商務分析專業好就業嗎？
我給大家詳細講一講，內容有些多，大家可以收藏了慢慢看。
美國商業分析專業是一門新興的學科，主要是將大量複雜資料，經過應用分析和定量方法，轉換為合理清晰、便於管理的資訊，從而做出合理的商業決策。
企事業單位、集團公司、IT、金融、證券、諮詢策劃等涵蓋經濟分析、市場調研、情報研究、資料採集集合及相關領域的行業。
而較常見的僱主有：政府、外資投行、商業銀行、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；手機行業如蘋果、三星等；網際網路網站如 Google、yahoo、百度等；專業的第三方資料分析公司；大型連鎖商貿機構如 Wal-Mart、家樂福等。
1、商業分析員
商業分析員稱為business analyst，是企業中對於商業問題進行分析的人員。對於大量資料的分析將會是你分析商業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，即透過選取不同的角度，對過去資料進行視覺化的呈現，以發現商業中的問題和機會，做出商業建議。
business analyst一般不會親自對資料進行建模分析，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、分析資料之外，將會有大量的專案管理、跨部門溝通的工作，對於語言、溝通能力、商業嗅覺的要求最高，技術上的要求則最弱。
2、資料科學家
資料科學家稱為Data scientist，主要工作就是建立預測模型。除了建模之外，提取、清理資料的時間將會佔用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，所以很多企業也會要求data scientist具備一定的程式設計能力，比如Python，方便和工程團隊合作。Business analytics畢業生的建模能力和統計知識，其實是足夠做Data scientist了，但程式設計能力，特別是python的程式設計能力，將會成為business analytics畢業生夠不夠格做data scientist的分界線。
3、資料分析師
資料分析師就是Data analyst，一般 Data analyst就是對於企業的資料庫系統以及資料的含義進行管理、確保資料的準確性和完整性。當企業領導層、business analyst和data scientist需要資料的時候給予幫助，並且對持續不斷的同類資料需求進行自動化，建立BI的基礎設施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。
Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由於華人良好的數學功底，(世界公認的數學知識能力)，也是華人在美國的強勢領域。如果想在美國就業，這方面崗位有很多機會。但程式設計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，商業分析、建模其實都不難，但把底層的資料到底弄明白其實往往是最難的一個環節。很多同學從data analyst做起，後來轉為data scientist。
1、Data Analyst類職業崗位
基礎月薪1-2萬
資深資料開發工程師 (某IT公司)
崗位職責：1. 對阿里文學現有資料分析平臺進行功能維護、效能最佳化和系統升級; 2. 根據業務需求進行資料報表相關的研發工作; 3. 對現有業務資料進行資料計算、挖掘類工作，產出預測性的資料給業務展提供策略建議; 4. 參與資料底層的工具、平臺、部署流程等技術體系建設的研發工作。
任職資格：1. 本科及以上學歷; 2. 熟悉常用的資料探勘、分析的工具和方法，有資料探勘工作經驗;熟悉linux平臺，精通shell/java/python/lua等高階及指令碼語言的一種或多種，編碼基本功紮實 ; 3. 有資料倉庫設計和運維經驗;熟練使用MySQL，Hbase，Mongodb，中至少一種資料庫 ，熟練使用Hadoop、spark/storm或在MPI並行環境有應用實踐經驗; 4.具備快速學習能力、溝通協調能力及團隊精神 ，有較強的責任心和學習積極性。
商業資料分析師(職位類別：資料庫開發工程師)某科技公司
崗位職責： 1、 能深入理解業務，抽象並搭建資料模型，分析關鍵問題; 2、業務資料的收集、整理、提取，根據相關資料進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供資料支援; 3、與業務部門溝通合作，將分析結果應用於實際業務，提升業務方工作質量。
任職資格： 1、對資料敏感，邏輯嚴謹，責任心強，工作主動自驅，溝通能力強; 2、熟練掌握 SQL，熟悉資料探勘的常用演算法，擁有海量資料處理和挖掘經驗者優先; 3、具有良好的商業敏感度和資料分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決複雜的商業問題; 4、熟練使用excel、SPSS或R等資料分析和統計分析工具; 5、重點大學數學、統計、計算機軟體、管理資訊系統、運籌學等相關專業本科或以上學歷,大型網際網路1-2年資料分析工作經驗
2、Data scientist類職業崗位
演算法研究員/資料科學家-大資料策略(某科技公司) 基礎月薪2.5-3.5萬
任職要求：1. 計算機、數學相關專業碩士、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演算法進行改進; 3. 熟練使用c/c++，python，java, scala中的一門語言; 4. 在機器學習、資料探勘頂級會議、頂級期刊發表過文章有加分。
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演算法，應用於滴滴的業務場景中; 2. 設計並開發大規模機器學習系統，針對海量的出行資料進行高效的模型訓練; 3. 參與線上系統的開發，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統; 4. 進行原創性研究，包括新演算法、新技術或者新產品的研究。
資料科學家(某科技公司) 基礎月薪2-3萬
崗位職責：1、建立金融理財產品推薦系統模型;2、資料深度分析挖掘， 建立市場營銷相關數學模型;3、針對海量資料的應用，將數學模型進行演算法最佳化，並工程化實施。
3、Business Analytics類職業崗位
戰略規劃經理(商業研究 市場分析)(某IT公司)基礎月薪1.5-2.5萬
崗位職責：1. 協助部門領導進行公司發展戰略規劃的制定及執行;2. 規劃相關業務線的中長期戰略目標，設計和最佳化商業模式，為業務線制定核心指標，牽頭關鍵專案;3. 分析和跟蹤戰略實施過程，並且提出改進建議，幫助其相關部門改善，確保戰略規劃的貫徹執行;4. 分析研究商品流通及B2B電商行業趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業內標杆企業、競爭對手的戰略動態及國家行業政策，並提供決策建議，確保公司戰略的前瞻性;5. 戰略研究資料庫的更新、完善及最佳化;6. 協助部門領導收集與分析相關資訊與資料，撰寫相關報告、商業公文。
商務分析專業好就業嗎？
我給大家詳細講一講，內容有些多，大家可以收藏了慢慢看。
美國商業分析專業是一門新興的學科，主要是將大量複雜資料，經過應用分析和定量方法，轉換為合理清晰、便於管理的資訊，從而做出合理的商業決策。
商業分析畢業生常去企業：企事業單位、集團公司、IT、金融、證券、諮詢策劃等涵蓋經濟分析、市場調研、情報研究、資料採集集合及相關領域的行業。
而較常見的僱主有：政府、外資投行、商業銀行、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；手機行業如蘋果、三星等；網際網路網站如 Google、yahoo、百度等；專業的第三方資料分析公司；大型連鎖商貿機構如 Wal-Mart、家樂福等。
美國商業分析專業畢業生從事最多的三種職業方向：1、商業分析員
商業分析員稱為business analyst，是企業中對於商業問題進行分析的人員。對於大量資料的分析將會是你分析商業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，即透過選取不同的角度，對過去資料進行視覺化的呈現，以發現商業中的問題和機會，做出商業建議。
business analyst一般不會親自對資料進行建模分析，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、分析資料之外，將會有大量的專案管理、跨部門溝通的工作，對於語言、溝通能力、商業嗅覺的要求最高，技術上的要求則最弱。
2、資料科學家
資料科學家稱為Data scientist，主要工作就是建立預測模型。除了建模之外，提取、清理資料的時間將會佔用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，所以很多企業也會要求data scientist具備一定的程式設計能力，比如Python，方便和工程團隊合作。Business analytics畢業生的建模能力和統計知識，其實是足夠做Data scientist了，但程式設計能力，特別是python的程式設計能力，將會成為business analytics畢業生夠不夠格做data scientist的分界線。
3、資料分析師
資料分析師就是Data analyst，一般 Data analyst就是對於企業的資料庫系統以及資料的含義進行管理、確保資料的準確性和完整性。當企業領導層、business analyst和data scientist需要資料的時候給予幫助，並且對持續不斷的同類資料需求進行自動化，建立BI的基礎設施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。
以上三種職業方向的區別：Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由於華人良好的數學功底，(世界公認的數學知識能力)，也是華人在美國的強勢領域。如果想在美國就業，這方面崗位有很多機會。但程式設計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，商業分析、建模其實都不難，但把底層的資料到底弄明白其實往往是最難的一個環節。很多同學從data analyst做起，後來轉為data scientist。
1、Data Analyst類職業崗位
基礎月薪1-2萬
資深資料開發工程師 (某IT公司)
崗位職責：1. 對阿里文學現有資料分析平臺進行功能維護、效能最佳化和系統升級; 2. 根據業務需求進行資料報表相關的研發工作; 3. 對現有業務資料進行資料計算、挖掘類工作，產出預測性的資料給業務展提供策略建議; 4. 參與資料底層的工具、平臺、部署流程等技術體系建設的研發工作。
任職資格：1. 本科及以上學歷; 2. 熟悉常用的資料探勘、分析的工具和方法，有資料探勘工作經驗;熟悉linux平臺，精通shell/java/python/lua等高階及指令碼語言的一種或多種，編碼基本功紮實 ; 3. 有資料倉庫設計和運維經驗;熟練使用MySQL，Hbase，Mongodb，中至少一種資料庫 ，熟練使用Hadoop、spark/storm或在MPI並行環境有應用實踐經驗; 4.具備快速學習能力、溝通協調能力及團隊精神 ，有較強的責任心和學習積極性。
商業資料分析師(職位類別：資料庫開發工程師)某科技公司
崗位職責： 1、 能深入理解業務，抽象並搭建資料模型，分析關鍵問題; 2、業務資料的收集、整理、提取，根據相關資料進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供資料支援; 3、與業務部門溝通合作，將分析結果應用於實際業務，提升業務方工作質量。
任職資格： 1、對資料敏感，邏輯嚴謹，責任心強，工作主動自驅，溝通能力強; 2、熟練掌握 SQL，熟悉資料探勘的常用演算法，擁有海量資料處理和挖掘經驗者優先; 3、具有良好的商業敏感度和資料分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決複雜的商業問題; 4、熟練使用excel、SPSS或R等資料分析和統計分析工具; 5、重點大學數學、統計、計算機軟體、管理資訊系統、運籌學等相關專業本科或以上學歷,大型網際網路1-2年資料分析工作經驗
2、Data scientist類職業崗位
演算法研究員/資料科學家-大資料策略(某科技公司) 基礎月薪2.5-3.5萬
任職要求：1. 計算機、數學相關專業碩士、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演算法進行改進; 3. 熟練使用c/c++，python，java, scala中的一門語言; 4. 在機器學習、資料探勘頂級會議、頂級期刊發表過文章有加分。
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演算法，應用於滴滴的業務場景中; 2. 設計並開發大規模機器學習系統，針對海量的出行資料進行高效的模型訓練; 3. 參與線上系統的開發，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統; 4. 進行原創性研究，包括新演算法、新技術或者新產品的研究。
資料科學家(某科技公司) 基礎月薪2-3萬
崗位職責：1、建立金融理財產品推薦系統模型;2、資料深度分析挖掘， 建立市場營銷相關數學模型;3、針對海量資料的應用，將數學模型進行演算法最佳化，並工程化實施。
3、Business Analytics類職業崗位
戰略規劃經理(商業研究 市場分析)(某IT公司)基礎月薪1.5-2.5萬
崗位職責：1. 協助部門領導進行公司發展戰略規劃的制定及執行;2. 規劃相關業務線的中長期戰略目標，設計和最佳化商業模式，為業務線制定核心指標，牽頭關鍵專案;3. 分析和跟蹤戰略實施過程，並且提出改進建議，幫助其相關部門改善，確保戰略規劃的貫徹執行;4. 分析研究商品流通及B2B電商行業趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業內標杆企業、競爭對手的戰略動態及國家行業政策，並提供決策建議，確保公司戰略的前瞻性;5. 戰略研究資料庫的更新、完善及最佳化;6. 協助部門領導收集與分析相關資訊與資料，撰寫相關報告、商業公文。