先晒通知书吧：
比牛津剑桥还要难申请的伦敦政治经济学院， 开了个新专业，叫做data science，每年招收30个学生不到， 还是全球录取，竞争激烈程度可想而知，听说很多985大四学生平均分90分以上申请都被秒拒， 在英国就读G5本科的大三学生也是秒拒， 嫌弃你没有相关的实践经验，没有优质的推荐信，没有脱颖而出的平均分，这么傲娇的学校和专业，谁录取了呢？
下面这位：
就读伦敦政治经济学院本科：商务数学与统计 平均分70+ （一等荣誉学位） GRE331
这样的背景比不了，还有哈佛教授带领做过数据分析的项目经验，还有在投资银行实习的经验。望尘莫及!
数据/商务分析到底是什么？为什么这么厉害呢？
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：
一是对业务的改进优化；
二是帮助业务发现机会；
三是创造新的商业价值。
改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：
一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。例如:早些年QQ游戏大厅对玩家进入游戏的流程再造，将原有的游戏进入登录环节从4个变更为3个。
二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。
帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。例如游戏企业常在游戏中埋点记录玩家的游戏操作行为数据以及关键节点进程数据，以达到控制游戏进度和难易度的目的，而这个过程中可能会发现新的业务机会，进而扩展出譬如游戏安全操作标准及游戏安全产品之类的新业务渗透点。
创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如2014年炒的比较火的个人征信业务就属于此类，腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。
此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用：
一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对投资合并对象的背景和发展历史等情况的尽职调查就属于此类。
另一方面则提供企业日常运营过程中的“巡诊就诊”服务，找出企业日常运营中的问题。揭露过去&预测未来。
Business Analytics 和 Data Science 专业随着大数据时代带来越来越火。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，用定量方法和应用分析在实际的商业领域中给予合理的解决方案。
简而言之，商业分析就是使用高端技术、模型和算法对数据进行深度挖掘以获得商业洞察力，解决商业问题的一门学科。
商业分析学什么？
商业分析是三种学科的交叉，融合了计算机，统计学，商科的种种特点，是一个十分贴合当下时代发展的项目。能使数据分析工作更具有预测潜力，从而提高公司财务业绩、战略管理能力、和提高运营效率。
面对海量的数据，既需要运用统计学的知识去分析，例如建立回归分析模型，还要有一定的计算机技能做辅助，例如用 SQL 提取数据，用 R 或 Python 分析数据等。当然，仅仅会分析还不够，最终还要结合商业知识把一份数据分析报告转变为能够直接给决策者们参考的商业报告。
毕业后能从事的领域涉及银行、科技、医疗、能源和传统制造业等领域的企业，都有对商业分析师的诉求。
举例几个具体的职业：数据分析咨询师；会计师事务所；互联网产品经理；银行风险评估与管控。
看看我们还有哪些优秀学生收获了此专业：
陈同学 山东农业大学会计专业 GPA 4.0 雅思6.5
录取：利兹大学 商务分析与决策学硕士
诺同学 大连医科大学中山学院 医疗信息工程本科 GPA80%
录取学校：利兹大学医疗信息数据分析学硕士；曼切斯特大学医疗数据学硕士
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