跨申商业分析，指南者背景提升学员这样积累对口经历用在文书中

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学生需求

H同学是一所理工类大学的财会专业学生，绩点86分，和不少该专业的学生类似，也想转行到做商业分析，因此早早的就开始做了留学申请的准备，她深知自己没有编程基础，也没有与BA匹配的经历，因此迫切的想要做好这方面的背景提升。

在与申请主导师反复研讨之后，H同学决定参加《基于歌单数据特征的网易云社区参与率研究》，储备技能和经历，再补充数据分析方面的两段实习。

网易云音乐项目收集了网易云音乐上不同类别的热门歌单及其歌曲信息，基于播放、评论、分享、评论等数据，通过数据清洗抽取特征，用多维度的数据可视化方法，结合深入的数据挖掘模型，研究社区音乐数据特征，分析其社区参与率高的原因。该实战项目一方面学习SQL、Python、机器学习等方面的技能，为申请实习和留学奠定了技能基础，另一方面切身完成网易云歌单研究的项目，也让H同学在简历文书和实习面试中言之有物。

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项目的申请应用

本次项目实战对H同学而言有两个方面的作用，首先是在留学申请文书方面，我们在沟通文书框架时，最终确定了从她的个人爱好入手，对网易云音乐展开的深入分析，以及未来在商业咨询决策领域的发展计划作为文书主线，这样一方面，在文书的PS材料中可以有非常清楚的兴趣起源和职业发展规划，更加契合BA专业的申请，另一方面在CV和PS的实践经历中也有拿得出手的项目和有说服力的编程技能。

（文书框架，点击放大）

从个人爱好出发，阐述兴趣起源

因为本科是财会专业的，H同学具备一定的的数据思维，对数字比较敏感，对于商业课题研究的兴趣起源于个人的生活爱好，她酷爱音乐，平时经常用网易云音乐听歌，对这个热门软件是如何通过歌单实现用户互动和社交的功能充满了探索欲，终于可以借此机会将好奇心付诸于实际的研究行动，而这段研究经历成为她开启BA之路的钥匙。

充分展现目标专业看重的技能

这个项目在推进过程中直接体现了商业分析的关键技能，包括数据库使用，数据清洗变换，可视化分析，KMeans和LDA主题模型等数据挖掘算法。例如使用Tableau等软件对创建时间、收藏数、分享数、播放次数等信息进行比较分析，使用KMeans聚类分析方法为歌单数据创建新的类别划分方法等，这些技能都是实现商业分析的目标，也就是商业决策的重要手段。

对实习申请帮助显著，为职业发展规划做出指引

本次实战项目所学的技能以及对应的经历，其对实习申请的帮助显著，首先在简历中展示数据分析相关的项目经历，对应的经历会在面试过程中被重点关注，只有自身切实完成了完整的项目才能回答好面试中的各种问题。并且，H同学在完成实战项目之后，继续进行实习探索，在这样一步步递进中，最终明确自己的职业目标，也充分论证了申请了必要性。

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学习过程

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学习成果

想了解H同学的同款实战项目，欢迎私信~