*本篇内容来自于BitTiger讲座，欢迎回看视频：https://www.bittiger.io/classpage/FKNJGjezJ7igvXnKq
以Amazon Business Analyst的工作为例，我们来看看想要成为Business Analyst，你需要掌握哪些工具跟技能？
BA具体要用到哪些工具？
Amazon的BA平时在工作中会用到以下这些工具：
  • Database：对于BA来说，最重要的工具就是各种各样的数据库，在Amazon主要用的是自己开发的AWS Redshift，它的文档和具体功能都可以在AWS的网站上找到。它是Amazon基于它的大数据系统自己开发的数据库，与MySQL等的语法差不多。如果大家想去Amazon，需要花些时间看看Redshift的文档。
  • Excel：可以说Excel是用的最多的工具。和BA一起工作的人不一定有很强的数据分析能力，你的领导和vp看得最多的可能就是excel报表，你要学会通过excel给他们呈现最有价值的信息。对于Excel，你至少要会做数据透视表（Pivot table），用来做数据的汇总和总结。还要会用Excel的一些小功能，比如vlookup等函数。最后要会呈现商业报表和一些Dashboards。怎样把图表建得好看，并且做到信息丰富却又不显冗余，也是值得我们思考的。
  • 很多同学会问，作为BA，需不需要很精通数据分析的软件？或者统计学的软件？比如R或者Python。答案是会当然很好，但是用到的机会因人而异，因组而异。如果你只是为零售部门分析销售数据，并不需要建立模型预测之后的销售情况，那么R和Python都用不到。但是这个零售部门如果要更细致地研究客户的分层，可能就要用R或Python做聚类分析，做一些统计上的建模帮他们解决这个问题。建议大家还是有空去学习最基本的统计建模知识，尤其是回归和聚类分析等。
  • Tableau：是最好用的数据可视化软件之一。功能和Excel很相近，但是它做Dashboard的功能强大得多，还可以放在公司内部的服务器上让其他人看到，并且其他人可以根据自己的需求获取自己需要的信息。很多Amazon的部门都会用它作为部门内部的数据分析平台，会把一些每日销量等数据放进去，所以了解一些Tableau的知识是很重要的。
  • 内部开发的工具：比如一些大数据处理工具或自然语言处理的工具等，这些工具可以入职之后再学。
BA需要哪些技能点呢？
主要有以下四个方面：
  • Advanced SQL queries ：每个BA都需要会一些比较高级的SQL queries。我们平时刷题的时候，可能会刷到left join或sub query，实际工作中，这些不同的方法后台的运行时间都是不太一样的，数据量变大之后，一些SQL的表现也会有所区别。你需要知道它们有什么区别，什么时候只用写join，什么时候要写sub query，什么时候需要加一些优化语句的hint，这些你可能要到SQL的一些官方文档里学习。
  • 统计基础知识：基本的统计概念必须要了解。最重要的一个就是A/B testing，从总体里取出两个样本，收集数据看哪一个更有效果。到底要取多大的样本，运行多长时间，才能够得出一个显著的结论，这些都是需要掌握的，要了解它背后的统计知识。
  • 沟通和写作技能。Amazon和其他的IT高科技公司最大的区别在于，它的内部交流是不做ppt的，任何人要展示新的想法，需要写一个文档，用精炼的语句把观点呈现出来，并且有数据支持，所以需要有很好的写作技能。
  • 项目管理能力。作为一个BA，不仅要把自己的工作做好，还要思考哪一项工作是更重要、需要优先做的，如何把有限的时间分配到该做的任务上，并且提高效率。一个常态是，你来到公司会收到很多Email，它们来自PM，、DE或者你的领导，你就要判断这些事情中哪些事是马上就要做的，哪些事可以缓一缓，哪些事要交给其他人做，这是一项重要的能力，避免你做一些不必要的工作，而把你有限的经历投入到对商业有更强影响力的事情上。
想要成为FLAG级别的商业分析师？
求职过程中这些你不可不知的坑：
在准备过程中
重心应该放在哪些方面？
简历应该如何准备？
怎样的强度能达到要求？
面试中大家够挂在了哪里？
如何避免不踩这些前人的坑？
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课程亮点
  • 三个月完成互联网公司，电商，金融机构三大企业级实战项目
  • 两位业内重量级讲师亲自指导，手把手解决核心项目问题
  • 32小时SQL, R, Python, Notebook核心技术与高频面试题知识考点精讲
  • 12小时面试大冲刺求职辅导，职场规划个性化规划
  • 10小时经典案例总结，紧密结合面试必考题型与案例
  • 40小时BitTiger独家SQL, NoSQL, R, Python, Tableau基础知识视频
课程内容
第一阶段（Week 1 - Week 3）
项目一：预测Amazon销售增长
模拟Amazon销售增长项目，使用业界量级的数据，进行处理和分析，系统解决商业中高频核心问题。例如：
  • 分析每一季度、不同类别商品的销售数据
  • 计算销售增长或者下降的因素和比重
  • 在不同的销售增长情况之下，用扎实的数据向团队清晰呈现结果
关键技术栈与高频面试考点
  • 贯穿项目，强化SQL高频面试题库限时训练
    • 如何完美回答“what is the difference between inner join and left outer join”?
    • 如何运用SQL找到分组第N的三种SQL写法
    • 如何轻松应对N级Self Join
  • 强化Machine Learning，利用建模来解决商业分析中出现的各类问题
    • 电商如何实现销售增长？如何考虑全面并制定相应计划并实施？
    • Machine Learning常见考题，比如PCA的优缺点？如何使用？
第二阶段（Week 4 - Week 6）
项目二：实现Google产品迭代
运用Python帮助Google实现快速产品迭代
  • 面对不同的产品，迅速分析出产品不同的metrics
  • 面对丰富的消费者使用等产品数据，决定产品如何进行迭代
关键技术栈与高频面试考点
  • 熟练掌握Python，通过制作Notebook学习实战数据处理
    • 在Python Notebook中学会数据清洗和运算
    • 强化machine learning，利用Python Notebook学习Tensorflow的基本构架和用发
  • 贯穿项目，数据处理面试准备
    • 必备统计知识巩固与高频题
    • 产品迭代高频题
第三阶段（Week 7 - Week 8）
项目三：信用欺诈——金融用户数据分析
基于大量级的真实银行数据，处理数据并建立，优化模型，为下一步策略做好准备。
  • 实现独立地建立、优化数据模型，处理更加深入的数据问题， 同时将数据以最高效、美观和符合职场要求的方式展现
  • demo day展现项目成果，老师、以及FLAG级别speaker给出业界专业review
关键技术栈与高频面试考点
  • 独立完成业界级别项目，在项目中使用最核心面试知识
  • 触类旁通：学会如何把建模经历和project的理念放宽应用到任何领域
第四阶段（Week 9 - Week 10）
求职面试大冲刺
  • 简历修改与提高：如何避免别人踩过的坑
  • 工作申请过程中最重要的流程和时间节点
  • 最新BA实战面试题型详细解析
核心教学团队
Lance
Business Analyst @ Google
利用史上最大数据集进行growth hacking。毕业于University of Texas at Austin。曾在湾区某pre-IPO的科技公司担任Lead Data Scientist，帮助中小型电商完成向数据导向marketing的方向转型。目前。
Minnie
Senior Business Analyst @ Google
带领analyst团队为产品在线支付提供数据解决方案，毕业于北大数学系，在加入Google之前，曾在纽约顶级咨询公司担任管理咨询师，帮助500强企业解决商业问题。
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