美國留學商業(yè)分析究竟分析了什么?
商業(yè)分析就是用數(shù)據(jù)分析方法,解決商業(yè)問題。數(shù)據(jù)分析是一個基礎工具,可以運用在政策、學術、教育、體育等多個領域,商業(yè)分析在目的上區(qū)分手政府的政策研究。政策研究要考慮的方面很多,比如公益事業(yè)、基礎建設、政治任務等等,因此目標相對多元化,不一定每一件事都要求有經(jīng)濟回報。而商業(yè)分析的目標則單純的多:提升企業(yè)效益,獲得大的商業(yè)價值。
商業(yè)分析就是用數(shù)據(jù)分析方法,解決商業(yè)問題。數(shù)據(jù)分析是一個基礎工具,可以運用在政策、學術、教育、體育等多個領域,商業(yè)分析在目的上區(qū)分手政府的政策研究。政策研究要考慮的方面很多,比如公益事業(yè)、基礎建設、政治任務等等,因此目標相對多元化,不一定每一件事都要求有經(jīng)濟回報。而商業(yè)分析的目標則單純的多:提升企業(yè)效益,獲得大的商業(yè)價值。
商業(yè)分析是一門使用歷史數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)學模型的科學,幫助公司或組織為其未來做出決策。商業(yè)分析通過使用預測分析法對結果進行建模,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。商業(yè)分析被用于各種行業(yè),包括醫(yī)藥、技術、零售和房地產(chǎn)。公司比以往任何時候都能獲得更多的數(shù)據(jù),這使得商業(yè)分析專業(yè)的申請也日益熱烈。
二、主要專業(yè)分支
1、商科-營銷管理 (Marketing Management)
營銷管理是規(guī)劃、執(zhí)行和跟蹤一個組織的營銷戰(zhàn)略的過程。這包括用于創(chuàng)造和滿足目標客戶需求的營銷計劃、 活動和戰(zhàn)術,以推動盈利能力。商業(yè)分析的主要的目的就是為企業(yè)實現(xiàn)營銷或效能的提升,所以營銷類課程是商業(yè)分析專業(yè)的必修。
2、商科-會計與財報 (Accounting and Financial Reporting)
財務會計、財務報告和財務報表是會計人員在日常工作中使用的相關但獨立的概念。財務會計是會計的一個分支,對公司的財務交易進行監(jiān)控。這個作為很多商科類專業(yè)的必修課,是可以用來幫助商業(yè)分析專業(yè)的學生或工作者了解做出的企業(yè)決策是否有提高公司效益。
3、理科-統(tǒng)計分析 (Statistical Analysis)
統(tǒng)計分析是對數(shù)據(jù)的收集和解釋,以發(fā)現(xiàn)模式和趨勢。它是數(shù)據(jù)分析的一個組成部分。統(tǒng)計分析可用于收集研宄解釋、統(tǒng)計建模或設計調查和研究等情況。它對需要處理大量數(shù)據(jù)的商業(yè)智能組織也很有用。
4、理科-優(yōu)化 (Optimization)
數(shù)學優(yōu)化或數(shù)學編程是指根據(jù)某些標準,從一些可用的備選方案中選擇一個元素。和商業(yè)中的決策分析也息息相關,在用預測分析法對結果進行建模時,通常也都會使用到數(shù)學中的優(yōu)化方法和算法。
5、計算機-數(shù)據(jù)可視化 (Data Visualization)
在我們這個越來越以數(shù)據(jù)為導向的世界里,擁有查看和理解數(shù)據(jù)的便捷方式比以往任何時候都更加重要。畢竟,對員工的數(shù)據(jù)技能的需求每年都在穩(wěn)步增長。每個級別的員工和企業(yè)主都需要對數(shù)據(jù)及其影響有一個了解。數(shù)據(jù)可視化就是這樣一門課程,如何將數(shù)據(jù)以一個更便捷清晰的方式展現(xiàn)出來,并加以利用和解釋。
6、計算機-機器學習 (Machine Learning)
機器學習(ML)是人工智能 (AI) 的一種類型,它允許軟件應用程序在預測結果方面變得更加準確,而無需明確編程。機器學習算法使用歷史數(shù)據(jù)作為輸入來預測新的輸出值。不管是在數(shù)據(jù)科學還是商業(yè)分析的領域,機器學習的應用都非常廣泛。
三、課程設置
1、Independent Activities Period (IAP)獨立活動期
在MIT,每個學生都有一個 1月的獨立活動期,為期4周,在這段時問,老師和學生們會進行靈活的教課和學習,做一個獨立的研究。
2、 Analytics Capstone Project 畢設
共24個學分,會跨越IAP階段(1月)以及接下來的春季學期和夏季學期。
3、Analytics Edge 分析的極限
研究如何使用R語言和統(tǒng)計模型等數(shù)據(jù)分析方法來研究電子商務、醫(yī)療保健、社交媒體、高科技、體育、互聯(lián)網(wǎng)等領域的案例。
4、Optimization Methods 優(yōu)化方法
這門課是講線性、網(wǎng)絡、離散、魯棒、非線性和動態(tài)優(yōu)化的主要算法,強調方法論和基本的數(shù)學結構。
5、Machine Learning Under a Modern Optimization 現(xiàn)代優(yōu)化視角下的機器學習
這門課是從現(xiàn)代優(yōu)化的角度為機器學習的核心問題開發(fā)算法
6、Analytics Lab分析實驗室:關于分析、機器學習和數(shù)字經(jīng)濟的行動學習研討會
7、From Analytics to Action 從分析到行動
8、 communication and Persuasion through Data 通過數(shù)據(jù)進行溝通和說服
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