澳大利亚大学商科专业排名

墨尔本大学2024年QS世界大学排名第14名，

商业分析硕士（专业排名世界第14名）

概述

能够从当今世界不断增加的数据量中提取价值的企业具有竞争优势，培养具有计算、分析和商业技能的毕业生，以提供受到澳大利亚和全球雇主高度追捧的优势。

墨尔本商学院全日制商业分析硕士课程为您提供技能和知识，使您成为杰出的数据科学家专家，不仅在数学和信息系统方面，而且还能够以商业思维的战略视角进行分析。

这个为期一年的全日制高级学位侧重于定量方法和数据在决策中的作用。了解数据如何通过统计和定量分析、解释性和预测性建模以及基于事实的管理来推动决策。

您将向计算机科学、统计学、数学和商业管理方面的专家学习，并成为 SAS、R、Python、Tableau 和其他工具的熟练用户。

贯穿整个计划的个人效能计划还将培养您自信地向决策者传达分析见解的商业价值的能力。

为期一年的全日制商业分析硕士由五个模块组成，培养您将数据分析技术应用于业务问题的能力。

您首先要了解企业面临的分析问题，然后培养基础和高级分析技术方面的技能，将它们应用到分析实验室中的实际业务中，最后深入研究在特定环境（包括金融）中使用分析、营销和供应链环境。

个人效能计划也贯穿整个计划，以培养您与高层领导沟通分析结果的能力。

当您加入墨尔本商学院时，您就加入了由 17,000 多名有影响力的领导者组成的社区，他们组成了我们的全球校友社区，并在澳大利亚和世界各地的企业、非营利组织和政府中担任高级职位。

无论您在哪里 – ANZ 银行、Medibank、Suncorp、Coles、BP、GE、摩根士丹利等– 我们的毕业生都在帮助企业领导者从数据中获取价值。随着对能够将业务知识与对数据分析的深刻理解结合起来的合格人才的需求，您将找到为各自领域的领导者组织工作的机会。

您从同事、教师、职业团队以及我们人脉广泛的校友社区获得的支持将为您在整个职业生涯中带来优势。

在墨尔本商学院学习是一次变革性的经历。来自各个领域、行业、社区和国家的人们来到这里提升自己的职业生涯并开辟新的机会，并且很少会失望地离开。

我们的小班授课意味着您将了解班级中的每一位成员，他们将成为您一生的朋友和支持网络。

您将在焕然一新的墨尔本商学院校园内学习，该校园从清晨到深夜都是活动的集中地，所有活动都以我们独特的会议和餐饮场所 Hub 咖啡馆为中心。

通过参与俱乐部、实习、交流机会以及与校友和来访的商界领袖的会面，大门将会敞开，而您与我们著名教职人员（他们是各自领域的领导者和行业经验丰富）的联系将确保他们不会关闭。

我们的校园位于卡尔顿，位于墨尔本中央商务区和快速发展的知识区之间，吸引了众多鼓舞人心的商界领袖和思想家，他们在我们的定期活动中发表演讲，例如院长领袖论坛和女性与管理晚宴。

在校外，您将沉浸在无数的文化、美食和体育活动中，这些活动使多元文化的墨尔本成为世界上最宜居的城市。

商业分析硕士的入学要求

相关领域（见下文）至少 3 年的本科学位，来自墨尔本大学、另一所澳大利亚机构或另一国家的大学，最低加权平均分数 (WAM) 为 65% 或同等水平。这并不能保证在课程中的名额，名额将取决于学生的需求。在大学三年级至少修读以下相关领域之一：商业数学和/或物理计算机科学或信息系统工程和/或科学入围的申请人将需要进行面试。为了获得入学考虑，申请人必须在认可机构的大学三年级课程中完成以下相关领域之一的至少 3 或 4 年的本科学位；最低加权平均分 (WAM) 为 65% 或同等成绩：商业数学和/或物理计算机科学或信息系统工程和/或科学选拔委员会可以根据学术委员会关于选拔工具使用的规则寻求进一步的信息，以澄清申请的任何方面。申请人必须满足大学研究生课程的英语语言要求。对于那些寻求通过学术委员会批准的标准测试之一来满足这些要求的申请人，需要达到 7.0 的成绩。

英语语言标准

良好的英语能力（需要时提供分数副本）

雅思总分最低要求7.0分，单项不低于6.5分；或者托福 IBT 分数最低为 102，笔试分数最低为 24，单项不低于 21；或者PTE 总分最低 65 分，写作能力最低 65 分，其他沟通能力不低于 50 分。

2024 年全额费用总计$70,400

能够理解当今世界信息流的企业拥有竞争优势。

为了在这种环境中取得成功，我们的全日制商业分析硕士教导学生掌握三种语言——流利地掌握技术、数学和商业语言。通过为期一年的强化课程，您将学习如何定义和构建业务问题、使用数据提供见解并将这些见解传达给高级领导者。个人效能部分还将培养您在团队合作、谈判和道德决策等领域的技能。 该项目的毕业生在技术和商业方面都表现出色。他们继续为苹果、亚马逊、Woolworths、Suncorp 和微软等组织工作。

人们来到墨尔本商学院是因为他们想与最优秀的人一起学习。

我们吸引了来自世界各地的一些最聪明的学者，他们的班级规模比海外同事小得多，并且在您的整个学习过程中都可以与您联系。

我们的校园距离墨尔本市中心仅四个电车站，拥有充满活力的公共区域，附近提供住宿。

我们通过广泛的选修课、课外活动提供自我发展的机会，并定期举办行业社交活动。

业务问题简介

本主题是商业分析硕士的简介。它重点关注两个问题：(i) 介绍最好通过分析解决的业务问题及其复杂性，以及 (ii) 可能解决方案的复杂性。本模块涵盖了对业务框架和观点的广泛调查，以帮助为遇到的业务问题设置背景。将检查团队流程并提供项目管理工具，以实施建议的解决方案。在该模块期间，学生还将参加有关数学、统计、编程和 SAS 基本概念的课程，以确保模块 2 所需的所有背景材料都经过审查。学生将获得一个数据集和一个面临重大业务问题的组织的案例研究。学生将被要求准备可能的问题解决方案，并在学习计划结束时在商业分析应用主题中重新审视这些解决方案。本主题的评估将重点关注应用于本案例研究的团队流程和项目管理工具。

商业分析基础

本课程为学生提供商业分析职业所需的基础和工具。该主题有五个不同的组成部分：

解决业务问题的计算和编程解决业务问题通常需要计算机编程来操作、分析和可视化数据。该组件帮助具有很少或没有计算机编程背景的学生学习如何使用高级过程编程语言设计和编写程序，并使用这些技能解决问题。还将讨论有关个人数据收集的网络安全、网络道德和隐私等主题。

数据仓库数据仓库旨在为组织提供一组集成的高质量数据来支持决策者。它们应该支持灵活、多维的数据检索和分析。涵盖的主题包括数据仓库和决策；数据仓库设计；数据仓库实施；数据来源和质量；在线分析处理（OLAP）；仪表板；用于客户关系管理的数据仓库；以及数据仓库实践的案例研究。

统计学习随着可用数据的爆炸式增长，统计学习（指对复杂数据集的分析）已成为许多商业环境中的重要领域，包括营销、财务甚至人力资源管理。该组件以及高级业务分析中的后续组件的目的是帮助学生学习如何从大量复杂数据中提取相关信息，以做出改进的业务决策。本部分涵盖的主题包括数据探索；重采样方法；线性和非线性回归；参数分类技术；和型号选择。

决策和优化有多种数学方法可以为各种复杂的业务问题获得有效的解决方案。该组件帮助学生将业务问题表述为数学模型，然后使用计算技术来估计和求解该模型。涵盖的主题可能包括不确定性下的决策、业务流程中资源的最佳位置分配、决策树、线性规划、整数线性规划和蒙特卡罗模拟。

高级业务分析

本课程为学生提供深入理解最新分析技术所需的先进模型、方法和工具。该主题有五个不同的组成部分：

机器学习该组件以统计学习中的材料为基础，涵盖高级分析方法。它以三种方式扩展了商业分析基础的统计学习部分。首先，引入了基于树的方法和神经网络等新技术。其次，学生将了解无监督的统计学习技术，第三，学生将学习如何结合模型和技术来产生具有更好预测能力的集成。

因果分析数据分析模型可用于预测性能变量。但许多业务决策本身并不是为了预测绩效。它们涉及选择关键投入的值（例如价格或广告支出）以优化性能。这要求模型编码的输入的影响是因果的。这通常需要对数据的生成方式进行进一步假设。建立因果关系的黄金标准是随机实验，这在商业交往中变得越来越常见。该课程涵盖从 AB 测试到随机不完整区组设计的基本原理和实验实践。所有这些方法都会产生因果效应的估计。

预测分析预测关键业务和经济变量变得越来越重要，因为它可以推动客观决策并提高盈利能力。本部分旨在涵盖基于历史数据预测商业和经济变量的主要方法。这些方法包括传统的回归、时间序列、多元和计量经济模型，以及新兴方法，例如集合预测。将考虑点预测和密度预测，以及两者的质量指标。自始至终，重点将是使用各种预测方法，在实质性商业和经济问题的背景下介绍方法。还将强调对不同方法进行基准测试以及在决策框架中使用预测的重要性。

文本和网络分析该组件帮助学生了解自然语言处理和文本检索中使用的关键算法，以用于各种应用，包括搜索引擎、跨语言信息检索、机器翻译、文本挖掘、问题回答、总结和语法纠正。涵盖的主题包括文本规范化；句子边界检测；词性标注；n-gram 语言建模；情绪分析；网络挖掘和分析；网络分析（包括社交网络分析）；和文本分类。

分析实验室

本课程涉及学生团队的实践经验，为组织开展真实的分析项目。这个为期五周的项目整合了学术学习、在组织中实施数据分析的实际挑战、就业技能和属性，以及对组织、工作场所文化和职业道路的深入了解。可以涵盖什么类型的主题？对数据集进行数据分析，调查以下问题：

客户流失/忠诚度物流与供应链预测需求最佳产品或类别组合营销组合优化信用风险员工选拔、保留和培训分析社交媒体或其他非结构化数据源

流程优化，例如：

呼叫中心运营物流及配送路线时间表跨产品的营销资源分配服务交付

评估周将包括完成主题报告和项目演示。

业务分析应用程序

本主题的主要重点是数据分析在业务环境中的应用。主题的三个组成部分涉及业务分析的常见应用：财务分析、营销分析和供应链分析。重新审视“商业分析简介”主题中引入的商业案例研究，以便学生可以利用在学习过程中获得的知识来查看并找到同一综合商业案例的解决方案。还将向学生介绍商业分析的其他当代应用。

财务分析定量分析已成为管理金融机构的宝贵组成部分，不仅可以提高盈利能力，还可以保护组织免受风险影响。在本部分中，学生将运用数据分析技能来进行财务申请。主题包括财务绩效基准；金融风险的建模和计算；动态投资组合管理；计算衍生品定价；并对固定收益证券进行建模。该部分的重点将是利用金融市场的当代数据进行理论发展和实际实施。

营销分析了解营销活动如何转化为收入和利润增长变得越来越重要。支持这种转换的工具是称为“营销分析”的工具包的一部分。营销分析是一种技术支持和模型支持的方法，用于利用客户和市场数据并增强营销决策。该部分为学生提供（i）营销分析知识，（ii）知道使用哪些分析工具来解决哪些营销问题的能力，（iii）使用这些工具解决营销问题的能力，以及（iv）能够影响营销结果，例如满意度、选择、忠诚度、口碑和客户推荐。

供应链分析技术（特别是互联网）的快速进步，加上快速且廉价的计算能力，使企业能够通过开发商业模式和重新设计供应链来彻底改变其行业。该组件为学生提供（i）与物流和供应链优化问题相关的数学建模和分析工具的知识，（ii）使用这些工具和技术分析与库存管理相关的战略、战术和运营决策的能力，设施位置、物流和其他供应链、管理相关决策，以及 (iii) 通过案例研究了解现实世界的物流和供应链决策。

商业案例研究本部分回顾了课程前面的商业问题简介主题中所研究的案例研究。该部分的主要目标是利用在整个课程中获得的分析知识和技能来重新校准案例研究中业务问题的解决方案。第二个目标是以专题组件的形式向学生介绍一些新兴应用程序。这些主题会根据新兴趋势而有所不同。