周一快乐
Mac, iPhone, iPad, kindle…
说到Business Analytics，大家首先想到的是Data Analytics：我们通过对数据的分析，获取新的商业认知，用以回答那些无法用传统途径解释的问题——比如天气变化对销售有怎样的影响？众多客户中哪些是真正有价值的客户？
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Business Analytics就是用来解释这些无法用传统数据解释的问题。
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商业分析的生态环境（Business Analytics Ecosystem）
Business Analytics通过描述性分析和机器学习方法，来做相应的预测性分析和最优化分析，但是这只是Business Analytics的一个组成部分。
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更重要的是，我们要了解我们解决的是什么商业问题。即我们做这些数据分析的目的是什么
1. 除了分析，我们要清楚数据从哪里来，以及到哪里去。
公司会有繁杂的数据源与庞大的数据库，我们没办法用一个SQL query获取想要的数据，通常都是需要获取各个数据源的部分数据，这样就需要一个团队做数据管理。他们从不同的应用中获取数据，把他们整合在一起，形成我们想要的数据结构，并把他们划分成不同的Data Mart和Database，这样更方便按照实际需要来提供想要的数据。
2. 在拿到数据后，Business Analyst会通过分析数据回答问题，那如何把分析出来的结果传递出去呢？
这是决定一个商业分析项目成功的关键。
一方面，我们需要把商业分析结果转换成直观可视化的报告。另一方面，如何把这些分析结果与日常的商业流程结合起来，并把insights应用到工作流程中去也是很重要的一步。
在工业化环境中，我们希望工作流程更加自动化。所以会有optimization这样的工作任务出现，尽可能地把人从整个工作流程中抽身出来，从而做更多的insight discovery。
而有些部门对信息的时效性要求很高，这时Enterprise Mobility这个方向就出现了，他们通过实时的信息获取和信息处理，把insights推送到手机或平板上，这对于某些商业流程非常重要，比如Fraud Detection，一个fraud出现ba是什么职位，我们希望相关人员能马上作出回应，并且无论何时何地都要能够第一时间接收到信息。
3. 我们已经了解了整个工作流程，那怎样才能执行项目任务呢？
首先需要一个稳定高效的系统环境，目前pc可能不能完成大部分的数据处理，我们需要一个大规模的MR环境来部署。System/Infrastructure可以帮助我们实现，他们不但提供系统运行的环境、ML engines、Reporting server和Web server，还会负责数据安全与系统安全的维护，也会帮助做Workflow automation、整个系统的维护和系统更新换代。
所以在一个项目中会有很多部分，每一部分都是不可缺少。
我们需要一个项目管理流程，把各部分整合到一起，让每个部分共同协作，为最后的insight delivery服务。以天气对销售的影响为例，我们首先要定义这个项目需要哪些数据源（如历史天气数据），然后商业分析师对数据进行分析和建模，并根据不同的需求，把众多的信息整合起来并呈现出去。
![图片[1]-ba是什么职位-【起薪8W+商科职位】商业分析师BA带你全面解析-小鱼百科网](https://www.arxsj.com/wp-content/uploads/2023/03/1678529086621_1.gif)
商业分析常见职位和所需技能（Positions and Required skill sets）
市场上常见的职位有5种
Business Analyst – 1
Business Analyst – 2
Business Analyst – 3
Data Scientist
Business Intelligence engineer
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请不同公司对BA的定义差异很大，可以把BA分成三大类
1
Business Analyst – 1
第一种BA，在项目流程中起到Project coordinator的作用，相当于项目经理。
他会从头到尾跟进项目流程，参与到商业分析项目的各个组成部分。这类BA对于技术的要求较少，因为他需要花很大的精力和各种人沟通协调，所以需要较强的沟通能力和处理多重任务的能力。
另外他需要有一些项目管理背景，需要会用Excel、SQL、Powerpoint，需要能自己检索数据。虽然没有明确要求会编程语言，但是为了能够协调和理解整个工作流程，这类BA通常都是有技术背景的，这样他们才能够了解软件工程师们在做什么，从而更好地沟通协调整个过程。
2
Business Analyst – 2
第二类的BA更注重于工作流程的后半部分，即insight delivery的部分。
类似一个团队的Frontend，他会更多地跟客户接触，第一时间了解客户对项目的疑问与要求。这些问题与要求传递给BA后，BA会做ad-hoc analysis，BA要了解数据是如何产出的，并清晰地表达出数据为什么是这样的。
因不同项目要解释的问题不同，BA要回答和分析的问题也就不同，在分析问题的同时，他也会处理一些KPI的delivery，如某个模型的准确率是多少，所以这一类BA需要的技能更偏技术。不但要求你有很强的问题解决能力，还要有足够的数据提取能力，在excel和SQL之上，需要有更好的warehousing、data visualizaion的能力，如果你懂脚本语言，有cs 或统计的背景会更有利于你理解团队其他人在做什么。
这一个工作职能在不同的公司会有不同的名字，有的公司会叫Data Analyst，有的会叫Reporting Analyst。如果你是专门做可视化的的，也有公司会叫你Data Visualization Expert。
3
Business Analyst – 3
第三种BA与Data Scientist更相像一些,会更大程度地参与到建模的过程中，包括模型的设计、构建、测试与评估。
跟上一种BA相似的是，他也会接到各种各样的问题，但是他是需要自己去完成predictive modeling或descriptive modeling的。这就需要更好的机器学习、统计背景和更强的编程技能，以处理复杂的数据集，这个职位在有些公司也会叫做Quantitative Data Analyst ，他们的共同点是对统计数学背景有一定的要求，还需要有较强的问题解决能力。
4
Data Scientst
Data Scientst的主要工作是分析各种机器学习算法ba是什么职位，看哪一个模型能更高效地解决问题。在Soft skills上，这一职位和之前的BA没有什么区别，但在Technical skills上会更强调编程能力、机器学习背景和统计分析能力，有处理大数据量和高效计算的经验会更好。
还有公司有Research Scientist和Economist职位。这两个职位做的都是构建、测试、评估模型工作，但不同点在于，Research Scientist一般是从机器学习的角度出发，而Economist更多是经济学背景的人，他们做的模型多是时间序列。
5
Business Intelligence engineer
BIE和Data Scientst一样，都需要有机器学习和计算机背景；不一样的是，不同团队招的BIE的职能可能不同，一部分是作为Data Scientst，一部分是负责后续的Business Intelligence reporting 和visualization。有些公司可能称这一职位叫Technical Business Analyst，他相对于Business Analyst，会更多地和软件工程师在一起工作。
总结
以上就是把五个职位放在一起的比较，虽然有的职位需要熟练掌握的技能更多，但是他们之间没有优劣之分，每一个职能都是必要的，要看哪一个更符合自身的背景，从而决定你要去找哪一个职位的工作。
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主讲人：Mingche Su 苏铭彻
毕业于卡内基梅隆大学机器人研究所，旅美科协硅谷分会副会长，曾就职于WalmartLabs 与 Groupon，现为Bittiger联合创始人。Mingche 曾面试过200+北美科技公司，辅导数百学生进入硅谷顶级科技公司，被同学们亲切的称为“IT职场老司机”
讲座大纲
1. 商业分析师行业介绍
商业分析师职业进阶
薪资水平
（基于地域和公司的情况分析）
相关职位数量
工作内容
（专业技术、软实力、工作领域）
2. 商业分析师面试和求职介绍
面试求职时间线
（入学前/后准备、申请实习岗位/全职岗位）
面试流程和考点分析
（面试流程详解、面试题及考点详解）
面试求职黄金宝典
（面试准备、背景提升）
3. 成功案例分析
科技领域成功案例分析
金融领域成功案例分析
4. 在线互动答疑
讲座福利：
资料分享~《北美求职白皮书》、《从北美求职看留学申请》
报名方式
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