整體而言，商業分析是一門結合數據技術、商業策略與溝通能力的跨領域技能，讓同學能夠利用數據為企業創造價值。幫助我們掌握從數據到決策的完整流程，培養數據驅動的商業思維。
① 有商業背景但想提升數據技能（如管理、金融、經濟專業的學生）
② 有技術背景但想進入商業領域（如電腦科學、工程、數學專業的學生）
③ 對數據分析與決策制定有興趣，希望通過數據驅動業務發展的人（有修過適當數量的計量, 數學, 程式語言相關的課程）
① 數據分析 (Data Analytics) -> 包括如何收集、整理、分析和解釋數據，以支持企業決策。
② 商業與財務知識 (Business & Finance) -> 學習如何從數據中提取有價值的商業洞察，理解企業的營運模式、財務指標和市場策略。
③ 數據科學與機器學習 (Data Science & Machine Learning)-> 應用 AI 和數據建模技術來進行預測分析，提升決策的準確性。
④ 業務流程與問題解決能力 (Business Process & Problem Solving)-> 學會識別企業內部的低效流程，並提出數據驅動的優化方案。
⑤ 商業溝通與簡報技巧 (Communication & Presentation)-> 學習如何透過圖表和報告，清晰且有說服力地向管理層傳達你的分析結果。
- 提高決策效率及品質
- 優化營運流程
- 推動企業創新及增長
- 各部門的橋樑
- 降本增效
- 項目分析師
- 數據分析師
- 商業智慧分析師
- 財務分析師
- 策略顧問
- 市場分析師
- 運營經理
IBM、SHELL、SPOTIFY、PwC、EY 安永、航空公司、新創企業、政府機關（氣候、資源相關)、金融產業、顧問公司 麥肯錫, NiElsEn
✨ 通常需要具備一定的計量分析能力，學術背景多元可以接受,如：管理學、數學、工程、計算機科學、經濟學以及心理學等相關領域的同學。
⚫️ MANCHESTER MSc Business Analytics: Operational Research and Risk Analysis
⚫️ MANCHESTER MSc Business Analysis and Strategic Management
⚫️ DURHAM MSc Business Analytics
⚫️ SOUTHAMPTON MSc Business Analytics and Finance
⚫️ WARWICK MSc Business Analytics
⚫️ BIRMINGHAM MSc Business Analytics and Management Science
--- 觀點: 前Nielsen 現任PVH 商業分析師 ---
🔅（此為個人經歷經驗分享文章, 不一定適用在每個行業及崗位, 僅供參考）
以曼大MSc Business Analysis and Strategic Management (BASM)為例，會涉及很多長短期問題的案例分析，課程中較少數學數據的內容，更多的是聚焦於組織架構、商業模型、企業文化及其影響。相比之下，BAOR課程則會深入學習更多與數據分析相關的工具，如SSRS、Tableau及數據庫分析等。
兩個科系的畢業生在就業機會上其實相差不大，畢業生大多會進入策略崗位或行業研究領域，如麥肯錫、四大等公司。主要區別在於所從事的部門和職責不同。例如，我之前在Nielsen工作時，主要是在商務部門，80%的工作是使用Excel和PPT，剩下20%才會使用SQL，因為主要職責還是將數據用商業形式與不同部門通。而BAOR的畢業生則更有機會轉向數據工程師這類角色。
作為商業分析師，日常工作既包括數據分析，也涉及跨部門的協作和策略支持。在品牌集團，負責零售數據分析，與品牌部門、財務部門和策略部門的交流比較頻繁。需要討論銷售目標，並深入挖掘數據中的洞察，幫助公司調整策略。在Nielsen工作時，則更多是與數據模型團隊合作，檢視他們提供的模型，並評估是否需要進行調整，提出相應的建議。
建議同學可以精進SQL , 有效幫助在職場上主要跑一些excel 跑不動的數據。近幾年POWER BI , 用來處理數據可視化 且能夠自動化與即時更新數據,在業界也越來越被重視, 面試時常會被問到會不會POWER BI。
儘管品牌方縮減向Nielsen這樣服務方購買商業分析的服務, 但是大品牌方企業也都有自己inhouse BA/ BI 崗位,可以向品牌方試試看; 且商業分析的核心技能——例如邏輯思維和數據解讀，依然在各個部門中有著重要需求。這些技能不僅能幫助提升業務效率，還能增強策略思維能力，無論是在哪個行業，商業分析的價值都是不可忽視的。因此，認為這個職業仍然具有長期發展的潛力。
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