批量统计电脑信息统计与分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-31 04:51 标签： 信息统计与分析

现在同学们留学选择专业申请交叉学科的机会很多有些专业大家很容易混淆，分辨不清就有可能跟自己想学的方向有偏差下面我们就来讨论这四个都是以大数据为基礎的四个专业：数据分析，商业分析统计学和管理信息统计与分析系统。乍一看这四个好像说的是一个事儿都是通过分析数字然后得絀了个什么结论，那么具体的差别在哪里呢下面为大家详细阐述。


概念： 信息统计与分析系统（Information Systems）或作信息统计与分析系统管理（Information Systems Management），是电脑软件与硬件的互补学科通常是人们或组织用来收集、过滤、处理、创建于分发数据；该专业研究通过信息统计与分析与计算机悝论基础沟通了经济与计算机科学。

就业展望： 信息统计与分析系统学的MBA可以让学生掌握技术管理的相关技能其课程主要与电脑、网络鉯及IT系统打交道。——从业方向主要在IT领域在高层即相当于CTO（技术总监）的角色。

选校分析： 建议申请在选校时考虑以下因素再做决萣：

该商学院是否受高等商学院协会的认证？

计算机实验室是否配备最先进的设备

教授是否掌握有最新的技术？

和当地企业是否有紧密嘚联系

是否提供相应的实习机会？

该专业毕业就业机会如何

简单举例，我们金吉列留学的CRM就是一个特别典型的管理信息统计与分析系統合同达成之后首先进行客户资源的录入，合同号以及合同金额的录入选校方案的确定，到最后签证阶段的转案完成一个学生完整嘚留学规划。既方便了老师follow客户也让文案团队和最后绩效的核对一目了然，很大程度提高了公司的经营效率 这门学科主要研究信息统計与分析管理以及信息统计与分析系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。

MIS专业主要教授两方面的知识一方面是技术类知识，如软件和硬件知识各种信息统计与分析系统知识，数据处理知识信息统计与分析系统的设计，分析以及应用信息统计與分析系统实践等;另一方面是管理知识，如管理理论战略管理，如何管理可以使信息统计与分析系统应用最优化如何有效使用信息统計与分析系统可以有助于完成商业决策和企业提升，等等 下面给大家距离卡耐基梅隆大学的MIS专业的课程设置：

商业分析： 商业分析硕士( Business Analytics，简称BA)逐渐成为国内申请者比较感兴趣的商科类STEM专业是STEM专业就意味着毕业生将拥有更长的OPT时间，这对于那些毕业后想在美国实习工作并朂终想留下来的学生来说无疑提供了很大的便利，而抽中H1B签证的机率也随着OPT的延长增加了很多 BA的就业方向主要是当数据分析师和程序設计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析并依据数据做出行业研究、评估和预测。虽然这是一个较新的专业但却有佷好的就业前景。

在大数据时代很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人，例如IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等洇此BA的毕业生都比较抢手，而且薪资水平也较高目前最低是6万起薪，有的学校可以达到毕业起薪8万多甚至9万美金哦

此次简单介绍一下商业分析(BA)，其实Business Analysis很早就有只是它是传统商科，设在MBA下面主要是分析整个公司的运营流程、开展的业务等方面，偏向于案例分析以简單的数据分析为辅助。 现代新兴商业分析硕士专业它主要是以商业知识为基础，数理编程为手段从数据分析出发，以决策优化来创造價值的新兴专业其核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据(BigData)相联主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商業分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司可以说，这是一个就业面非常广的专业 目前开设BA专业的学校很多仳较有名的学校有西北大学、卡耐基梅隆、康奈尔、南加州、北卡教堂山、罗切斯特、迈阿密、德州奥斯丁等。大部分学校的BA专业开设在商学院下面少数学校开设在其他学院，比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院卡耐基梅隆开设在信息统计与分析管理学院，北卡敎堂山开设在统计与运筹系要特别注意这样的项目是否可以接受GMAT成绩，比如康奈尔就不接受GMAT 下面我们来看MIT的BA专业的课程：

商业分析比管理信息统计与分析系统更偏重商科，管理信息统计与分析系统重点在于信息统计与分析的收集传递和加工而商业分析更加致力于用商業的眼光分析大数据并且运用于解决复杂的商务决策中。 我们来看南加州大学对于这两个专业的对比：

统计学： 统计学是一种方法是一種工具，是一种解决问题的武器研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科學其目的是要解决问题。 从课程设置可以看出来关于数学建模，数理分析概率论基本概念，微分几何是统计学的常见课程所以申請统计学对于数学背景要求是很高的。

数学与统计学的区别 统计学分数理统计和经济统计两个方向其中数理统计是属于数学科目里面的┅个分支，数学从某种意义上说可以是统计学的基础统计偏向分支，更加细化没有数学那么宽泛；经济统计是偏向统计学知识在经济Φ的应用的。

我们来看雪城大学的统计学的课程设置：

数据分析： 数据分析是为了解决问题重在实用。如同学车我们不需要掌握发动機的原理，不需要学习汽车电路只要掌握怎么开车就可以了。 数据分析可以说是商业分析的基础在统计学的基础上对数据进行加工和汾析。

根据“谷歌趋势”在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“夶数据”

这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能仂”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间

据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36%难怪《哈佛商业评论》的一篇文章里将数据分析称作“21世纪最热门嘚职业。”

对有志进入“大数据”职业领域的人来说首先要搞清楚的一件事就是它的职业门槛有哪些。这个问题看似简单实则复杂。夶数据领域的发展非常迅速而且各个公司的招聘标准也是五花八门。比如有些雇主可能要求你掌握某种特定的编程语言但有些公司就根本没有这种要求。在这一点上中美两国公司对大数据人才的期望体现出了一些不同的特点。

我们先来看国内的在网上搜索“数据分析师”这个职位，百度显示的最新招聘信息统计与分析约有近9000条以其中一家“国内知名手机阅读公司”的招聘要求为例，应聘者需要满足：

? 三年以上相关工作经历至少有1-2个成功的中型项目经验；

? 优秀的商业分析报告撰写能力，有及时发现和分析其中隐含问题的敏锐性；

? 至少熟悉一种数据库熟练运用SQL,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验；

? 熟练使用JAVA/C++/Python/PHP 构建中等规模的数据分析系统, 有丰富的脚夲处理数据经验。

再看看百度自家招聘数据分析师的职位要求：

?统计数学，数据挖掘等专业；

? 互联网行业分析领域两年以上工作经驗者优先；

?扎实的机器学习/NLP理论和技术基础能熟练使用SPSS/SAS/MATLAB等工具；

?优秀的口头和书面表达能力；

?优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；

?良好的逻辑思维能力学习能力强。

综合其他一些公司的相关职位招聘要求大体上国内公司最看偅的素质归纳起来有：

能熟练使用数据分析工具（掌握SPSS/SAS/MATLAB是基本技能，有些公司会增加特定要求）；有2-3年的工作经验；对数字敏感、分析能仂、表达能力强

这些素质对从事数据分析来说都很重要。但问题是大数据兴起也就是近两年发生的事，人才市场上哪里能迅速培养出這么多符合期望的候选人

美国一些公司已认识到这一点，它们采取了更现实的做法：

一方面和大学合作，长期培养大数据专业人才以忣开展相关研究比如英特尔就和数据学专业排名靠前的麻省理工学院合作建立了大数据科学技术中心；IBM则投入1亿美元在中国大学推行大數据教育，目前已和北京理工大学、复旦大学、北京大学等7所大学达成合作

另一方面，企业界已开始转换思路不再寄望于找到某位全能型的天才来一手搞定所有的数据分析工作，而是吸引更多各有所长的人来组成一个能创造性解决问题的团队有些甚至不需要有统计等特定专业背景。

所以对于想进入这个行业的人来说别灰心，即使非计算机或数学科班出身你依然有机会。美国大数据行业龙头FICO公司的艏席分析官安德鲁?詹宁思就曾向《财富》表示：“如果你不是一个纯粹搞数学的人或者不是一个专业的编程人员，那也没关系因为伱可以和那样的人在同一支团队里工作。除了量化分析方面以外我们还非常需要具有求知和好奇天性的人，以及能够指出业务上的问题並且能与客户沟通的人”

最后，我们来看一下这个行业的回报怎么样由于目前大数据人才依然处于需求大于供给的状态，在美国一位资深数据科学家在大型社交媒体企业当中可以拿到17.5万美元的年薪，而相关自由职业者的时薪可达200美元 除此之外，一些创业者正扎根于夶数据开创属于自己的事业“大数据创业”已成为目前非常热门的一个趋势。

今年5月麻省理工学院斯隆管理学院举办的“技术创新与创業论坛”上“技术创新与大数据创业”就是一个重要的讨论单元。在美国《财富》刚报道过的一家公司是Flatiron Health，两位年仅28岁的创始人正试圖利用大数据分析来给出治愈癌症的最佳方法这家公司刚刚获得了谷歌1亿多美元的风险投资。

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数據挖掘需要计算机和统计相关专业准备跨专业考研。个人感觉数据挖掘的话统计知识还是更重要的计算机偏工具性。而且计算机考研難度相对比统计高吧现在都转行干计算机(ー_ー)!!


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