随着数据的数量不断增加，各公司对于分析技术的需求也随之提高。要在数码时代中脱颖而出，公司不仅需要收集数据，还要从数据中提炼出精准的分析，从而使公司在竞争中脱颖而出。公司需学会从商业智能系统中提炼出真正的“情报”。如果你想在商业世界快速发展的技术进步中保持领先，并让你的职业生涯经得起未来考验，那么商业分析硕士可能适合你。
商业分析是使用定量方法从数据中获取意义以做出明智的商业决策的过程。
有四种主要方法商业分析:
描述的:解释历史数据以确定趋势和模式
诊断的:对历史数据的解释，以确定某事发生的原因
预言性的:使用统计学来预测未来的结果
规定的:应用测试和其他技术来确定在给定场景中哪种结果会产生最佳结果
这四种业务分析方法可以单独使用，也可以结合使用，以分析过去的工作并提高未来的业务绩效。
为了理解什么是商业分析，将它与数据科学区分开来也很重要。虽然这两个过程都分析数据来解决业务问题，但是商业分析和数据科学的区别在于如何使用数据。
商业分析关注从和中提取有意义的见解可视化数据为了便于决策过程，而数据科学专注于使用算法、统计模型和计算机编程来理解原始数据。尽管存在差异，但商业分析和数据科学都从数据中收集见解，为业务决策提供信息。
在业务中采用数据驱动的方法可以带来巨大的好处，但许多公司报告称，从事分析工作的熟练员工供不应求。
在2020年，LinkedIn将商业分析列公司最需要的技能，预计到2031年，相关工作岗位将增长23%——比所有职业的平均增长率都要快得多。
作为一名商业分析师，成功不仅仅是知道如何处理数字。除了收集数据和使用统计数据进行分析之外，拥有解释结果的批判性思维能力也是至关重要的。强大的沟通技巧对于向不熟悉高级分析的人有效传达见解也是必要的。高效的分析师只有同时具备了技术和软技才能确保充分利用其数据。
作为一个十分具备前景的专业，你是否心动了呢？在申请商业分析硕士之前，你可以知道以下五件事:
商业分析硕士需要大量的数据，你需要花很多时间通过使用Python等高级编码语言来精通编码语言。
虽然在加入这个项目之前有一些编码经验是有益的，但这并不是必需的。
在申请和面试中，可以强调了自己在其他领域的技能和经验，并表明愿意接受学习编码的额外挑战。
虽然你可能不需要成为一名高级程序员，但如果你打算在密集的商业分析硕士学位中快速掌握技能，精通技术和数据是至关重要的。
在许多新技术创新中，数据和分析是一个关键组成部分，只有通过实践学习才能获得良好的理解。
在商业世界中，不可能看不到人工智能、云计算和深度学习等技术进步的影响。
很多商业分析和人工智能硕士在云解决方案和现代数据平台、决策优化和自动化以及可持续人工智能等课程中，深入研究这些前沿技术趋势及其对商业的影响。
通常在项目结束时，学生将能够构建人工智能系统和模型。随着人工智能被越来越多的公司和行业采用，接受这方面的培训将有助于学生适应这些新的工作。
要从事分析工作，对技术技能的高度掌握是关键。然而，企业领导人也需要发展软技能，弥合数据和一般业务管理之间的差距。
因此培养学生的管理思维，以及他们如何与他人合作，才可以更好地发挥每个人的优势。
多数商学院的商业分析和人工智能硕士课程包括发展管理技能的部分，课程包括职业技能、演示技能、多样性、公平和包容性跟踪以及变革管理。
数据和技术进步正渗透到几乎每个行业。这意味着对于毕业生来说，不缺乏就业机会。
好的学校会将技术课程与对业务知识和业务中每个职能领域的理解相结合，如财务、营销、人力资源、运营，展示数据分析如何与这些领域相结合。
同时，还允许学生深入他们选择的行业，了解数据分析如何应用于从体育行业到医疗保健到快速消费品(FMCG)的任何地方。
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