整的商业分析项目要做的内容。在我们留学申请之前，比如大二的实习，大三的实习，就要开始在实习公司项目中不断的去用逻辑树运用smart法则实现项目。如果你在项目中能够把这些运用熟悉了，那么你的留学文书基本上就能搞定了。

每年我们看到的优秀的冲刺前三十的申请者，基本上对这些在实习中已经有了运用，而我们需要指导的是怎么把职位明确，怎么把运用说的更全面，逻辑上更合理，直接的结果就是产出这块，我们的决策对公司发展产生哪些有利的变化。这些才是我们最需要做的事情。

最后，我们也提一下美国比较火的ba方面项目：

教学内容接近businessanalytics的范畴的项目的名称有如下几个大类：

﹙1﹚ business analytics

﹙2﹚ analytics

﹙3﹚ ata science

﹙4﹚ 其他：management information systems/ management science an engineering/ inustrial engineering an operation researches

下面的这几个项目是第一梯队的ba项目，部分可能存在争议，但是总体来说都是非常优秀的ba项目。我们申请的时候硬件gpa最好能在3.7左右。语言成绩这块越高越好。往年情况是gmat740gre330以上有竞争力。然后主要的区分度在于前面写的那几点软性背景，因为申请这类学校大家的硬件条件都差不多。

以下内容部分来之互联网：

mit master of science in business analytics ﹙mban﹚

学校及地理位置：完美

课程安排：我们的课程安排来说，其实不是特别的tech（和西北比），我觉得偏向business多一些

career service：可以说是非常好了。有专门的career counselor，有business analytics job fair，有westcoast trek （去参访西部的科技公司），最重要的是有capstone project。地处波士顿，capstone project有很多非常优秀的sponsor，比如mck, bcg等等。

research：其实大家可能没有关注到的一点是，mit sloan的这个项目也有很多ra的机会。一方面可以通过research更深入地学习知识，另一方面ra-ship也可以帮助负担一部分的学费。

有趣的提醒：虽然项目招的学生的三围都很高，比如上一届和这一届都有gre340的大神，但是千万千万不要把你的申请看作是三围的比拼，申请是一个有机地展现自己的全貌的过程，具体如何大家自己深入去体会吧

northwestern master in analytics ﹙msia﹚

northwestern的msia项目设在工程学院下面，课程设置非常harcore，就业数据超级漂亮。在我看来无论如何排analytics/businessanalytics的项目，northwestern都应该是top3。

优势：超好的就业，根据class2016的毕业就业报告，"stuentswithofferswithin1monthofgrauation:100%，

meianstartingsalary:$105,000"，在这个页面，你可以看到过往的所有的该项目的校友，真的可以看出这个项目的竞争力。

劣势：我觉得northwestern的这个项目几乎没得黑，唯一可能的劣势就是northwestern在国内的认可度不如columbia,mit这些学校高。项目的招生太高冷了，很有可能浪费申请费，不知道算不算劣势。一些有趣的提醒：northwestern可能会有targetschoollist，较为偏好海外本科，国内基本上只target清北，我了解到过一位清华的大神录了这个项目，他的条件属于，很高的三围+学生工作、实习、科研三管齐下+帅气的面庞（希望大神看到不要责怪我公开表达我的崇拜）。

columbia master of science in business analytics ﹙msba﹚

哥大的msba项目设在工程学院的ieorepartment。ieorepartment下有很多很有名的硕士项目，比如说哥大的msor和金融工程项目。整个工程学院对于中国学生都非常友好，甚至会专程到中国在10多个城市巡回宣讲。同样，msba这个项目对于中国学生也相当友好，2018fall这个项目录了的中国人大概有70个左右（以录取微信群的人数估计）。

项目虽然是从ieor的msor项目的基础上建设的，但是也有创新的，这个项目和columbiabusinessschool合作办学，项目的学生有接近一半的课程是在businessschool上的。我始终觉得ieor的培养方式过于“放养”，所以可能careerservice不是太好，不过纽约的地理位置优势可能就足以弥补这一点。

一些有趣的提醒：哥大的网申里有一个section给你填你上过哪些coursera类似的平台的课，编程背景薄弱的同学可以通过这个方式补。ieor的副系主任来宣讲时说，他认为本科学校>相关课程gpa>后两年的gpa>总gpa，并且说ieor50%的中国内地学生来自于两所学校，85%的内地学生来自于7所学校。可以看出这个项目有一些在意本科学校，但是也请不要恐慌。比如武汉大学、对外经贸、上海财大录取了本项目的同学也大有人在。哥大的这个项目会有面试。类似于托福口语的形式，有一个固定的面试网站，每个人五道题，问一题，然后你答一题。每道题都可以反复多次地重录。完全可以一点都不准备直接参加面试。面试最后应该是请了一些哥大的兼职学生帮忙审阅打分的，面试占的分数比例应该也不大。所以不需要有任何压力。

ut-austin master of science in business analytics

ut-austin的msba项目一直是第一梯队的项目。在qs2018排名当中（这个排名应该只涉及了商学院下名为businessanalytics的项目），ut-austin的msba项目名列第二。

课程：我觉得ut-austin的课程非常实用，紧紧围绕analytics。

就业：首先ut-austin的项目给我感觉就业服务非常不错，有专门为硕士生提供就业服务的团队，其次就业数据其实也很不错。虽然绝对的数值不高，但是考虑到毕业生工作的城市的生活消费水平也不高，所以这个数值也是相当可观了。

usc master of science in business analytics

uscmsba曾经是全美排名第一的msba项目（单纯指businessanalytics项目，不包括analytics项目﹚，项目长度为一年半，需要修读33个学分。具体的课程安排自己可以在官网上看到，我不赘述。

优势：我觉得较长的项目时长是一个优势，ba项目一般都是一年，项目较短，不方便中国学生适应美国职场，但是usc的项目是18个月。项目的careerservice可以说是非常好，和学院的mba享用同样的careerservice，还有专门针对项目的就业指导和规划。

一些有趣的提醒：usc的治安问题一直有点令人担忧，我也去过周边被认为不安全的区域，嗯的确看上去挺不安全的。

ucla master of science in business analytics

ucla的msba项目隶属于anersonbusinessschool。

优势：la啊！ba类型的工作其实在洛杉矶的就业机会实在很多，作为南加州最好的学校（在此挑衅usc），相信ucla的ba会很快地步入正轨成为一个女神项目。

劣势：项目还是很迷，从招生到课程组织，现在还有点混乱。

一些有趣的提醒：firstfiveweeksonlineonly，项目的前五周你不需要到la，呆在中国家里就ok了。有人觉得是好处，有人觉得是弊端，自行权衡。

cmu-msim-bia

cmu的mism-bia全程masterofinformationsystemsmanagement-businessintelligenceanataanalytics。项目有16个月和12个月两个版本，后者开设给有3年以上工作经验的申请者。我第一次听说这个项目的时候，不自觉地就因为cmu在computerscience方面的强大实力，主管地认为这个项目必然是atascience方面的顶级项目。事实上heinz商学院的很多项目大概是cmu和it沾边的项目中最好申的几个。

认识一两个两三年前这个项目毕业的学长。的确在他们那个时期，这样商学院背景的数据分析师很受追捧，从careerplacement来看，简直强无敌。

galtech-msba

这个项目有个很有意思的特点，同时提供了online的egree和oncampus的egree。

项目提供了3个不同的track，分别是analytictooltrack，businessanalyticstrack和computationalataanalyticstrack。

项目的平均就业薪资是$94000，考虑到项目有50%左右的人在亚特兰大就业，这个薪资数据也还算优秀。

ncsu-msa

ncsu的msa项目，可谓是ba始祖吧。大多学校还在筹备自己的第一届ba项目时，ncsu的项目已经走过了10年的风风雨雨。这个项目，我申了，面了，录了，也和项目的amissionirectorvalerie以及一位校友聊了很多。我觉得这是一个非常值得推荐的项目，至于为什么排到第9，我想说5-9名基本上在我看来没有很大差别。

优势：第一个businessanalytics的项目。项目amissionirector反复和我强调，他们已经毕业的校友已经将近900人了，这个校友网络是很珍贵的资源。专注，专业。项目从属于instituteforavanceanalytics，十年以来的专注，使得其项目安排的合理程度无可匹敌。careerservice很好。和sas公司合作紧密。也算是地头蛇名校吧。就业非常好，就业率几乎100%，最近的class2018，平均起薪$95200，项目的网站真的超级专业。

劣势：唯一的缺点，就是学校专排不够高，地理位置不够好，如果ncsu在纽约建个校区，把这个项目搬去纽约，妥妥的top5ba项目。

一些有趣的提醒：项目开学特别早，6月底就开学了。国内的学生请注意。我在申请的时候没注意，我7月初才能结束我本科的考试，这就导致我其实没法（或者很难）就读这个项目。 

如果想了解关于美国留学更多的信息，请尽快联系我，我将竭诚为您服务。