【导读】商业分析就是使用高端技术、模型和算法对数据进行深度挖掘以获得商业洞察力，解决商业问题的一门学科。
启德学子喜获
TOP30 维克森林大学(WFU)
超高含金量的
商业数据分析（BA）专业offer
【学生背景】
S同学
GPA:3.28
GRE:320
毕业院校：University of Richmond 商务管理专业
录取学校：维克森林大学(WFU)
【TA是这样成功的】
关于规划
S同学很早就加入了启德，在规划期也十分积极的配合，在今年6月毕业后，她听取了我们找个申请专业相关的工作来辅助申请的建议，去到Digital Union Network Technology Company Product Associate公司实习，我们了解到这个机会虽然宝贵但她的实习其实跟商业分析没有那么相关后，我们就建议她多侧重数据分析工作，S同学的配合度非常高，补充素材非常踊跃，在双方的合力下，就算WFU一向是以文书多著称的学校，却仍然在众多文书中脱颖而出，学校表示如果达到最低GPA 3.25，GRE 310的条件后可以主动约面试。
关于申请期选择
S同学有些顾虑，犹豫申第几轮，通过综合考量，我们充分分析了时机、心理、运气、数据等一系列相关因素，我们果断把她的提交档期定位在第二轮，并督促她准备材料，终于在维克森林大学第二轮的截止期10月2号提交了申请，短短20几天后，就得到了offer。
关于面试
我们帮她做了面经辅导，跟她说了注意事项以及常见题目和该怎么回答。面试其实也有小插曲，约的第一次面试并没有成功，因为那个面试系统要翻墙，所以第一次就没有面成。如果再约时间就到十一月了，我们帮学生向学校争取到了提前面试，没想到面试也非常顺利，于是就有了这轮录取里出现了她的名字。
【录取信展示】
你还不知道
商业数据分析（BA）专业
这两年有多火爆？
小美马上帮你补课！
录取学校：维克森林大学(WFU)
Business Analytics是什么？
提到商业分析，就不得不提大数据这个关键词。
随着大数据时代的来临，越来越多的企业都面临着数据的爆炸式增长这一问题，而如何去利用这些海量的数据，从中挖掘出蕴藏的价值，从而为商业决策提供支持，才是大数据的核心所在。企业也同时意识到，传统的分析模式已经不能满足新时代下数据分析的需求。想要挖出数据之下埋藏的金矿石，就需要一把更加专业的工具——商业分析。
简而言之，商业分析就是使用高端技术、模型和算法对数据进行深度挖掘以获得商业洞察力，解决商业问题的一门学科。
美国大学自然也关注到了这一新兴学科，于是在近几年，为了顺应时代的需求，很多大学陆续开设了商业分析这一专业，例如世界闻名的麻省理工学院便在2016年秋季迎来了他们的第一批BA学生。美国南加州大学Marshall商学院下的BA项目也已经有了三年多的历史。
据不完全统计，美国目前开设了商业分析及其相似专业的学校有30多所，大部分BA项目都开设在商学院以内。BA专业是以就业为导向，旨在培养学生实际运用数据、分析数据的能力。而STEM项目提供的较长OPT时间也使得BA越来越受留学生们的欢迎。
Business Analytics学什么？
既然了解了BA的本质，就可以看出BA是一个交叉性很强的学科。在面对海量的数据时，既需要运用统计学的知识去分析，例如建立回归分析模型，还要有一定的计算机技能做辅助，例如用SQL提取数据，用R或Python分析数据等。当然，仅仅会分析数据还是远远不够的，最终还需要结合商业知识把一份数据分析报告转变为能够直接给决策者们参考的商业报告。
因此，BA综合了统计、计算机和商业三大领域的知识。
既然是一门交叉性和综合性都很强的学科，那么BA专业的学生就要在以上三个方面均能掌握一二。纵观各个院校开设的BA项目，也可以从课程设置中找到这些规律。以南加州大学商业分析硕士的课程设置为例，它的必修课加上选修课就涵盖了以上三个主要领域：
Business Analytics毕业后做什么？
在这个大数据时代，大的企业的运营和发展、小到人们的衣食住行都离不开数据。而但凡需要利用数据分析创造商业价值的地方就离不开商业分析人才。因此，商业分析专业的毕业生就业前景十分乐观。从行业上来说，互联网、金融、媒体、零售，医疗等行业都对数据分析有着很大的需求，而其中又以互联网行业的需求最盛，例如Google, Facebook,LinkedIn等。
从岗位上来说，商业分析专业的毕业生也适合于种类繁多的岗位。但较为常见的几个岗位分别是商业分析师Business Analyst, 数据分析师DataAnalyst 和数据科学家Data Scientist. 其中，数据分析师所用的工具一般较基础，比如用SQL query提取数据，用R/Python做简单分析，用Tableau/Excel作图等。而商业分析师更像是manager 和 analyst 之间的桥梁，在分析的同时从数据中发现商业问题和机会，做出商业建议等，因此需要较强的沟通能力和商业嗅觉。数据科学家是技术要求最高的岗位，工作内容是以高级建模为主，针对复杂问题来设计技术方案，要求有一定的编程能力，薪酬待遇往往也是最高的，很多data science专业的毕业生以后会从事这一职业。但是数据科学家这一类岗位一般只在数据规模很庞大的大型公司才有，所以相较于门槛不高但是需求很大的商业分析师岗位，数据科学家的市场需求较小。
（*以上就业数据图片均来源于南加州大学2015-2016商业分析硕士毕业生就业报告）
申请要求
商业分析专业其实并没有它外表看起来那么的神秘与高冷，它欢迎来自各种专业背景的学生去申请，而这其中，又以理工科背景和商科背景的学生占比最大。
（*图片来源：罗彻斯特大学商业分析硕士官网）
BA的申请流程也比较常规。因为大部分开设在商学院里的原因，BA的申请要求可以参考其他商科专业的申请要求。例如，申请截止日期会分不同轮次，文书部分有很多的essay要求，多数学校会有面试，部分学校还要求成绩单认证等。而且，BA的申请既接受GRE也接受GMAT，语言成绩一般也接受IELTS或TOEFL。虽然大部分学校不会对申请者的分数有硬性要求，但是我们从以往的录取数据中也可以看出学校的招生倾向。例如南加州大学往年录取学生的平均分数如下：
（*图片来源：南加州大学商业分析硕士官网）
但需要注意的是，部分学校的BA项目对申请者的先修课有较为严格的要求。以加州大学戴维斯分校为例，该校要求BA申请者在计算机、数学和统计方面完成必要课程，在填写网申的时候，申请者需要依次列出在这些领域修过的相关课程名称。
（*图片来源：加州大学戴维斯分校商业分析硕士官网）
除了一些硬性申请条件，BA还注重申请者在数理分析、编程能力等方面的软性实力。而这些软实习，则需要从申请者的教育经历、研究经历、实习经历、活动经历等多方面去体现。例如罗彻斯特大学就是一所非常注重申请者软性实力的大学，在硬件条件不够突出的情况下，如果能有出色的实习、工作、研究等经历，也是能够获得这所知名商学院的青睐的。
对于准备时间还很充分的申请者，强烈建议提早进行申请规划以便做背景提升：例如，通过在线学习平台（Coursera, edX）弥补先修课程的不足；通过自学或校内选修课提高计算机软件技能；寻找与数据分析相关的研究、实习等。而对于即将要申请的学生，则要学会从过往经历中提炼出最具价值的素材以匹配学校的要求。
Business Analytics与其他相关专业辨析
Business Analysis是以案例分析为主，数据分析为辅的传统商科，大多开设在商学院下，作为MBA的一个分支方向，主要是针对公司整个运营流程、业务开展方向的分析。
Data Analytics
Data Analytics和BA最为接近，只需掌握基本的数据提取、分析，用Tableau/Excel作图即可。区别在于，BA作为manager和analyst之间的桥梁，更需要有一定的沟通能力和商业嗅觉。
Data Science
Data Science以高级建模为主，针对复杂问题来设计技术方案。经常开设在计算机学院或者工程学院下。一般会涉及较深入的计算机编程、统计模型，对学生技术要求更高。
Management Information System
MIS和BA有本质上的区别，MIS关注的是整个计算机系统的架构，例如企业数据库的建立和维护。是利用计算机的基础设施和硬件来处理数据，而BA关注的是如何分析数据。
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