商业数据分析，什么是商务数据分析技术

本文目录一览

1，什么是商务数据分析技术
2，有哪些商业智能数据分析方法
3，商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面
4，商业数据分析和金融工程那个专业好
5，有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗
6，商业数据分析是门什么专业知乎

1，什么是商务数据分析技术

就是针对数据源进行的分析，找出一些潜在的客户群体，推广商务产品或者加强商务管理

什么是商务数据分析技术

2，有哪些商业智能数据分析方法

你好，商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP来实现。原理是根据业务需求，建立人员分析数据的维度比如年月日等等。　　而分析人员需要掌握的是数据分析的思路，比如我们要利用比较常用的FineBI做一个简单的分析，先确立哪些分析指标，需要哪些表，然后取出， OLAP会自动建立表间关联，只需要搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示，这也正是商业智能的“智能”所在。

有数据的地方就有信息，有需求的地方就要用到数据分析，这样想来，应用就广泛了，比如以前看过某银行利用finebi来重点研究目标客户寻找和现有客户的维护和二次开发，主要通过对优质客户群体的各种来采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务。诸如此类的应用还有很多，你可以搜相关案例。

有哪些商业智能数据分析方法

3，商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面

主要体现在以下几方面　　1.可视化分析　　不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。　　2.数据挖掘算法　　可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。　　3.预测性分析能力　　数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。　　4.数据质量和数据管理　　数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。　　以上几方面都是商业智能FineBI能够提供数据的有效整合和快速准确的数据分析展现，多维度深层次挖掘数据信息的原因。

数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是狭义的数据分析。数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。bi即商业智能，它是一套完成的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能bi处理的数据量非常大，一般都要用到一些工具例如tableau，finebi等，bi对稳定性以及易用性有一定的要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。

商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面

4，商业数据分析和金融工程那个专业好

金融涉及两大因素：钱和时间，主要研究个人和单位在特定时间段内如何赚钱，存钱，花钱。在学术上，金融描述人们如何为将来的花费做计划，或者人们如何在商场或超市的时候花钱。另一方面，商业则意味着通过买卖商品或者服务合法创业，其最终产物一个合法的盈利单位。创业者观念上必须要先拿到合法证明。这样才意味着你要从事的行业是合法的。职业方向大大的不同学金融的最终方向通常是金融分析师。他们从事的工作主要在证券公司、商业银行、保险公司以及投资机构。在这些金融机构从事二级市场投资，做投资研究报告。通过分析市场，帮助客户或者自己做出投资决策，目的是及时做到增大利益，减少损失。

金融学专业本专业要求学生系统掌握金融学基本理论，具有处理银行、证券、投资等方面业务的基本能力；熟悉国家有关金融的方针政策和法规，了解本学科的理论前沿和发展动态。主要课程包括国际金融管理、货币银行学、金融市场学、中央银行学、商业银行经营学、投资银行业务、国际贸易学、证券投资分析、公司财务分析、国际结算、金融英语等。毕业学生能够胜任银行、证券、投资等金融领域的管理工作以及相关的教学科研工作。本科，学制四年，文理兼收。金融学包括金融工程，但他以理论为主，比较偏文。金融工程是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科,研发新的挣钱工具的如股票、期货，比较偏理。金融工程跟传统意义上的金融学还是有很大差别.金融工程更大意义上是金融创新的产物,它综合了现代金融理论、信息技术、工程技术，采用尖端的数理分析技术、电脑电迅技术、自动化和系统工程乃至运筹学、仿真技术、人工神经元网络等前沿技术.传统金融学更多的是以基础变量为研究对象和基本工具的,比如利率\汇率\货币供应等等,而金融工程主要依赖金融衍生工具,比如期货期权\远期\互换等等.在开设专业开来,金融工程更重视数理技术,而金融学则注重经济知识.从就业上看...金融学专业本专业要求学生系统掌握金融学基本理论，具有处理银行、证券、投资等方面业务的基本能力；熟悉国家有关金融的方针政策和法规，了解本学科的理论前沿和发展动态。主要课程包括国际金融管理、货币银行学、金融市场学、中央银行学、商业银行经营学、投资银行业务、国际贸易学、证券投资分析、公司财务分析、国际结算、金融英语等。毕业学生能够胜任银行、证券、投资等金融领域的管理工作以及相关的教学科研工作。本科，学制四年，文理兼收。金融学包括金融工程，但他以理论为主，比较偏文。金融工程是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科,研发新的挣钱工具的如股票、期货，比较偏理。金融工程跟传统意义上的金融学还是有很大差别.金融工程更大意义上是金融创新的产物,它综合了现代金融理论、信息技术、工程技术，采用尖端的数理分析技术、电脑电迅技术、自动化和系统工程乃至运筹学、仿真技术、人工神经元网络等前沿技术.传统金融学更多的是以基础变量为研究对象和基本工具的,比如利率\汇率\货币供应等等,而金融工程主要依赖金融衍生工具,比如期货期权\远期\互换等等.在开设专业开来,金融工程更重视数理技术,而金融学则注重经济知识.从就业上看,金融工程更容易就业

5，有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗

美国研究生的商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics）主要是，将大量复杂数据，经过定量方法和应用分析转换为合理清晰，便于管理的信息，从而做出合理的商业决策。学生会接触到先进的决策分析工具和技术，应用这些工具和技术在实际的商业领域中给予合理的解决方案。课程中涉及商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。值得注目的是，许多美国院校的MS in Business Analytics是属于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）专业，如德州奥斯丁大学，本特利大学，康涅狄格大学等。STEM专业的留学生毕业后可获得29个月的OPT（Optional Practical Training，毕业后的实习期），而一般的商科专业只有12个月的OPT。这无疑为将来有志于留美工作的学生提供了更多获取工作签证的机会。如果打算申请商科方向，又觉得12个月的OPT时间太短的同学们可以考虑一下申请商业分析这个专业。就业方向商业分析的就业方向主要有在跨国公司，外资商社，中外合资企业等各类涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析员等...美国研究生的商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics）主要是，将大量复杂数据，经过定量方法和应用分析转换为合理清晰，便于管理的信息，从而做出合理的商业决策。学生会接触到先进的决策分析工具和技术，应用这些工具和技术在实际的商业领域中给予合理的解决方案。课程中涉及商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。值得注目的是，许多美国院校的MS in Business Analytics是属于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）专业，如德州奥斯丁大学，本特利大学，康涅狄格大学等。STEM专业的留学生毕业后可获得29个月的OPT（Optional Practical Training，毕业后的实习期），而一般的商科专业只有12个月的OPT。这无疑为将来有志于留美工作的学生提供了更多获取工作签证的机会。如果打算申请商科方向，又觉得12个月的OPT时间太短的同学们可以考虑一下申请商业分析这个专业。就业方向商业分析的就业方向主要有在跨国公司，外资商社，中外合资企业等各类涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析员等职位。申请特点 MS in Business Analytics对学生本科背景无过多要求，一般要求学生有修过微积分，概率论和数理统计等数学课程就可。大多数学校对申请者也没有工作背景的要求。根据学校项目不同，一般1年半~2年可读完。

6，商业数据分析是门什么专业知乎

可以把你这些GPA、专业等信息输入到留学志愿参考系统中去，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了，对自己进行精准的定位。

作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/36214681/answer/66483598来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。从商业分析说起吧。关注过不少知乎上类似的问题和回答，发现个较严重的问题：大多数人对商业分析这个行业的认知并不准确。具体说来商业分析有两种：1. 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。这个领域需要一定的数据分析，一方面因为公司发展前期一般主要靠业务的扩展，会涉及一些销售业绩等类似的数据分析。另一方面，大数据时代嘛，很多公司都觉得好像应该顺应潮流掺和一把。但总的来说还是business analysis为主。即定性为主导，数据分析（一般较简单）为辅助。这也是大多数答主所提到的。要在这个领域成长为专业人才，一般会选择mba，mba课程一般也会包含一定的相关课程，但很简单。2. 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。这个领域逐渐得到了学术界、业界和政府的高度重视：学术界，从纽约大学13年开始开设business analytics的硕士专业以来，全球各大高校纷纷增设相关专业，并且学费直逼mba，在金钱至上的资本主义国家，高学费往往是高收入和良好职业发展的风向标。业界，更不用说了，bat都在开设这一类的部门，阿里巴巴去年跟今年就从名校挖了一些这个领域的教授，百度更是把斯坦福大牛andrew ng请了来。政府，就我知道的，新加坡和澳洲政府直接拨款赞助开设business analytics部门的公司。说完基本概念，回到题主问题。仔细读过问题描述后，我相信题主感兴趣的应该是business analytics吧（不是的话，就请忽略以下吧）。那再深入一点讲一下相关的技能。题主是统计本科生，很好！哈哈！我是统计博士，现在在纽约一家投资管理公司做类似的工作，同事不乏一些计算机、自动控制、信号处理等数据分析相关的领域的博士。总体来说business analytics无疑是个交叉学科，包括数学（统计）、计算机和商学（经济学、市场营销，博弈论等等）。统计类的方法占据了数据分析学科的首要地位（主要是回归模型）。可以说如果把统计方法全部拿走，数据科学基本就支离破碎不成体系了。然后是计算机（包括机器学习、模式识别、图像处理等一类的领域），基于一些应用层面的需求，计算机领域提出了一些新颖的思路和模型。值得一提的是，这些东西又吸引了统计学家的关注，他们把同样的问题又用统计学方法做了出来。再结合一些传统的回归模型，统计学出现了新的分支：统计学习。最后是商学类，现阶段来说比重最小，不过其中一些思路也是值得借鉴的，比如博弈论。一些专门的business analytics硕士会结合商业应用来讲统计和计算机方法。实际的商业分析案例（当然是business analytics）。简单说几个吧：1.生存模型，生物统计最常用的模型，研究疾病的愈合、死亡时间之类的问题，可以用以测试某些药品、治疗手段是否有效。应用到商业中，比如公司对特定人群投放广告，他们通过不同的渠道点击观看，那么需要多久的时间他们才会决定购买？我们定义：消费者不购买=活着，一旦消费即为死亡。接下来的任务就是研究哪个渠道的广告/哪种组合的广告最为有效。2.聚类问题，公司投放过大量广告，做过促销。然后大量消费者前来购买，到底哪些真的看过上述宣传呢？如果这个都不知道如何分析哪个渠道或者哪些渠道的组合最有效？聚类分析就是解决这一类问题的。3.贝叶斯方法，不知你可了解过贝叶斯分析？是统计/机器学习领域很火的方向。主要应用是在建模时候可以把人为的观点融合进模型中去。使得定性和定量分析的结果结合起来。这一点很是受在business analysis领域做数据分析的人的欢迎。除此外还有很多，就不一一说了。最后说到你的近况。本科背景还是弱了点，想要接触上述类型的工作，你需要更进一步。并且想吃的开最好也不要限制在统计学领域，毕竟读一个偏应用的学科，学会从应用角度考虑问题对于职业发展更有好处。升学的话可以考虑data analytics/business analytics的硕士专业。不过，如果觉得学费太高的话，其实统计硕士也是个不错的选择。自学的话，coursera上也有很多不错的课程。至于r/python/sas嘛，能会一个就够了。数据分析级别的编程，会一个，别的看个把礼拜就能上手。最后的最后，分享一个链接：graduate programs in big data analytics and data science。里面列举了全世界各地高校开设的数据分析类的研究生专业、各种收费的/不收费的在线课程。