毕业生可从事商业情报分析、研究分析、定量数据模式化、市场分析、经济分析等工作。
职位大致有:Business System Analyst,Business Specialist, Business Consultant or Business System Consultant
商业分析专家,商业顾问,社交媒体分析师,市场研究人员,决策分析师等。
商业分析经理或董事,市场情报经理,高级顾问,数据科学家,首席数据官等
整体来讲,金融、医疗、电讯、政府等行业和机构都需要大量的Business Analyst。
尤其是网络科技公司,如国外的Google, Facebook, Twitter等,国内的如腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等,越来越重视数据的收集与分析。
具体工作内容:
对于大量数据的分析将会是你分析商业问题的重要手段和工作。所做的分析,大部分将会是descriptive analytics,即通过选取不同的角度,对过去数据进行可视化的呈现,以发现商业中的问题和机会,做出商业建议。
business analyst一般不会亲自对数据进行建模分析,也不会使用R/Python。主要使用的工具将是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技术上的pull、分析数据之外,将会有大量的general management、跨部门沟通的工作,对于语言、沟通能力、商业嗅觉的要求最高,技术上的要求则最弱。
Data scientist的主要工作,就是建立预测模型,也就是做predictive analytics。除了建模之外,pull、清理数据的时间将会占用data scientist百分之八十的时间。Data scientist所建立的预测模型,往往会被自动化code进系统,所以很多企业也会要求data scientist具备一定的general 编程能力,比如Python,方便和engineering团队合作。Business analytics毕业生的建模能力和统计知识,其实是足够做Data scientist了,但general的编程能力,特别是python的编程能力,将会成为business analytics毕业生够不够格做data scientist的分水岭。
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QS前31的高排名、经济与就业环境的繁荣、加上国内人才引进政策的福利,让新加坡自然而然地成为了留学热点地区。指南者留学重磅推出《新加坡国立大学硕士留学申请手册》。该手册会不仅从宏观角度带你了解新加坡国立大学的基本情况,明确硕士项目的申请要求,并且还归纳了数百枚新加坡国立大学录取数据,帮你在申请时进行精准定位。
具有商业、计算机、经济学、工程、数学、科学或统计学专业背景,非商业分析或相关学科背景需要至少2年相关工作经验,需要很强的数学基础,需要GRE/GMAT,需要存款证明
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