不过这里可以补充一些，希望对于没有实战经验的你能有一些启发有统计基础是你的一个优势，我是半路出生并没有这个基础，但是我觉得对于商业数据分析，统计学基础是一个途径，但是商业分析的目的其实是帮助企业获得更多的insights从而对公司战略产生影响，如果能够通过数据分析制定合理的策略，将会有利于提高公司的收入和业绩，这是最终目的。所以实战中的商业分析师围绕着上面的目的来的，比如你手里有一套销售的数据，这个数据是有以月为单位的也有以周为单位的，里面你所在企业的各项产品过去两年每周的销量，还有竞争对手的各项产品每周的销量，还有这些销量各自都走的哪些渠道，还有整个行业每周的销量，只有这个你就已经大有文章可做。你可以做整个market size的评估，两年整个的走势，或者今年与去年同期比较的走势，你可以做所有竞争对手以及你们自己企业市场份额的比较，你可以做销量的比较，进一步你可以把产品进行细分，比如根据价格分为中高低，然后比较每个品牌中高低各占的比例，如果数据里有市场价值你还可以比较各自品牌的市场价值，市场价值越高的品牌一般利润率也越高。你可以做渠道的比较，有些数据里还有购买方式，比如线下线上的比较。或者你可以做某个个品牌的产品组合（portfolio）的分析，分析两年内产品组合的变化，你可以把产品特性整合到数据里去做比较，比如某个性能的进行归类，甚至某个颜色的进行归类。还有一类数据是消费者数据，一般是demographic（性别，年龄，地区，购买方式等等）这些，这种数据是对目标消费者的一种分析，可以看出自己与竞争对手之间目标客户群的差异，或者是消费者购买某个品牌所追求的买点在哪里等等。至于SAS，SQL这些在有些企业里面更重要一些，如果会了会增加竞争力，一般一个企业的分析团队都是定性分析和定量分析的组合，定量分析的那个分析师一般软件会比较强，我就是属于还不会SAS的人，所以我做定量分析都是excel，大部分也是够用的，其余时间我会做更多定性分析，定性分析在某些企业里面会有一些优势，因为定量分析最终的输出不是数据本身而是其中的insights,能挖掘出其中的价值才是目的，所以我的工作更偏向与总结insights,然后最终输出为可以影响销售或者营销部门策略的建议。数据分析少不了要预测要假设，总会有数据不足的时候，比如要预测下一季度的市场走向来确定本公司产品的销售目标，要通过对历史数据的分析，历史同期数据走向规律的把握来进行预测。有时候会有多个变量，这些变量都是不确切的数字，但是假设也是具有一些逻辑性的，比如我预测某类产品xx国家市场四季度的market size，我什么数据都没有，但是我收集了一系列行业对全球此类产品销量的预测，我就要试图找到相关性，你可以做简单的回归分析，然后得出某个市场大部分时间market size是全球市场的2%，这个2%就是一个估计出来的变量。这只是其中一个例子，题主学统计的，回归分析什么肯定比我熟悉。总之因为最近我在很多数据确实的情况下做了一组预测，有三四个变量共同作用，最后的预测模型也是灵活的，因为通过调整变量可以多设置几个可能性。要想从事商业数据分析这个职业，无论你大学的专业是否相关，都值得考虑考一个含金量较高的证书，如今CDA（certified data analyst) 是国内外都认可的数据分析师的认证，有不同等级，Level1基本可以满足商业分析运营岗位的门槛需区，Level2需要有一定的统计学知识，如果大学是统计学专业，就比较适合这个等级，Level3偏向数据科学，机器学习，AI等等数据处理方法，如果有编程基础就会比较容易攻克。一旦拥有认证，即便缺乏相关工作经验，企业也会优先考虑并且给出的薪酬也是极具竞争力的，毕竟数据人才在市场上有比较大的缺口各大企业都在抢着要。

统计学越来越重要了，宏观经济与微观管理中，都离不开统计数据的支撑。楼主在学了统计学专业的基础上，补充一些基础的管理学知识，如财务、营销、会计、人力等，再做一些案例或者项目，就可以很快上手了。毕竟，普通企业也就是那么几种数据，并不难。