如何转行Business Analyst 商业分析师？
今天我们来讲讲如何转行Business Analyst 商业分析师？主要从以下几方面介绍：
- 什么是商业分析师？
- 商业分析师在美国的就业场景有哪些？
- 商业分析师的工作职责是什么？
- 商业分析师的技能要求有哪些？
- 商业分析师的面试过程
如果你想了解更多关于商业分析的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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首先来看商业分析师就业的前景如何，根据careerexplorer.com的预估，从2016年到2026年增长的速度是14%，属于求职市场上稳定增长的一个行业。
那么商业分析师都做哪些工作呢？
商业分析主要包括四个方面：Business developer、Business model analysis、Process design、Systems analysis。
商业分析师的薪资水平如何？
San Francisco的薪资在85540-106417美金之间，Los Angeles稍低一些，76849-95606美金之间。
接下来通过分析一个岗位描述来看企业的需求，以这个Bloomberg公司为例，招聘Business Development Analyst – Enterprise Data 3rd Party Business Strategy Team岗位，首先是介绍公司的这个角色需要做什么，也体现了公司对这个岗位的一些要求。
以及这个岗位的一些需求，对候选人资质的一些要求。
可以看到这个岗位的平均薪酬是$93,532/yr。
通过Bloomberg的职位，了解了商业分析师所需要的能力、工作重点、工资待遇。
那么现在分析一下商业分析师行业人才的状况，目前正在找工作和已经参加工作的商业分析师都是什么情况？
- 一、大部分都有商业背景，商业、金融、电子商务和管理等等，虽然有商业分析师专业，但是开设该专业的学校较少，很多学商科的都在从事相关工作。
- 二、从软件开发转向商业分析等管理方向。
- 三、各个行业的专业人士，如金融、保险、医疗、教育等，学习一些商业分析技能，数据库、概率统计以及简单的机器学习，从而转行商业分析师。
那商业分析师的职业发展路径是什么呢？
从入行商业分析师，过两年是高级商业分析师。如果向数据方向发展就是数据科学家，向管理方向发展就是产品管理分析以及管理的一些角色，甚至更高级的解决方案架构师。
区别于计算机行业的架构师，商业分析的架构师是从商业过程、IT、供应链的整个架构，从而解决商业问题。这个角色需要多年行业工作经验，对供应链上下游、IT技术都有所涉略，能够提供数据仓库框架支持和数据分析的支持等。这个发展路径大概是10-15年。
了解商业分析师的职能、薪酬、职业发展路径后，那么接下来看一下商业分析师需要学习哪些东西？
- 数据收集和数据计算
- 机器学习
- 产品方面
- 数据可视化
- 沟通能力
- 行业经验
- 统计方面知识
首先是统计，最简单的一个问题，你是用均值还是中值来评估销售系统？这里需要考虑数据分布，如果数据中有很多异常值，那么均值很容易受到影响，无法衡量整体水平，这就需要使用中值。除此之外，还有概率的计算，计算一件事情发生的可能性，统计中还有常用的假设检验、衍生的A/B Test，这是商业分析师经常使用的数据分析方法，用来评估界面或商业过程中的变化。
二是数据可视化。作为商业分析师，我们的听众可能没有大数据、统计、机器学习背景。掌握数据可视化Tableau等工具，便于和同事交流。数据可视化本身又是数据分析的方法，可以看数据的趋势、变化和关系。
三是产品部署和反馈分析。商业计划和策略应用到产品线中的反馈，以及如何优化。
四是行业知识。比如Bloomberg是一个咨询公司，虽然你的数据库和编程能力很强，但问题和行业中具体的商业知识有关，这个岗位希望你有金融行业知识。
还有数据收集、数据处理和计算。如果不会数据库只会Excel，可能不太满足的面试要求，因为面试官需要考虑将来的行业变化和岗位技能的新需求。虽然现在的人都用Excel但是面试的时候可能需要掌握其他的技能，包括SQL，MySQL，简单的数据处理，ETL等。
接着来看Machine Learning。商业分析师做Machine Learning的应该是不多，更多的时候是一些非常简单的Machine Learning的东西，如果是深一点的机器学习的预估模型的话可能公司会有数据科学家来做。但是企业会要求具备Machine Learning的知识范围和知识系统，
最后来看一下面试过程。首先是投简历之后会有一个HR Phone Interview，HR会问很多关于岗位的一些问题；接下来是两轮重要的电话面试，大部分的面试都是要面数据库的，至于Python的coding不会是重点，但是如果你可以用Python写一些数据分析的项目是最好的，有些公司有时候会用take home的形式来考察Python coding的能力；但是产品的问题是不可缺少的；最后会安排一个onsite，会有几组可能是一对一或者一对多的面试情况。
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Recap 作者：数据应用学院
美工编辑：过儿
校对审稿：Miya
公开课回放链接：https://www.youtube.com/watch?v=2W7mCnSkqWk&t=10s
