Business Analysis与Business Analytics区别何在？
1.Business Analysis
应属于传统商科，主要是任务是对公司整个运营的流程、业务的开展等方面的分析。比如发现新的商业需求、提出/改善某些商业问题的解决方案。它可能包括公司组织上的变更，业务流程的改善，策略性的规划，政策的制定和提高。这个领域需要一定的数据分析，一方面因为公司发展前期一般主要靠业务的扩展，会涉及一些销售业绩等类似的数据分析。另一方面，大数据时代嘛，很多公司都觉得好像应该顺应潮流掺和一把。但总的来说还是businessanalysis为主。即定性为主导，数据分析（一般较简单）为辅助。这也是大多数答主所提到的。要在这个领域成长为专业人才，一般会选择MBA，MBA课程一般也会包含一定的相关课程，但很简单。
2.Business Analytics
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。
一般而言BA都开设在商学院下，还有部分在信息学院（CarnegieMellon,Columbia等，CM的项目是这个专业的女神项目!每年的毕业生被各大公司抢，当然这些学校的BA更多的DataAnalytics，相对而言更重视计算机编程能力，所以更抢手）无论冠名哪个学院，从招生来看当然大多数是本科数学和计算机，少数其他专业的(商科背景的也少)。
行业的核心就是数据分析，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。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。这个领域逐渐得到了学术界、业界和政府的高度重视：学术界，从纽约大学13年开始开设businessanalytics的硕士专业以来，全球各大高校纷纷增设相关专业，并且学费直逼MBA，在金钱至上的资本主义国家，高学费往往是高收入和良好职业发展的风向标。
总体来说businessanalytics无疑是个交叉学科，包括数学（统计）、计算机和商学（经济学、市场营销，博弈论等等）。统计类的方法占据了数据分析学科的首要地位（主要是回归模型）。可以说如果把统计方法全部拿走，数据科学基本就支离破碎不成体系了。然后是计算机（包括机器学习、模式识别、图像处理等一类的领域），基于一些应用层面的需求，计算机领域提出了一些新颖的思路和模型。值得一提的是，这些东西又吸引了统计学家的关注，他们把同样的问题又用统计学方法做了出来。再结合一些传统的回归模型，统计学出现了新的分支：统计学习。最后是商学类，现阶段来说比重最小，不过其中一些思路也是值得借鉴的，比如博弈论。一些专门的businessanalytics硕士会结合商业应用来讲统计和计算机方法。
从课程设置可以看出，统计学及统计工具的课程占比高，所以建议申请这个专业的学生，有良好的数学基础。这个专业不同于其他商科专业，BusinessAnalytics是归属于STEM(Science,Technology,EngineeringanMath)专业项目里，简单来说：享受和理工科学生一样的OPT时间，比传统商科专业的学生多出24个月的OPT时间，总共享有36个月。
就业前景：
世界迈进了大数据时代。互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“数据科学家”。《华尔街日报》日前报道称，3年前数据科学家这个职业头衔基本还不存在，如今已成为高科技劳动力市场上最热门的职位之一。
在很多企业，由于有巨量数据需要分析，数据分析员成为一个必须的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也需要数据分析员进行数据分析，帮助做出更好的决策。巨大的用人需求之下，数据科学家成了“香饽饽”，一场寻找或培训“数据科学家”的争夺战正在美国掀起。
大数据需要大分析，大分析需要新技术，但企业还需要新人才。在大数据时代，数据科学家等分析人才的需求将激增，尽早开始人才储备将是企业稳步发展的优势之一。
数据科学家需要独特的综合技能，但是，目前这方面的人才如此稀缺，以至于他们被称作“独角兽”。《华尔街日报》说，理想的“数据科学家”不仅要拥有传统的市场调研技能，还需要有能力从不同来源的上百万数据碎片中找出规律，再通过这些规律来推断消费者行为，找准消费行为的触发点并写出相关的统计模型。例如，在某电子商务网站，一名生物统计学博士过去几年里通过挖掘医疗记录来研究乳腺癌的初期征兆，现在他为网站编写统计模型，推断人们在该网站上用什么词条来搜索自己在大街上看到的时尚新品。在一家移动支付初创公司，一位编写统计模型、研究人们政治信仰如何变化的认知心理学博士，现在专门研究人们的行为模式，从而判断哪些零售商更有可能遇到顾客要求退货。
以下数字可以说明数据人才有多稀缺。招聘者说，一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(linkeIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。分析人士称，大数据革命将深刻影响人们的工作、生活和思维。“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，”全球咨询公司麦肯锡指出，大数据是“创新、竞争和生产率的新边疆”，具有变革性影响，是数字时代的生产要素，是获取竞争优势的一个源泉。毫无疑问，大数据的重要价值正日益凸显，数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。麦肯锡的《大数据》报告显示至2018年美国大数据资深分析专家存在14万至19万缺口，决策经理和分析师缺口将达到150万人。
院校及 专业
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