Job Market 工作市場
關於分析師這個崗位，很多時候大家會對商業分析師和數據分析師的分不太清楚，所以我想先把這兩個職位解釋區分一下：
Data analyst (engineer)：
偏重工程；會用data model數據模型去做數據的清理和整合，涉及比較複雜的modeling（統計modeling，機器學習modeling）
Business Analyst (business):
• 使用數據幫助公司作出更好的商業決策，更注重商業問題應用，用技術觀點解決商業應用問題 （如：產品設計，用戶體驗）。需要良好的溝通能力，是架設工程團隊，產品應用及用戶體驗的橋樑，起到了鏈接各部門的作用。
• 商業分析師有很多轉行的機會。對於所謂文科生，商業分析其實是一個很好的機會，因為工作崗位對於數理，編程的要求沒有數據分析師要求的那麼高，相反對於商業分析，解讀數據解決商業問題的能力要求比較高，是文科生比較在行的。
整體商業分析師的工作崗位在美國國內也比較平均分佈；東部的紐約費城，中部的芝加哥，德州奧斯汀，西部的灣區，洛杉磯，西雅圖等。根據我的經驗對大家有一點提醒，舊金山灣區由於人才集中競爭激烈，對商業分析師要求非常高，面試過程中的問題比較其他地區偏難。
Skills set 技能要求
• 技術能力
作為商業分析師最重要的硬核技能就是對數據的分析能力。SQL就是篩選數據的重點，在工作面試的每一個階段都會被考到。招聘HR打電話可能問， 或者用google hangout給面試者一道題，看你怎麼分析數據。商業諮詢師崗位面試考察的核心就是：面試者是否能在在些商業問題上用數據做工具，搭建模型分析，解釋找到對管理方面最重要見解。之後再以presentation的形式表達出來，在這個過程中面試官的任務就是問問題挑戰你思考的過程和見解。
面試過程中Excel也是一個考察重點 （charts/ index match），但對於R/ Python的考察較少，除非一些難度較高的大公司可能會用這兩種編程語言篩選人才。其他涉及的考察內容包括使用數據可視化工具 （Tableau，把數據導入給管理層的人看到柱狀圖等，幫助管理人員清晰的從圖中看出商業趨勢；Ab test/ google analytics；統計學知識：linear aggression，概率；SAS: 主要用在保險，醫藥行業的分析中）
• 軟性實力
商業分析師對技能要求廣泛， 除了對統計、數據方面硬性的處理能力的要求，對可能被大家略微忽視的軟技能也有很高的要求。BA工作整體偏商業方向，具體的產品、市場、用戶，都會影響公司的應用和發展。具體的軟技能要求主要是以下幾個方向：
1. 對數據的敏感（Sensitivity）：如何把商業問題轉換成數據問題
2. 思維能力（Critical thinking）：如何把一個一個的問題轉換成模塊
3. 溝通能力 （Communication）：cross function/ cross team
4. 領域知識 （Domain knowledge）：對於某一個具體的商業領域的瞭解，以細化的行業作為關注重點 （如保險行業、諮詢行業等）在面試中，考官有具體一個流程考核你的軟技能。首先面試官經過專業培訓，設計面試題，然後評估面試者，最後填寫報告。
涉及具體的問題可能有兩種情況：
1. 給面試者一組公司的歷史數據，規定相關的問題，要求面試者在規定的時間完成。這類的考察可以是 take home project，也可以是要求面試者在現場完成題目。
2. 以商業案例考察，常常用在諮詢公司的面試中，要求做case interview，給面試者一個開放型的商業問題。例如Facebook可以給面試者一個具體的商業問題：最近兩週用戶活躍度下降3%，作為一個BA你會怎麼做？遇到這類型的面試，大家先不要慌。其實這些題目的主要目的不是考察編程，而是想考察面試者的business sense和結構化思維。首先，一個合格的商業分析師需要先印證這個問題是不是真的，是不是運算錯誤或者kpi的標準改變了。然後研究到底是發生了什麼導致了這個現象以及其為什麼會發生。對於文科/商科 （尤其MBA）來講，解決這類問題是長項。而面試官往往也沒有唯一的正確答案，更多的是想考察面試者是否有這方面的敏感度，能不能解釋清楚問題和情況。
Interview Process 面試過程
具體的工作申請環節也分幾個步驟：
第一輪：海投簡歷 ：hr看你的簡歷，打電話講職位要求，符合要求的話會問面試者一些基本問題；
第二輪：跟hiring manager視頻或者打電話面試。內容主要是問商業案例的的問題，聽面試者的回答和建議。也有可能會要求google hangout面試給你出問題，涉及online sql問題；
第三輪：佈置take home challenge，要求面試者在兩天到一週不等時間內解決問題，並且給出商業見解分析。之後面試官會拿你的答案跟其他競爭者的內容比較，覺得不錯的會邀請你去半天或者一天的onsite interview。 現場面試一般是3-5位競爭者同時面試，具體需要你展示你的take home challenge的結果，過程中面試官會觀察你決定你是否跟公司團隊相容。有時也會有白板問題再次考察技能或者是 behavioral的問題 （如：與同事有矛盾怎樣處理）；
最後一輪：現場面試也通過了就可以決定與公司協商薪水待遇等內容啦！大功告成：）
我個人的小建議是：面試非常重要，在現場面試之前一定要有模擬面試，仔細分析面試官、公司產品、工作描述 （job description）等。在題目的準備上，SQL可以大量刷題，behavioral 問題提前想好，商業案例問題上訓練自己很快的想出比較有條理的答案的能力。這些都做好之上可以嘗試儘量猜題。在數據應用學院的培訓中有scope of work的方法，提高效率，幫助我們根據sow提問，檢驗你是否準備好了。一般國際學生技術能力都比較高，但缺乏面試經驗，而且語言上不佔優勢。模擬面試的目的就是可以通過多次練習發揮自己實際水平的80-90%，而不是沒有系統練習時候的50%。
Career Path 職業規劃
一般來說商業分析師後期主要有兩個發展方向：
一是升級到管理層方向負責產品管理或者項目管理；
二是在技術方面深造，成為數據分析師或者數據科學家。
我自己考慮職業規劃是朝向管理方面的，現在entry-level的崗位上積累經驗， 沉澱三四年升級到 senior崗位在考慮之後的發展。現在我想盡可能吸取經驗，為之後走管理路線作準備。另一個作為背景提升的建議就是，可能的話可以換不同公司多工作經歷。有些公司內部提升可能並不順暢，這時候可以選擇同一個領域的競爭對手，或者是同一個內容不同的行業跳槽工作，整體個人的工作經歷從長遠角度看會更完整更豐富。
最後一點小補充，很多同學都會有的疑問：
轉行會不會比別人差？
其實在美國找工作都蠻不容易的，還伴隨著移民政策、文化融入等各方面的影響。想跟大家分享的是，data analytics方向相關的本科專業並不多，這個方向的的研究生也是近幾年才有的。數據分析所處這個行業的大部分從業者其實都是轉行的。大家不要太緊張，關注能做的努力提升，不能做的先放在一邊。我也是為了擴充自己知識和簡歷，上了數據應用學院的課，把自己的短板補充起來。對於商業來說每個具體的細分行業和每個公司都是不一樣的，不要被自己的專業和工作經歷等嚇到。從我的經歷上來看，美國人更看重是這個面試者有沒有自信，是否可以很自然流暢的展示自己。加油！
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