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QS世界大学排名前三十院校的商业分析硕士如何申请？

2022.06.23 浏览 来源：石家庄前途美国部

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摘要：QS世界大学排名前三十院校的商业分析硕士如何申请？

QS世界大学排名前三十院校的商业分析硕士如何申请？

案例先看过来啦~

同学，伊利诺伊大学香槟分校，会计学专业

成绩：GPA 3.7+ 免托福 GRE 330+

申请专业：商业分析、量化金融

收获录取：密歇根大学安娜堡分校（2023 QS排名#25）、南加州大学、圣路易斯华盛顿大学

案例点评：学生在校成绩不错；有多段投资、咨询相关的实习经历，同时学生校内也有很多相关的课程project。收到学生的文书初稿后，我跟学生进行了多次深入的沟通，我就文书的整体逻辑以及文书内容的细节提出了很多有针对性的意见和建议。学生都如数吸收了我的建议，进一步完善了文书。在学生提供的文书的基础上，我进行了文书的进一步修改和完善。

商业分析专业申请过程中，面试是必不可少的。结合学生的背景和经历，以及学生的性格特点，我多次和学生讲解面试注意事项以及问题回答技巧，以帮助学生多向招生官展示自己的优势、争取到心仪院校的录取。

最后，学生受到众多名校青睐，获得了很有竞争力的3个录取。

1.1 专业简介

根据维基百科定义， Business Analytics（以下简称BA）指的是连续迭代探索和调查过去的企业经营绩效去获取价值信息以及推动商业计划的技能，技术和实践技巧。

用比较通俗易懂的语言来说，那就是，

· 确定最佳分析模型和途径，

· 解释过去的、现在的经营业绩，从中研究和提取有价值的信息，

· 为企业提供和解释解决经营问题的方案，促进正确的商业决策，提高企业运营水平，发现新商机等等。

这三个阶段分别是：

1. 描述性分析（Descriptive Analytics）: 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析，发现商业问题和机遇。应用例子：Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?

Netflix 是美国在线视频租赁商, 可以理解为优酷的收费版。 (具体介绍参考: http://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%BE%8E%E5%9B%BDNetflix%E5%85%AC%E5%8F%B8)。它有上千万用户,每个人都有自己不同的喜好。假设你上周末在 Netflix 看了两部电影, 都是动作片。在所有 Netflix 用户中,肯定有很多人也看了这两部的动作片, 然后,下个周末，那些人又看了另一部电影，很有可能也是一部动作片。根据你和其他人之前的相似性，Netflix 预测你也会想看这部电影。于是这部电影就出现在你网页的相关推荐中了。

2. 预测性分析（Predictive Analytics）: 通过对历史数据进行建模，对未知情况和状况进行准确的预测。应用例子：超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?

假设你是一个在减肥的少女，持有某超市的会员卡 (这意味着超市的分析人员可以跟踪你过去的消费记录)。你已经连续 3 周买减肥茶了, 那么分析人员觉得你很有可能下周继续买减肥食品。所以结账时柜台小哥会面带微笑的递给你一张纤维棒的优惠卷，而同时把德芙巧克力的优惠券藏起来。

3. 指导性分析（Prescriptive Analytics）: 通过模拟和优化等找出最佳商业决策。应用例子：为什么机票的价格每小时都会变?

经济学告诉我们需求决定价格，如果我们知道什么时候出行的需求量最低，那理论上我们就可以买那个时候的机票,以zui便宜的价格坐飞机。事实上航空公司却先我们一步，通过实时监测上百万条飞行路线，以确保高峰期价格zui高；同时模拟未来需求曲线，假如预测未来某个时间段需求量大，即使当下对这个时间段的需求量很低，也保持高价，以满足未来的高价需求，避免机票出现大幅涨跌，并实现营收zui大化。

(信息来源：chasedream)

数据科学和商业分析的区别：

很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别的：

· DS一般在工学院或者文理学院， BA一般在商学院

· DS的课程设置一般偏向于计算机和数学， BA的课程一般还有商科

· 应用的技能不一样

· 职业岗位不一样

1.2 项目设置

目前美国大约有250个Business Analytics或Data Science 相关专业的硕士项目，每年毕业生有8000~10000名。从专业的名称来看，大部分学校都是叫Business Analytics, 根据开设课程和所在院校的不同，也有的学校开设的项目叫做Analytics, Data Analytics, Applied Analytics等等。专业的时间长度大多数是1-1.5年，绝大部分BA项目是属于STEM项目，毕业后最长可获得36个月的OPT时间。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的，从贴合就业实际的Big Data-analytical work 角度来培养学生。

1.3 开设院系

从院系设置来看，主要有以下几种情况：

Ÿ 绝大多数设置在商学院下，如 MIT, UT Austin, UMich, Rochester, GWU 等；

Ÿ 有些设置在工程学院下，如Northwestern，Columbia，Cornell；

Ÿ 也有设置在信息学院下的，如CMU，Rutgers；

Ÿ 也有设置在继续教育学院下的，如Columbia的Applied Analytics，Chicago；

一般设置在工程学院及信息学院下的项目，更多是数据科学，对数学背景和计算机背景要求要更高。

2.1 专业背景

商业分析作为一门交叉学科，并没有限制专业背景，但是想要申请的同学最好要有一定的商业知识储备，并掌握编程和数据处理软件，例如SAS, Python以及一些语言比如R语言。因此，数学和统计，计算机科学，工程类，以及商科类同学相对有优势。

2.2 先修课要求

商业分析的先修课可以分成以下三大类：

第一：数学（要修过相关课程）