商业统计与数据分析是哪个大类

⑴ 商业分析国考属于什么专业

商业分析属于商科专业大类，商业分析是数学、编程和商科的交叉学科，是以数理编程为手段优化商业决策的新兴专业。大部分商业分析都开设在商学院下，但也有部分开设在源携信息学院。

商业分析专业，是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业。该专业知识模块含统计、计算机、商业三大块，一般开设在统计学院、信息学院或经济学院，和国内财经类高校的统计学专业之大数据应用方向十分近似。

商业分析学习方向

BA是一个交叉学科，包括商业＋IT+统计。商业知识是背景，重要的当然是对于商业瞎裂橘数据的理解。IT是工具，无论是SQL、R、Python、甚至于Excel，他们都将是你分析数据的工具。统计是方法。也就是说，我们需要做的是在磨团商业环境下，用一些特定的工具，进行统计学意义上的分析，最终转换回商业价值。

主要课程设置：应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论等课程、统计分析、决策模型与应用、数据挖掘、经济分析、运营分析等。

⑵ 数据分析是哪个专业的

统计与大数据分析专业是中国普通高等学校专科专业，属统计学类专业，基本修业年限为三年。
统计与大数据分析专业主要学习概率统计、保险与金融、精算科学的基本知识及计算机应用技术，包括市场信息采集、企业生产经营与风险的信息收集、管理和预警、生产计划与商务咨询等，运用统计知识、数据分析方法进行数据处理。
统计与大数据分析毕业生主要面向统计行业，在统计、调查、分析及管理岗位群，从事调查方案、图表、问卷设计的制作，统计调查分析信息采集、处理、展示，数据分析、引用、预测等工作。

⑶ 数据分析属于什么专业

数据分析员属于什么专业
没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。
数据分析师属于什么职能分类
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据蒐集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据蒐集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。
与数据分析有关的大学专业有哪些
与数据分析有关的专业：

数学相关的专业都算，比如：统计学、应用数学、信息与计算科学等等

还有IT相关的专业，比如：计算机科学与技术、数据库

其实，想要在数据分析行业发展，现在高校也没有纯数据分析专业

而数据分析本身又是一个边缘学科，交叉学科，你选择了某个专业，但是还需要你多方面的知识储备！
数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?
考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了
数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别？
数据分析岗位涉及各个行业的各个类别，比如销售管理、业务支持、市场推广等等，没有特定的职业类别
大数据分析这个职位属于哪个行业
这个问题，可能是绝大部分人的疑问。

数据分析行业是属于边缘学科，交叉学科，

可以说不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业

但同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理，

还有，财务、统计、管理、营销……
有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的？？
计算机科学与技术
什么是数据分析？
数=数学、数字（来源、架构）；据=凭据、依据（标准、报表）；分=划分、区分（筛选、处理）；析=解析、剖析（结果）。我们了解数据分析的意义之后，更需懂得数据对做好数据分析，除了具备专业的数据分析知识或技巧，学会使用好数据分析软件也是非常重要的，做起事来更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）这类软件，具有非常强的数据监测实力，以前很多需要人工提取、再计算的转化数据，现在软件能直接监测得到。
数据分析师是一个什么样的职业？
随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的

数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。

为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。

目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。

●数据分析在我国属于朝阳行业

数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”...
数据分析员，是做什么的，有专业要求吗？ 5分
数据分析员的具体工作：笼统的说应该是负责数据的收集、各类数据整理、汇总、分析整理以及传递和管理。

不同专业数据分析所用的分析工具和方法会有所不同，所以有比较好的专业知识才比较容易上手，另外需要有计算机应用知识，数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。

⑷ 数据分析属于什么专业

一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。

数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。