可能一直被人误解，但未来十年会越来越火的高薪专业
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Marketing 专业的？
就是以后出来要做销售了对吧？
还是要去零售行业？
或者负责布置活动场地？
总之很难找到好工作吧？
这么多年以来，Marketing 一直被人认为是“水专业中的战斗机”，无非是因为 Marketing 的课程一般很理论化，让人感觉很泛泛而谈，就业门槛相对于其他专业也比较低，不需要太多竞争力，导致就业前景不够吸引。
根据数据指出，Marketing 专业的毕业生最后有30.6% 从事与销售、广告相关的职业，有25%从事与该领域无关的职业；所以 Marketing 一直不太受大家待见。
但近几年，各大院校开设的 Marketing 旗下分支 Marketing Analytics 项目借着大数据的崛起，要为 Marketing 平反。
Marketing Analytics，从字面上理解，不难发现，这是一个对市场营销领域进行数据分析的专业，通过数据分析的方式更好地认识市场的商品供应和需求的比例关系，从而采取正确的经营战略，满足市场需要，提高企业的经济效益。
其实粗暴来说，就是通过进行市场相关的数据分析帮企业赚更多的钱，这绝对是一个每天会死很多脑细胞的领域！
截图是 New York University 纽约大学 SPS学院旗下开设的 Markting Analytics 课程设置。不难发现，MA 学习的主要方向是：
市场营销：包括市场营销基本、消费者行为学、客户关系管理、社交媒体广告等
数据分析：统计学、数据处理软件SQL、SAS、SPSS、R语言等、数据可视化等
两者结合：通过数据了解客户的需求
类似的项目还有：
Northwestern University
MC专业Marketing Analytics方向，Medill学院
University of Georgia
Marketing Research专业，Terry商学院
Rochester University
Marketing Analytics专业，Simon商学院
Bentley University
Marketing Analytics专业，属于STEM
New York University
Marketing Analytics专业，SPS学院
Washington University in St.Louis
Customer Analytics专业，Olin商学院
所以如果别人问我，MA到底是干嘛的？如何防止别人还以为我是销售？
其实，MA 无非就是要通过分析一系列的相关数据（包括销售趋势、顾客资料数据如性别、年龄、购买习惯等），帮助公司决定以什么价格，向哪些客户，销售哪些产品和服务；总体来说可以分三块吧：
1. 对市场进行数据分析
潜在客户是怎样的（性别、年龄、所在地区等）
竞争对手的活动
分析应该如何抓住客户
2. 对市场营销活动进行数据分析
市场营销活动效果如何？
市场营销活动对A人群和B人群的作用区别？
市场营销活动对实际销售的影响？
3. 以数据分析作为市场营销决定的理据
对于在Y区域销售的X产品是应该升价还是降价？
不同地区是否应该对应售卖不用产品？
不同地区的推广力度应该如何不同？
Marketing Analytics 对应的职业一般是 Marketing (Research) Analyst，是公认的“商科”十大最佳职业之一！（尽管不是每个学校都把MA归类为“商科”）。
据美国劳动局数据指出，预测与 MA 相关岗位从2017年到2027年将增长超过30％；这个增长速度远高于所有职业的平均水平！要知道，现在数据对于企业来说已经是金矿，有数据就一定需要人去分析这些数据。
缺乏统计、数据分析知识的 Marketing 专业可能会不知道该怎么去分析；同时统计专业的同学对分析实验结果很在行，但对 商业运作 和 市场营销 却一窍不通；所以这一个商科与数据的结合体完美地解决了这个难题，想不火也难！
根据劳动局 数据显示，MA 的平均薪资为 $62,000，而八卦的小 i 还去特意搜了一下 Morgan Stanely 的MA 薪资在 $80,000 左右；Barclays 甚至给到了 $100,000，实在是十分吸引！
（数据来源 PayScale)
（数据来源 Glassdoor)
小 i 还发现，同样职位薪资给得最高的地区都在西海岸（难道是因为西海岸是众科技龙头公司所在地？)，包括 硅谷 和 三藩市，所以如果将来想从事该领域，建议往西海岸去找机会。
从前面NYU的课程设置不难看出，想成为一名出色的 MA 从业者，要有数学/统计、计算机能力、Marketing 商业领域的知识：
SQL：用来存储和查询 Structured 数据
Programming：比如用 Python for parsing/scraping data 。如果既会一门 Scripting language，又会一门 Compiled/object oriented language，会是优势。主要是用来处理Unstructured 数据。
Hadoop/parallel processing：你处理的数据可能太大无法一次性装入内存，而你需要对数据进行快速的分析，这就需要 MapReduce 等技术。
这其中，SQL 可以说是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。
要想更深入的分析问题，还会用到：
Exploratory analysis skills，可以使用 Python、R、Matlab 等各种工具，IT 公司用 SAS 和 SPSS 相对较少，尽管有些 Job ads/descriptions 里提到了，当然也不是完全不可以。但是如果你只会 SAS，那么选择无疑要少很多。
Optimization、Simulation：有些职位需要研究顾客需求变化，调整产品或者服务价格，来帮助公司最大化盈利
Machine Learning、Data Mining：比如有人用数据挖掘技术，发现很多人在超市里买尿布的同时，也买了啤酒 – 现在还没理解为啥，但是也许尿布和啤酒应该放一起卖；另外比如手机广告的精准投放。
Modeling：你需要理解不同的统计模型有什么应用范围、有什么限制和特长。
Problem Solving & Communication
较强的交流能力：你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲 High level 的分析和推荐，有能力给同事讲解和 Defend 你的技术细节，也就是”见什么人说什么话”，这不是说要你油滑，而是说要知道什么时候需要隐藏技术细节，而只展现跟听众最相关的信息。
MA可能还需要经常做 Presentation，一切的解决方案，都要从产生 Business revenue 的角度来考虑是否合理。因此需要很强的数据 Visualization 的能力，就是用客户明白的方式讲解数据。
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