"GPA85+、竞赛奖项在手、履历十分漂亮，为何还被港三拒绝？" 每年申请季，这类疑问总会出现，明明手握亮眼的成绩和经历，却在梦校录取中意外折戟。

海外申研并非单纯的 " 优秀比拼 "，将自身优势转化为招生官认可的价值，让经历契合院校偏好，才是决定结果的关键。

指南者资深申请导师会在【项目解析】系列文章中，系统解析失败案例，从院校隐性偏好到申请策略细节，帮你排查申请误区。正在准备申请的你，不妨对照看看 ~

往期项目分析：

2025

商业分析案例解析

张月

指南者资深申请主导师

扎根文社科领域申请

擅长商科、文社科申请及定制背提

01

失败案例一

本科背景：南京某双非院校－审计学

GPA89/100，托福 98，GRE319，申请时间 2024 年 10 月 18 日

失败院校：新加坡立大学 - 企业商业分析

失利核心：

审计学专业与 BA 关联较弱，且未通过课程或实习补充量化能力（如 Python、机器学习等），缺乏 " 商业问题 - 数据建模 " 的实践经历。

02

失败案例二

本科背景：某 985 院校分校区－朝鲜语

GPA83.03/100，雅思 6.5，无 GRE/GMAT，申请时间 2024 年 9 月 29 日

失败院校：南洋理工大学 - 商业分析

专业为朝鲜语，与 BA 无关联，申请时间虽早，但专业匹配度为 0，未获面试。未通过辅修或实习弥补专业差距，缺乏 " 数据获取 - 建模 " 的基础能力证明。

03

失败案例三

本科背景：某 985 院校分校区－数据科学与大数据技术

GPA83/100，雅思 6.5，无 GRE/GMAT，申请时间 2024 年 10 月 8 日

失败院校：香港大学 - 商业分析

缺少标化成绩，语言未达港大要求基准，实践经历偏数据类，与项目考察的商业能力不太匹配。

申请商业分析（BA）项目，想成功突围，硬条件达标是最基本的。学校背景、GPA 还有标化成绩，是申请时第一道要过的坎，不同项目都有明确的 " 底线 "。

学校背景方面，NUS 更喜欢软科排名前 50 或者财经类前 15 的学校的学生，如果学校不在目标范围内，就得靠特别高的 GPA（90 分以上）或者标化成绩（GRE325 分以上）来弥补。GPA 要求上，NUS 需要 85 分以上，NTU 要 3.5+，港大 88 分以上更保险，要是低于 85 分，就需要有对口且有成绩的实习经历来协助。

语言方面，雅思 7.0 分以上，小分 6.5 分以上；GRE320 分以上或者 GMAT680 分以上是基本要求，而且不同院校有更细化的偏好。NUS 更看重 GRE，NTU 更认可 GMAT。

BA 项目录取，一般都是 " 先到先得 "。NUS 最好在 11 月前交申请，11 月之后基本就没名额了；NTU9 月的第一波早申录取率最高，9 到 10 月交申请，很快就可能收到面试通知。港大 8 月的提前批录取率是相对比较高的，可 10 月之后就低多了，第二轮及以后的申请能拿到录取的寥寥无几。港中文也是一样，更愿意收 9 到 10 月第一波申请的学生。

对于往届申请者来说，6 到 8 月需要把文书准备好，雅思、GRE、GMAT 这些也拿到成绩，9 到 10 月集中交申请。而今年的情况更特殊，港新多校提前开启提前批，纷纷加入抢人大战，商业分析的申请战线再度往前拉。26fall以后的申请节奏或将变成：4-5 月准备语言及材料，6 月完成文书，7 月做好递交准备，系统开放即可抢位。

成功案例一

本科背景：苏州大学 - 物流管理

GPA93.8/100，雅思 7.0+GRE327，申请时间 2024 年 10 月 25 日

申请院校：新加坡立大学 - 企业商业分析

成功关键：

虽为物流管理专业，但通过数据分析实习和建模比赛补充了量化经历，完整覆盖 " 数据清洗 - 建模分析 - 可视化呈现 " 的 BA 核心流程。

成功案例二

本科背景：上海外国语大学 - 财务管理

GPA3.95/4.0，雅思 7.0+GMAT685，申请时间 2024 年 9 月 4 日

申请院校：南洋理工大学 - 商业分析

早申第一波，10 月面试后快速录取。实习聚焦 " 行研分析 "，在相关证券公司参与过 " 行业数据清洗 - 趋势预测 " 项目，突出了金融领域的量化应用能力。

成功案例三

本科背景：北京师范大学珠海校区 - 心理学

GPA3.6/4.0，雅思 7.0，申请时间 2024 年 8 月 22 日（提前批）

申请院校：香港大学 - 商业分析

虽为心理学，但通过两份券商实习弥补了背景，将心理学与 " 商业决策 - 数据呈现 " 结合，证明适配性。

不同学校对跨专业申请 BA 的接受程度不一样，港大在这方面最宽松，明确欢迎跨专业的学生，甚至会给零基础的学生入学后培训。NUS 和 NTU，虽然也接受跨专业，但需要证明自己在量化方面的能力。

NUS，就要求跨专业的学生通过实习或者竞赛，证明自己会 " 数据清洗、建模、可视化 "；NTU 更看重金融领域的量化应用，申请者可通过行业研究实习，突出了自己处理金融数据的能力。

不过，如果本科专业和 BA 一点关系都没有，又没做任何补充，既没辅修相关课程，也没做过数据分析的实习，就算很早申请，也会被直接拒掉。

其实，BA 作为交叉学科，对本科专业没特别多的限制，但跨专业申请，就得让学校觉得你合适，而实践经历就是证明自己合适的好办法。

有效的实践经历可以通过三个方面体现：一是得会用一些量化工具，比如 Python、SPSS、机器学习这些；二是得和商业场景结合起来，经历得说清楚是怎么 " 发现商业问题、用数据解决问题 " 的，比如 " 用 Python 清洗 3 万条用户数据，建模预测用户流失风险，再提出运营建议 "，不能只说自己 " 会用 Excel"；三是得找到自己本科专业和 BA 的联系，比如心理学可以和消费者数据分析结合，物流管理可以和供应链数据优化结合。

跨专业申请上，关于基础课程的补充可以辅修金融科技这类专业，或者选些统计学、编程的选修课，证明自己有量化的基础。

实习方面优先找数据分析、行业研究这些岗位，在券商、互联网公司积累 " 获取数据、建模、做商业决策 " 的完整经历

文书里说清楚 " 为什么要跨专业学 BA"，还要通过实践案例，说明自己的本科专业如何能与 BA 的学习进行衔接和串联。

只有通过课程补上量化基础，用实习积累相关的经历，在文书里说清楚自己和 BA 的联系，才能让跨专业成为自己的优势，而不是短板。

截止目前，25fall 留学申请已落下帷幕，指南者留学收获了一波又一波的 offer，其中商科录取成绩更是可圈可点。

指南者在此为大家整理了：【25fall 商科申录案例合集】资料包，其中包括：

1. 三年申录情况对比；

2. 录取学员背景详解；

3. 专业项目录取分布；

4. 语言成绩门槛要求；

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商业分析申请战绩

25fall 已正式落下帷幕，25fall 指南者留学申请战绩回顾：

截止到目前，2025 申请季指南者留学共计收获了 298 枚商业分析 offer，下面就跟指南君看看都录取了哪些同学吧 ~

1

主要地区分布

香港	新加坡	英国	美国	澳洲
115	18	47	44	67
40%	6%	16%	15%	23%

2

本科院校分布

985	211	普通本科	海外本科
75	89	102	32
25%	30%	34%	11%

3

录取均分分布

90+	85-90	80-85	75-80	75-
29	113	107	40	9
10%	38%	36%	13%	3%

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