大数据和BI数据分析有什么不同，应用大数据的场景、来源、技术架构。 BI（商业智能）中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合， 快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。大数据是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析， 从中寻找到数据之间的相关性。 简单而言， 大数据更偏重于发现，以及猜测并印证
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2023-07-04 21:56:36
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文章目录数据分析师的能力要求1. 业务思维能力2. 工具能力3. 沟通能力BI工具对比1. FineBI2.Tableau3.Power BI4.亿信WonderBI5.Qlik Sense6.QlikView 数据分析师的能力要求同样是业务分析师，差距可能很大，可能是以下能力的区别：1. 业务思维能力 对比月薪8k的数据分析的工作内容和这条月薪30k岗位的职位描述，我们很容易就发现了差距。大部
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2024-01-16 00:02:23
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最近总有人问我，数据分析师未来的发展前景怎么样？也许很多人都会有这个疑问吧。今天我来为大家解答一下未来数据分析师的发展前景以及在企业中扮演什么样的角色。在互联网的快速发展下，目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中，90%以上都建立了数据分析部门。对于数据分析师来说，所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。1.分析竞争对手企业
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2023-07-04 13:09:56
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最近公司上了一套BI系统，IT部门在推行这套软件时，听到的最多吐槽是：既然让我们业务自己做分析，那还要你们数据分析师干嘛？不仅业务有这种困惑，很多数据分析师也有：BI工具和数据分析师是不是对立的存在？毕竟BI工具号称的：让用户自己通过拖拽的方式查询数据或制作报表，而以往这项工作往往占据了数据分析师80%的时间。因而还有一种声音：这是把数据分析师的工作嫁接到业务人员身上吗？但实际情况当真如此吗？首先
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2023-07-04 13:09:52
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随着社会的进步和发展，BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析将会一步一步成为主流，而BI解决方案的发展和演变是非常迅速的，那么，在这样的大背景下，数据分析市场未来的变化趋势会是怎么样的呢？笔者根据自身多年的从业经验以及对相关权威报告的深度解读，为大家总结出了如下几个要点，一起来看一下吧。1.在未来，数据分析能力将成为人们的必备技能之一。相信大家也都能了解到，现
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2023-07-04 13:10:51
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商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。想要学好商业智能必须从业务、技术、分析思路三个角度出发丰富自己的知识体系。BI本身是商业智能分析，会涉及到数据技术知识和业务知识，业务每个企业各有不同，相通的是一些分析思维和一些商业常识。今天Smartbi就来与你聊一聊商业智能BI需要掌握的知识有哪些？这里列一些涉及到的学习的内容 1、学习数据库知识，掌握基础技能S
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2023-08-29 15:57:32
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|0x00 BI的定义对于BI的定义，大家是各有各的说法，但比较普遍和默认的一种讲法，是用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。当然，对于一些非互联网从业者而言，这么说会比较费解，那么我们可以有一种更简洁的说法：“将大数据转化为业务知识，帮助企业做经营决策”，理解起来就要容易许多。但如果我们要深入理解BI所代表的概念，就要有一些独特的看问题视角了。
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2023-09-19 21:27:55
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正文开始BI是未来重要的职业发展方向，这里向大家呈现BI人的痛苦、思考、探索。分三部分讲：BI们痛在哪？BI们为什么痛？BI们如何破局？一、BI们痛在哪？1、研究背景大数据、BI、商业分析师，每个词都炙手可热，一波波铁粉被这神秘力量感召，转行来做数据分析。在数据里摸爬滚打的人，顶着光鲜、靓丽的光环，承受着不为人知的苦。但数据人内心依然涌动着数据驱动商业，数据就是商业的骚动，也怀揣着希望被大家理解的
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2023-10-15 23:31:54
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近些年来，随着数据技能的日益普及和数据工具的不断简化，大数据技术的迅速发展催生了很多新生职业，BI数据分析师就是其中一个岗位。说到 BI数据分析，我们首先要说的是 BI，它的全称是 Business Intelligence，也就是所谓的 商业智能。数据分析是利用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘技术、数据展示技术等技术来达到企业的业务价值。BI数据分析师最常用到的是BI工具，类似Sma
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2023-08-16 19:46:54
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1、背景介绍本人19年硕士毕业，毕业后在某上市制造业公司从事智能工厂建设，因为个人职业发展原因2020年后跳槽转行数据分析师，从制造业到互联网。二、入职后从事BI开发掌握技能：Excel，sql，python，BI工具，会基本的分析模型，具备一定的数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test，金字塔原理等。2.1目前处于报表取数开发业务部门提出需求，然后取相应数据库中
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2024-01-14 19:26:58
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本文目录： ☞ 数据分析师的工作内容☞ 数据分析师的能力要求☞ 数据分析与数据挖掘☞ 数据分析师的困境☞ 数据分析师的推荐资料☞ 总结数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要
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2023-10-07 16:33:25
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为什么我要特别关注这些职业：数据分析/数据仓库(MIS)/商业智能(BI)呢？让我先解释一下。 我经常遇到一些优秀的商业智能分析师 (BI)，寻求获得自己人生的第一个数据科学角色。但他们常常因缺乏机会而沮丧。他们中很多人感觉自己的角色是重复的，或者只需要扮演好被要求的角色。他们实际上忽略了一个事实：比起任何其他职业的人，他们离数据科学更近。商业智能分析师 (
BI数据分析师笔试
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BI数据分析师（Business Intelligence Data Analyst）是一种专门从事企业数据分析工作的职业。他们利用各种数据分析工具和技术，从企业的数据中提取有价值的信息，并为企业的决策制定者提供决策依据。本文将介绍BI数据分析师的工作内容、所需的技能以及一个简单的数据分析示例。
BI数据分析师的工作内容
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原创
2023-12-16 06:55:11
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BI数据分析师工作说明一、需求整理1.1理解业务1.2梳理指标1.3整理问题二、访谈沟通三、落地实施3.1取数方案3.2仪表盘设计开发四、数据分析4.1问题定义4.2信息搜集4.3分析4.4观点生成与沟通五、内容总结 前言：说到BI数据分析师，大家可能会想到“查数菇”、"表哥"等等代名词；但是BI数据分析师工作仅仅是"取数"和"做表"吗？除了常规的取数和配表，其实还有很多其他的事情要做，以下从四
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2023-08-31 20:20:56
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写下这篇文章的标题，顿时感到很惶恐，有很多数据分析大神都默默在岗位上尽职尽责，我又没有做出什么成绩，何德何能来写这篇文章？正因为没人写，所以众多数据分析师或者有志于做好数据分析的人们根本不知道数据分析为何物，究竟在实际工作中产生了什么价值，感到前途很迷茫。 而另一方面，在实际的数据分析工作中，我真实的感受到了，一个数据分
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2024-05-17 10:00:10
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近些年来，随着数据技能的日益普及和数据工具的不断简化，大数据技术的迅速发展催生了很多新生职业，BI数据分析师就是其中一个岗位。
近些年来，随着数据技能的日益普及和数据工具的不断简化，大数据技术的迅速发展催生了很多新生职业，BI数据分析师就是其中一个岗位。 说到 BI数据分析，我们首先要说的是 BI，它的全称是 Busin
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2022-05-11 16:33:00
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19届的你毕业1年，也上班1年了。1年来的每一天都是从10几平米的次卧开始。实际上从上班的第三周起，你就觉得人生结束了。太没劲了，工作没劲，工作中遇到的人更没劲。看看工资卡，没劲透了。大学同学里，会photoshop的开了淘宝店，会social的当了主管，会考试的做了公务员。毕业1年，你月薪4K，他月薪2W+，人之间的差距就是这样拉出来的你的月薪多少呢？不好意思说也不敢说。每天也就上班下班，辞职想
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2023-10-24 22:13:35
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目录1.数据分析2.数据分析的问题解决2.1在做数据分析之前，我们需要思考什么？2.2明确大目标后（比如提升用户购买转化）该如何工作呢？2.3提一个好的问题，帮你明确目标是什么？2.4了解数据分析的思维方法，制定具体的报告/产品方案2.5掌握技术工具3.数据分析的目标3.1在线销售数据分析3.1.1围绕用户3.2围绕商品3.2.1供应链4.03.3围绕渠道（场）3.4人货场的核心4.AIPL模型
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2023-07-04 13:09:47
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# BI商业数据分析师：职责与技能
在当今数据驱动的商业环境中，BI（商业智能）分析师扮演着至关重要的角色。他们负责将大量复杂的数据转化为可行的商业洞察，以帮助企业做出更明智的决策。在这篇文章中，我们将探讨BI分析师的职责、所需技能以及如何通过一些示例代码提升他们的工作效率。
## BI商业数据分析师的主要职责
BI分析师的主要职责包括但不限于：
- 收集、处理和分析数据，以识别趋势和模式
大数据时代，企业面临的境况正日益变得更为复杂多变,企业的决策越来越难以靠个人的智力与经验来应付了,因此现代决策应该更多地依靠科学，对于企业来说，内部海量数据蕴含着大量的“价值金矿”，根据IDC调查的2000多个大中型企业在全球20个国家表明，如果一个公司可以采取一套完整的大数据解决方案(包括数据收集、整合、筛选、分析、共享)。那么，在未来四年中，企业将从其数据资产中发掘出额外60%的数据红利。这就
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2023-08-13 21:10:00
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