统计学可以对任何领域的数据进行分析，那么，在商业领域，如何进行数据分析呢？

商业领域目前也处于大数据时代，每秒会产生1.3兆的信息，是否需要其他的一些知识？答案是肯定的，如果我们懂得一些商业知识，再去做分析，可以更好地做出一些商业决策。

同时，因为商业领域的数据过大，所以，如果还能掌握编程技术，可以更好地处理和分析数据。

由此，商业分析专业应运而生，这是以商业知识为基础，编程为手段，以决策优化来创造价值的专业。它可以帮助公司对数据进行深度的分析和挖掘，并研究过往的业绩。

当涉及到一些复杂问题的时候，我们需要设计相应的技术方案，这个时候就需要数据科学相关的专业知识。数据科学专业，会运用一些算法系统等来提取一些有效的信息，给业务做出关键决策。

数据分析，一般包括描述性分析、预测性分析，以及规范性分析三个阶段。在描述性分析的阶段，通常会去定义一个问题，找到合适的方法，再去分析过去的一些数据以及现在的趋势。接着，会运用机器学习以及数据挖掘等方式，去预测一下未来会发生什么。最后，利用数学、运筹学和建模等知识总结出合适的方案。

那么，商业分析和数据科学都会学些什么呢？

商业分析的课程设置中，统计类、计算机类和商业类的课程分布相对比较平均，其中，统计类的课程占比会稍稍大一点，占40%。而数据科学，因为是要去解决一些复杂的技术方案，所以，计算机类课程占比更高，达到50%。

具体来看，商业分析专业学习中，统计方面的知识会涉及到：回归分析、相关系数和时间序列，目的是学会建立和评估多变量的统计模型。

而计算机方面的知识，因为现在的数据量非常大，所以，需要学会对数据进行抓取和清理，这就需要掌握Python等技术；数据存储和应用的版块，则需要掌握MySQL等软件，而统计建模的部分，就需要掌握R， SAS等软件；此外，还需要掌握一些数据可视化、分布式计算等方面的软件。

虽然这些是大家在研究生阶段会详细展开的，但如果现在就可以稍稍掌握相关的知识，并在申请文书中进行展现，将会是体现竞争力的亮点。

前面有提到，数据科学专业的计算机类课程占50%，所以，对于这部分的内容，数据科学专业的设置也会更深入一些，会要求学生学会处理任何数据，包括：数据结构化的和非结构化，不论是音频或者是社交媒体，都需要能够对其进行研究，并获得一些有用的见解。

而跨学科课程的部分，商务分析专业会专注商业方面，需要掌握基础的商业知识，再运用金融、财务和市场等相关知识对实际问题进行分析，向决策层提供建议。数据科学专业，对于其他的专业领域，只需要稍做了解就好，所以，会比较杂，可能包括市场分析和金融数据分析等。 

总结一下，统计、商业分析和数据科学，都会运用到统计方面的知识，但它们的研究对象有所不同，统计和数据科学，是对任何领域的数据都可以进行分析；而商业分析，专注于商业领域。

三者的研究特点也不一样，统计比较专注于数据的收集；商业分析会涉及运用数理编程的技术进行一定的数据搜集和分析；数据科学则更加偏向于系统开发。

在课程设置方面，前面已经提到，统计专业的课程设置中， 统计相关的课程会更多一点；商业分析方面，统计、计算机和商业类的课程相对比较平均；数据科学，以计算机的课程为主，会占到50%。 

香港大学、香港科技大学、香港中文大学和香港理工大学都有开设商业分析专业，香港城市大学和香港浸会大学的商业分析相关专业会加入数据分析的内容。

新加坡国立大学和南洋理工大学开设的是纯商业分析专业，新加坡国立大学还另外开设了企业商业分析，但需要注意的是：这个专业的学位属于Master of Technology，比较偏向于工科。

南洋理工开设的Analytics，这个专业设立在数学学院名下，课程会比较偏向于数学，计算机类的课程也会比较多。而新加坡管理大学开设的相关专业是会计专业下的一个数据分析的分支。