该全日制商业分析理学硕士课程旨在帮助您培养建模、数据分析和咨询技能，将大数据转化为有意义的商业洞察。商业分析常被称为“21世纪的石油”，对于组织成功至关重要，并因市场需求旺盛且专业人才短缺而具有广阔的职业前景。
通过互动式教学，您将学习如何管理数据、支持管理决策，并利用分析技术提升对客户的理解以及优化业务运营。课程重点之一是向利益相关者清晰传达您的分析结果，使您成为高效且有价值的分析专家。
您将师从领先的研究人员和行业实践者，并有机会参与来自IBM及英国政府部门等机构的客座讲座。在最后一个学期，您将与npower、Dstl或Defra等企业合作，开展真实世界的咨询或研究项目，运用数据挖掘、预测和优化等工具实践所学技能。
毕业时，您将具备扎实的技术能力、咨询能力和沟通能力，为担任商业分析师、管理顾问、政策分析师、市场研究员、运筹研究员或数据科学家等职位做好充分准备。
国家/地区
英国
学校
拉夫堡大学
专业大类
商科与经济学
专业阶段
专业细分类
商业分析
学制
1年
学费
26,300英镑/年
申请要求
中国学生需持有四年制学士学位，且所属院校需参考上海软科世界大学学术排名（ARWU）。根据院校排名区间，对均分要求如下：
- 排名前250：均分72%及以上（对应英制2:1）；
- 排名251–500：均分75%及以上；
- 排名501+：均分79%及以上。
附属学院学生参照其母体大学排名，分别要求均分67%–80%、70%–83%或75%–86%。部分以商科、管理、金融或创意艺术为特色的中国高校可获特殊考虑（仅限体育、运动与健康科学学院及体育商业研究所相关课程）。若申请人专业背景相关、核心课程成绩优异或具备丰富工作经验，亦可能被酌情录取。
- 排名前250：均分72%及以上（对应英制2:1）；
- 排名251–500：均分75%及以上；
- 排名501+：均分79%及以上。
附属学院学生参照其母体大学排名，分别要求均分67%–80%、70%–83%或75%–86%。部分以商科、管理、金融或创意艺术为特色的中国高校可获特殊考虑（仅限体育、运动与健康科学学院及体育商业研究所相关课程）。若申请人专业背景相关、核心课程成绩优异或具备丰富工作经验，亦可能被酌情录取。
语言要求
雅思总分6.5，各单项不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
托福总分88，听力21，口语21，阅读21，写作21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 88 | 21 | 21 | 21 | 21 |
PTE学术英语考试总分65，各单项不低于61
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 65 | 61 | 61 | 61 | 61 |
2026年1月21日及之后参加的考试：总分4.5（写作和听力不低于4.5，口语和阅读不低于4.0）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | 4 | 4.5 | 4 | 4.5 |
可能需要提供GRE或GMAT成绩以验证数学能力。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
GRE | - | - | - | - | - |
可能需要提供GRE或GMAT成绩以验证数学能力。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
GMAT | - | - | - | - | - |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-08-24  0天 | 已截止 |
课程描述
第一学期课程包括四个必修模块，每个模块均为15学分。
发现分析（Discovery Analytics）：旨在帮助学生深入理解数据分析的基本原理及其在分析与管理科学问题中的应用，培养统计建模能力，并通过SAS等分析软件对真实数据进行实践操作，为第二学期的客户分析课程打下基础。
决策分析（Decision Analytics）：使学生掌握用于建模和辅助管理决策的技术与工具，提升分析和建模管理情境的能力，能够运用模型、方法及计算机软件解决实际决策问题，并解读商业背景下的解决方案与软件输出结果。
分析流程与编程（Process and Programming for Analytics）：介绍大数据分析涉及的各项流程，重点学习Python等编程技术在大数据中的应用，培养学生组织和实施大数据项目的能力，理解领导大数据应用所需技能，并提升项目管理能力。
模拟与风险分析（Simulation and Risk Analytics）：讲授模拟技术在商业与管理中的原理与应用，涵盖离散事件模拟和蒙特卡洛方法，探讨模拟工具在决策中的使用，学习业务流程中的风险评估与分析，并通过模拟软件获得实践经验。
发现分析（Discovery Analytics）：旨在帮助学生深入理解数据分析的基本原理及其在分析与管理科学问题中的应用，培养统计建模能力，并通过SAS等分析软件对真实数据进行实践操作，为第二学期的客户分析课程打下基础。
决策分析（Decision Analytics）：使学生掌握用于建模和辅助管理决策的技术与工具，提升分析和建模管理情境的能力，能够运用模型、方法及计算机软件解决实际决策问题，并解读商业背景下的解决方案与软件输出结果。
分析流程与编程（Process and Programming for Analytics）：介绍大数据分析涉及的各项流程，重点学习Python等编程技术在大数据中的应用，培养学生组织和实施大数据项目的能力，理解领导大数据应用所需技能，并提升项目管理能力。
模拟与风险分析（Simulation and Risk Analytics）：讲授模拟技术在商业与管理中的原理与应用，涵盖离散事件模拟和蒙特卡洛方法，探讨模拟工具在决策中的使用，学习业务流程中的风险评估与分析，并通过模拟软件获得实践经验。
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