美国商业分析硕士是什么专业？

一、专业介绍

提到商业分析，很多人还停留在传统的Business Analysis, 对于Business Analytics感到陌生，二者虽然翻译上都叫商业分析，但内容却差很多，与Business Analysis相比，Business Analytics的核心就是应用高深的技术、模型和算法对数据的深度分析。

在大数据的时代背景下，很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人，尤其是互联网公司可以便捷快速地获取及访问大量数据（如国外的Google、IBM、Facebook、 Twitter等，国内的如腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等），这就需要有专业的人对这些数据进行分析，找出数据背后的规律，帮助决策者调整企业的经营方向，做出企业发展的决策，实现BigData的商业应用，Business Analytics就是在这样的背景下应运而生。

二、课程概况

作为一门新兴学科，Business Analytics连接着互联网和大数据（BIG DAT），核心是数据挖掘和数据分析，要求学生具备丰富的知识与技能，既可以成为技术强人，也可以成为管理人才；作为一门复合学科，商业分析课程一般有很强的实践导向，培养critical thinking skills, 培养如何问问题，如何创造性地解决问题，提供有效地分析来支撑商业决策，学习内容横跨了Data Analysis & Statistics、Business、Computing三大学科，课程安排上也是以这三大学科为主。

首先是学习Data Analysis & Statistics，主要是概率、统计和微积分。传统的统计学习对实验结果做显著性检验，统计讲究抽样，于是就要看抽样的合理性，Business Analytics学习的数据分析方法与之有很大的不同，Business Analytics里面的统计知识，主要是学习如何建立和评估变量的统计模型，用于理解数据和处理数据的不确定性，内容涉及随机分布、排列组合概率、回归分析等。

其次是学习Computing，计算机科学主要是学编程以及数据库，编写高效的算法可以节省手动计算所需的几小时甚至几天时间，提高分析效率。一般涉及的计算机知识可分为三部分。第一，数据库和SQL，分析数据就要知道怎么把数据按照需要的方式提取出来，这就是用SQL写代码提取数据；第二，学习统计编程，知道怎么在统计软件中进行编程，提到分析数据，国内最熟悉的是SPSS，但在美国，分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是R和Python；第三，机器学习，机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析和统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的。

再者就是学习Business，有人称Business Analytics为小MBA，所以商科知识肯定都要涉及，学习内容则与传统的商科学生相差不大，重点在于理解各种商科概念。比如在分析投资收益时，就要懂得会计和财务知识等，只有这样才能在分析数据明白数据背后的意义。

不过一般Business Analytics的核心课程安排是以统计学和计算机学为主，比如统计学、概率论、微积分、数据分析与编程、商业决策、数据库管理、数据可视化、数据挖掘与优化、网页分析等；基础统计软件（SPSS、SAS等）、Python等，核心课程涉及到商科的较少，一般商科课程设置为选修课。

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