6月2日晚，郵政局召集菜鳥網(wǎng)絡(luò)和順豐速運(yùn)高層來京，就雙方關(guān)閉互通數(shù)據(jù)接口問題進(jìn)行協(xié)調(diào)。雙方表示將從講政治顧大局的高度出發(fā)，積極尋求解決問題的大公約數(shù)，共同維護(hù)市場秩序和消費(fèi)者合法權(quán)益，并同意從6月3日12時起，全面恢復(fù)業(yè)務(wù)合作和數(shù)據(jù)傳輸。

具體菜鳥與順豐之爭的經(jīng)過大家百度一下就OK了，這里不再贅述。

從整件事不難看出，菜鳥網(wǎng)絡(luò)和順豐速運(yùn)爭執(zhí)的實(shí)質(zhì)是因?yàn)閿?shù)據(jù)，這里我們講講引起馬云跟王衛(wèi)引起了馬云跟王衛(wèi)之爭的罪魁禍?zhǔn)咨虡I(yè)數(shù)據(jù)（Business Analytics）。

這兩年Business Analytics在掀起了新浪潮，對這個專業(yè)感興趣的學(xué)生越來越多，那么今天美嘉教育咱們就來詳細(xì)介紹一下Business Analytic到底是學(xué)什么的。

Business Analytics不僅在沒有任何大學(xué)開設(shè)過這個學(xué)科，就算在美國也是近3年才涌現(xiàn)出來的一個新興學(xué)科，像UT-Austin,Rochester, MSU, GWU等學(xué)校，都是近一兩年才開設(shè)的。首先，我們要明白這個專業(yè)為什么會出現(xiàn)，Business Analystic專業(yè)的出現(xiàn)，完全是被社會企業(yè)用人的需求所倒逼出來的，而這個需求的誕生，歸根到底就是三個字：大數(shù)據(jù)（BigData）。究其原因，主要是越來越多公司，尤其是那些科技公司，如國外的Google,Facebook, Twitter等，的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等，越來越重視數(shù)據(jù)的收集與分析。在這些科技巨頭眼中，已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。2007年移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后，企業(yè)經(jīng)營的數(shù)據(jù)大量增加。以前企業(yè)用Excel、Word做做財(cái)務(wù)、市場、運(yùn)營的分析就可以了，現(xiàn)在出現(xiàn)了大量新的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解消費(fèi)者、提升運(yùn)營水平。大家都知道數(shù)據(jù)是金礦，于是肯定要人去分析這些數(shù)據(jù)。但以前企業(yè)的Business analyst一看到這樣大量的數(shù)據(jù)就傻眼了。數(shù)據(jù)往往大到下載到excel里面直接excel爆掉的程度。即使切成小塊，動不動幾百列的數(shù)據(jù)，缺乏統(tǒng)計(jì)知識的傳統(tǒng)Business analyst完全不知道怎么去分析。于是有的企業(yè)說，我們不是有統(tǒng)計(jì)專業(yè)的同學(xué)嗎，把他們從生產(chǎn)車間、制藥實(shí)驗(yàn)室里面拉出來，讓他們來分析分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)專業(yè)的同學(xué)對分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果很在行，對Business和市場卻是一竅不通。另外，傳統(tǒng)的Business analyst和學(xué)統(tǒng)計(jì)的同學(xué)，面對儲存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)、逐漸流行的分析數(shù)據(jù)的開源軟件，也就是計(jì)算機(jī)方面的東西，明顯知識儲備不足。但找學(xué)計(jì)算機(jī)的碼農(nóng)來做數(shù)據(jù)分析，他們對商業(yè)和統(tǒng)計(jì)知識基本一無所知。也就是說，分析企業(yè)中的數(shù)據(jù)，也就是Business analytics這個領(lǐng)域，是Business、statistics和computer science三個領(lǐng)域知識的結(jié)合。傳統(tǒng)的Business analyst、statistician和碼農(nóng)如果能夠合體，才能成為適合新時代的Business analytics人員。于是企業(yè)要求學(xué)校，特別是商學(xué)院，開設(shè)這樣的專業(yè)，培養(yǎng)對Business、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)都有所掌握的人員，于是Business analytics孕育而生。

看到這里你應(yīng)該明白了，Business Analytics要學(xué)的東西，就是三個方面：Business 、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)。那么Business的學(xué)習(xí)內(nèi)容與傳統(tǒng)上我們了解到的相關(guān)領(lǐng)域差距不大，這里主要說一下統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)。

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，主要是學(xué)習(xí)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn)，比如一隊(duì)小白鼠吃藥，一隊(duì)小白鼠不吃藥，誰的身體比較好？有沒有顯著性的差別？以前商業(yè)中大量招聘統(tǒng)計(jì)專業(yè)同學(xué)的是市場調(diào)研機(jī)構(gòu)：一隊(duì)消費(fèi)者看了廣告，一隊(duì)消費(fèi)者沒看廣告，誰對品牌認(rèn)知度高？有沒有顯著性區(qū)別？另外，統(tǒng)計(jì)講究抽樣，消費(fèi)者太多沒辦法一一訪問，于是抽樣，于是就要看抽樣的合理性?，F(xiàn)代企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析，可以說和這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，有了很大的改變。Business Analytics的統(tǒng)計(jì)知識，主要是學(xué)習(xí)如何建立和評估多變量的統(tǒng)計(jì)模型，典型的例子就是回歸分析模型?；貧w分析在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)中，可能只是重要的一塊而已，而在Business Analytics的教育中的統(tǒng)計(jì)部分，幾乎是全部。除了回歸分析（包括邏輯回歸），其他Business Analytics中要學(xué)的統(tǒng)計(jì)知識差不多也就是相關(guān)系數(shù)、時間序列之類，也都是小頭。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中的顯著性檢驗(yàn)、抽樣方法，Business Analytics基本不教。

今天Business Analytics專業(yè)知識先說到這里，下回美嘉教育繼續(xù)和大家分析Business analytics要學(xué)的計(jì)算機(jī)知識，以及相關(guān)課程設(shè)置和未來的就業(yè)前景分析，先消化好今天的知識吧~