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留學(xué)大勢(shì)專業(yè)商業(yè)分析

2017/6/3 16:20:18 標(biāo)簽:  來(lái)源:美嘉留學(xué)
導(dǎo)讀: 這兩年Business Analytics在國(guó)內(nèi)掀起了新浪潮,對(duì)這個(gè)專業(yè)感興趣的學(xué)生越來(lái)越多,那么今天美嘉教育咱們就來(lái)詳細(xì)介紹一下Business Analytic到底是學(xué)什么的。 在線咨詢
6月2日晚,郵政局召集菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)和順豐速運(yùn)高層來(lái)京,就雙方關(guān)閉互通數(shù)據(jù)接口問(wèn)題進(jìn)行協(xié)調(diào)。雙方表示將從講政治顧大局的高度出發(fā),積極尋求解決問(wèn)題的大公約數(shù),共同維護(hù)市場(chǎng)秩序和消費(fèi)者合法權(quán)益,并同意從6月3日12時(shí)起,全面恢復(fù)業(yè)務(wù)合作和數(shù)據(jù)傳輸。

具體菜鳥(niǎo)與順豐之爭(zhēng)的經(jīng)過(guò)大家百度一下就OK了,這里不再贅述。

從整件事不難看出,菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)和順豐速運(yùn)爭(zhēng)執(zhí)的實(shí)質(zhì)是因?yàn)閿?shù)據(jù),這里我們講講引起馬云跟王衛(wèi)引起了馬云跟王衛(wèi)之爭(zhēng)的罪魁禍?zhǔn)咨虡I(yè)數(shù)據(jù)(Business Analytics)。

這兩年Business Analytics在掀起了新浪潮,對(duì)這個(gè)專業(yè)感興趣的學(xué)生越來(lái)越多,那么今天美嘉教育咱們就來(lái)詳細(xì)介紹一下Business Analytic到底是學(xué)什么的。

Business Analytics不僅在沒(méi)有任何大學(xué)開(kāi)設(shè)過(guò)這個(gè)學(xué)科,就算在美國(guó)也是近3年才涌現(xiàn)出來(lái)的一個(gè)新興學(xué)科,像UT-Austin,Rochester, MSU, GWU等學(xué)校,都是近一兩年才開(kāi)設(shè)的。首先,我們要明白這個(gè)專業(yè)為什么會(huì)出現(xiàn),Business Analystic專業(yè)的出現(xiàn),完全是被社會(huì)企業(yè)用人的需求所倒逼出來(lái)的,而這個(gè)需求的誕生,歸根到底就是三個(gè)字:大數(shù)據(jù)(BigData)。究其原因,主要是越來(lái)越多公司,尤其是那些科技公司,如國(guó)外的Google,Facebook, Twitter等,的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等,越來(lái)越重視數(shù)據(jù)的收集與分析。在這些科技巨頭眼中,已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。2007年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后,企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)大量增加。以前企業(yè)用Excel、Word做做財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)的分析就可以了,現(xiàn)在出現(xiàn)了大量新的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解消費(fèi)者、提升運(yùn)營(yíng)水平。大家都知道數(shù)據(jù)是金礦,于是肯定要人去分析這些數(shù)據(jù)。但以前企業(yè)的Business analyst一看到這樣大量的數(shù)據(jù)就傻眼了。數(shù)據(jù)往往大到下載到excel里面直接excel爆掉的程度。即使切成小塊,動(dòng)不動(dòng)幾百列的數(shù)據(jù),缺乏統(tǒng)計(jì)知識(shí)的傳統(tǒng)Business analyst完全不知道怎么去分析。于是有的企業(yè)說(shuō),我們不是有統(tǒng)計(jì)專業(yè)的同學(xué)嗎,把他們從生產(chǎn)車(chē)間、制藥實(shí)驗(yàn)室里面拉出來(lái),讓他們來(lái)分析分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)專業(yè)的同學(xué)對(duì)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果很在行,對(duì)Business和市場(chǎng)卻是一竅不通。另外,傳統(tǒng)的Business analyst和學(xué)統(tǒng)計(jì)的同學(xué),面對(duì)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)、逐漸流行的分析數(shù)據(jù)的開(kāi)源軟件,也就是計(jì)算機(jī)方面的東西,明顯知識(shí)儲(chǔ)備不足。但找學(xué)計(jì)算機(jī)的碼農(nóng)來(lái)做數(shù)據(jù)分析,他們對(duì)商業(yè)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)基本一無(wú)所知。也就是說(shuō),分析企業(yè)中的數(shù)據(jù),也就是Business analytics這個(gè)領(lǐng)域,是Business、statistics和computer science三個(gè)領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)合。傳統(tǒng)的Business analyst、statistician和碼農(nóng)如果能夠合體,才能成為適合新時(shí)代的Business analytics人員。于是企業(yè)要求學(xué)校,特別是商學(xué)院,開(kāi)設(shè)這樣的專業(yè),培養(yǎng)對(duì)Business、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)都有所掌握的人員,于是Business analytics孕育而生。

看到這里你應(yīng)該明白了,Business Analytics要學(xué)的東西,就是三個(gè)方面:Business 、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)。那么Business的學(xué)習(xí)內(nèi)容與傳統(tǒng)上我們了解到的相關(guān)領(lǐng)域差距不大,這里主要說(shuō)一下統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)。

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì),主要是學(xué)習(xí)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn),比如一隊(duì)小白鼠吃藥,一隊(duì)小白鼠不吃藥,誰(shuí)的身體比較好?有沒(méi)有顯著性的差別?以前商業(yè)中大量招聘統(tǒng)計(jì)專業(yè)同學(xué)的是市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu):一隊(duì)消費(fèi)者看了廣告,一隊(duì)消費(fèi)者沒(méi)看廣告,誰(shuí)對(duì)品牌認(rèn)知度高?有沒(méi)有顯著性區(qū)別?另外,統(tǒng)計(jì)講究抽樣,消費(fèi)者太多沒(méi)辦法一一訪問(wèn),于是抽樣,于是就要看抽樣的合理性?,F(xiàn)代企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析,可以說(shuō)和這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法,有了很大的改變。Business Analytics的統(tǒng)計(jì)知識(shí),主要是學(xué)習(xí)如何建立和評(píng)估多變量的統(tǒng)計(jì)模型,典型的例子就是回歸分析模型?;貧w分析在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)中,可能只是重要的一塊而已,而在Business Analytics的教育中的統(tǒng)計(jì)部分,幾乎是全部。除了回歸分析(包括邏輯回歸),其他Business Analytics中要學(xué)的統(tǒng)計(jì)知識(shí)差不多也就是相關(guān)系數(shù)、時(shí)間序列之類(lèi),也都是小頭。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中的顯著性檢驗(yàn)、抽樣方法,Business Analytics基本不教。

今天Business Analytics專業(yè)知識(shí)先說(shuō)到這里,下回美嘉教育繼續(xù)和大家分析Business analytics要學(xué)的計(jì)算機(jī)知識(shí),以及相關(guān)課程設(shè)置和未來(lái)的就業(yè)前景分析,先消化好今天的知識(shí)吧~
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