【索沃內推】：提供留學申請、工作求職、背景提升一站式解決方案，指導過近千名學生成功求職，以內推形式幫助百名學生進入投行、券商、諮詢、四大、快消等。
關注公眾號：【索沃內推】。查看券商、投行部（IBD）、研究所（行研）、證券、基金、VC、PE、四大、MBB諮詢最新可內推實習崗位List。
商業分析這個詞很常見。國外留學的專業有叫商業分析（Bueiness Analysis）國內也有企業掛出來崗位叫商業分析，招聘時有一個能力要求叫商業分析能力。如果扒皮抽筋看本質，商業分析就是：用數據分析方法，解決商業問題。數據分析是一個基礎工具，可以運用在政策、學術、教育、體育等多個領域，當然也有企業最關心的商業領域。正是「商業」兩個字，讓數據分析有了完全不同的使用方法。
商業分析在目的上區分於政府的政策研究。政策研究要考慮的方面很多，比如公益事業、基礎建設、政治任務等等，因此目標相對多元化，不一定每一件事都要求有經濟回報。而商業分析的目標則單純的多：提升企業效益，獲得最大的商業價值。
如果再具體一點說，就是：
（是什麼）量化展示商業經營狀況
（是多少）量化判斷商業問題
（為什麼）從數據角度尋找問題原因
（會怎樣）利用數據預測商業趨勢
（又如何）利用數據綜合判斷經營效果
通過量化的分析、判斷、預測、總結，提高決策效率，從而實現經營效益提升。這是一個往步槍上裝狙擊鏡，給大炮配雷達，給飛彈配衛星的工作。理論上不瞄準，搞地毯式轟炸也行。但是今時今日，企業面臨眾多競爭，馬爸爸還動不動在朋友圈「顛覆」一下某個行業，誰也沒有膽子這麼粗放經營了。商業分析就更加重要。
因此，做商業分析，第一步得知道商業價值是啥。傳統的商業價值定義就是賣貨掙錢。根據銷售對象的不同，可以分為B2B（對上下游企業銷售）和B2C（對終端顧客銷售）兩種模式，還有一種是二道販子，通過在企業和終端顧客之間建立聯繫，來做中間商掙差價，是為B2B2C模式。網際網路時代多了一種模式，即B2VC。大量的網際網路企業其實沒有掙到真金白銀，但通過不斷給資本市場注入信心，可以圈越來越多的錢，最後融資上市，功成身退，大撈一筆。
以上都是正經商業，當然有不正經的，就是那些「奮鬥是我的性格，成功是我的目標」「選擇了XX就是選擇了成功」……是滴，那些拉人頭傳銷或半傳銷式運作。姑且叫B2SB模式好了。這五種模式構成了基本的商業模式。有很多多元化的大集團會同時運作幾種模式，或者將不同模式相互嫁接，形成更複雜的商業模式。理解了企業的商業模式，才知道到底企業有啥分析需求。才能腳踏實地的思考：到底要分析啥問題。
理解商業模式只是開始商業分析的第一步。具體到一門生意上，還有行業、產品、用戶群體的區別。比如大家最喜歡說的：網際網路行業，其實範圍非常廣泛，包含了：電商、遊戲、廣告、新聞、社交、O2O、VR、團購、消費貸、小額貸、保險等眾多子領域，每個領域間差異巨大。而所謂傳統行業，比如快消、耐用、零售、家具、美容、金融、餐飲等等，也在積極擁抱網際網路，不但大力建設自己社交媒體矩陣，而且紛紛開設自己的小程序吸納會員，開劈電商渠道拓展客戶。可以說行業邊界本身也在模糊，具體形態越來越多元化。
脫離具體的商業模式+行業分類，就沒法談商業分析。因為不同的商業模式+行業下，商業組織、商業目標、產品形態、經營方式、用戶群體完全不同。包括數據的產生方式、數據類型、數據豐富程度都不一樣。因此必須具體腳踏實地的思考：到底我們是什麼模式+行業，到底我們面對什麼樣的需求和問題，到底我們有什麼數據可以用來分析。這就像醫院看病要分門別類，而不是賣一顆「包治百病丸」一樣。具體思考才能有所收穫。
除了商業模式+行業類型，還有第三樣商業分析的必備要素：商業組織。企業都是分商業組織運行的，銷售、產品、營銷、運營、供應鏈、風控、人力等部門共同合作，才能讓企業運轉正常。這裡就有了責任-權力-分工的問題。雖然我們可以把所有人的問題，統稱為「商業問題」，但具體到某一個部門的某一個人，思考的問題，能解決問題的手段，想達成的目標都有不同，特別是分工複雜的大型集團企業。脫離組織談分析，就經常落得心比天高，命比紙薄的下場。雖然老闆們總是習慣說：即使你們月薪2000，也要有月薪20w的老闆的思維。可我們真替代老闆發號施令的話，估計也就被掃地出門了。
截止到這裡，我們才介紹完了商業分析三大基本要素。還沒談到任何分析方法。這些看似與分析無關的東西，恰恰構成了商業分析與科學分析的最大區別。在大學裡我們做的是科學分析，是學術研究。學術研究是為了探索真理，發現規律，因此做的特別理論化，特別細緻深入，用到各種高大上的模型，進行反覆試驗論證。這些科學研究的成果，形成了大家經常看到的數據分析理論，數學、統計學、算法等等。
可商業分析完全不是這麼回事。首先，企業的發展是以盈利為目的，不是以科學為目的。因此數據的記錄、存儲是要為經營讓道的。為了儘快上系統沒有做好埋點，為了儘量少打擾消費者所以放棄了複雜的登記表，為了盡力幫助銷售而減少了匯報流程，這些工作都可以提高賺錢的效率，可到了做數據分析的時候就是巧婦難為無米之炊了
其次，企業面臨的問題是非常複雜，且容不得重複試驗的。企業的經營好壞，和政策、大環境、企業自身能力、消費者需求、突然事件等等都有關係，很難完全解析清楚。實驗室里往往用重複的試驗來測試不同變量的效果，可企業不容許這樣。大部分商業試驗是有極高的時間、金錢、人力、職場政治成本代價的。即使作分析的想多試驗幾次，銷售、運營、產品的老闆們也經不起這麼折騰。一而再再而三的實驗失敗，可能老闆都要滾蛋了。
最後，企業解決問題往往是充滿創造力的，甚至是暗箱操作的。銷售不好？一炮促銷下去就起來了；產品不好賣？我們請了葉大師一通廣告下去就有銷量了；打標無望，我們收買了客戶採購部的高管修改了評比標準。這些神操作已經脫離了科學範疇，不是自然規律，而是鬥志鬥勇的結果。指望用科學數據來分析、判斷、預測就顯得太蒼白了。至於暗箱操作，我們自己的採購收了賄賂呢？我們的銷售為了多拿提成拆單湊單呢？我們自己的運營好大喜功大幹快上呢？科學研究為了接近真理，往往喜歡剔除人為影響，可商業分析卻首要考慮的是人為影響。畢竟錢是靠企業里的人掙來的，不是代碼一運行電腦就日日叫的往外吐鈔票。
以上種種，使得商業分析師（或者是做商業分析的人）更像是戰壕里的連隊參謀，而不是實驗室里的科學家。要聽到前線炮火的聲音；要很清晰的知道敵我雙方力量對比；要對自己的每個軍種、每個兵種特性；要知道敵我將帥的習慣，剩下的才是做軍情分析，戰術策劃。而不是躲在潛力之外的實驗室里：假設我們有10個人，敵人有1個人，我們圍著他打，我們就贏了！嗯嗯，你看我已經掌握了戰爭的最高奧秘！
遺憾的是，傳統數據分析技術培訓出來的科班生，基本都沒啥商業分析能力。比如目前市面上流行的商業分析課，都是第一章excel操作，第二章sql操作，第三章tableau操作，然後丟一個數據集：「假設這是某電商購物數據」。然後對著這個數據集，計算RFM三個指標，三個指標切成五段，做個k均值聚類，分成四類。一通操作以後，就恭喜學生掌握了商業分析技能了……嗯嗯，我們也可以假設這樣就是商業分析了。
然後經過這麼培訓的新人，在企業里就會遇到一堆領導的靈魂拷問：
「你看看這堆數據，你看到了啥？」
「你分析分析目前有啥問題？」
「你自己想想該怎麼分析？」
新人顫顫巍巍的問：「那我做個RFM聚類可以嗎？」
領導：「你做做試試唄……」
新人辛辛苦苦做完了，領導回覆：
「你這做的啥玩意！！！！」
「你要多了解了解業！務！」
於是新人可憐巴巴的挨個問業務部門，得到的回答是：
銷售部：都怪市場活動沒跟上
市場部：都怪運營不給力
運營部：都怪銷售不積極
……
O(╥﹏╥)o
以上種種亂象，均是過於放大了商業分析中的「分析」，忽視、甚至無視了「商業」的結果。數學、統計學、算法確實是這些內容，可如何結合到具體商業環境，如何應對商業問題，卻是需要做商業分析的人有更強的商業理解，和腳踏實地、具體問題具體分析的能力。這篇文章已經很長了，感謝堅持到這裡的同學，奉上一個小小的總結作為bonus
【索沃內推】：提供留學申請、工作求職、背景提升一站式解決方案，指導過近千名學生成功求職，以內推形式幫助百名學生進入投行、券商、諮詢、四大、快消等。
關注公眾號：【索沃內推】。查看券商、投行部（IBD）、研究所（行研）、證券、基金、VC、PE、四大、MBB諮詢最新可內推實習崗位List。