为了准备留学申请，特别是数据分析方向，你可以从以下几个方面来提升你的背景：
1. 学术背景
三维：
GPA：至少3.4或3.5，对于顶尖学校可能要求3.6或3.7以上。
GMAT/GRE：GMAT至少700分，GRE至少320分，对于顶尖学校可能要求330分以上。
托福/雅思：托福至少100分，雅思总分至少7分，对于顶尖学校可能要求110分以上。
课程：
数学基础：线性代数、概率论和微积分。
编程技能：熟悉SQL、Python和R。
对于工学院项目，了解Java、数据结构、机器学习、数据挖掘等课程。
2. 实习经验
实习数量：至少三份实习，其中一到两份与数据分析相关。
实习质量：选择名气大且与数据分析相关的公司，如亚马逊、滴滴、美团、字节跳动等。
3. 专业知识
概率统计：掌握概率统计的理论基础。
时间序列：了解时间序列分析，因为数据科学中的算法和模型通常基于数理统计。
4. 实践经验
分析流程：实践数据分析流程，选择合适的算法进行应用、优化与评价。
5. 额外课程
如果本科定量课程不足，可以通过选课或网课补充。
6. 匹配度
深入研究目标专业的课程设置，找到侧重点和偏好，进行针对性的背景提升。
7. 项目经验
参与数据分析相关的项目，最好是能够展示你的技能和知识的项目。
8. 论文和出版物
发表与数据分析相关的论文或参与研究项目，以展示你的研究能力。
9. 推荐信
获取来自教授或行业专家的推荐信，以证明你的能力和潜力。
10. 个人品牌
在社交媒体和专业平台上建立和维护你的个人品牌，展示你的专业知识和成就。
通过上述步骤，你可以全面提升你的背景，增加你在留学申请中的竞争力。