<p style="text-align: justify;"><strong><img style="width: 237px; height: 316px;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_php2Ea55T.jpg" width="237" height="316" /></strong></p> <p style="text-align: justify;"><strong>学员背景</strong><br />L同学<br /><strong>本科背景</strong><br /><a href="https://www.compassedu.hk/activity_195" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">吉林大学 工程管理专业</span></a><br />GPA 84.47 雅思6.5<br /><strong>录取（2022秋季入学）</strong><br /><a href="http://www.compassedu.hk/majr_64388" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">香港中文大学（深圳） 信息管理&amp;商业分析</span></a><br />申请时间：2021-10-23</p> <p style="text-align: justify;">录取时间：2022-02-17</p> <p style="text-align: justify;"><a href="http://www.compassedu.hk/majr_1568" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;">香港大学 工业工程与物流管理</span></span></a><br />申请时间：2021-10-23</p> <p style="text-align: justify;">录取时间：2022-01-04</p> <p style="text-align: justify;"><strong>背提战绩</strong></p> <p style="text-align: justify;"><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628780648/1648628780648.png" width="728" height="608" /><img style="width: 701px; height: 349px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628780654/1648628780654.png" width="701" height="349" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">01 背景介绍</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我的GPA没有什么优势，本科是工程管理，辅修了计算机应用双学位，在学校的一些比赛经历和项目经历中，发现自己对于数据分析这类工作有所兴趣，便决定在研究生阶段，攻读商业分析方向的专业。但是在商业分析这方面，无论是分析流程还是知识理论，都<strong>存在着较大的空白</strong>。因此在大三的暑假，决定通过相关的背景提升来增加自己的竞争优势。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最终，我在<a href="http://www.compassedu.hk/" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">指南者留学</span></a>参加了商业分析项目实战：B站&ldquo;破圈&ldquo;运营新变化研究，目前已经是HKU IELM 和CUHKSZ IMBA的offer holder。总的来说，在这个项目实战中，整个过程学习使用了SQL、python、tableau，也了解了商业分析的流程和一些业务知识辅助完成商业分析报告。对我这种工科跨申商业分析的同学来说，这个项目的背景提升对我的帮助不言而喻，<strong>填补了我在这方面经历的空白，帮我跨专业收获了理想的offer</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">02 项目介绍与收获</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我参加的B站&ldquo;破圈&ldquo;运营研究这个项目，是针对内容分层与精准运营问题，利用统计模型、文本分析、可视化等方法，通过对B站内容数据的深入分析，解读B站运营特征和模式，得到相应的商业启示和建议。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">具体展开项目实战的过程，我实践了SQL查看和初步筛选数据，Python进行各种数据分析和挖掘，并利用Tableau做数据可视化，各种工具综合应用，我最终顺利完成整个项目。当然，做的过程里面，我其实也遇到挺多问题的，最主要的困难来自对数据的挖掘和数据可视化的图形选择。我主要就针对这两个问题说下。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">数据挖掘方面：</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在项目中，我希望对视频内容根据不同的质量进行分层分析，从而抓住用户的偏好制定运营策略，于是想到可以使⽤K-Means聚类来进行对比分析。想要实现这个分析思路，我需要先对数据集进行预处理，然后将2020年和2021年所有视频根据各项指标聚类得出三类&mdash;&mdash;热门视频、具有潜力视频、以及普通视频，这些都可以借助Python实现。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">为了能灵活熟练地使用Python这个工具，我先通过项目配套课程完成了相关的Python基础学习，包括运用groupby、merge、append等数据处理语句以及numpy、matplotlib等处理庞大的数据集。掌握了一定基础，并进行练习之后，到项目应用还需要活学活用，举一反三。我在实现K-Means分析时，最为繁琐的就是要一类一类视频去做，后来经过思考之后，我采用了for循环语句，简化了这些步骤。编写代码实现目标不是最难的，但是如何寻找最优方案，使编写的程序更简洁和高效，是需要<strong>独立思考</strong>后才能找到的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">数据可视化方面：</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我了解到这是<strong>商业领域很重要的一个环节</strong>，毕竟我们分析的东西是需要传达出去的，图形就是传达信息表达观点的关键工具。我通过这个项目，学习到了tableau，这个工具画图非常方便，并且简洁漂亮，<strong>相较于之前只会用excel画图的我来说，这算是大开眼界了</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在选择可视化图形的时候，对于数量很大的表格数据导入到tableau后，形成的图形非常冗杂，没有重点，在思考和参考一些榜单后，我决定做每个指标的top10，这样图形清晰明了，且重点抓住顶级视频的特征，帮助我从两年变化中，分析出热门视频的特征。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span style="background-color: #666666; color: #ffffff;">我的项目研究成果（节选）</span><br /><img style="width: 728px; height: 409px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628938365/1648628938365.png" width="728" height="409" /><img style="width: 728px; height: 411px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628938379/1648628938379.png" width="728" height="411" /><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628938384/1648628938384.png" width="728" height="411" /><img style="width: 728px; height: 411px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/cover/1648628938392/1648628938392.png" width="728" height="411" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">03 背景提升与申请</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个项目和我申请的商业分析专业匹配度非常高，当时我的PS已经完成了，但在和老师沟通之后，还是决定将这段项目经历加入到我的PS里，介绍了项目的主要内容，<strong>帮助我顺利进入港中深IMBA的笔面试</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span style="background-color: #666666; color: #ffffff;">这里展示下我的项目经历</span><br /><span style="background-color: #666666; color: #ffffff;">在CV里的应用</span></p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 850px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1648629029404/1648629029404.png" width="728" height="850" /></p> <p style="text-align: justify;">以港中深的IMBA为例，我选择的是商业分析方向，旨在培养学生精通数据分析和商务模式的跨界专业人才和商业领袖。相关课程包括数据分析、优化和算法、机器学习和计算机科学，通过理论和实践结合的学习方法，对数据进行深度分析和挖掘，以实现大数据应用在金融、科技、电商、健康等重要领域的商业价值。很明显商业分析方向，会偏爱有这方面实践经历背景的学生，在面试过程中，他们也是<strong>首先提到了这段经历</strong>。从课程方面看，商业机器学习、大数据分析这些课程都包括了数据预处理，聚类、分类等，而这些内容在项目中<strong>都有学习和实践操作</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">参加这个项目不仅仅有利于申请，更是让我学习到了许多实用的技能，可以在我日后的学习工作生活中都有所帮助。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后分享一下申请经验和心得：</p> <ul> <li style="text-align: justify;">第一，GPA很重要，我因为对于自身绩点不自信，在申请前感到非常焦虑。</li> <li style="text-align: justify;">第二，提前做背景提升或实习，我算是比较晚的大三下才开始做这方面的准备，提前做背景提升的话申请的准备会更游刃有余，不像我最后还要修改申请材料。</li> <li style="text-align: justify;">第三，专业匹配度很重要。这个主要是像我这样的跨专业选手，在背景上肯定会存在空白，如何去填补很重要，并且要保持一定的一致性，让招生官明白你对所转专业的了解和规划。</li> </ul> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">老师点评✦</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">问：<span style="text-decoration: underline;">很多同学都在跨申BA，大家经常遇到的槛有哪些？</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">答：真正了解BA专业，才能对照自己现有的package进行查漏补缺，针对性地进行准备。</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 400px; height: 405px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1648629264347/1648629264347.png" width="400" height="405" />数理方面，<strong>统计</strong>是商业分析专业的核心；</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">计算机方面，<strong>编程</strong>是处理大量数据提升效率的必备技能，提取数据常用的<strong>SQL</strong>最好也能掌握，而熟悉<strong>机器学习</strong>常用算法的基本概念与应用场景，则是很好的加分项；</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">商科知识和领域知识，也不能被忽视，毕竟商业分析不是数据科学专业，<strong>技术在商业领域的应用与落地</strong>，才是根本目的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">每位申请者虽然各自的情况不同，但都可以对照这三方面来评估自己的竞争力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在我带过的众多同学里，我发现最常出现的两种槛，一是编程思维，二是商业洞察，这两项往往卡住了不少同学。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>编程思维</strong>：通俗的讲，就是能找到适合的语法解决自己面对的问题，这里面，学会拆解问题是关键。面对一团乱麻的大问题，一步步抽丝剥茧，大问题化成一个个小问题，针对小问题想清楚有没有现成的解决方案。没有人是天生会编程的，Python更不是底层语言，通过一定训练，这一点是完全可以克服的。我们在项目过程中，其实就是带着大家先学习已有的成熟解决方案（比如判断，循环，排序，递归等等），然后再在具体项目中训练自己拆解问题进行解决问题。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>商业洞察</strong>：越来越多的同学会在申请文书中用上business insight这个词。但如何体现洞察力，不是文书材料中一句泛泛而谈的语句就可以的。如何从大量数据中，寻找关键要素，找到差异，定位特征，验证关系，确定规律，而后结合具体业务场景，挖掘出新的机会点，或者对未来做出预测，或者给出解决方案，这样才能真正展现insight。</p> <hr /> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 3524px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1648629334019/1648629334019.png" width="728" height="3524" /></p>