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商业数据分析

商业分析是什么?

商业分析涵盖面非常广,具体是做什么的?
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在企业发展和业务经营的不同阶段,会面临不同的挑战和问题。商业分析要做的是对企业经营中的重要问题,基于分析当前现状,发现存在的问题,制定解决方案的过程,从而起到推动和优化业务发展的作用。

商业分析可以涵盖企业经营的各个层级和维度,从企业战略、财务状况到重点业务的。通过商业分析,我们能够有效的发现问题,为高效决策提供支持。在互联网科技公司、金融机构等高成长行业都有广泛的运用。

进行一个完整的商业分析,一般包含五个方面

  1. 商业分析的背景和意义
  2. 如何获取商业分析需要的数据和信息
  3. 基于数据对现状进行分析
  4. 发现当前存在的问题,并针对性的制定解决方案
  5. 测试方案的效果并优化和推广


这里就从商业分析的这五个方面来为大家进行讲解,然后我们会有一个具体的案例来给大家演示一个商业分析的过程。


商业分析的背景和意义


首先,我们做一个项目或者做一个决策的时候,往往是基于一定的背景或特定的原因,基于特定的背景进行的分析,才比较有针对性,更为高效。搞清楚一个商业分析的背景,一般我们能够起到两个作用

一是划定商业分析项目的边界,充分掌握问题的背景和影响因素,聚焦在一定范围内识别问题和制定方案,提高 项目的针对性和方案的有效性。就像我们常说术业有专攻一样,一个商业分析项目往往也是解决一个特定时点、特定场景下的问题, 期望一个分析解决经营中的各个问题是不合理的。

二是让受众快速的了解你要说什么。一份商业分析报告的受众,可能是你的老板、公司的决策层、投资人等等特定的群体,他们可能并不是完全的了解进行某个商业分析案例的原因,通过背景和原因的介绍,能让受众对于项目背景有快速的认知,从而为快速决策或是支持等目标打下基础。

了解了商业分析的背景,我们来看一下进行商业分析的常见背景和适用场景。

当市场格局、经营状况发生变化,或是在业务中出现共性问题或经营痛点问题时,可以通过商业分析,从商业逻辑方法论的角度提出解决方案,解决一定的共性问题,从而推动和优化业务发展。

针对财务经营指标分析、市场和竞品分析、新业务启动决策、重点业务场景分析等,都是常见的商业分析适用场景,就像是公司内部咨询顾问的角色,从更了解公司业务的角度入手,解决公司发展中的问题。

为什么要明确商业分析的意义?我们在做商业分析报告时清晰总结,简洁呈现这个商业分析项目的意义是非常重要的,能很好的起到以下效果。

首先突出重点,能让受众快速抓住项目的核心,意识到项目的重要性,引导受众跟着你的思路来了解项目的整个过程,起到更好的传递效果。

其次,凸显收益支持决策。商业分析解决方案的落地和推广,往往伴随着必要的资源投入和各方的有效支持,且可能影响范围大,决策时会非常慎重,有效论证项目的收益或者是较高的战略意义,能辅助决策人有效作出决策,也能帮助自己获得必要的支持和资源,有助于商业分析的方案起到更佳的效果。

为了体现一个商业分析项目的意义或者说说服别人支持我们的意见,可以从哪些方面入手去体现项目的意义呢?下面是我们几个常见的切入点。

首先是战略意义。如果这个分析对于公司或者业务的发展的战略有比较重大的影响,那突出项目的战略意义就是很有说服力的方式。比如说能够影响行业或者业务的发展方向、接下来的规划和走向等,引入重要的合作伙伴或建立重要合作关系,为公司发展做背书,也是战略意义的突出体现。

然后是影响市场格局。例如通过竞品和对分析,清楚的了解了自身所处的位置、行业内的格局和竞争对手的状态,有效的制定了 业务打法,能够帮助公司在接下来的发展和竞争中处于有利位置,是非常重要的意义。还有如何推动业务发展?通过这个商业分析,有效识别了业务中的痛点,解决了重要的业务问题,能助推业务发展带来增长或者收益,构建良好的业务生态等,也是有利的切入点。

最后是如何提高经营质量,例如财务或经营状况的商业分析等,通过成本收益等方面制定了有效的解决方案,能直观改善企业经营质量有非常重要的意义。除了上面提到的几类方面,根据实际情况,还有很多方面具有重要的意义,根据项目实际进行针对性的挖掘,从而有效体现商业分析的意义。

从大的方面来说,商业分析或者战略分析是一个基于 数据分析制定解决方案和业务决策,然后论证方案有效性的过程。例如在互联网公司中都非常强调数据驱动,现在非常热门的概念 大数据、新零售业务等也都是建立在海量的高质量的数据基础上进行分析和决策。可见数据对于决策和业务发展的一个重要性。


如何获取商业分析需要的数据和信息


那么同样的对于商业分析来讲,数据获取也是进行商业分析的基石。常见的数据范围包括公司的业务数据、报表内容等,外部的相关数据等。

关于数据获取的方法,首先我们可以把数据分为两类, 内部数据和外部数据。

那么内部数据是指公司的业务和经营数据,一般都有相应的系统或数据库存储每天的数据,通过业务系统或数据库提取需要的数据。必要的时候为了了解市场和用户的需求,可以设计一些课题,或借助第三方公司开展市场调研,搜集用户反馈,形成有效的调研数据。

使用外部数据的时候要注意数据的权威性,可以借助公开市场发布的财报、研究报告或统计报告等,也可以通过 蓬勃路透等权威第三方机构获取行业企业信息、各类市场数据等。


基于数据对现状进行分析


现状分析是从数据处理到识别出存在的问题的过程,通过逐步剥离和挖掘数据呈现出的意义,发现重要的问题。具体来说,现状分析包括以下四个方面。


第一,处理数据。

当我们拿到需要的数据后,第一步就是对数据进行处理。进行数据处理时,要能够从宏观到具体进行不同层级的处理,也要从不同的维度入手,深入分析和挖掘不同的角度看到的数据结果,可能呈现的是不同的含义。那这个时候我们来举个例子,当我们分析连续三年的净利润时,从总额看我们是在连续增长的,说明基本面是乐观的。但如果我们比较每年的增长率是可能发现增速放缓甚至大幅下降,反映出的可能是成本的增加,或者是市场在趋于饱和,从而引导我们发现更多的问题。


第二是找出数据的特点。

在进行充分的数据处理后,我们要能够通过各项 数据指标呈现的规律找出共性特征,找出突出特点以及明显特征。这些是帮助我们发现共性问题和特征问题的一个有效的手段。具备足够的数据敏感性,是成为一个优秀的商业分析专家必须具备的一种能力。例如我们在互联网圈广为流传的 50% 增速理论。在高速成长的互联网领域,过去往往认为超过 50% 的增速是持续高增长的表现。如果增速低于 50%,可能面临市场天花板的问题。今年 bat 中的某家巨头拿出了足够亮眼的表现,股价却持续下跌,正式增速增长不及市场预期,引起了过度的市场恐慌。


第三,分析反映的问题。

通过数据呈现的状况,分析反映的业务含义,从而定位问题,例如我们利润下降可能是成本上升等等,把数据含义落脚到对应的业务问题。

最后是 分类问题,将发现的所有问题按照一定的分类 聚类或者拆分到对应的维度上,从而找准抓手,针对性制定解决方案,有效的去解决问题。那么当我们有效定位问题原因后,其实商业分析的过程已经解决了一大半。那么接下来就是针对性制定解决方案,从而解决问题的过程。


发现当前存在的问题,并针对性的制定解决方案


在制定解决方案时要注意以下几个方面的问题。首先充分分析制定解决方案的过程其实不是拍脑袋的过程,要基于合理的测算或者是有依据的推论保证方案具有合理性。然后需要方案明确。方案可以分为定性和定量两,但无论是哪种形式的方案,都应该有具体明确的思路和可操作性,避免只是简单的建议或笼统的说明。那么同时逻辑严谨,制定方案的过程要确保逻辑合理,手段有效,避免出现逻辑错误,导致方案无法成立。例如说我们通过服务体验的方式解决价格的问题,从逻辑上无法支持,很难说服别人接受方案。

举一个例子,比如说当我们发现业务增长放缓时,可以进一步定位是由于新用户增长低或是老用户使用频率下降的原因导致。对于新用户增长低的问题,可以指定市场宣传、渠道拓展等拉动新用户的方式。而对于老用户频率下降,可以制定满足用户需求的新产品,刺激老用户意愿,提供增值服务等提高频率的方案,从而根据不同方面去解决问题。


测试方案的效果并优化和推广


那么当我们制定了一个完整的方案后,通过实验进行测试是非常重要的。在实验的过程中,通过分析实验效果,可以判断方案是否有效,找到方案中值得改进优化的地方,并且检验是否有其他问题以及实施方案后是否会引发新的问题。通过实验来推进方案的迭代,从而进行推广落地,能够保证方案的效果,减少不必要的资源浪费。

常见的实验方法包括 AB 测试、前后对照实验等方式。那么 AB 测试通过分组的方式设置实验组和 对照组,实验组实施该方案,而对照组不采取动作监测,同样时间后的表现,前后对照实验,通过对比实验前后的表现分析方案的效果。

原文作者:Uni 小师妹

编辑于 2022-10-26 15:40

本文约稿自双一流院校软件工程专业的阿榕同学,未经许可,请勿转载。

商业分析师是指能根据业务的需求,从数据中生成相应的报表,为决策提供支撑。相比其他的业务人员,他能更高、更广、更深入并且更数据化地对业务进行分析。

他的思路一定不能陷入在日常业务当中,必须超脱出来,并且要具有一定的抽象能力,同时能熟练运用分析工具,学会用数据说话。

市场上对商业分析师的能力需求包括:

1、需要具有较高的数学知识(应用数学、统计学、计量经济学)背景

2、熟练SPSS、STATISTIC等数据分析软件中的一门

3、可以应用软件进行数据库开发

4、掌握并可以熟练应用一门数学软件:(如matalab)进行新模型构建

5、熟练掌握一门编程语言

6、具有较强的市场营销、经济统计能力

7、具有用商业语言沟通的能力

说了很多比较抽象的东西,我们来看看一个刚入行商业分析师X的一天:

早上,X快快乐乐地来到了公司,这时leader要X分析本季度公司商业数据。于是X就坐在自己电脑前化身卑微码农写一段或者N段SQL把数据跑出来。

一般leader都是进行临时性需求,不过当X发现这已经默默地演变成一个常规性需求时,他为了以后更方便的操作,就对存储过程进行了封装。(技能点有:数据库,SQL以及有时对Python的应用

刚刚处理完leader甩来的工作,组长这时又告诉X你要做一个关于公司本季度的数据分析项目。X匆匆把上一个任务的数据打包,然后先对数据进行清理筛选,再作基础汇总聚合,然后设计出监测指标。

X清楚地知道这里不仅仅需要数学分析,更多需要跑业务需求方那边了解,毕竟最终目的是要让公司的营销岗使用。所以X要提升效率,他要尽可能地做出一个简单又完整的数据模型(技能点:足以让其他岗位看懂),X的公司经过积年累月的发展已经逐渐形成了对于模型的固定要求,所以X这时不仅要通晓公司具体事务还要注意公司对于模型的使用习惯尽量不要更改。(技能点:数据库、SQL、excel、R语言、数理统计、数据挖掘、业务知识。

而当X把模型完成后,他还要兼职产品经理,X要把自己的模型给leader和worker们分析清楚,并把数据落地到数据库中。

为了完成以上需求,X找到公司的开发通过模型做可视化站点(就是把分析结果通过曲线图、柱状图、饼图等模型表现出来),做到让别人一眼就能看到指标整体状况。(技能点:逻辑思维,流程规划,数据可视化,一定的开发知识,表达能力。

当X的模型和指标正式应用起来自后,X知道自己这时还要不定期收集业务部的反馈,不停的跟他们沟通邮件,不停地优化模型,数据表,以及给业务部一些特定需求的分析评估报告

因为自己做的模型在很长一段时间内只有自己清楚那到底是个什么东西)。

X根据以往的工作经验,判断出自己从此刻开始要不断像程序员修改bug一样,根据市场的实际需求、营销岗的需求对自己的模型进行更改重塑。(主要考验沟通能力和耐心

在日常的工作中,X有时候会遇到等待别人工作进度的情况,比如公司本季度相关数据还没有反馈出来,X作为一个靠数据吃饭的人基本没法工作。

不过,X知道这是一个更新速度极快,与企业、市场客观关联较大,不努力就容易被淘汰的职业

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数理统计和数据挖掘不仅需要实践也需要不断开发新型框架,而且如何应用已有数据,产生最高性价比是一门学问,每一个数据分析师还必须对于公司的具体情况有个大致了解,不然是没有办法拿出合适的模型的。

以上就是作为公司数据分析师X的基本工作,至于哪天技术岗突然发难,leader突然抛出一个问题让人就地分析也是常有的事。

其实大多数中小企业是不会让一个人单独出来做商业分析的,大多是老板或者老运营只管进行分析。因为对于中小企业来讲,很大程度上数据就意味着企业的生命,因而正规的数据分析师往往只为大厂服务,这本质上就是一种极其高端的能力。

大多数商业数据分析师在大厂任职,所在地区一般都是国家一线城市,在高消费的同时却也在享受着高质量的生活水平。

薪资情况

不过针对之前X的例子中公司里的商业分析体系我想多说几句,其实大部分公司都还处于从0到1搭建商业分析体系的阶段,可能是全新搭建,可能是新业务线搭建。

在使用任何数据时,数据分析师都需要校验,确保数据准确无误,这是所有分析工作的基础。

在互联网企业的发展过程中,诸如制定数据规范、提升数据质量这些基础工作是必不可少的。数据规范性是个系统性工程,在数据系统搭建之初,就需要考虑好。

商业数据分析师日常工作中,接触更多的是提升数据质量:

  • 数据是否准确
  • 数据是否有效
  • 可用数据比例是否足够用于分析

其实商业分析类专业主要输出行业领域除了商业分析师在国内更多是作为数据分析师出现,而由于相关专业在我国起步较晚,至今只有寥寥几所顶尖高校开设硕士专业(清华、北大、复旦等),不过这些高校考研门槛极高,非常人可及。

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课程教授
罗切斯特理工大学在线商硕士学位https://www.zhihu.com/video/1434496164192657408

编辑于 2021-11-01 00:08
还记得大学的时候,教授总说“By the Definition(由定义可得),道生一,一生二,二生三,三生万物。”
在数学中,定义是最基础,也是最重要的概念。首先我们界定清楚,我们要研究的对象是什么,然后再对这个对象展开研究和讨论。
好好认为,在数据分析/商业分析的工作中也一样。界定清楚一些基础的概念,有助于我们顺利的开展工作。

全文:1,546字;预计阅读时间:4分钟。

今天好好介绍2个数据分析中最为基础,也最为重要的概念的定义——“分析”与“问题”。

当我们在讨论“数据分析”的时候,时常很自然的就讲着眼点落在“数据”二字上面。我们要获得更多、更好的数据,要埋点、要调研、要清洗;我们要掌握更多的数据处理方法,要聚类、要分层、要做特征工程。

但其实,“什么是分析?”是一个同样重要的问题。因为“分析”的含义,决定了我们需要什么样的数据,要对数据进行什么样的处理。

让我们来回答第一个问题:什么是分析?

一、分析就是对比

简而言之,分析就是对比。让我们先抛开形而上的定义,来回顾一下我们最常见的分析有哪些类型,然后再归纳一下他们的共同特点。

  1. 竞品分析:例如,手机厂商,会比较自家产品与竞品的续航时长与充电市场,进而评估自家产品的续航体验。
  2. 贡献度分析:例如,保险公司会把全国分为不同的战区,而不同战区又会统管不同的省份。总公司层面的销售总,会分析各战区业绩对公司整体业绩达成的贡献度;而各战区营销总,则会计算各省份对战区整体业绩大成的贡献。
  3. 趋势分析:例如,客服中心会长期追踪消费者对于服务的评价。如果满意度持续走低,例如:同比、环比向差,则会触发预警机制,对客户进行批量回访、或对服务进行二次抽检,定位问题所在。

以上三种分析,都蕴含着着同一个动作,那就是“对比”。

图1:分析的三种形式“看差异、看构成、看变化”
  1. 相互对比看差异:“竞品分析”是一种“对比类”的比较,即将2个不同的事物A和B放在一起对比。
  2. 总分对比看构成:“贡献度分析”是一种“构成类”的比较,即将一个整体A拆分为几个部分 A_1,A_2,A_3 ,然后将整体与部分进行对比。
  3. 前后对比看变化:“趋势分析”是一种“变化类”的比较,即将某件事物在不同时间节点之间的状态 A,A' 进行对比。

“看差异、看构成、看变化”是三类最常见的量化比较的途径。当然分析,不会在“比较”这个动作完成之后,就戛然而止。有价值的分析,是需要找到问题,或是机会的。

那么“问题”在数据分析的语境下又蕴含了什么含义呢?

二、问题就是落差

简而言之,问题就是落差;而机会则是消弭落差的可能性。让我们同样先举几个常见的,被视作“有问题”的例子。

  1. 业绩不佳:业绩达成进度远低于时间进度。
  2. 口碑下滑:产品的NPS值大幅下跌。
  3. 市占率挑战:竞争对手发布了一款非常亮眼的新品,“可能会”导致未来6个月公司在手机品类的市场份额大幅下跌。
图2:问题的三种类型“低于目标、状况恶化、存在风险”

以上3种情况都是通过比较的方式,发现现状与理想情况之间存在着落差,从而定位出了问题。

  1. 低于目标:通过达成与目标之间的对比,我们发现两者之间存在着超出预期的落差,所以定位出存在“低于目标”(e.g. 业绩不佳)的问题。
  2. 状况恶化:通过现状与原状之间的对比,我们发现两者之间存在着超出预期的落差,所以定位出存在“状况恶化”(e.g. 口碑下滑)的问题。
  3. 存在风险:通过预期的稳定性与实际的稳定性之间的对比,我们发现两者之间存在着超出预期的落差,所以定位出存在“存在风险”(e.g. 市占率挑战)的问题。

那么这3类问题,又分别对应着什么样的机会呢?

图3:3类问题对应的机会“追求理想、恢复原状、保持现状”
  • “低于目标”的问题,对应着“追求理想”的机会
  • “状况恶化”的问题,对应着“恢复原状”的机会
  • “存在风险”的问题,对应着“维持现状”的机会

小结一下~

最后简单小结一下:分析就是对比,问题就是落差,机会就是消弭落差的可能性

想要了解具体“如何进行对比”、“如何识别落差”、“如何定位机会”的同学,可以参见:

\color{mediumslateblue}{\texttt{如果你感觉有帮助的话,双击屏幕,赞同一下吧~ }}\\\color{mediumslateblue}{\texttt{更多干货内容,请关注“好好的分析师”~ }}\\

编辑于 2022-08-24 07:31

我有往这个方向发展的想法,但让我来解答这个问题,还不够格,分享两篇收藏已久的文章,每篇都看过不下5遍,方法论很少,但认知层面有不错的提高。

两篇文章都叫做:真正强大的商业分析能力是怎样炼成的?

如下:


发布于 2019-06-27 12:07

你好题主~

我们都知道商科分析就是从商业数据中挖掘出对企业有价值的信息,但这个过程是如何操作的呢?

题主可以看一下下面这个视频,主讲老师是斯坦福大学金工和计算机科学的双硕士、机械工程博士,本科毕业于清华大学,希望可以帮到你。

https://www.zhihu.com/video/1186329579777675264


关于美国商业分析硕士的更多内容,你可以查看我以往的文章:

除了麻省理工,麻省还有哪些学校开设商业分析专业呢?

美国宾夕法尼亚州开设商业分析的大学有哪些?

时代兴华商科留学:学费低廉的德州,开设商业分析的大学有哪些?

纽约州留学环境怎样?2019年开设商业分析的学校有哪些?

为什么90%的中国留学生都想去加州读商业分析?

发布于 2019-12-06 17:09
商业分析是什么?
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举个简单的栗子,电商会通过对消费者浏览习惯和购买喜好的观察,基于这些数据分析出与顾客喜好相匹配的物品,从而获得更多的收益——这就是商业分析师的工作,也是其价值和魅力所在。

它的战略意义不在于对庞大的数据量进行掌控,而是对这些数据进行专业化处理,将无意义的繁杂数据转换为有意义的有效信息,以提供商业建议,支持商业决策,这就是商业分析。

随着大数据时代的呼啸而来,全球市场的商业领域都逐渐由信息与数据所引导——无论是企业决策,还是市场开拓,抑或是客户管理,都离不开数据的支持。时代的更迭和技术的进步,使得商业分析专业(Business Analytics,以下简称BA)应运而生。

商业分析即利用数据,形成分析报告,并结合自己在商业模式、营销推广消费者心理以及行业认知等方面的知识,提供决策建议。在这样一个数据至上的环境中,商业分析岗位的需求越来越大,薪资待遇也随着人才的稀缺而水涨船高。

发布于 2021-11-08 17:37· 1704 次播放

https://www.zhihu.com/video/1135526542246625280

发布于 2019-07-19 12:30

商业分析是一个广义的术语,是“解决商业问题”或“使公司的事情变得更好”的一种奇特方式。这一切都是因为在企业在实际运作中找到问题和并修补问题,比较低效。

更正式的定义可能是:商业分析是识别和评估低效率的问题、推荐可能的实施方案、实施指的解决方案以及评估解决方案是否创造了更高效率的行为。

完成的分析类型将根据商业分析师所在的位置而有所不同,但都属于上述情况。

一般会有以下几种方向:
流程改进评估客户、部门和供应商之间合作的效率低下。“我们正在亏损,因为我们的运输人员与会计师没有很好的沟通——时间太长了——让我们找出原因并解决它。”

市场和销售分析是对市场与产品供应进行比较的调查,以确定可以进行哪些更改以增加销售额。“我们正在亏损,因为人们似乎选择我们竞争对手的产品而不是我们的产品——让我们找出原因(无论是我们的品牌还是其他什么)并解决它。”

价格/费率分析是定价或费率(例如保险费率)的发展。“我们正在亏损,因为销售额下降。我们听说我们的定价太高了。让我们找出我们的价格应该是多少并改变它”(通常与市场分析同时进行)

薪酬分析是为员工制定工资和薪酬——劳动力的“价格分析”。“我们没有得到我们需要的人才,因为我们提供的人才不够(或提供的太多)——让我们弄清楚市场能承受多少并改变它。”

项目管理是从需求收集到实施的过程。“我们正在亏损,因为我们的项目总是濒临死亡或总是超出预算。确保下一个项目按时完成并低于预算。” (PM 本身并不是“业务分析师”,但分析师经常被“重新分配”进行项目管理,尤其是在小公司中)

这里面遗漏了一些分析,因为随着技术增加的复杂性,要​​解决的问题列表不断增加。但是……这一切都归结为“解决问题”。

较小的公司可能只有一商业分析师,可以在某个时间点执行所有这些操作。较大的公司可能有许多业务分析师职位,每个职位都在特定部门内进行一种特定类型的分析和工作。
总而言之……找到问题并修复问题非常有趣!这就是商业分析师的工作。

发布于 2021-12-20 11:55

商业分析(business analysis)简而言之,是指利用各种分析工具和分析方法论,分析企业的商业环境,市场环境和内容情况,发现问题并提出改进计划,为企业的战略规划和业务决策做参考和支撑。

发布于 2023-05-31 21:42

Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?

超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?

为什么机票的价格每小时都会变?

实际上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益

这些数据都能干啥??

  • 华尔街根据民众情绪抛售股票;
  • 对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
  • 银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
  • 投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
  • 美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
  • 美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。

商业分析兴起

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

“大数据”在物理、生物、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

如果说信息时代始于20世纪90年代的技术崛起,那么我们现在正式进入了“数据时代”,在这个时代,谷歌、Facebook、IBM、Teradata、Oracle和SAS等公司都有能力收集有关其客户和客户行为的终身数据。

但所有这些数据都只是一大堆数字,直到熟练的分析师将这些数字转化为有意义的信息,有助于做出明智的商业决策。如今,公司正在寻找具有高度商业和技术背景的数据分析专家,他们了解最新数据和信息时代趋势的重要性。


商业分析在企业中的应用

1.描述性分析(descriptive analysis):Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?

Netflix是美国在线视频租赁商,可以理解为优酷的收费版, 它有上千万用户,每个人都有自己不同的喜好。假设你上周末在 Netflix 看了两部电影,都是动作片。在所有 Netflix 用户中,肯定有很多人也看了这两部的动作片,然后,下个周末,那些人又看了另一部电影,很有可能也是一部动作片。根据你和其他人之前的相似性,Netflix 预测你也会想看这部电影。于是这部电影就出现在你网页的相关推荐中了。

2.预测性分析(predictive analytics) 超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?

假设你是一个在减肥的少女,持有某超市的会员卡,(这意味着超市的分析人员可以跟踪你过去的消费记录)。你已经连续3周买减肥茶了,那么分析人员觉得你很有可能下周继续买减肥食品。所以结账时柜台小哥会面带微笑的递给你一张纤维棒的优惠卷,而把同时德芙巧克力的优惠券藏起来。

3.指导性分析(prescriptive analytics) 为什么机票的价格每小时都会变?

经济学告诉我们需求决定价格,如果我们知道什么时候出行的需求量最低,那我们就可以买那个时候的机票,以最便宜的价格坐飞机。事实上航空公司却先我们一步,实时监测上百万条飞行路线,确保高峰期价格最高,同时模拟未来需求曲线,假如未来需求量大,即使当下需求量很低,也保持高价,以满足未来的高价需求。


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编辑于 2021-08-18 13:51

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这次分享的是:

商!业!数!据!分!析!

关键词 商业+数据+分析!

商业分析,即Business Analytics(BA)。这个专业在近几年是真真切切的火了一大把,以至于conekt君周围不少小伙伴在选择研究生课程的时候,大多都申请了BA。

conekt君跑去问了一圈,商业分析是学什么呢?然后被投射了各种鄙视的眼神,让人心肝一颤一颤的。

conekt君又问,那学商业分析,毕业之后做什么工作呢?同志们五花八门的答案甩过来,更让conekt君越来越迷:咨询公司、银行、P2P、互联网公司(这方面的岗位就真的太多了)……好像哪里都是BA学子的就业方向。


要是再查查招聘的岗位,哦呼,好腻害!但也好多.....互联网、P2P、保险、地产果然一应俱全:

截图自某知名招聘网站


商业分析?商业数据分析?数据?分析?商业?做什么的?

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我们将在本次分享中,将这一连串扑朔迷离的问题,一一解答。而为了更好地解开这个历史难题,conekt采访了一位最近的商业数据分析夶夶,带各位更全面地了解这个职业。


本次商业数据分析部分将分为上下两部

(麻烦大家点个关注,为了关注conekt质壁分离)


上部:行业解析、岗位设置、推荐企业、薪酬

下部:职业发展道路、入职条件、建议


商业分析?商业数据分析?


首先,不懂就要问——知乎!启动!(关注知乎账户conekt,为了流量质壁分离)


conekt君查阅了知乎很多的专业回答,而一位叫淙瀚的答主,引起了我的注意,Data Science|PHD


不用多说了

就是学习


Business analysis. 应属于传统商科,主要是任务是对公司整个运营的流程、业务的开展等方面的分析。比如发现新的商业需求、提出/改善某些商业问题的解决方案。它可能包括公司组织上的变更,业务流程的改善,策略性的规划,政策的制定和提高。

Business analytics. 这才是真正的新兴学科。翻译上都叫商业分析,但内容却差很多,所以特意用英文区分开来。这个行业的核心就是数据分析,而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩,对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。 zhihu.com/question/3621


目前大多数的商业分析,并没有在职位名称上对职能进行过多的区分,以至于大家都很困扰。结合conekt君的了解,以及发稿前Caroline疯狂的输出(这么认真的人哪里找),简单来说:

  • 商业分析:注重行业研究以及公司层面的业务、经营分析,往往就某些商业问题出具解决方案。分析以定性访谈、案头研究、实地走访为主,结合问卷数据和二手的公开数据,涉及的数据部分较少用到数据挖掘和复杂的数理模型。
  • 商业数据分析:同样可以是对行业、公司业务或特定商业问题进行分析,但区别在于数据驱动性强,通过对数据的层层拆解(甚至需要在大数据层面进行分析),获得研究主题的insights。


商业问题的解决,是商业分析、商业数据分析的交集,而商业的无处不在,也正是这两类工作岗位分布于各行各业的原因。


而不同行业对应着不同的行业知识,结合商业分析和商业数据分析在岗位技能包上的差异,求职者可以快速地概括自己想要/适合从事的岗位。


我们本次邀请的这位认真负责可爱美丽集万千光芒于一身的嘉宾,即是商业数据分析的资深从业者。(此句生硬,只为强调高亮部分)


全球 & 国内的商业数据分析

发展到哪儿了?


那商业数据分析到底发展到哪了呢?因为我们没钱给商业数据分析公司做调查,所以再次强势引用:

根据知名市场研究公司IDC的预测,2019年全球大数据和商业分析(big data and business analytics,简称BDA)解决方案的收入将预计达到1891亿美元,较2018年增长12.0%,并且BDA收入将在2018 - 2022年保持该增长速度,达到13.2%的复合年增长率,并在2022年达到2743亿美元。

美国将是2019年最大的国家市场,达到近1000亿美元的BDA总收入。而日本(96亿美元)和英国(92亿美元)位居第二、三名。中国以86亿美元的预测BDA总收入,排名第四,并保持19.2%高复合增长率。 idc.com/getdoc.jsp?


上文所定义的商业分析,更侧重于商业数据分析,甚至更接近大数据的方向。在国内,BDA的市场规模已经十分可观。虽然现实工作中,很多数据分析无法达到大数据层面,但对于解决商业问题,已经较为成熟,且行之有效。所以,实际的商业数据分析市场规模显然会更加广阔,而在巨大的市场规模之下,自然对于人才的需求异常强烈,这对应着许多实实在在的工作岗位。



商业分析 & 商业数据分析

包含啥子岗位?


那么,这么多实实在在的岗位都来自于哪里呢?

我们先提一下商业分析的岗位,以便于更好地区分——

商业分析岗位属于专业服务领域,较为对口的岗位有

咨询岗、市场研究岗以及公司内部的经营分析、财务分析、运营分析

另一边,由于商业数据分析岗位(此处涉及到数据分析岗和BI工程师岗)其数据驱动的特殊性,较为对口的岗位,需在此分为前端和后端

偏前端:数据驱动型很强的公司(如互联网公司)内部的数据分析、经营分析、财务分析、运营分析岗等,乙方公司偏定量分析的数据分析岗、市场研究岗、咨询岗

偏后端:数据采集存储和数据库搭建相关的数据分析岗和BI工程师岗(Business Intelligence)、偏数据挖掘和建模的分析师、偏数据自动可视化的分析师


可能大家会问,为什么商业分析的岗位,和商业数据分析的后端岗位几乎是一样的?


就这么说吧.....

三连感叹号警告



随着互联网行业的兴起,相关互联网行业的甲方公司,数据沉淀愈发厚重。这类公司掌握着大量数据,而其中具有价值的信息,需要商业数据分析方面的大佬慢慢挖掘。


那么提供专业的数据分析服务的乙方公司呢——作为乙方,时代都变了,客户都变了,自己怎么能不变!所以在商业数据分析方面,乙方当然需要更多人才啦。


至于我们刚刚说的前端和后端岗位,要举个具体的栗子的话,可参照电商行业内部:



当我们讨论大佬时

我们都在说谁?


正如上文提到,商业数据分析岗渗透于各个行业的甲方和乙方公司中。包括互联网、金融、咨询业务行业的公司,都对其有着巨大的需求,以跟紧时代步伐。许多热门行业——尤其各行业中的龙头企业,都需要精于商业分析或数据分析的人材。


专业咨询公司,MBB、罗兰贝格等公司都开始涉足相关的分析领域,满足客户对应的需求。而在市场研究 (market research)行业,top级的国际企业,包括 Nielsen, Kantar, Ipsos 等,都有专门的数据分析团队。在互联网公司方面,在商业数据分析方面对人才的需求就更为明显,不论是电商还是平台企业,有用户数据沉淀的地方,就有商业数据分析立足质地,国内知名的字节跳动、腾讯、百度、美团的招聘需求层出不穷


Caroline 夶夶推荐的公司

Caroline建议,entry-level的毕业生可以从“黄埔军校”类公司起步,比如市场研究类的龙头企业和四大咨询岗位。虽然这些公司的工资并不高,但它们为萌新提供了很好的锻炼平台:乙方公司的核心业务是为甲方解决问题,而甲方只有上升到一定层面的问题才会雇乙方解决,例如上升到市场总监,或CEO战略层面的问题。所以在乙方解决的问题一般都是比较high-level的,非常锻炼人。


互联网行业的私企或民企的工作时间,是985、995、996、10116,甚至更为夸张,去不去就看你是要命还是要钱。如果你很喜欢互联网行业,Caroline推荐毕业后先进入互联网外企工作,因为它们的工作时间更短(975、1075),且和私企或民企一样能够帮助积累互联网行业经验,虽然工资会稍微低一点。


Caroline 的具体工作内容是什么?

& 夶夶推荐的岗位和外企

Caroline: 给你们举个栗子 来自CONEKT00:0004:50

这个变声效果。。。真的绝。。。质壁分离ing


钱钱钱钱钱

钱钱钱钱钱


市场研究行业的应届毕业生,包含十三薪和年终奖的年薪为10万-13万,有些互联网公司可以给到30万以上。Caroline在工作两年之后跳槽去了互联网电商公司,年薪为21万-24万(工作经验2年)。在互联网电商行业工作一年后再次跳槽的薪水涨幅,与接下来跳槽去的公司的类型有关:如果跳槽互联网,年薪为25万-30万,而如果跳回乙方公司,年薪则为21万-27万,作为参考。


PS. 如果是大数据相关,薪酬上应届生月薪2万以上甚至3万以上,是完全存在的。



休息一下

更多干货,尽在下篇

编辑于 2019-06-26 13:30

什么是商业分析?

商业分析是将数据转换为洞察力以改进业务决策的过程。数据管理、数据可视化、预测建模、数据挖掘、预测模拟和优化是用于从数据中创建洞察力的一些工具。

而现在,商业分析越来越多的被应用到我们生活的方方面面,比如

  • 亚马逊是如何推荐产品的?
  • 为什么通用电气要从其销售的飞机引擎中收集大量数据?
  • 迪士尼的神奇乐队有什么特别之处?

这三家公司生成、使用和分析数据,以做出更好的决策,更好地为客户服务。

  • 通过商业分析,亚马逊将销售数据转化为洞察力,通过分析数以 百万计的购买数据来找到像你这样的客户,并预测你可能购买的 产品。
  • 当发动机需要维修时,通用电气可以根据传感器数据提前进行预 测。
  • 根据你填写的调查,迪士尼可以提醒它的服务器,你更喜欢摊位 而不是桌子,你最喜欢的角色是米妮老鼠。当你到达时,你正坐 在一个展台旁,米妮特意在午餐时间来看你。

在这三种情况下,商业分析都被用来更好地为客户服务。

什么是BA?BA和BI的区别?(过程导向分析)

BA包含三个阶段:Descriptive(描述), Predictive(预测), Prescriptive(规范)3 个部分组成了完整的 BA。首先,描述问题;其次,了解现在和过去的规律和情况,做出准确的预测和映射;最后,研究出最优化的解决方案。


阶段一:Descriptive Analytics 描述性分析

主要用来分析过去数据的一些模式(pattern)规律和现在的趋势,也就是图中的 What happened 和What is happening. 通过描述性分析,通过一些课程,比如 Data Warehousing(数据仓储), 会学习预处理原始数据的技能,还有比如 Business Reporting, 学习如何描述一些数据。描述性分析作为 business analytics 的第一步,主要定义了商业问题,以便于找到合适的分析方法。

阶段二:Predictive Analytics 预测性分析

预测性分析的目的是对于未来发生的事情做一个比较准确的预测和定位,也就是 What will happen 和 Why will it happen. 这部分代表了computer science 的核心知识,涉及到了很多machine learning 和 data mining 的知识。

举个例子:比如有一间公司叫 Teradata, 曾经帮助Walmart 做过分析报告。分析出在每周五的下午,沃尔玛的啤酒和尿布的销量会同时增加。建议沃尔玛在未来的周五中,把啤酒和尿布放在一起卖,这样的话有助于增加销售额。后来,沃尔玛采用了 Teradata 的建议,果然增加了销售额。这个例子体现的就是对未来状态和条件的精确预测(accurate projections of the future states and conditions), 对于企业的商业状况做出了一个清楚准确的定位和映射。

这部分涉及到的课程是机器学习( machine learning ), 数据挖掘( data mining ), 预测( forecasting ),自然语言学习( NLP ) 等。

阶段三:Prescriptive Analytics 规范性分析

这部分的目的是找出最优化的解决方法,也就是说 What should I do和 Why should I do it. 涉及到优化(optimization), 建模( modeling ), 模拟( simulation ) 这样的偏数学和统计的概念。

以上希望对你有帮助,更多美国留学问题,包括专业选择,职业规划,学校选择,地理位置,就业等详细信息可以免费咨询。

发布于 2021-08-03 18:46

商业分析师通过定义需要并推荐能够成为相关方带来价值的解决方案,从而在企业中促成变革的实践活动,商业分析使得企业能够阐明变革的需要及缘由,并设计和描述能够带来价值的解决方案。

商业分析师是一项涉及广泛的职业,商业分析人员在企业中可能为很多不同类型的行动执行工作。从业人员在执行商业分析任务时可能运用不同的能力、知识、技能、术语和态度。

如果你想深入的了解商业分析或者从事商业分析工作的话,那建议先系统的学习。而教商业分析知识全球最有名的就是总部在加拿大的IIBA,IIBA向全球的商业分析专业人士提供三个等级的职业认证:ECBA,CCBA,CBAP。

商业分析课程官方的教材是《BABOK》,中文译本叫做《商业分析知识体系指南》,包含标准的商业分析机构的知识。

《商业分析知识体系指南》它是一种针对所有视角的通用框架,阐述为了正确分析一项革命和评价革命的必要性而执行的商业分析任务。这些任务可能因每个商业分析人员或行动的不同而有不同形式、次序或重要性。

该书把从事商业分析工作需要掌握的知识分为6大知识领域,包含商业分析规划与监督,发掘与协作,需求生命周期管理,策略分析,需求分析与设计定义,解决方案评价。

商业分析师在项目中的职责:

拿商业分析师参与一个项目来举例,商业分析师在项目中承担怎么样的角色呢?项目经理与商业分析师之间又是怎么分工的?

首先二者是彼此独立工作,但需保持步调一致,然后商业分析师可以应用《商业分析知识体系指南》中的三个知识领域在项目生命周期之前、其中与之后支持业务价值的交付开展相应的工作!

中文原版购买通道,想要学习/咨询IIBA认证课程的也可以找我推荐,老学员有福利,懂的都懂!

发布于 2022-11-10 13:23

商业分析是通过定义需要井推荐为相关方带来价值解决方案,从而在企业中促成变革的实践活动。而拥有商业分析能力可以获得高薪,因为商业分析决策能力很关键,只有精准地把握用户需求,判断市场趋势,才能在业务上更高效地做出正确决策。而知名企业比小企业再更多地在招聘“商业分析师”!

我们看到美团对商业分析的要求其中一条是“支持业务的规划思考和发展设计。基于业务所在行业的理解和洞察识别关键战略问题、策略制定(平台规则、补贴管理、履约管理等)等提供专业意见,协助业务产出短期目标、中长期规划”

而且我发现商业分析作为分析、解决问题的关键手段,已经出现在每一个行业和岗位要求中,包括但不限于各行业运营、营销、市场、产品、财务、销售等岗位。 几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中都会要求求职者具备商业分析能力。

综上我们就可以得出商业分析能力在目前职场中的重要性,所以我认为它是最有"钱"途的能力之一!

那么如何快速学会商业分析的方法,并且可以应用到实际工作中呢?


我强烈推荐CBAP证书,接下来我带你一起深入了解下CBAP证书!

CBAP 的全称是Certified Business Analysis Professional (商业分析师专业人士认证)。是由全球最大的商业分析专业组织机构-国际商业分析协会(The International Institute of Business Analysis (IIBA)颁发的BA资质证书;成为国际BA人士最权威与含金量最高的认证。

拿到CBAP证书,你可以收获什么?

通过IIBA对5400名CBAP持证者做的问卷调查,我们可以知道考出CBAP证书有以下四个切实好处:

1.提高薪资

2.提高求职成功率

3.提升绩效考核成绩

4.提高工作自信

CBAP适合什么样的人?


商业分析师、项目需求分析师、项目经理、产品经理,需求经理;系统分析师、系统架构师、对商业分析工作有兴趣、想学习完整商业分析方法者。

CBAP培训机构哪个好?

我选择的是艾威培训,它们家是IIBA指定CBAP培训机构。艾威有专业老师的指导还有辅导妹子们的耐心的解惑,从上课、报考协助、总复习到辅考,全程辅导直到考上。

距离考完试已经半年了,但我还是很感谢艾威老师们一直的监督,感谢考试群里助教的答疑解惑,感谢一起渡劫的同学们的相互鼓励(主要是艾威的考证环境比较好)。

CBAP是有一定报考门槛的,如果有报考想法,但又不确认自己是否可以报考的伙伴,可以先点击下方卡片测评一下。


发布于 2023-05-18 15:19

之前一直听说数据分析和商业分析都是非常热门而且好就业的方向,然而——

数据分析和商业分析有什么不同吗?

这是我一直不太懂的问题。

而我最近也学习了商业分析的相关课程,那么接下来我们就来看看里面的干货吧——

  • 需要商业分析的人群:投资人、创业者、顾问/分析师

投资人需要筛选合适的赛道进行投资,创业者需要找到合适的方向进行深耕,而顾问和分析师们则会以他们掌握的更加专业的技能为投资人、创业者提供决策支持。

然而其实除了这些人群,商业分析还可以帮助到:业务/团队负责人、勇敢的打工人们和择业中的同学,我们需要对我们团队或者个人目前所处的情况进行分析,既要低头把自己的工作完成好,也要抬头去看整个商业或行业的前景。

凡是与业务发展相关的职业,其实都需要商业分析,因为我们毕竟要看清楚整个赛道的发展,从而进行更加科学的决策,如果是技术型人才,尤其是在某种高精尖的能带来商业价值的技术上有很大长处的话,那么可以暂时不用考虑那么多,毕竟技术型的人才是去哪里都抢着要的。

下面我们来举几个案例:

  • 案例一:误入某行业的A同学,学历很优秀,公司也很出名,工作辛苦,但是由于并没有赶上行业的最大红利期,进入后并没有收获自己想要的职业空间(地产行业)

  • 案例二:选择某岗位的B同学,明明选择了智能汽车风口上的行业,但是并没有是一个不可替代性很强的岗位,所以即使是在风口行业也并没有带着他一起飞起来


  • 案例三:选择某岗位的C同学,在一家快速发展的互联网公司,业务线、小部门都很给力,但自己却是进步最慢的,因为在这个小而美的团队里,其实C同学的能力并没有很突出,就是属于将军里面最矮的那个,所以职业发展空间一直很受局限

以上案例我们其实总结一下就知道,从前到后,同学们的职业发展问题分别是受到了大行业趋势不好、岗位选择不周、以及部门中自己的个人优势不明显的问题,那么运用商业分析我们该怎么处理他们的问题呢?这里就涉及到我们商业分析可以处理的常见问题了:

  • 行业问题:某一行业未来发展空间、投资和从业价值等
  • 公司/业务单元问题:公司/业务单元如何发展壮大、如何建立核心竞争力等
  • 岗位问题:哪些岗位,生产要素对行业发展是至关重要的,即更有价值

那么介绍完了商业分析,我们再回到之前的问题,商业分析与数据分析的区别和联系在哪里呢?

商业分析:BA(Business analytics)是以数据编程与分析为手段、以商业知识为基础、以决策优化实现价值最大化的新兴专业。

数据分析:BDA(big data analysis)的简称,也就是商业数据分析,简单来说,就是以商业信息和知识为基础,以数据分析为手段,来优化公司决策。主要应用方向包括单不限于精细化运营、流量变现、路径转化、兴趣推荐、用户画像等。

商业分析是不需要太深层次的数据分析知识的,它已经将商业中可以用到的知识为我们筛选了出来,数据分析则需要更多的技术技能,比如统计学、计算机等知识,也需要一定的代码基础,比如Python\R\SQL等。

对于同学们的专业要求,商业分析师更偏向经济、金融、工商管理、数学、统计(整体更倾向商科)

数据分析师一般偏向数学、统计、计算机(整体更偏向理科)

工作内容方面,商业分析师一般是会针对某个项目收集信息构建一个商业分析框架,进行全维度的商业分析(比如国家宏观政策、竞争信息等)

数据分析师则一般负责部门的日常数据分析和监控,为其它部门提供数据支撑,并不断探究用户行为习惯,为公司优化业务策略。

好啦,这就是今天的数据分析和商业分析内容啦~我的这些知识都是在【探潜数据分析】这个公众号学的,后台回复“商分试听课”就可以学习!我也会继续更新这个课程相关的学习笔记,欢迎和我一样对数分感兴趣的同学一起交流,也欢迎知乎的前辈大佬们给出建议~

发布于 2022-07-14 17:36