大數據時代催生了Business Analytics（商業分析）這個新興專業，其是以商科知識為基礎，數據編程與分析為手段，核心是將大量數據轉化為清晰、可使用信息，目的是幫助企業進行合理預測，並引導決策，優化實現價值最大化。簡單理解就是將Big Data應用在商業領域。
收割機留學解讀：隨著大數據時代發展，商業環境愈發複雜、市場需求變大，BA自出現以來，就一直火到現在，陸續也有學校相繼開設相關項目。很多商科/理工科同學都想要選擇這個專業方向，作為新興專業，港新開設BA項目的學校數量也在逐漸增加（NTU今年也新開了BA項目）。BA到底是一個怎樣的專業？申請BA需要具備哪些條件？如何進行選校？就業發展如何？
今天收割機留學就跟大家詳細聊聊香港、新加坡BA專業申請解析~
01
BA簡介
Business Analytics是一門新興學科，核心是數據挖掘和數據分析，與網際網路及大數據（Big Data）相聯，主要是利用高深的技術、模型和算法進行數據挖掘和商業分析，目標是進行預測，引導決策。
BA的特點是：它介於純商業與數據學科之間，比純商業學科更數理，也比純數理學科更偏應用。它是商科和計算機科學交叉的學科，融合了統計、計算機、商科知識，也使得這個學科的人才能夠在非常廣泛的領域創造價值。
作為新興學科，這個行業目前還非常具有發展空間，港新的學校也在陸續開設相關項目，19年NTU新開了BA項目，讓申請這兩邊的同學又多了一個選擇。BA人才在各行各業都比較急缺，除了傳統的金融行業、銷售行業、製造行業，新興的網際網路行業等等，在大數據與網際網路的浪潮下都急需專業深入的數據分析，來幫助做優化決策。
在廣義的BA申請範圍內，除了單純的Business Analytics，還可以攜帶申請一些方向比較接近的項目，如：Information System Management，Big Data，Analytics，Marketing Analytics，E-Commerce等等，在選擇的時候最好能夠結合自己的興趣和背景找到最適合的。
大部分BA項目都設置在商學院下，其他相關專業有開設在工程學院、數學學院、計算機學院下，非商學院的項目一般對數學統計背景和計算機背景要求都很高。BA碩士絕大多數都是以就業為導向的，從貼合就業的Big Data-Analytical Work角度來培養學生。
02收割機留學的申請攻略與建議
1、專業背景及申請方向選擇
整體而言BA項目錄取更偏愛本科為計算機、數據科學、數學、統計等相關專業，但並不僅局限於這些學科。
【商科背景】
大部分項目都可以考慮，但需考量自己課程與申請方向的相關程度，越高越好。
除了基礎了數學課：高數、微積分、概率論、統計外，需要著重準備資料庫、SQL、R、Python、數理統計、隨機過程等數學、計算機相關課程。
如果是大一大二的同學，最好是之後的學習中學習一些相關課程。當然要保證能夠跟得上，避免選了一些很難的，到時候學不過來，拉低GPA。
如果現在已經大三，沒有時間去選修課程，可以考慮在Coursera這類網課平臺學習相關課程。時間充足的情況下，還是更建議在學校選課，因為可以出現在課程單上，幫忙更大；如果是網課，考察沒有比較立體的呈現，這個作為備選，優先還是學校選課。
【文科轉專業申請】
項目選擇上一般只能申請商科類的BA項目，不能選擇偏純理科的某些項目。
必須學過包括：高數、微積分、概率論、統計等基礎數學課程，還需要著重準備資料庫、SQL、R、Python、數理統計、隨機過程等數學、計算機相關先修課程。
而Business方向的先修課則不需要太多，可以的話最好再先修一些宏微觀、計量經濟學、Finance、Accounting、Marketing相關課程。
【理工科】
BA項目比較偏愛理工科背景的同學，如計算機、數據科學、數學、統計等相關專業，但並不僅局限於這些學科。
大部分項目都可以申請，比商科/文科同學好申請很多，但是理工科重點在數學和計算機這類學科；如果是化學，也需要先看計算機和數學基礎，以這個為標準看是否需要選修相關課程。
2、硬性成績
【GPA】
硬性條件上，申請排名高的院校GPA建議3.5以上，且數學、數據、計算機相關的課程分數不能太低。
【IBT/IELTS】
香港和新加坡普遍對於語言要求不高，大部分項目IELTS 6.5+/TOEFL 95+就能夠申請，申請名校建議：IELTS 7+/TOEFL 100+，沒有必要硬刷高語言成績，因為對這些項目來說，語言成績不是考量的重點。
【GMAT/GRE】
良好的GMAT/GRE可以作為重點，名校衝刺項目一般GMAT需要700+，GRE 320+。對於轉專業申請的同學，高G對申請幫助比較明顯。
3、軟性背景
高質量的數據處理、數據分析、數學等領域的經歷非常有幫助。需要通過這些經歷展示出自己的數據處理能力和對於數據處理軟體的掌握。
【實習】
尤其對於申請BA項目來說，具有好的相關的實習經歷是非常加分的。例如NUS的BA項目嚴重傾向招收具備2年以上工作經驗的。
與BA申請方向相契合的實習例如：券商、保險、基金、諮詢、快消、網際網路、500強等企業數據分析崗。
以下列舉一些具體公司職位參考：
券商：投行部/行業研究部
網際網路金融：百度金融數據分析…
四大：戰略諮詢、管理諮詢等偏數據崗
諮詢公司：尼爾森數據分析、波士頓戰略諮詢、貝恩戰略諮詢/數據分析…數據崗
網際網路公司：Google數據崗、滴滴出行數據分析崗、去哪兒網數據分析…
電商：京東數據分析實習生…
快消：聯合利華市場部、寶潔市場部…
大數據公司：BBD數據分析崗…
等等
【比賽】
大型數學建模比賽如美賽、國賽，這兩項比賽認可度較高，強烈建議參加。其他金融建模、統計建模比賽、數據分析競賽等也可以參加。
參加這些類型的比賽，可以加強並鍛鍊自身建模、代碼編程、論文寫作、數據處理分析等方面的能力，也為申請增加亮點。
【學術研究項目】
參與優質的課題/導師項目，例如：本創、國創、創新創業訓練、助研等，這些都是增加科研項目經歷的途徑。
參加學術項目選擇上，要儘量選擇具有統計、編程、建模、數據分析等內容的數據研究項目課題，能夠運用分析工具、模型等進行相關研究（例如涉及SPSS、Eviews、Python、MATLAB等統計分析軟體使用），這樣的項目對申請幫助更大。甚至能有論文發表的話也會有一定優勢。
03
申請難度
香港、新加坡BA項目申請難度基本是與學校的排名高低和知名度成正比。港大、港科、港中文、NUS、NTU的申請難度大於其他院校。
此外，開設於工科/理科學院下的項目普遍比商學院下的項目對數理背景要求更高。
04
就業情況
香港和新加坡BA專業要比其他很多專業，如金融、管理、市場營銷等都更有就業優勢。
從BA就業行業來看，非常寬泛，任何需要數據的地方都需要做分析。基本上BA可以適用於各類行業：諮詢、金融、保險、證券、消費品、科技、網際網路、零售、製造業、能源、醫療、娛樂業等各行各業，關鍵是公司有沒有這方面的數據分析需求，只要有那就是需要的。
從BA就業工作來看，大部分都去了各行各業做數據分析師、諮詢分析師、程序設計師等。具體又可以根據工作的部門/職能分類，比如Product Analyst，Customer Analyst，Marketing Analyst...，但是萬變不離其宗，分析方法基本都是一致的，只是對於Domain Knowledge的要求有所不同。
具體工作內容在不同行業中專門從事行業數據搜集、整理、分析、並依據數據做出行業研究、評估和預測。例如：
諮詢領域Analytical Consultant（數據分析諮詢師）負責團隊諮詢服務中的統計分析部分（數據準備、數據清洗、數據挖掘、預測分析），與其他諮詢顧問合作，用預測模型進行數據挖掘和預測，提供技術支持，為客戶提供優化解決方案。
網際網路領域Data Scientist（數據科學家）負責數據提取、挖掘、分析、數據可視化、轉換，為客戶提供商業決策方案；以及網際網路產品類等崗位。
金融領域Quantitative Risk Analyst（定量風險分析師）主要針對信用產品進行風險評估和管控，會經常用到SAS SAL這些統計軟體，職業發展可以是金融機構內部風險內控方向。
還有市場分析：廣告策略、廣告投放、市場定位、整合市場營銷；消費者分析：消費者畫像、消費習慣分析、消費偏好；零售行業：產品分析、定價分析、渠道分析；等等。
雖然這是一個較新的專業，但卻有很好的就業前景。在大數據時代，很多行業都需要擅長挖掘和分析數據的人，而且薪資水平也較高。
05BA項目開設情況
香港主要申請的學校有6個，除了TOP3的港大、港中文和港科大，港城、港理工、浸會大學對於很多同學來說也是保底的不二選擇。這6個學校近年來都陸續開設了BA以及相關的專業。
1
香港大學
MSc in Business Analytics
2
香港科技大學
3
MSc in Information Systems Management
4
MSc in Big Data Technology
5
香港中文大學
6
MSc in Information and Technology Management
7
香港中文大學(深圳)
MSc in Data Science (Business Analytics)
8
香港理工大學
MS in Business Analytics（傾向工作經驗）
9
MS in Operational Research and Risk Analysis
10
香港城市大學
MSc in Business and Data Analytics
11
MS in Electronic Commerce
12
MS in Business Information Systems
13
MS in Electronic Business and Knowledge Management
14
香港浸會大學
MSc in Data Analytics and Business Economics
15
MSc in Operational Research & Business Statistics
16
MSc in Information Technology Management
總體申請情況：
【TOP3】
最熱門、競爭最激烈的項目毫無疑問是TOP3的Business Analytics 項目。
這三個項目對申請者的要求相差無幾：GPA3.5+，GMAT 700 or GRE 320，有商科+數據科學的基礎，有數據相關的優質實習，有工作經驗加分。三個項目內比較的話，港科大的項目是對於學生的數理背景和數據背景要求最高，商科學生轉申請的難度相對最高，自己這方面背景不夠的同學需要慎重考慮。
TOP3的其他幾個相關項目：港科大的ISM和港中文的ITM都是信息系統管理方向，屬於理工科向管理學科轉向的領域，對於申請者的背景要求會稍微降低一點，但需要學生的背景對於這個方向有高契合度，統計、會計專業的同學都可以考慮。
【港城、港理和浸會】
這三個學校BA 相關項目比較多，BA、運籌風險分析、數據分析、電子商務，信息系統等，項目相對比較雜。大多數項目的申請條件都不算很高，只要背景與項目課程有契合度即可。
需要注意的是，部分項目比如港理工的BA官方偏向招收有一定工作年限的人，一年到七年不等，實習背景不強的應屆生申請的話可能會比較不利。
【新加坡】
新加坡大部分申請都圍繞新加坡國立與南洋理工，少部分學生會加上新加坡管理大學。由於學校少，所以能選擇的項目也少。
新加坡國立大學
MSc in Business Analytics
Master of Technology in Enterprise Business Analytics
MSc in Marketing Analytics and Insights
南洋理工大學
MSc in Business Analytics（19新開專業）
MSc in Analytics
MSc in Information Systems
新加坡管理大學
Master of IT in Business
隨著19年8月NTU新開BA項目，新加坡又增加了一個選擇。
新加坡國立大學開設的BA 項目與MTEBA項目都非常傾向2年以上工作經驗的申請者，應屆生招收的非常少，除非自身成績和背景都特別優秀。NUS Marketing的項目相當於是BA下更細分的市場數據分析方向，招收應屆生。
正因為NTU新開了BA項目，對2020Fall申請者真的是個福音，因為在此之前對於大部分想要申請新加坡BA項目的同學而言，幾乎沒有合適的申請項目。NTU新開的BA項目不限專業背景，非技術/非量化背景均可申請，雖然不限本科專業，但還是應重視編程、統計、商業相關的數據分析核心技能。其他兩個項目（Analytics、Information Systems）都比較偏理工科，商科跨專業申請的難度比較高。
新加坡管理大學的IT in Business建議有工作經驗，但卡得不嚴，項目申請難度總體來說難度要低一層。
06部分熱門項目介紹
香港大學 – MSc in Business Analytics
隨著信息技術快速發展，由此產生大量數據，「大數據」現象不僅在工業界，而且在學術界都引起了廣泛關注，熟練運用定量分析和計算機技術來收集並處理這些數據對於商業業務和管理戰略決策的商業人士而言顯得至關重要，港大BA就是在此背景下應運而生。
項目2016年開設，2017 Fall首屆招生，專為對大數據分析理論和方法充滿興趣，且希望在當今商業界獲得競爭優勢和戰略見解，希望從事商業分析類工作的同學開設，培養大數據應用於商業和管理戰略決策所需的定量技術和工具。
學生將接受商業分析技術所涉及的統計、運籌管理、預測、數據挖掘、社交媒體、供應、營銷、財務等全面培訓，涉及領域包括大數據技術、商業統計、模擬和預測模型、運籌和供應鏈管理、財務和營銷分析。培養目標：大公司、諮詢行業、金融行業、商業分析崗、數據分析崗等。
學制：1Y
學費：HK$330,000
課程設置：需完成10門6學分課程，包括5門必修課程+5門選修課程，每個模塊至多選擇兩門課程。
除了常規的必修、選修課程外，課程開始前還設置了Pre-Progam—Boot Camp為期1.5天，主要提供數學、編程、統計基礎技能知識補充。
最後是BA Capstone，學校通過與數碼港企業合作，可以實踐真實的商業分析項目，將課程所學知識和技能整合併應用到現實業務分析項目中。師資方面課程教授大多是全美前30的PhD。
具體課程設置如下：
從課程可以看出項目還是比較偏量化的，所以對於學生的數理數據背景會比較高。
20Fall申請截止期：
Round 1: October 22, 2019
Round 2: December 30, 2019
Round 3: February 13, 2020
Round 4: April 3, 2020
申請和錄取要求：
商科/非商科背景均可申請，TOEFL 85 / IELTS 6.5(6)，GMAT or GRE非強制要求，但強烈建議提交，且GMAT 710+/GRE 325+對申請有利。偏好數理背景好、有工作經驗、高GT的申請者，對陸本應屆生還算友好。
港大BA近兩年錄取數據對比分析：
[Class of 2018] 首屆招生62人，男女比例35%:65%，平均年齡23（20-30），其中35%具有工作經驗，平均工作經驗3Y（1-6Y），平均GMAT 700。
[Class of 2019] 招生67人，男女比例37%:63%，平均年齡23（20-32），其中69%具有全職工作經驗（1-2年佔36%、3-4年佔55%、6年+佔9%），平均工作經驗2Y（1-8Y），平均GMAT 700。
Class of 2018 & 2019錄取學生背景對比：
雖然項目僅僅招收兩年，但錄取學生背景呈現出較為明顯變化：
第一年招收商科經濟類專業居多，佔66%，數學/統計/IT/工程類僅佔19%；
第二年商科經濟類明顯下降到44%，數學/統計/計算機/工程類大幅上升到50%。
從兩年的錄取數據、入讀學生反饋、以及「港大Early Admissions Scheme for Masters Intake 2020」錄取策略可看出，港大BA今後的招生會更看重數理背景，愈發傾向招收具有STEM或具有強大數學/統計背景的學生（從早申請看到的錄取基本都是985/海本，信息系統、工程、信息學等專業）。
因此，我們提醒想要申請港大BA的同學，本科階段一定要多輔修數理統計類課程，學習R、Python等軟體使用。此外，具備較好數理背景的同學，也要注意在文書中體現出你較強的數理分析應用能力。
就業前景：BA是一門綜合學科，就業面廣，可以從事金融、證券、投行、諮詢、IT網際網路、快消、醫療、能源、供應鏈、製造業、企事業單位、集團公司等涵蓋經濟分析、市場調研分析、情報研究分析、數據採集集合分析及相關領域的行業，在不同行業中從事行業數據搜集、整理、分析等，並依據數據做行業研究、評估、預測，職位大多是商業分析師、數據分析師、需求分析師、市場分析師、運營管理師、風險分析師、模型分析師、戰略優化師等，不同公司對BA的定義和職責要求都不一樣，需要一定的數據分析、商業分析和項目管理能力。
對於沒有任何工作經驗的學生，畢業後可從事：商業分析專家、商務諮詢師、社交媒體分析師、市場研究員、決策分析師等職位。
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