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商业分析，简单说， 通过数据找到现象，通过现象找到问题，通过问题找到高效的解决方法，为企业实现营销或效能的提升。这里的数据可以是关于消费者行为、广告效果、产品表现、销售额、库存量、商品定价、人力需求、资源分配、项目预算额等等。可见，数据分析的业务范围可以渗透到商业运营和战略的各个层面。
01
相关工种区别
传统意义上，商业智能/Business Intelligence，商业分析/Business Analytics，营销分析/Marketing Analytics，和数据科学/Data Science的职能区别比较清晰，有一定的排它性，不同方向的从业者只参与一个项目中的属于自己职能范围的工作内容。
 商业分析/Business Analytics

与客户沟通需求后，把客户的商业需求转化成具体的、可执行的优化方案，并制定分析性策略，指明方向性的建议
商业智能/Business Intelligence
所有与商业智能仪表盘和报告有关的工作是BI最主要的工作指标，具体需要根据BA制定的分析性策略，完成数据分析并提出结论，可能涉及到简单的建模，为BA的优化方案提供数据支持
营销分析/Marketing Analytics
针对线上和线下营销活动的业务指标，观察、记录并分析渠道表现(流量、转化等)及营收效果，制作KPI Dashboards;最重要的是从数据中分析出问题所在，提出营销预算的分配优化方案及增长机会
数据科学/Data Science
涉及到非常具体的数据分析工作，例如公司数据库的维护和处理，数据清理和整理，ETL(Extract抽取, Transform转换, Load加载)，设计开发和维护产品的Data Pipeline，建模和优化，需要很扎实的统计知识、数据结构知识、以及编程能力
02
职业发展趋势
分工过于明确使每个团队对项目的商业目标失去了全面的理解，很难拥有大局观/Big-picture Thinking。
例如:DS在做数据清理 和整理的时候不了解商业决策;BI在完成数据报表的时候也不明白为什么需要做这份报表，对整个优化方案起到什么作用; BA拿到报告的时候对数据的来源和分析思路也是全然不知。因此，团队与团队之间也常常出现决策上的不衔接。
近几年，受到Digital Transformation的影响，行业对复合型人才的需求越来越高。与商业分析紧密相关的这几个岗位的工作职责的界限已越发模糊，形成了 Modern BI 这个新的岗位需求。可见，行业对复合型人才的需求越来越高。
03
职能岗位和薪资水平
  • 商务分析师

  • 商业分析师
  • 数据分析师/数据运营
  • 战略分析师
  • 数据智能专家
  • 业务数据分析师
  • 用户数据分析师
  • 广告数据分析师
  • 产品经理/需求分析师
  • BI数据产品经理
  • 大数据分析经理
  • 数据挖掘分析师
  • 商业数据分析师
1
商业分析岗位的薪酬
截至2020年8月，美国商业分析师的平均工资为68,346美元（数据来源：Glassdoor），工资范围通常在$50K至$93K美元之间。工资范围的差异很大，这取决于许多重要因素，包括教育程度、证书、额外技能、以及行业经验等。
具体到不同的就业城市，商业分析师在纽约市和旧金山的平均工资分别是$75,637和$83,339，分别高于全国平均工资水平11%和22%，而最高工资分别达到$100K+。
而从业三到五年之后，一般商业分析师可以晋升为高级商业分析师或产品经理。以高级商业分析师/Senior Business Analyst为例，全美的平均工资水平已经可以达到$82,876，最高范围约为$113K，因此，商业分析及相关岗位经常被列为高薪资、高回报的就业方向之一。
04
未来职业发展路径
1
技术路线
2
管理路线
05
商业分析常用必备技能
 必备技能：

  • 精通Excel
  • 精通SQL
  • 精通PPT
  • Tableau或其它一种数据可视化分析工具
  • Python或其它编程语言基础
  • SPSS/SAS/R等至少一种分析软件
 加分技能：

  • Java
  • C++

  • Apache Hive

  • Apache Hadoop

  • Apache Spark

  • Scala

  • ETL工具
05
商业智能在行业运用
电商零售公司
以Amazon、Wayfair、阿里、京东为典型代表的电商零售公司，常常需要通过围绕“人、货、场”这三个核心，来分析大数据。
以前看重线下体验销售的品牌，也越来越多地看重线上电商渠道，因此，相应的数据分析岗位也越来越多，像小米在国内专门招聘的电商数据分析师，起薪最低在18K。
娱乐媒体和社交媒体行业
以Netflix、YouTube、腾讯等为代表的娱乐行业，需要利用商业分析与大数据的来实现精细化客户分类，制定个性化推荐的娱乐信息系统。据报道，推荐系统给Netflix带来了高达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。
科技大厂

以Google、Microsoft等为代表的科技大厂，通常会不断开发很多不同类型的互联网新产品或新功能，由于这些产品都是跟大量的用户进行交互的，产品团队就需要利用数据，作为判断用户是否喜欢自己的产品或功能、该产品是否保持良好的运营状况、是否为公司实现商业目标等问题的依据。
商业分析比数据科学需要更加懂业务， 对编程要求低些， 所以很适合文科商科的同学去考虑从业哒！
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