商務分析專業(yè)好就業(yè)嗎？

商務分析專業(yè)好就業(yè)嗎？

我給大家詳細講一講，內(nèi)容有些多，大家可以收藏了慢慢看。

美國商業(yè)分析專業(yè)是一門新興的學科，主要是將大量復雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過應用分析和定量方法，轉(zhuǎn)換為合理清晰、便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。

商業(yè)分析畢業(yè)生常去企業(yè)：

企事業(yè)單位、集團公司、IT、金融、證券、咨詢策劃等涵蓋經(jīng)濟分析、市場調(diào)研、情報研究、數(shù)據(jù)采集集合及相關領域的行業(yè)。

而較常見的雇主有：政府、外資投行、商業(yè)銀行、投資公司如葛蘭素史克(中國)投資有限公司等;電腦公司如 IBM、惠普等；手機行業(yè)如蘋果、三星等；互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站如 Google、yahoo、百度等；專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)分析公司；大型連鎖商貿(mào)機構(gòu)如 Wal-Mart、家樂福等。

美國商業(yè)分析專業(yè)畢業(yè)生從事最多的三種職業(yè)方向：

1、商業(yè)分析員

商業(yè)分析員稱為business analyst，是企業(yè)中對于商業(yè)問題進行分析的人員。對于大量數(shù)據(jù)的分析將會是你分析商業(yè)問題的重要手段和工作。所做的分析，大部分將會是描述性分析，即通過選取不同的角度，對過去數(shù)據(jù)進行可視化的呈現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)商業(yè)中的問題和機會，做出商業(yè)建議。

business analyst一般不會親自對數(shù)據(jù)進行建模分析，也不會使用R/Python。主要使用的工具將是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技術上的推進、分析數(shù)據(jù)之外，將會有大量的項目管理、跨部門溝通的工作，對于語言、溝通能力、商業(yè)嗅覺的要求最高，技術上的要求則最弱。

2、數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學家稱為Data scientist，主要工作就是建立預測模型。除了建模之外，提取、清理數(shù)據(jù)的時間將會占用data scientist百分之八十的時間。Data scientist所建立的預測模型，往往會被自動化code進系統(tǒng)，所以很多企業(yè)也會要求data scientist具備一定的編程能力，比如Python，方便和工程團隊合作。Business analytics畢業(yè)生的建模能力和統(tǒng)計知識，其實是足夠做Data scientist了，但編程能力，特別是python的編程能力，將會成為business analytics畢業(yè)生夠不夠格做data scientist的分界線。

3、數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師就是Data analyst，一般 Data analyst就是對于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的含義進行管理、確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。當企業(yè)領導層、business analyst和data scientist需要數(shù)據(jù)的時候給予幫助，并且對持續(xù)不斷的同類數(shù)據(jù)需求進行自動化，建立BI的基礎設施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。

以上三種職業(yè)方向的區(qū)別：

Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由于中國人良好的數(shù)學功底，(世界公認的數(shù)學知識能力)，也是中國人在美國的強勢領域。如果想在美國就業(yè)，這方面崗位有很多機會。但編程能力不強的同學可能難以在這個領域出類拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥，但其實是個不錯的打基礎的職位。因為特別是大企業(yè)，商業(yè)分析、建模其實都不難，但把底層的數(shù)據(jù)到底弄明白其實往往是最難的一個環(huán)節(jié)。很多同學從data analyst做起，后來轉(zhuǎn)為data scientist。

1、Data Analyst類職業(yè)崗位

基礎月薪1-2萬

資深數(shù)據(jù)開發(fā)工程師 (某IT公司)

崗位職責：1. 對阿里文學現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析平臺進行功能維護、性能優(yōu)化和系統(tǒng)升級; 2. 根據(jù)業(yè)務需求進行數(shù)據(jù)報表相關的研發(fā)工作; 3. 對現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算、挖掘類工作，產(chǎn)出預測性的數(shù)據(jù)給業(yè)務展提供策略建議; 4. 參與數(shù)據(jù)底層的工具、平臺、部署流程等技術體系建設的研發(fā)工作。

任職資格：1. 本科及以上學歷; 2. 熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘、分析的工具和方法，有數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗;熟悉linux平臺，精通shell/java/python/lua等高級及腳本語言的一種或多種，編碼基本功扎實 ; 3. 有數(shù)據(jù)倉庫設計和運維經(jīng)驗;熟練使用MySQL，Hbase，Mongodb，中至少一種數(shù)據(jù)庫 ，熟練使用Hadoop、spark/storm或在MPI并行環(huán)境有應用實踐經(jīng)驗; 4.具備快速學習能力、溝通協(xié)調(diào)能力及團隊精神 ，有較強的責任心和學習積極性。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師(職位類別：數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師)某科技公司

崗位職責： 1、 能深入理解業(yè)務，抽象并搭建數(shù)據(jù)模型，分析關鍵問題; 2、業(yè)務數(shù)據(jù)的收集、整理、提取，根據(jù)相關數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供數(shù)據(jù)支持; 3、與業(yè)務部門溝通合作，將分析結(jié)果應用于實際業(yè)務，提升業(yè)務方工作質(zhì)量。

任職資格： 1、對數(shù)據(jù)敏感，邏輯嚴謹，責任心強，工作主動自驅(qū)，溝通能力強; 2、熟練掌握 SQL，熟悉數(shù)據(jù)挖掘的常用算法，擁有海量數(shù)據(jù)處理和挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先; 3、具有良好的商業(yè)敏感度和數(shù)據(jù)分析技能，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問題; 4、熟練使用excel、SPSS或R等數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計分析工具; 5、重點大學數(shù)學、統(tǒng)計、計算機軟件、管理信息系統(tǒng)、運籌學等相關專業(yè)本科或以上學歷,大型互聯(lián)網(wǎng)1-2年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗

2、Data scientist類職業(yè)崗位

算法研究員/數(shù)據(jù)科學家-大數(shù)據(jù)策略(某科技公司) 基礎月薪2.5-3.5萬

任職要求：1. 計算機、數(shù)學相關專業(yè)碩士、博士; 2. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上對機器學習算法進行改進; 3. 熟練使用c/c++，python，java, scala中的一門語言; 4. 在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘頂級會議、頂級期刊發(fā)表過文章有加分。

崗位職責：1. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上改造當前的機器學習算法，應用于滴滴的業(yè)務場景中; 2. 設計并開發(fā)大規(guī)模機器學習系統(tǒng)，針對海量的出行數(shù)據(jù)進行高效的模型訓練; 3. 參與線上系統(tǒng)的開發(fā)，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統(tǒng); 4. 進行原創(chuàng)性研究，包括新算法、新技術或者新產(chǎn)品的研究。

數(shù)據(jù)科學家(某科技公司) 基礎月薪2-3萬

崗位職責：1、創(chuàng)建金融理財產(chǎn)品推薦系統(tǒng)模型;2、數(shù)據(jù)深度分析挖掘， 創(chuàng)建市場營銷相關數(shù)學模型;3、針對海量數(shù)據(jù)的應用，將數(shù)學模型進行算法優(yōu)化，并工程化實施。

3、Business Analytics類職業(yè)崗位

戰(zhàn)略規(guī)劃經(jīng)理(商業(yè)研究 市場分析)(某IT公司)基礎月薪1.5-2.5萬

崗位職責：1. 協(xié)助部門領導進行公司發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的制定及執(zhí)行;2. 規(guī)劃相關業(yè)務線的中長期戰(zhàn)略目標，設計和優(yōu)化商業(yè)模式，為業(yè)務線制定核心指標，牽頭關鍵項目;3. 分析和跟蹤戰(zhàn)略實施過程，并且提出改進建議，幫助其相關部門改善，確保戰(zhàn)略規(guī)劃的貫徹執(zhí)行;4. 分析研究商品流通及B2B電商行業(yè)趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業(yè)內(nèi)標桿企業(yè)、競爭對手的戰(zhàn)略動態(tài)及國家行業(yè)政策，并提供決策建議，確保公司戰(zhàn)略的前瞻性;5. 戰(zhàn)略研究數(shù)據(jù)庫的更新、完善及優(yōu)化;6. 協(xié)助部門領導收集與分析相關信息與數(shù)據(jù)，撰寫相關報告、商業(yè)公文。