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商业分析的课程一般可以分为以下六大类：
- 描述性分析(Deive Analysis)，主要通过分析数据描述过去发生过的事情以及将要发生的事情，例如运用计算机与数据管理技术分析公司过往的营业数据并基于此进行预测。这类课程包括了分析编程、数据管理等课程，从中会学习到数据挖掘、提取、储存、建模、优化等知识以及一系列软件和工具的运用，比较常见的包括了Python、R、SQL、SAS、Tableau等。
- 预测性分析(Preictive Analysis)，主要通过检测数据分析特定的趋势是否会在未来得以延续。这一部分课程包括了统计分析学、随机分析、时间序列分析、数据管理等，它们对学生的数理能力要求较高，会涉及到统计学、概率论、不定量与双变量模型、条件平均模型、回归与拓展模型等随机分析内容、时间序列分析与预测、决策树、群集分析、关联分析等内容，也会涉及到一定的软件使用，例如SAS。
- 规范性分析(Preive Analysis)，主要通过分析数据评估机构未来的最佳决策方案。这类课程包括了优化方法与建模、决策与风险分析等，会学习到优化所需的技能、工具和分析知识，如建模、风险管理、决策树、蒙特卡罗方法等技术内容。由于分析最终的目标是更好地决策，所以会涉及到一点商务知识。
- 应用课程与选修课(Applications an Electives)，主要涉及分析在各个行业的应用。这类课程包括了投资分析、市场分析、定价管理、社会网络分析、运动分析等，学生可以根据自己的职业规划和需求进行选修。
- 实践课程(Practicum)，为了让学生能够更好地联系理论和实际，很多学校和企业合作，安排学生和企业代表做商业项目，增强对知识理解的同时还获得了一个很好的社交机会。例如维克森林大学和ExxonMobil,Inmar,Oracle,Procter & Gamble,SAS,WestRock等公司进行合作，学生将在两个学期通过三门实习课和合作公司的人员组队去完成一个建模和分析项目，并向负责人呈现他们的战略和解决方案。另外实践课程还可能包含了fiel trip，如罗彻斯特大学的商业分析项目学生有机会到纽约和硅谷参访企业进行社交，但这部分职业类内容更多学校是交由career service负责。
- 沟通课程(Communications)，分析等量化技能是商业分析的基础，然而作为商学院下的项目，沟通、领导、合作能力依然是项目的重心之一，这类课程包括了商务沟通、管理沟通等课程。例如杜克大学把项目目标定义为：analyzing the numbers,collaborating on teams,an convincing business leaers to take action，因此想进杜克的同学务必提升相关的软实力。如果希望想走技术路线的同学则可以考虑一下圣路易斯华盛顿大学等名校
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