商業統計與數據分析是哪個大類

⑴ 商業分析國考屬於什麼專業

商業分析屬於商科專業大類，商業分析是數學、編程和商科的交叉學科，是以數理編程為手段優化商業決策的新興專業。大部分商業分析都開設在商學院下，但也有部分開設在源攜信息學院。

商業分析專業，是以商業知識為基礎，數理編程為手段，從數據分析出發，以決策優化來創造價值的新興專業。該專業知識模塊含統計、計算機、商業三大塊，一般開設在統計學院、信息學院或經濟學院，和國內財經類高校的統計學專業之大數據應用方向十分近似。

商業分析學習方向

BA是一個交叉學科，包括商業＋IT+統計。商業知識是背景，重要的當然是對於商業瞎裂橘數據的理解。IT是工具，無論是SQL、R、Python、甚至於Excel，他們都將是你分析數據的工具。統計是方法。也就是說，我們需要做的是在磨團商業環境下，用一些特定的工具，進行統計學意義上的分析，最終轉換回商業價值。

主要課程設置：應用統計學、應用數學、計算機、優化選擇、客戶行為學、風險管理、運籌學和決策理論等課程、統計分析、決策模型與應用、數據挖掘、經濟分析、運營分析等。

⑵ 數據分析是哪個專業的

統計與大數據分析專業是中國普通高等學校專科專業，屬統計學類專業，基本修業年限為三年。
統計與大數據分析專業主要學習概率統計、保險與金融、精算科學的基本知識及計算機應用技術，包括市場信息採集、企業生產經營與風險的信息收集、管理和預警、生產計劃與商務咨詢等，運用統計知識、數據分析方法進行數據處理。
統計與大數據分析畢業生主要面向統計行業，在統計、調查、分析及管理崗位群，從事調查方案、圖表、問卷設計的製作，統計調查分析信息採集、處理、展示，數據分析、引用、預測等工作。

⑶ 數據分析屬於什麼專業

數據分析員屬於什麼專業
沒有屬於什麼專業，一般從事的人都是統計學或者數學專業的。
數據分析師屬於什麼職能分類
數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。在「原子世界」中，抽樣調查是最經常採用的數據獲取方式，主要原因就是大范圍普查的成本太高——最典型的應用就是電視收視率。而在互聯網時代，針對互聯網行業的研究，在局部（例如某個網站或同類網站的集群）做到低成本、高效率的全樣本數據採集是有可能實現的。同樣，「原子世界」中的很多數據不具備連續性，而互聯網世界中的數據卻有可能做到連續更新，甚至實時——最典型的應用就是網站全樣本、全天候數據統計和分析研究。 與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。例如，結合傳統的消費心理學理論，構建豐富的互聯網信息消費行為模型。 就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。數據分析師在這方面大有可為。 此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。例如，收集內容消費者信息、形成內容消費者信息資料庫、根據資料庫的信息與內容消費者保持即時聯系、傳遞產品和服務的信息、資料庫的更新和維護。由此，數據分析師提供的數據還將成為定製產品、個性化服務的重要依據：藉助先進的資料庫技術，對內容資源進行深入挖掘和多次利用，提供個人偏好的內容服務，或藉助數字印刷和出版技術，實現按需生產產品並交付出版印刷。
與數據分析有關的大學專業有哪些
與數據分析有關的專業：

數學相關的專業都算，比如：統計學、應用數學、信息與計算科學等等

還有IT相關的專業，比如：計算機科學與技術、資料庫

其實，想要在數據分析行業發展，現在高校也沒有純數據分析專業

而數據分析本身又是一個邊緣學科，交叉學科，你選擇了某個專業，但是還需要你多方面的知識儲備！
數據分析師一般是什麼專業?如何成為數據分析師?
考取項目數據分析師證書，積累經驗，就可以成為項目數據分析師了
數據分析師在智聯招聘里屬於什麼職業類別？
數據分析崗位涉及各個行業的各個類別，比如銷售管理、業務支持、市場推廣等等，沒有特定的職業類別
大數據分析這個職位屬於哪個行業
這個問題，可能是絕大部分人的疑問。

數據分析行業是屬於邊緣學科，交叉學科，

可以說不屬於哪個行業，不屬於IT，也不屬於金融業

但同時也會用到IT的知識和工具，也會用到金融的原理，

還有，財務、統計、管理、營銷……
有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的？？
計算機科學與技術
什麼是數據分析？
數=數學、數字（來源、架構）；據=憑據、依據（標准、報表）；分=劃分、區分（篩選、處理）；析=解析、剖析（結果）。我們了解數據分析的意義之後，更需懂得數據對做好數據分析，除了具備專業的數據分析知識或技巧，學會使用好數據分析軟體也是非常重要的，做起事來更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）這類軟體，具有非常強的數據監測實力，以前很多需要人工提取、再計算的轉化數據，現在軟體能直接監測得到。
數據分析師是一個什麼樣的職業？
隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的

數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。

為推動知識管理，挖掘數據價值，適應商業企業的市場競爭需要，同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求， 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神，於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。

國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容，它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和，其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法，從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，從而提升數據價值，提高企業核心競爭力。

國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目，必將在今後相當長的一段時間內，成為非常熱門的職業之一，專家預測，在今後的五年內，我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。

目前， *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策？數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼？整個行業的未來發展前景如何？近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。

●數據分析在我國屬於朝陽行業

數據分析在國外廣泛應用於各個領域，但在中國仍屬於朝陽行業，至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」， 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示，「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代，大量海外機構將西方投資決策技術引進中國，並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段，迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年，我國項目數據分析師人數從零起步，猛增至近萬人。到了第三階段，我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中，中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」...
數據分析員，是做什麼的，有專業要求嗎？ 5分
數據分析員的具體工作：籠統的說應該是負責數據的收集、各類數據整理、匯總、分析整理以及傳遞和管理。

不同專業數據分析所用的分析工具和方法會有所不同，所以有比較好的專業知識才比較容易上手，另外需要有計算機應用知識，數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。

⑷ 數據分析屬於什麼專業

一般從事數據分析員的人都是統計學或數學專業的人。

數據分析師職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。