商业分析硕士课题：了解业务的未来，什么是业务分析？

每天，公司都会产生大量数据。这些数据可以包括零售地点的客户交易量、全国员工的工作小时数或公司在广告、制造和运输上花费的美元。
从表面上看，这些数据只是事实和数据的集合。但是，当它被战略性地收集和分析时，它可以揭示有关组织如何开展业务的深刻见解，并且可以利用这些见解对组织的未来做出正确的决策。无论公司跟踪客户交易、员工工作时间还是花费的美元，都可以使用业务分析来解释这些数据，以有利于组织的底线。
因此，对能够解释和分析数据的训练有素的专业人员的需求正在增加，这也就不足为奇了，对于精通所谓的业务分析的个人来说，有价值的职业机会的数量也在增加。根据美国劳工统计局 (BLS) 的数据，到 2026 年，运筹学分析师职位的预期增长率为 27%。对于数学家和统计学家来说，同期的就业增长率预计为 33%。
查看以下关于商业分析性质、学生从商业分析硕士课程中获得的技能以及该领域的工作和职业机会的讨论。

什么是业务分析
对于想要涉足这个不断发展的领域的人来说，准确了解什么是业务分析非常重要。简而言之，业务分析是使用分析工具和方法来评估组织过去数据、绩效和历史的过程。这种分析可以产生有意义的见解，可用于影响组织的流程和决策。
例如，一家服装零售商在过去三年的每个三月都未能实现销售目标。为了找出原因，管理人员可以使用业务分析来解释过去的数据。从这些数据中得出的见解很可能表明，如果该公司在 2 月份减产，它毕竟可以节省资金并实现 3 月份的目标。
当问自己，什么是业务分析，它适合我吗？重要的是要记住有四种主要的分析类型：描述性、诊断性、预测性和规范性。他们相互合作，提供广泛的见解。

当组织想要弄清楚发生了什么时，例如当公司遇到供应短缺或未达到收入目标时，他们会将描述性分析应用于数据。诊断分析解释了为什么会发生这种过去的事件，例如由于公司没有最新的制造设备而发生的供应短缺，或者由于劳动力短缺而导致的收入目标未达到。
从某种意义上说，预测性分析和规范性分析齐头并进。预测分析使用数据来帮助向组织展示未来可能发生的事情——例如，一家公司可能在某个月份面临更高的制造成本。然后，规范性分析可用于就如何应对这些预测提出建议——例如，同一家公司可能决定削减支出以消除下个月的更高成本。
对于所有类型的分析，专业人员使用分析工具来帮助他们解释数据。其中包括 Microsoft Excel 和 Google Analytics 等数字程序、Python 等编程语言以及 SAS 和微软 BI 平台等复杂而全面的分析软件。每个组织在解释数据方面都有自己的需求和目标，因此分析专业人员选择使用的工具或方法可能会有所不同。

获得的技能
有抱负的数据专业人士需要哪些业务分析技能才能在该领域取得成功？其中许多是技术性的，包括数据可视化、统计分析、机器学习技术和数据挖掘。这些技能和更多技能可以在商业分析硕士课程中获得，比如俄亥俄大学提供的课程。

从根本上说，商业分析硕士课程超越了软件程序和数据组织的具体细节。他们鼓励学生磨练解决问题和创造力的技能，以帮助他们发现解释数据的新方法。课程通常包括预测性和规范性分析、数据分析、数据管理、分析编程、应用业务经验的课程，甚至包括学生应用新获得的知识的实习。
学生还可以获得特定技能，他们可以将其应用于数据分析领域的未来职业。这些技能包括数据可视化，或以吸引人的格式呈现数据和见解的能力，以便合作伙伴和利益相关者更好地理解它，以及定量建模，或使用数据构建模型以收集见解的过程。
机器学习是一种旨在使用技术自动化分析任务的过程，是学生在商业分析硕士课程中学习的另一种技术。有效的数据挖掘程序——换句话说，检查大量数据以获取相关信息的过程——也包含在这些程序中。

商业分析硕士课程的课程还涵盖与分析相关的运营或技术能力。这些课程的学生获得了宝贵的领导力、外交和管理技能，这些对于当前和未来的分析师在整个职业生涯中的提升都至关重要。整个课程可以专门用于这些主题，或者可以在整个课程期间的几门课程中涵盖它们。
此外，领导力发展使年轻的专业人士能够自信地与高层管理人员分享数据见解，并就组织内的分析流程和决策提出合理的论据。对于更有经验的员工，获得分析管理技能可以让这些高级官员对数据方法和实践有深刻的理解，使他们能够有效地激励和推动分析师取得成功。无论分析师处于职业生涯的哪个阶段，领导能力和管理技能对于确保健康的职业发展都是必不可少的。

机会
有哪些业务分析工作和机会？随着公司继续产生数据，对训练有素的分析专业人员解释数据的需求将会增长。数据分析专业人员可以在许多职位上茁壮成长，但最常见的两个机会是数据分析师和数据科学家。
数据分析师为给定组织组织和解释数据，他们可以在各种行业工作，包括技术、媒体和政府。数据科学家通常比数据分析师更高级，更深入地研究特定的数据集。根据 PayScale 的数据，数据分析师的平均工资为 59,003 美元，薪水较高的人通常拥有更先进的数据和分析技能和经验。对于入门级数据科学家，PayScale 列出的平均年薪为 92,000 美元。高级技能也会影响这个职位的薪水，以及数据科学家工作的特定公司。

除了数据分析师和数据科学家，毕业生还可以将他们的技能应用于其他相关角色。其中包括产品经理、数字营销人员、保险风险评估分析师和社交媒体分析师。这些角色并不完全专注于数据。但是，他们可能需要广泛的分析技能来帮助实现公司目标。这些职位也可以获得高薪：根据 PayScale，产品经理的平均年薪为 82,051 美元，而数字营销职位的平均年薪为 72,000 美元。随着数据专业人士在整个职业生涯中不断进步，他们的年薪通常在六位数范围内。
由于当前和未来对数据分析的需求，商业分析硕士课程的毕业生已经准备好获得有竞争力的工作机会，这些工作机会是有益的和具有挑战性的，并且可以获得高薪。

在有前途的商业分析和数据科学领域取得成功
在提高盈利能力和实现目标方面，组织希望通过数据分析来帮助他们找到更好的解决方案。但他们往往缺乏在分析方面受过有效培训的员工，或者他们可能需要更多在该领域具有经验的专业人员。
具有商业分析知识的毕业生在协助这些公司方面处于有利地位。不仅如此，该领域的学位使毕业生成为知情和尽职尽责的决策者，他们可以制定解决问题的创造性策略，找到有助于推动增长的见解，并最终为他们自己和他们的组织取得更高水平的成功大体上。
在选择研究生商业分析课程时，学生通常会寻找一所声誉良好且课程与其现有职业和职责相结合的学校。俄亥俄大学的在线商业分析硕士课程对于寻求与自己的日程安排一起工作的商业分析方面的强大教育的学生来说是一个方便的选择。