武汉大学商业数据分析硕士（MEM）数据驱动未来，成就职场新高度

摘要：大数据与人工智能的发展对几乎所有学科和所有产业都产生了巨大影响，作为一所综合性全国重点大学，武汉大学非常重视数智化教育。武汉大学MEM（商业数据分析）硕士项目是我国从事数智教育最早的研究生项目之一，2019年第一次招生，经过近几年的运作，该项目日趋成熟，在全国

大数据与人工智能的发展对几乎所有学科和所有产业都产生了巨大影响，作为一所综合性全国重点大学，武汉大学非常重视数智化教育。武汉大学MEM（商业数据分析）硕士项目是我国从事数智教育最早的研究生项目之一，2019年第一次招生，经过近几年的运作，该项目日趋成熟，在全国具有较高的影响力。

武汉大学商业数据分析硕士项目对标国际顶尖商学院的商业分析项目，响应张平文校长大力开展数智教育革命的理念，应时代发展之需，引数智教育之先，具有鲜明的特色，为国家数智教育改革和数智人才培养提供武大方案。

下面对武汉大学MEM（商业数据分析）硕士项目进行详细介绍，让考生更好了解该项目，回答考试关心的问题。

什么是商业数据分析？

商业数据分析（Business Data Analysis，简称BDA）是在数字化背景下，通过收集、处理和分析企业内外部数据，挖掘有价值的信息，实现数据赋能业务，帮助决策者制定科学策略、优化运营并提升竞争力的过程。其核心是将数据转化为商业洞察，驱动业务增长。

商业数据分析的核心目标是通过数据分析发现商业问题，预测市场需求或风险，用数据替代直觉，指导产品、营销、运营等策略，并对执行结果进行评估等。商业数据分析的典型应用场景包括通过竞品监控、用户画像、需求预测来做市场分析，通过供应链效率分析、库存管理与成本控制来优化运营，通过消费者分析、精准营销来洞察客户，通过合规监控、信用评估与反欺诈来管理风险等。

商业数据分析能够帮助企业优化资源配置降低成本，基于精准营销提升转化率，动态定价来增加利润，提前发现潜在问题实现风险预警，以及洞察数据助力企业进行产品创新与商业模式创新。

商业数据分析用数据解决商业问题，通过“发现问题→分析原因→制定策略→验证效果”的闭环，帮助企业从经验驱动转向数据驱动，其内涵如下：

商业问题 B + 数据模型 A + 技术工具T= 商业数据分析（Business Analytics）

为什么商业数据分析是一个高价值的项目？

商业数据分析是近十几年世界一流商学院发展最快的一个项目，旨在培养能在洞悉商业问题的基础上，将海量的复杂数据转化为有价值的信息，从而帮助企业改善业务决策的应用型人才。

侧重培养学生的“一切决策皆需数据”的商业分析意识，以及应用数据、算法、工具解决商业实践问题的能力。

通过分析历史数据和实时信息，识别市场趋势、客户行为及潜在机会，减少决策的盲目性，识别潜在问题，降低风险。例如，金融行业用数据分析预测贷款违约风险，零售业通过库存数据优化供应链，避免积压或短缺。对于企业运营，能够通过数据分析识别低效环节，优化流程。例如，零售企业基于对销售数据的分析，动态调整库存和促销策略，降低仓储成本。更重要的是，数据分析可有效增强对客户的洞察，分析客户行为，识别高价值客户群体，制定针对性营销策略。

商业数据分析，对个人而言，掌握数据分析技能意味着更强的职业竞争力；对企业而言，则是实现增长和创新的核心驱动力。

优势与特色

武汉大学商业数据分析项目是在工程管理硕士（MEM）门类下的一个自设项目，开设于2019年，在全国居于领先地位，是当年唯一面向在职人员的商业分析专硕项目。

该项目体现了商学院的软能力与数据算法方面的硬技能，对接国际顶尖商学院的培养体系，结合武大经管特色资源，自主开发独特的课程体系BAT，即

商业问题（Business）+数据模型（Analytics）+技术基础（Technology）=BAT

课程设置既考虑了培养商业管理思维，又重点培养数据分析思维，并强调了场景落地，如何应用数据驱动方法解决运营、营销、产品和金融等领域实际问题。

商业问题相关课程主要是一些管理类课程，目的是提升对商业问题的洞察力，打造数据驱动的商业思维；数据模型相关课程包括数据思维、数据探索、预测、优化以及因果推断五类数据分析课程；技术基础类课程主要是面向数据分析的程序设计。需从MBA课程选修若干门，以增强商业认知。