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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bi数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍bi数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. bi数据分析是什么？
2. BI数据分析学什么？
3. bi分析师和数据分析师有什么区别？

bi数据分析是什么？

BI（Business Intelligence）数据分析是指通过对企业内部和外部数据的收集、整合、分析和挖掘，为企业决策提供支持和指导的一种数据分析方法。BI数据分析可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息和知识，为企业的决策提供科学依据和参考。

BI数据分析通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集企业内部和外部的各种数据，包括销售数据、客户数据、供应链数据、市场数据等。

2. 数据整合：将收集到的数据进行整合和清洗，去除重复、错误和不完整的数据，保证数据的准确性和完整性。

3. 数据分析：对整合后的数据进行分析和挖掘，包括数据可视化、数据探索、数据建模等方法，从中提取有价值的信息和知识。

4. 决策支持：将分析结果和挖掘出的知识应用到企业的决策中，为企业的战略和运营提供支持和指导。

BI数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会和风险，优化业务流程和决策，提高企业的竞争力和盈利能力。同时，BI数据分析也需要依赖于先进的数据分析工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、机器学习等，以提高数据分析的效率和准确性。

BI数据分析学什么？

bi数据分析，主要是分析大量的数据，从找出有规律的潜在信息。

用途包括：经营分析、财务分析、风险量化、客户分析等

大学里没有这门课，但是有bi数据分析应用的基础课程，包括概率论与数理统计、金融工程

相比于Excel，BI软件能直接对接数据库类的企业数据源，快速拉取数据，并且可以以任何的字段作为维度进行筛选整合数据。

在数据处理的灵活性是仅次于Excel，但其又可以处理比Excel无法处理的大数据量。如果说企业的数据业态很成熟且数据量很大，数据分析需求强烈，是很建议上BI的。

bi分析师和数据分析师有什么区别？

BI分析师(Business Intelligence Analyst)和数据分析师(Data Analyst)都是从事数据工作的职业，但是它们之间还是有一些区别的：

  1. 主要工作内容不同：BI分析师主要负责从各种不同的数据源中提取、清洗、转换和整合数据，然后将这些数据呈现给业务用户进行分析和决策。而数据分析师则更加专注于数据的挖掘和分析，他们会使用各种统计和机器学习技术来发现数据中的模式和趋势，并提供相关的建议和解决方案。

  2. 技能要求不同：BI分析师需要具备一定的商业智能工具的使用技能，例如Tableau、Power BI等，同时还需要了解业务流程和需求，以便更好地理解数据。而数据分析师需要掌握更加深入的统计学和编程知识，例如Python、R语言等，以及熟练使用各种数据分析工具和技术。

  3. 目标不同：BI分析师的主要目标是为业务用户提供有价值的洞察和决策支持，帮助他们更好地理解业务问题和市场趋势。而数据分析师则更加关注于数据的探索和发现，通过数据分析来推动业务的发展和创新。

总之，BI分析师和数据分析师都是非常重要的职业，但是它们的职责、技能和目标都有所不同。选择哪个职业取决于个人的兴趣和职业规划。

到此，以上就是小编对于bi数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于bi数据分析的3点解答对大家有用。