商业分析是借助数据和统计学去检查和调查最重要的商业应用上的因素，比如：技术，科技和其他方面。帮助企业去看到更准确的信息去计划更完美的商业计划。
作为一个研究生项目，商业分析是相对较新的。然而，这一概念可以追溯到19世纪末，汽车制造商亨利•福特(Henry Ford)就曾使用过这一概念，他会测量自己工厂流水线上生产每一个零部件所需的时间。然而，随着计算能力的提高，允许进行越来越复杂的分析，业务分析从那时起已经得到了极大的发展。如今，商业分析被世界上大多数大公司所使用，在硅谷尤其有价值。在硅谷，科技初创企业热衷于利用任何数据驱动的优势，帮助它们打入大众市场。一些规模较大的企业可能没有自己的内部业务分析师，但也有一些知名的业务分析公司提供咨询服务。由于科技行业对商业分析越来越感兴趣，越来越多的商学院开始提供商业分析硕士学位。这一增长在很大程度上是由美国大学和商学院推动的，这也解释了为什么QS商业分析排名中的大多数机构来自美国。
课程结构和入学要求
商业分析专业会提供给我们很多基础类的课程。以及一些需要在商业环境中应用的所谓的‘软技能’。
使用最新的分析工具分析和解释数据，为未来的业务改进和决策，您将获得深刻的洞察力和知识的分析和预测建模技能，以及沟通，研究技能，管理和领导。
一个商业分析硕士学位通常需要一年或两年的时间来完成，并将理论和实践的学习元素结合起来。你会提供机会应用各种建模技术来帮助现实中的商业组织改善他们的表现在现代,迅速将世界中,可以预期各种教学方法,包括讲座和研讨会、教程、报告、项目工作,以及评价方法的组合,如正式的考试和作业,论文最后你的课程。
一般来说，要想获得大多数商学和分析学的硕士学位，你需要从一所公认的大学或数学、统计学或计算机科学等数字学科的国际等价物获得学士学位(具有较高的学位分类)。在英国,这意味着实现了上层阶级或二等荣誉学士学位(相当于美国或A - B +),尽管一些大学对申请人能够提供一个令人印象深刻的应用程序中,有一个强大的个人陈述和证据所选领域的工作经验。许多公认的大学可能既需要很好的学历，也需要以前的专业经验。
分支专业
总的来说，商业分析硕士学位的主要目的是为有抱负的业务分析师提供正确的最新业务分析工具，并为他们提供在这个行业中担任一个角色所需的正确知识和技能。然而，对于那些希望对业务分析的特定领域有更深入了解的人来说，有几种不同的专门化。这方面的一些课程模块包括:
Marketing analytics-----市场分析的目的是介绍数据分析在了解个人客户和市场营销中的作用。除了展示客户数据的分析和统计模型外，它还关注营销-客户关系的本质，并提供了对客户生命周期和盈利能力的更好理解。
Mathematical foundations-----基础数学本质上是不断变化的商业领域背后的新分析的支柱。业务分析的数学基础课程将开始振兴学生数学知识的关键领域,如代数、统计和微积分,在发展经济变化的统计推断和建模,总结和介绍各种机器学习方法的数学基础。
Programming for business analytics-----通过学习商业分析中所需的各种技术工具，本课程的学生还将对实现该领域的计算模型和思想所需的方法有更深入的了解。本课程的重点领域包括计算思维、实验方法、数据集的准备以及训练、验证和测试模型的实际方法。这种专门化的实践方面将允许业务分析人员参加实验室会议，在那里他们将被介绍Python、Matlab、R和Strata编程，以及应用算法的基本概述。
Operations analytics-----运营分析是一个不断发展的业务分析领域，它提供了对业务流程、事件和操作的更深入的了解。它详细探讨了数据分析能够真正帮助改进和开发重要业务领域的方法，同时构建了将实用的、前沿的业务分析项目带到桌面上所需要的技能和知识。
职业导向
Business analyst (data)
专注于数据的业务分析师通常掌握大量与操作和管理数据相关的技术模块相关的知识。他们的职业生涯主要是利用数据科学家收集的数据和信息，对某些业务的整体表现得出结论，并制定解决业务相关问题和帮助改进的策略。
要成为一名商业分析师，持有相关学科(商业、会计、信息系统、人力资源等)本科学位的毕业生可以先申请该行业的入门级工作，以帮助他们更实际地了解自己的角色。
Business analyst (consultant/manager)
成为一名业务分析师需要你掌握大量的技术工具、数据收集和处理、数据分析的基本方法，以及良好的团队管理和领导技能、战略思维和强大的沟通技巧。你需要完成商业、金融、市场营销、管理或类似领域的学士学位，并在攻读硕士学位前获得大量入门级工作经验，以进一步优化你未来的就业机会。在世界上的一些地方，例如美国，管理顾问的认证，例如注册管理顾问(CMC)的认证，通常是通过美国管理顾问协会(Institute of management Consultants USA)等公认的协会和组织，向该领域的合格求职者提供的。申请此证书的人士通常须具备至少三年的全职顾问工作经验、四年制大学学位，并须完成全面的笔试和口试。
Data scientist (analysis)
专注于分析的数据科学家负责创建复杂的数据模型和模拟，以帮助改进他们对业务和客户的理解，并相应地生成与整个业务相关的适当决策。因为职业作为一个数据科学家需要高水平的专业知识和深入的知识和一系列其他技能成为一个通常涉及到一个强大的教育背景,有抱负的数据科学家预计至少持有硕士学位在一个适当的研究领域虽然绝大比例的当前数据科学家也有博士学位。
Data scientist (technology)
与专注于分析的数据科学家不同，专注于技术的科学家所从事的工作通常较少涉及数字和统计，主要涉及高性能计算、机器学习、数据库、编码和并行处理。与分析领域的数据科学家一样，技术领域的数据科学家必须受过良好的教育，因为他们通常需要在数据科学、数学、天体物理学或任何其他相关研究领域完成研究生学位(硕士或博士学位)。为了在这个领域取得成功，分析和技术方面的数据科学家也必须展示几种技术和非技术技能。
Quantitative analyst/modeler
作为一名定量分析师或建模师，您的工作将是紧密掌握数据模型的各种概念，并生成支持业务决策的策略。要获得定量分析师/建模师的职位，您必须在计算机科学、科学与工程、数学等领域的任何相关学科拥有非常强大的学术背景。由于您将使用数学模型，您将学习生成具体和公正的结果，而这些结果不会受到通常与人类推理相关的因素的影响。
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