先曬通知書吧：
比牛津劍橋還要難申請的倫敦政治經濟學院， 開了個新專業，叫做data science，每年招收30個學生不到， 還是全球錄取，競爭激烈程度可想而知，聽說很多985大四學生平均分90分以上申請都被秒拒， 在英國就讀G5本科的大三學生也是秒拒， 嫌棄你沒有相關的實踐經驗，沒有優質的推薦信，沒有脫穎而出的平均分，這麼傲嬌的學校和專業，誰錄取了呢？
下面這位：
就讀倫敦政治經濟學院本科：商務數學與統計 平均分70+ （一等榮譽學位） GRE331
這樣的背景比不了，還有哈佛教授帶領做過數據分析的項目經驗，還有在投資銀行實習的經驗。望塵莫及!
數據/商務分析到底是什麼？為什麼這麼厲害呢？
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
對於企業而言，數據分析的作用則主要體現在三大領域：
一是對業務的改進優化；
二是幫助業務發現機會；
三是創造新的商業價值。
改進優化業務方面，通俗的說就是讓業務變得更好。讓業務變得更好對企業而言主要體現在兩大方面：
一是對企業用戶體驗的改進方面，優化原有業務流程，為用戶提供更好的用戶體驗。例如:早些年QQ遊戲大廳對玩家進入遊戲的流程再造，將原有的遊戲進入登錄環節從4個變更為3個。
二是體現在對企業資源的合理化分配利用上，更合理的優化配置企業資源，進而達到效益最大化的目的。例如我們企業日常運營中的廣告投放以及內部廣告資源分配優化等就屬於此範疇，一方面利用精準化廣告投放，提高廣告投放效率，另一方面根據廣告引流客戶量的大小做好企業資源分配，進而提高用戶體驗，提升用戶留存率。
幫助業務發現機會主要是利用數據查找發現人們思維上的盲點，進而發現新的業務機會的過程。例如遊戲企業常在遊戲中埋點記錄玩家的遊戲操作行為數據以及關鍵節點進程數據，以達到控制遊戲進度和難易度的目的，而這個過程中可能會發現新的業務機會，進而擴展出譬如遊戲安全操作標準及遊戲安全產品之類的新業務滲透點。
創造新的商業價值模式方面，主要是在數據價值的基礎上形成新的商業模式，將數據價值直接轉化為金錢模式或離金錢更近的過程。例如2014年炒的比較火的個人徵信業務就屬於此類，騰訊、阿里巴巴等企業就利用其擁有廣泛用戶數據的基礎上，分別成立了騰訊徵信、芝麻信用等新的業務關聯企業，而這些徵信企業進而衍生出相關“刷臉”業務，將其擴展到租車、租房等領域。
此外，數據分析在企業運營過程中還發揮著“醫生”般的作用：
一方面提供對企業日常運營活動的體檢服務，對業務運營過程中可能會出現的問題作預警，將問題處理在萌芽狀態，防患於未來。例如企業業務擴充過程中的投資合併，對投資合併對象的背景和發展歷史等情況的盡職調查就屬於此類。
另一方面則提供企業日常運營過程中的“巡診就診”服務，找出企業日常運營中的問題。揭露過去&預測未來。
Business Analytics 和 Data Science 專業隨著大數據時代帶來越來越火。主要是將大量複雜數據，經過定量方法和應用分析轉換為合理清晰，便於管理的信息，從而做出合理的商業決策。學生會接觸到先進的決策分析工具和技術，用定量方法和應用分析在實際的商業領域中給予合理的解決方案。
簡而言之，商業分析就是使用高端技術、模型和算法對數據進行深度挖掘以獲得商業洞察力，解決商業問題的一門學科。
商業分析學什麼？
商業分析是三種學科的交叉，融合了計算機，統計學，商科的種種特點，是一個十分貼合當下時代發展的項目。能使數據分析工作更具有預測潛力，從而提高公司財務業績、戰略管理能力、和提高運營效率。
面對海量的數據，既需要運用統計學的知識去分析，例如建立迴歸分析模型，還要有一定的計算機技能做輔助，例如用 SQL 提取數據，用 R 或 Python 分析數據等。當然，僅僅會分析還不夠，最終還要結合商業知識把一份數據分析報告轉變為能夠直接給決策者們參考的商業報告。
畢業後能從事的領域涉及銀行、科技、醫療、能源和傳統制造業等領域的企業，都有對商業分析師的訴求。
舉例幾個具體的職業：數據分析諮詢師；會計師事務所；互聯網產品經理；銀行風險評估與管控。
看看我們還有哪些優秀學生收穫了此專業：
陳同學 山東農業大學會計專業 GPA 4.0 雅思6.5
錄取：利茲大學 商務分析與決策學碩士
諾同學 大連醫科大學中山學院 醫療信息工程本科 GPA80%
錄取學校：利茲大學醫療信息數據分析學碩士；曼切斯特大學醫療數據學碩士
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