足球现场比分 什么是业务分析？

业务分析是帮助企业取得成功的秘密武器。 任何行业的公司都可以使用业务分析将数据转换为 帮助他们解决问题、赚钱和发展的洞察力。业务分析 揭示数据、流程和其他方式来帮助企业启动、保持盈利， 并随着时间的推移继续可持续增长。无论企业规模小还是 大型商业分析对于任何公司或企业家来说都是一个重要因素 致力于提高效率、生产力和收入。
 
商业分析是一门科学，它使用数据、数学和技术来帮助 组织做出明智的决策。它结合了统计学、计算机科学和商业策略来寻找模式、 预测结果并解决现实世界的问题。人们使用商业分析来 分析和诊断几乎所有行业（从医疗保健和金融）的运营情况 体育和娱乐。

业务分析是一个跨学科领域，这意味着它跨越许多不同的领域 学科并可以应用于许多情况。它帮助人们做出明智的选择 使用数据而不是仅仅依靠直觉。来自主动而非 商业分析不是被动的立场，而是为杂货店库存的一切提供动力 计划个性化电影推荐。

业务分析可以回答以下问题：

• 为什么特定区域的销售额下降？
• 哪些客户可能会取消订阅？
• 哪些因素可以预测员工流动率？

要充分了解该领域，了解业务分析的含义非常重要 是，业务分析师做什么，有哪些职业可供选择，如何开始（从 高中以上），以及为什么学习商业分析是明智之举。

业务分析师做什么？

业务分析师跨行业工作，帮助组织更高效地运营。他们收集和检查数据、发现趋势并提供指导智能的见解 决定。

数据分析师的共同职责

业务分析师和其他业务分析专业人员的任务和职责 不同的角色可能有很大不同，但这些活动是常见的：

• 定义业务问题并确定数据需求
• 收集、清理和管理数据
• 使用 Excel、Python、SQL 和 Tableau 等工具分析数据
• 创建仪表板和可视化效果
• 使用统计或机器学习模型进行预测
• 向商界领袖展示调查结果

业务分析实际应用示例

业务分析师是数据丰富的环境中的关键问题解决者。不管怎样 他们选择从事的行业，业务分析师专注于理解数据、应用 业务分析，并将其解释付诸行动以支持改进 或创新。以下是在几个不同的领域应用业务分析的情况 行业：

• 医疗保健：预测再入院率以改善护理
• 零售：跟踪客户购买行为以改善商店布局
• 金融：根据异常交易模式检测欺诈
• 体育：利用表现数据打造获胜团队
• 物流：优化配送路线以节省燃料和时间
• 可持续性：分析公用事业的使用情况以减少对环境的影响

商业分析有哪些职业？

商业分析几乎可以为每个行业带来职业机会。目前的职称——以及 毫无疑问，未来还会有更多——包括：

• 业务分析师
• 管理分析师
• 数据分析师
• 金融分析师
• 运筹分析师
• 营销分析师
• 产品分析师
• 数据科学家
• AI/ML 专家

这些角色存在于技术、政府、教育、娱乐、 交通、医疗保健和环境科学等等。

业务分析领域的发展速度与业务数据本身一样快。美国 劳工统计局报告称是预计增长 11%从 2023 年到 2033 年——比平均水平快得多。

为什么要学习业务分析？

企业越来越依赖数据来保持竞争力。这解释了为什么这份工作 商业分析市场非常健康，预计还会增长。学生学习 商业分析获取解决复杂问题所需的知识、技能和经验 业务问题并传达数据见解。这种专业知识的需求量很大 跨越众多行业，使毕业生能够从事令人兴奋且回报丰厚的职业。

如果您有好奇的心态并愿意快速学习新流程 开发技术（与数学技能一样重要！），您可以在以下方面表现出色 商业分析领域。它为您提供了发挥兴趣的机会 让数据变得有意义，成为就业市场上炙手可热的领域。

业务分析师需要哪些技能？

要在业务分析领域取得成功，专业人士通常需要：

• 分析和批判性思维能力
• 沟通和讲故事的能力
• 解决问题的心态
• 商业头脑
• 统计推理
• 编程知识（通常是 Python、R 或 SQL）
• 熟悉 Tableau 或 Power BI 等数据可视化工具

业务分析师如何使用数据？

业务分析专业人员利用数据的力量进行预测和 找出成功企业用来保持领先地位的关键见解 游戏。 

业务分析师可能会利用来自单一业务职能（例如客户）的数据 与呼叫中心或其他接收客户反馈的企业相关的服务。 另一个例子是人力资源，业务分析专业人员可能会 深入研究福利利用、招聘或聘用数据。

还可以跨多个职能或部门收集和链接数据，例如营销、 销售、财务和客户服务，以显示和预测客户终身价值。 数据可视化、预测洞察和场景建模工具可以提供所有 整个组织的各种独特见解。

他们经常：

• 定义项目目标并确定 KPI（关键绩效指标）
• 从数据库或 API（应用程序编程接口）中提取数据
• 分析数据并建模以发现模式
• 建立并检验假设
• 为利益相关者创建报告和仪表板
• 根据数据洞察建议更改

作为业务分析师，您遵循的程序因角色和行业而异。有 需要考虑的各种企业和行业。其中，许多分析师 选择专业化。例如，一些分析师专门研究营销指标， 而其他人则关注供应链或客户行为。

业务分析师完成的更多任务

业务分析师在弥合业务需求与需求之间的差距方面发挥着至关重要的作用 技术解决方案。业务分析专业人员经常做出数据驱动的预测 关于未来结果的可能性，使用机器学习、数据可视化， 和自然语言查询。

以下是业务分析师通常执行的其他一些流程：

收集和处理历史业务数据

在这种情况下，数据是由商业智能专业人员收集的 一个或多个不同的数据源。可能涉及结构化和非结构化数据。 数据经过审查、清理和打包以供分析。通常，商业智能 专业人员监控传入数据的数量和种类，并将其组织成 报告或仪表板。

分析数据以识别见解（趋势、模式和根本原因）

在这种情况下，业务分析专业人员（称为数据分析师）使 通过对数据进行分类和识别趋势来使数据变得有用。数据分析师可能 与一位更资深的数据科学家合作，他在以下方面拥有额外的技能和专业知识 操纵数据。他们一起寻找模式。他们可能会做一些预测分析， 预测和数据挖掘以及数据影响未来的业务决策 可视化，即以非技术人员可访问的格式呈现数据 专业人士很容易理解。数据可视化对制作有很大帮助 管理层和其他与项目或流程有利害关系的人的决策。

制定数据驱动的业务决策和建议

在这种情况下，业务分析专业人员会评估趋势并与 业务合作伙伴利用他们发现的东西。数据分析师可能会关注消费者 行为趋势，例如购买习惯，以推荐特定的时间和地点 应该提供的产品——这个选择也决定了库存的类型 业务需要携带，以及采购和生产计划。一个企业 分析师还可以审查计划在下一季度财务报告中启动的项目 年，查看整个企业当前的库存和可用技能的能力， 并推荐公司在招聘时需要重点关注的职位类型。

业务分析师和相关职业的收入是多少？

薪资因角色、地点和经验而异。以下是目前的一些薪资 范围：

查看更多企业薪资信息.

业务分析师职位通常具有灵活性、强烈的工作满意度和向上的价值 流动性。

业务分析的未来

业务分析只会变得更加重要。随着数据不断增长，需要熟练的专业人员负责地解释它 并且明智地。进展人工智能、自动化和大数据平台正在塑造该领域的未来。这使得 对于那些想要跟上不断变化的人们来说，商业分析是一个令人兴奋的领域 技术。 

主要趋势包括：

• 更多地使用预测分析和机器学习
• 日常分析任务的自动化
• 道德和数据隐私注意事项
• 实时分析有助于更快做出决策
• 用于可持续发展和社会公益

随着公司走向数字化，分析专业人员的需求量将持续增加 自然空间和建筑空间的转型和环境挑战。

业务分析如何帮助组织

所有企业都需要技术，而且还需要了解数据的海洋 该技术提供了。业务分析专家帮助公司寻找模式 关于客户的行为方式、销售渠道的运作方式、产品和服务的效果 的使用情况，以及该公司与竞争对手相比的表现如何。一些 业务分析师在学习数据分析后有能力应对挑战：

• 通过数据挖掘识别新模式和关系
• 使用定量和统计分析来设计商业模型
• 根据调查结果进行 A/B 和多变量测试
• 通过预测来预测未来的业务需求、绩效和行业趋势 建模
• 通过易于理解的报告向同事、管理层和客户传达调查结果

现在和未来的成功公司都将其数据视为企业资产， 积极寻找将其转化为制胜优势的方法。业务分析的成功 取决于数据质量、了解技术和市场的熟练分析师 业务，以及使用数据获取洞察的组织承诺 商业决策。

数据管理、数据可视化、预测建模、数据挖掘、预测 模拟和优化是业务分析师用来创建的一些工具 来自数据的见解。商业分析很大程度上依赖于统计、定量、 和运营分析，结合数据可视化来呈现调查结果和 塑造业务决策。因此，平衡你的技术背景 要想在这个领域取得好成绩，拥有强大的沟通能力非常重要。

随着大数据的增长，对业务分析专业人员的需求也在增长。新数据库 正在开发管理和分析技术和策略来回答 需要，特别是在非结构化数据的情况下，例如产品评论和社交数据 媒体在付费市场和有机市场中进行互动。商业分析职业——包括 数据分析、商业智能和数据科学角色——解决新方法 用于组织、从中获得见解并做出预测 信息量，并且经常结合计算机科学和其他技术 知识。

业务分析专业人员通常是动态团队的一部分，需要沟通 帮助他们与同事讨论发现和见解的技能，以帮助制定 行动计划。

业务分析为何重要？

业务分析为公司提供了许多优势，使他们能够发现 对过去、现在和未来业务运营的洞察。而不是依靠 直觉或猜测，公司可以根据可量化的数据进行决策 例如，在营销、财务、销售或内部流程中。业务分析 通过一系列使公司能够利用其数据的工具使这成为可能 以新的方式。收集到的数据量远远超出了人类可以处理的范围，但是 业务分析工具不仅可以处理数据，而且可以快速完成。

业务分析优势

业务分析的优势影响到组织的每个角落。当数据跨越 部门整合为单一来源，它可以端到端地同步每个人 过程。这确保了数据或通信不存在差距，从而释放优势 例如：

数据驱动的决策

借助业务分析，艰难的决策变得更加明智，而明智意味着 它们有数据支持。量化根本原因并清楚地识别趋势 创建一种更智能的方式来看待组织的未来，无论是人类 资源预算、营销活动、制造和供应链需求或销售 外展计划。

简单的可视化

业务分析软件可以获取大量数据并将其转化为简单的数据 但有效的可视化。这完成了两件事。首先，它产生见解 企业用户只需点击几下即可轻松访问。其次，通过把 数据以可视化格式呈现，只需查看以下数据即可发现新想法 不同的格式。

场景规划

预测分析为用户创建模型来寻找趋势和模式 会影响未来的结果。这以前是经验丰富的人的领域数据科学家，但借助机器学习支持的业务分析软件，这些模型可以 在平台内生成。这使业务用户能够快速 通过创建变量略有不同的假设场景来调整模型，而无需 任何创建复杂算法的需要。

增强分析

以上所有要点都考虑了业务数据分析加速用户驱动的方式 见解。但是，当业务分析软件由机器学习和 人工智能，增强分析的力量被释放。增强分析 利用自学习、适应和处理大量数据的能力来实现自动化 没有人为偏见的处理并产生见解。

攻读商业分析学位

大多数入门级职位都需要拥有商业分析或相关专业的学士学位 领域，例如统计学、计算机科学或经济学。

即使在上大学之前，也有很多方法可以探索和准备该领域的职业生涯。

给高中生的提示

如果您在高中，我们学院的学术顾问可以提供以下一些方法 商业建议弄清楚商业分析是否适合您以及 完善你的技能：

• 学习代数、统计学、商业和计算机科学课程
• 探索电子表格工具（例如 Microsoft Excel 或 Google 表格）
• 尝试 Tableau Public 或 Google Data Studio 等免费平台并尝试可视化 并自行分析
• 做志愿者或加入涉及数据收集或分析（包括科学）的俱乐部 展会和商业或选股比赛
• 订阅来自可靠来源的在线简讯或其他内容以了解详情 关于该领域及其发展情况
• 实习或面试数据相关领域的专业人士

如果您对数学、模式、谜题或技术感兴趣，这可能是一个信号 这对你来说是一个很好的领域！

选择商业分析学院

缩小选择范围可能是一项挑战，但这些提示会有所帮助。寻找 提供以下课程的学校：

• 经过认证的业务或分析计划。雇主更喜欢来自认可的候选人 机构，因此这会增加您找到一份好工作的机会。
• 通过实际数据项目进行实践学习。将所学付诸实践 将巩固您所学的知识，建立您的信心，并帮助您提高工作绩效 从你开始实习、带薪实习或全职的那一刻起就超出预期 工作。 
• 统计、编程、经济学和决策科学课程为您奠定基础 您需要我们的技术世界所要求的终身学习。
• 职业建议、研究机会和实习支持让您可以发挥自己的才能 将学习付诸实践并实现个人和专业发展。

没有什么比亲自参观校园更好的了。如果不可能，许多人会提供虚拟服务 访问。不管怎样，向教职员工、学生和工作人员询问很多关于什么的问题。 就像在那里学习和生活一样。比较所有选项以找到最合适的。

给大学生的提示

要成功获得商业分析学位，您需要专注、组织、 并承诺连接所有可用资源来帮助您实现目标 目标。以下是一些让自己走向成功的方法：

• 尽早联系并定期与您的学术顾问联系
• 参与学生组织和荣誉社团
• 参加招聘会并与专业人士建立联系
• 寻求实习、合作和研究机会
• 打造精彩的简历和作品集，花时间跟踪重要项目 以及其他显示您技能的成就
• 六西格码精益和敏捷方法可以成为提高技能的有用工具 并在你的简历上添加一些额外的内容。如果你的学校提供其中任何一个， 考虑参加培训是值得的。

实践经验将帮助您在这个职业领域脱颖而出。留意 寻找将所学知识付诸实践的机会。重点跟进 如果你被介绍给该领域的专业人士——这些联系是很重要的 通向您光明未来的垫脚石。