【听哈鲁er说】成功拿下哥大、IC、港大、NUS、爱丁堡等名校商业分析硕士offer，她是如何做到的？
学生背景：
C同学
港中深-应用经济学
GPA3.7+，IELTS7.5，GRE320+
录取结果：
Columbia University--商业分析硕士
Imperial College London--商业分析硕士
The University of Hong Kong--商业分析硕士
National University of Singapore--商业分析硕士
The University of Edinburgh--商业分析硕士
一、自我介绍：
大家好，我是24届毕业生C同学，来自香港中文大学（深圳），本科是应用经济学，申请CGPA是3.7+，专业GPA3.8，雅思7.5，申请新港时交的GRE成绩是320+。我属于传统的商科生，主申的项目是商业分析，是较为tech的项目。这次我主要会结合我的经历复盘来分享我申请的心得体会，希望对想申商业分析的同学有所启发和帮助。我会涉及到申请前的选课、实习、标化准备，申请时间线，再简单介绍一下我在各个申请环节的心得。
二、申请前的准备阶段：
（1）选课篇
对于商科的同学来说，如果现在是大二大三的阶段，想申BA的话，我觉得选课是非常重要的。
BA，概括起来就是用量化的分析方法解决商业问题，是一个商业与量化的结合——在我的商科专业课的基础上，选课时跟老师不断沟通，有意识地选择量化课程，比如（线性代数，统计，机器学习，基础的计算机，商科和量化结合的课程——mkt analytics，mgt analytics---其实就是BA项目下面的细分领域）这里我想要hight light的一点是，要认真对待那种涉及量化分析的小组project，在project的过程中尽量去负责数据分析的内容，因为这个掌握好一个project的逻辑，可以很好地用于你的文书写作和面试，是一个能体现你数据分析能力和用数据解决商业问题的绝佳机会！因为BA最突出的点在于数据分析和商业思维的结合，这是我们跟纯商科背景或者纯理工背景的同学相比的优势，而这种project就是为数据和商科的结合而存在的，所以一定要认真对待。就拿我自己举例，我是在mkt analytics的project里跟组员用一个机器学习的模型对Google map的行车优惠券接受度做了预测，来给Google map提供商业建议，建议他如何给不同的用户发放不同的优惠券来提升用户对优惠券的接受度。我就把这个经历写在了我的简历和文书里，通过我在这个经历中体会到的成就感和取得的成功来表现我对BA的兴趣，解释我为什么要去申请BA。此外，我还在新国立BA的面试中用到了这个经历，面试官让我举出我做过的数据分析案例，我就把我当时是怎么一步步处理data，如何选择machine learning model都细致地说了一遍，包括最后怎么解读分析结果并用于商业情景，得到了面试官的好评，最后也顺利拿下了新国立的offer。
然后我还要再次强调一下选课的重要性！因为在一些学校的申请界面需要填写你掌握的编程语言，以及你学过的量化课程，比如在哥大的网申系统中，就会要求你选出你学过的数学、统计、计算机相关的课程内容，所以非常建议想申BA的同学去多选一些数学、统计、机器学习以及计算机的课程，体现你自身的量化分析能力。不过这也没有想象得那么可怕，毕竟我们申请的是BA，不是DS、CS，这些量化技能不需要非常强，掌握基本概念和方法，能看得懂代码即可应付申请。
（2）实习篇
BA对实习的要求并不严格，不管你做的是金融，互联网或是快消行业，需要突出的是你的数据分析能力和量化的思维方式。我认为最稳妥的申请背景是课内一个数据分析的business project，外加一个实习过程中的数据分析经历，体现出你是怎么先在校内的学习中对BA萌生兴趣，然后又在校外实践中巩固技能并坚定自己未来跟BA相关的发展路线的，这个是写文书一个比较好的逻辑。我自己是在大二暑假的时候做了两段金融实习，分别是在一加券商经纪业务部，和一家小型私募基金，其实严格来说我在其中没有接触到数据分析的工作，主要是感受了一下金融的工作氛围，写了一些研究报告（我的工作主要是文献的整理）；大三暑假的在投行做了一段时间（一开始去主要就是打杂，然后自己学一些投行涉及的法律规章，和他们的工作流程之类的）我就在金融行业越实习越迷茫，可能是金融没有激发我的工作激情，我自己更喜欢比较灵活并且能够激发我创造力的工作，而且我发现我的这些实习对我申请BA没有大的帮助，我也不知道怎么通过这些金融实习在文书中写我的职业规划。所以我就想中途换个实习，但是那个时候已经七月中了，我再换新实习就做不到三个月，还不一定能找得到，风险还是比较大的。虽然我完全可以继续待在投行，但是我想了想还是决定要自己再试一试。后来我一边实习一边偷偷面试，加上我校外导师的帮助和辅导，很幸运地找到了一个互联网产品运营的实习，我在那负责用sql在公司内网系统取数处理客户的投诉，用excel分析平台的运营数据，去发现一些潜在的问题，和其他负责的同事沟通，还写过运营方案，总之这份实习让我开始跟数据打交道了。就是商科的同学其实不用太担心自己编程不好，因为我们不是去开发岗位，在产品岗或者运营岗，很多工作用sql和excel就能完成。而且团队很可能已经有现成的代码了，你做一些日常的分析工作可以直接用。虽然不是很高级的数据分析，但至少是够用于申请的。
所以我想告诉大家的是，要思考自己申请的项目最需要突出什么能力，然后根据目标去勇敢地做出尝试和改变，虽然最后可能改变不了什么但是要敢想敢试，就像我从零开始换方向，去了互联网之后才知道自己到底适合什么想要什么，也在我文书的个人规划里写到了互联网的发展方向。当然如果你一开始就找到了你喜欢的方向那自然是最好啦。如果你实习确实没有做数据分析的工作也不用太焦虑，你可以尽可能地去体现你的量化分析思维，就是说也不一定非要把工作内容作为一个例子展开。
（3）标化篇
关于标化大家了解得应该蛮多了，下面就提几个我觉得比较关键的点：
1.建议大家尽早开始考标化，我个人觉得先考语言再考GRE/GMAT是比较合适的，因为语言考试的词汇会更简单一些，刷题起来也更容易
2.有的项目没有硬性要求GRE（比如哥大BA），大家能考出高分自然最好，如果没有也不要太紧张。因为我听到有两种说法，说不强制要求GRE的项目提交GRE也不会有多大的bonus，但也有说会更有竞争力的。所以这也侧面反映了语言考试的重要性，因为语言考试是必须的
3.备考GRE不要忽视数学，要尽可能地数学拿高分。尤其对于BA这种偏tech的项目，会更加看中你的数学成绩，像我就是verbal一直上不去，但靠着数学满分也能有320+，最后那次325是verbal运气好遇到原题才考出来的。
4.标化没有GPA重要！！对于低年级的同学来说，千万不要为了靠标化忽略绩点，根据我的观察，绩点对申请的作用比标化高很多，而且标化可以考很多次，但如果你那门课期末考得很烂拿了很低的分拖了GPA就影响比较大了
5.有的学校申请信息只能提交一次（比如新国立BA），交了GRE成绩就不能再补交了。我当时是321的成绩交上去的，但最后也拿到了offer，在你绩点够高但情况下，GRE如果实在考不出来，大概320就够用了，不一定非要把绝大多数精力花在追求330
三、申请时间线：
我在申请季一共是拿到了五个offer，分别是港大BA，新国立BA，爱丁堡BA，帝国理工BA和哥大BA。我是在23年10月份中下旬申请了港大BA的第二轮，在24年1.9收到港大offer和奖学金；帝国理工12.2提交，1.17收到offer；新国立23年12.6提交，1.15收到面试邀请，1.24收到offer；哥大是24年1.13提交，3.16收到offer。
四、最后申请环节：
1.网申（主要包括：基本信息、GPA和标化成绩、简历、文书）
2.推荐信（在交完网申后系统会给你填写的推荐人发邮件，需要老师在他的电脑自行完成网推，记得去催一催，有的老师很慢；推荐信可以自己写好给老师，如果老师愿意自己写，可以告诉老师自己想突出的优点）
3.面试
(1)港大BA没有面试
(2)IC和哥大都是Video interview-从题库里抽题，问题主要涉及个人经历介绍、行为面试、职业规划、对BA的理解
(3)新国立BA是真人面 -- 自我介绍，讲述相关的数据分析经历，根据你的回答问一些细节的问题，但不会太tech（我当时是问了limitation，和与组员的合作心得--leadership），还问了职业规划
其实准备面试中，将自己的经历和收获做好分类和梳理，对细节有足够的了解，就可以应付面试官的大多数问题了。还有一个小tips，就是可以去官网上看这个项目的课程，在面试中提到你对它们的兴趣和了解，表明你确实对这个项目很感兴趣，也会增加面试官的好感。
C同学
港中深-应用经济学
GPA3.7+，IELTS7.5，GRE320+
录取结果：
Columbia University--商业分析硕士
Imperial College London--商业分析硕士
The University of Hong Kong--商业分析硕士
National University of Singapore--商业分析硕士
The University of Edinburgh--商业分析硕士
一、自我介绍：
大家好，我是24届毕业生C同学，来自香港中文大学（深圳），本科是应用经济学，申请CGPA是3.7+，专业GPA3.8，雅思7.5，申请新港时交的GRE成绩是320+。我属于传统的商科生，主申的项目是商业分析，是较为tech的项目。这次我主要会结合我的经历复盘来分享我申请的心得体会，希望对想申商业分析的同学有所启发和帮助。我会涉及到申请前的选课、实习、标化准备，申请时间线，再简单介绍一下我在各个申请环节的心得。
二、申请前的准备阶段：
（1）选课篇
对于商科的同学来说，如果现在是大二大三的阶段，想申BA的话，我觉得选课是非常重要的。
BA，概括起来就是用量化的分析方法解决商业问题，是一个商业与量化的结合——在我的商科专业课的基础上，选课时跟老师不断沟通，有意识地选择量化课程，比如（线性代数，统计，机器学习，基础的计算机，商科和量化结合的课程——mkt analytics，mgt analytics---其实就是BA项目下面的细分领域）这里我想要hight light的一点是，要认真对待那种涉及量化分析的小组project，在project的过程中尽量去负责数据分析的内容，因为这个掌握好一个project的逻辑，可以很好地用于你的文书写作和面试，是一个能体现你数据分析能力和用数据解决商业问题的绝佳机会！因为BA最突出的点在于数据分析和商业思维的结合，这是我们跟纯商科背景或者纯理工背景的同学相比的优势，而这种project就是为数据和商科的结合而存在的，所以一定要认真对待。就拿我自己举例，我是在mkt analytics的project里跟组员用一个机器学习的模型对Google map的行车优惠券接受度做了预测，来给Google map提供商业建议，建议他如何给不同的用户发放不同的优惠券来提升用户对优惠券的接受度。我就把这个经历写在了我的简历和文书里，通过我在这个经历中体会到的成就感和取得的成功来表现我对BA的兴趣，解释我为什么要去申请BA。此外，我还在新国立BA的面试中用到了这个经历，面试官让我举出我做过的数据分析案例，我就把我当时是怎么一步步处理data，如何选择machine learning model都细致地说了一遍，包括最后怎么解读分析结果并用于商业情景，得到了面试官的好评，最后也顺利拿下了新国立的offer。
然后我还要再次强调一下选课的重要性！因为在一些学校的申请界面需要填写你掌握的编程语言，以及你学过的量化课程，比如在哥大的网申系统中，就会要求你选出你学过的数学、统计、计算机相关的课程内容，所以非常建议想申BA的同学去多选一些数学、统计、机器学习以及计算机的课程，体现你自身的量化分析能力。不过这也没有想象得那么可怕，毕竟我们申请的是BA，不是DS、CS，这些量化技能不需要非常强，掌握基本概念和方法，能看得懂代码即可应付申请。
（2）实习篇
BA对实习的要求并不严格，不管你做的是金融，互联网或是快消行业，需要突出的是你的数据分析能力和量化的思维方式。我认为最稳妥的申请背景是课内一个数据分析的business project，外加一个实习过程中的数据分析经历，体现出你是怎么先在校内的学习中对BA萌生兴趣，然后又在校外实践中巩固技能并坚定自己未来跟BA相关的发展路线的，这个是写文书一个比较好的逻辑。我自己是在大二暑假的时候做了两段金融实习，分别是在一加券商经纪业务部，和一家小型私募基金，其实严格来说我在其中没有接触到数据分析的工作，主要是感受了一下金融的工作氛围，写了一些研究报告（我的工作主要是文献的整理）；大三暑假的在投行做了一段时间（一开始去主要就是打杂，然后自己学一些投行涉及的法律规章，和他们的工作流程之类的）我就在金融行业越实习越迷茫，可能是金融没有激发我的工作激情，我自己更喜欢比较灵活并且能够激发我创造力的工作，而且我发现我的这些实习对我申请BA没有大的帮助，我也不知道怎么通过这些金融实习在文书中写我的职业规划。所以我就想中途换个实习，但是那个时候已经七月中了，我再换新实习就做不到三个月，还不一定能找得到，风险还是比较大的。虽然我完全可以继续待在投行，但是我想了想还是决定要自己再试一试。后来我一边实习一边偷偷面试，加上我校外导师的帮助和辅导，很幸运地找到了一个互联网产品运营的实习，我在那负责用sql在公司内网系统取数处理客户的投诉，用excel分析平台的运营数据，去发现一些潜在的问题，和其他负责的同事沟通，还写过运营方案，总之这份实习让我开始跟数据打交道了。就是商科的同学其实不用太担心自己编程不好，因为我们不是去开发岗位，在产品岗或者运营岗，很多工作用sql和excel就能完成。而且团队很可能已经有现成的代码了，你做一些日常的分析工作可以直接用。虽然不是很高级的数据分析，但至少是够用于申请的。
所以我想告诉大家的是，要思考自己申请的项目最需要突出什么能力，然后根据目标去勇敢地做出尝试和改变，虽然最后可能改变不了什么但是要敢想敢试，就像我从零开始换方向，去了互联网之后才知道自己到底适合什么想要什么，也在我文书的个人规划里写到了互联网的发展方向。当然如果你一开始就找到了你喜欢的方向那自然是最好啦。如果你实习确实没有做数据分析的工作也不用太焦虑，你可以尽可能地去体现你的量化分析思维，就是说也不一定非要把工作内容作为一个例子展开。
（3）标化篇
关于标化大家了解得应该蛮多了，下面就提几个我觉得比较关键的点：
1.建议大家尽早开始考标化，我个人觉得先考语言再考GRE/GMAT是比较合适的，因为语言考试的词汇会更简单一些，刷题起来也更容易
2.有的项目没有硬性要求GRE（比如哥大BA），大家能考出高分自然最好，如果没有也不要太紧张。因为我听到有两种说法，说不强制要求GRE的项目提交GRE也不会有多大的bonus，但也有说会更有竞争力的。所以这也侧面反映了语言考试的重要性，因为语言考试是必须的
3.备考GRE不要忽视数学，要尽可能地数学拿高分。尤其对于BA这种偏tech的项目，会更加看中你的数学成绩，像我就是verbal一直上不去，但靠着数学满分也能有320+，最后那次325是verbal运气好遇到原题才考出来的。
4.标化没有GPA重要！！对于低年级的同学来说，千万不要为了靠标化忽略绩点，根据我的观察，绩点对申请的作用比标化高很多，而且标化可以考很多次，但如果你那门课期末考得很烂拿了很低的分拖了GPA就影响比较大了
5.有的学校申请信息只能提交一次（比如新国立BA），交了GRE成绩就不能再补交了。我当时是321的成绩交上去的，但最后也拿到了offer，在你绩点够高但情况下，GRE如果实在考不出来，大概320就够用了，不一定非要把绝大多数精力花在追求330
三、申请时间线：
我在申请季一共是拿到了五个offer，分别是港大BA，新国立BA，爱丁堡BA，帝国理工BA和哥大BA。我是在23年10月份中下旬申请了港大BA的第二轮，在24年1.9收到港大offer和奖学金；帝国理工12.2提交，1.17收到offer；新国立23年12.6提交，1.15收到面试邀请，1.24收到offer；哥大是24年1.13提交，3.16收到offer。
四、最后申请环节：
1.网申（主要包括：基本信息、GPA和标化成绩、简历、文书）
2.推荐信（在交完网申后系统会给你填写的推荐人发邮件，需要老师在他的电脑自行完成网推，记得去催一催，有的老师很慢；推荐信可以自己写好给老师，如果老师愿意自己写，可以告诉老师自己想突出的优点）
3.面试
(1)港大BA没有面试
(2)IC和哥大都是Video interview-从题库里抽题，问题主要涉及个人经历介绍、行为面试、职业规划、对BA的理解
(3)新国立BA是真人面 -- 自我介绍，讲述相关的数据分析经历，根据你的回答问一些细节的问题，但不会太tech（我当时是问了limitation，和与组员的合作心得--leadership），还问了职业规划
其实准备面试中，将自己的经历和收获做好分类和梳理，对细节有足够的了解，就可以应付面试官的大多数问题了。还有一个小tips，就是可以去官网上看这个项目的课程，在面试中提到你对它们的兴趣和了解，表明你确实对这个项目很感兴趣，也会增加面试官的好感。
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