数据分析 bi-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 bi的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析 bi的解答，让我们一起看看吧。

1. bi数据分析是什么？
2. BI数据分析师应聘要求？

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数据分析师应聘要求？

数据分析师最重要的是要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，数据分析师主要有以下几个任职要求：

1）结构化分析能力。具有严密的逻辑思维能力，能够系统的分析一个问题或者一个主题，而不是零散的分析某些点，分析过程严谨、合理，层次分明，遇到了问题大体知道该从哪些方面着手，而不是一团浆糊，大胆***设，小心求证，这是数据分析师最基本、最重要的能力。

2）业务理解能力。所有的数据分析都要落脚到业务，对业务的深入理解必不可少，对业务的洞察不能于弱产品经理、运营人员，还要熟悉所拥有的数据，作为数据和业务的桥梁，关注业务指标和工作方向，也是很重要的能力。

3）数据分析能力。工具是用来辅佐数据分析的，数据分析人员没有一两件趁手的数据分析工具是不行的，包括excel、SAS、Python、R、SPSS、IBM modeler等，熟悉SQL、Shell语言，还要熟悉Hadoop、Spark等大数据架构，了解逻辑回归、决策树、神经网络等流行的机器学习算法，熟悉数据仓库的知识，不需要懂多广多深，只要够日常工作就行。

4）沟通表达能力。能够和业务方很好的沟通，挖掘业务人员需求，了解产品和运营的工作***和方向，构思数据产品，能够推动数据化运营，并能够分享、扩散数据化运营思维，不一定要求有多牛逼，但是至少能够表达清楚自己的意见。卓越的数据分析师就应该能讲故事、能吹牛逼，不断去扩大自己和数据分析的影响力。

5）创造性思维能力。能够积极主动思考数据运用场景，创造性解读数据包含的信息，提出创造性的解决方案和建议，创新数据应用，具有这种能力的人较少，具有的人有很大的加分，创造性思维来自勤于思考和广阔的视野。

6）项目推动能力。能够推动数据分析结果的落地执行，有相应的方***，并不断量化数据分析成功，扩大数据分析的影响力，具有这种能力的人较少。

7）报告撰写能力。能够熟练撰写数据分析报告，报告有逻辑、美观大方，数据分析师的工作离开不各种各样的分析报告，算是分析师的一种基本功力。

到此，以上就是小编对于数据分析 bi的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 bi的2点解答对大家有用。