随着大数据时代的到来以及数据在商业领域的应用，Business Analytics这个专业越来越火，开设的学校很多，并且学生就业情况大都很好！而且在美国，BA几乎全部属于STEM类别，也就是毕业后可以多申请在美国多36个月的签证~从去年开始，我这边申请BA的学生也是不少，因为就这个专业稍微说一下：
说到BA，我先澄清一下，这里我说的是Business analytics, 不是Business analysis，看起来真心差不多，其实差得真的还挺多！我先解释一下什么是我在这里所要说的BA吧（来自知乎）：
BA(Business Analytics)以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，实现BigData的商业应用。
大家注意到了吗？解释是围绕着数据来的，也就是说Banalytics这个专业不一样的地方就是在数据分析上，迎合大数据时代的要求嘛，你懂的！而传统的商科专业Business analysis.是以定性分析为主导，有些时候也会用到数据，但在专业度上远远不如analytics, 主要是对公司整个运营的流程和业务开展进行分析，提出一些解决方案。这个专业有时会被称为小MBA，也就是说商科的各个领域都要涉及，但都不深，在我看来是一个难度不大的商科入门专业。Business analytics的核心毋庸置疑就是数据分析，而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。我个人有一个感觉，凡是大量涉及到数据定量分析的东西往往科学含量会更高，对技术的要求更高，课程的学费更高，当然，毕业后的薪水也会更高。这就好像学金融和金融工程的区别一样，有些人光看名字，感觉好像差不多，其实学的东西差太多了！
大家想说，business analytics学什么啊？我参照了一下USC的课程（如下），
差不多学的内容就是这么几个方面：
统计数学方面
商科知识
计算机领域
外加拓展的数据清洗，挖掘，和分析的专业课程
BA毕业生的就业好吗？
简单来说，肯定是“好”。反正据开设这个专业的各个大学宣传时的资料来看，毕业生的就业率真基本上妥妥地95%以上，而且是在本土（美国），回国后也是各种吃香，因为国内这个专业还很不成熟好吧，但是需求也是很大的！就业的去向很广，数据分析嘛，差不多所有行业都要用到，银行，会计，医药，咨询，互联网都是大热的去处，计算机能力强的学生也可以去IT行业，收入也是杠杠的！
BA的意义是什么呢？
其实现在这个社会，数据真的已经要全面占据我们的生活了，比如说吧，我们经常在网上买许多东西，比如Sophia我吧，某段时间中了淘宝的毒，不时地打开，后来发现右侧推荐栏里的这些有些是我之前看过的，有些和我之前浏览过的物品想类似，那我就忍不住想要点开看一下，那淘宝怎么知道我喜欢哪些东西呢？这就是数据的力量，针对用户在过去某一段时间的浏览历史，淘宝后台会时时更新数据，将这些庞大的数据通过某些专业的分析软件进行分析和解读，然后做对针对性的推荐。这个大数据的转换速度是惊人的，而它的战略意义不在于掌握了庞大的数据量，而是对这些含有意义的数据进行专业化处理，将数据转换为信息。而这个工作就是由business analyst完成的，但这并不是专业的BA工作的全部，将我在淘宝上的浏览历史信息化是一种“描述性分析”，而根据这种信息来向我推荐我喜欢的东西就是下一步叫做“预测性分析”，针对大客户的这种数据分析，BA还需要提出商业化的决策方案和改进措施，这是“指导性分析”。总之，借用知乎上的一句话，一个business analyst应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。
BA的职业发展
这块不说太多了，几个主要的领域如下：
咨询领域（很多毕业生的选择）:
Analytical consultant
数据分析咨询师，在整个咨询团队中主要负责咨询服务当中的统计分析部分（数据准备，数据清洗，数据挖掘，预测分析），和其他的咨询顾问合作，用predictive models来进行数据挖掘和预测，提供技术支持，为客户提供合适的解决方案。
会计师事务所：
主要还是去里面的咨询部门，这不是会计师事务所的主要业务领域，具体和咨询公司的差不多。
互联网领域：
Data scientist
参照我上面说的淘宝的例子，数据提取，挖掘，分析，转换，提供商业决策意见，为新产品的上市做quant方面的支撑。
银行:
Quantitative risk analyst
主要针对银行信用产品进行风险评估和管控，会经常用到SAS SAL这些统计软件，以后职业发展可以走银行内部风险内控方向
关于申请：
和MIS有点像，大多数学校的BA项目要求申请人有些统计，数学，计算机方面的背景，这样学起来不会那么吃力，但这不是绝对的，对于商科背景的申请者来说，辅修一些统计建模计算机相关的课程会大大提高申请的成功率。