bi數據分析是什麼意思啊

Ⅰ bi是做什麼的

BI是企業數據化管理的一整套方案，通常以某種示意圖的形式來表現經過分析處理後的數據信息。它是挖掘數據價值的一種手段，表現形態可以是一套大數據技術組合的解決方案，也可能是一款數據分析工具。其本質是依據數據的流轉思路進行設計，從數據採集、數據分析到最後的可視化應用。

使用BI能夠將企業運行過程中產生的所有數據，以視覺圖表的方式，清晰有效地傳遞出數據當中的重要信息，反映企業的運營狀況，用於將企業中現有的數據進行有效整合。使決策者能夠解決難以快速讀懂數據分析報告的問題，幫助企業做出明智的業務經營決策，解決企業管理問題。

同時，BI還可以打通數據孤島，釋放IT資源。各部門間都要IT進行數據開發，導致開發資源緊張。通過BI可以將各業務系統數據打通，節約開發資源，縮短建設周期。

Ⅱ bi數據分析做什麼啊 大學里有課程么

目前大學里沒有該課程，其次BI可以用

1、數據處理

相比於Excel，BI軟體能直接對接資料庫類的企業數據源，快速拉取數據，並且可以以任何的欄位作為維度進行篩選整合數據。

在數據處理的靈活性是僅次於Excel，但其又可以處理比Excel無法處理的大數據量。如果說企業的數據業態很成熟且數據量很大，數據分析需求強烈，是很建議上BI的。

Ⅲ bi數據分析中bi什麼意思

商務智能
BI是（商務智能）Business Intelligence的英文縮寫，可以將來自企業的不同業務系統（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己開發的業務系統軟體）的數據，提取出有用的數據進行整合清洗，在保證數據正確性的同時，進行數據分析和處理。

Ⅳ bi是什麼意思

現在很流行用一些縮寫來表達意思，這樣可以讓我們的交流溝通更快捷迅速，但是這樣也會存在一些問題，因為很容易混淆意思，所以在理解的時候要結合使用的背景和場合綜合分析。bi也是一個比較常見的縮寫，那麼我們一起來看看它在商業技術中代表什麼吧！

簡要回答

BI就是商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

詳細內容

商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。商業智能的概念在1996年最早由加特納集團（Gartner Group）提出，加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然後分發到企業各處。

定義為下列軟體工具的集合終端用戶查詢和報告工具。專門用來支持初級用戶的原始數據訪問，不包括適應於專業人士的成品報告生成工具。OLAP工具。提供多維數據管理環境，其典型的應用是對商業問題的建模與商業數據分析。OLAP也被稱為多維分析。數據挖掘（Data Mining）軟體。使用諸如神經網路、規則歸納等技術，用來發現數據之間的關系，做出基於數據的推斷。數據倉庫（Data Warehouse）和數據集市（Data Mart）產品。包括數據轉換、管理和存取等方面的預配置軟體，通常還包括一些業務模型，如財務分析模型。聯機分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關系資料庫之父E.F.Codd於1993年提出的，他同時提出了關於OLAP的12條准則。OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產品同聯機事務處理(OLTP) 明顯區分開來。

當今的數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關系型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。OLAP的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求，它的技術核心是"維"這個概念。「維」是人們觀察客觀世界的角度，是一種高層次的類型劃分。「維」一般包含著層次關系，這種層次關系有時會相當復雜。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維（dimension），使用戶能對不同維上的數據進行比較。因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。

OLAP的基本多維分析操作有鑽取（roll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉（pivot）、drill across、drill through等。鑽取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鑽取（roll up）和向下鑽取（drill down）。roll up是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數；而drill down則相反，它從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維。切片和切塊是在一部分維上選定值後，關心度量數據在剩餘維上的分布。如果剩餘的維只有兩個，則是切片；如果有三個，則是切塊。旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。

OLAP有多種實現方法，根據存儲數據的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基於關系資料庫的OLAP實現（Relational OLAP）。以關系資料庫為核心，以關系型結構進行多維數據的表示和存儲。ROLAP將多維資料庫的多維結構劃分為兩類表：一類是事實表，用來存儲數據和維關鍵字；另一類是維表，即對每個維至少使用一個表來存放維的層次、成員類別等維的描述信息。維表和事實表通過主關鍵字和外關鍵字聯系在一起，形成了「星型模式」。對於層次復雜的維，為避免冗餘數據佔用過大的存儲空間，可以使用多個表來描述，這種星型模式的擴展稱為「雪花模式」。MOLAP表示基於多維數據組織的OLAP實現（Multidimensional OLAP）。以多維數據組織方式為核心，也就是說，MOLAP使用多維數組存儲數據。多維數據在存儲中將形成「立方塊（Cube）」的結構，在MOLAP中對「立方塊」的「旋轉」、「切塊」、「切片」是產生多維數據報表的主要技術。HOLAP表示基於混合數據組織的OLAP實現（Hybrid OLAP）。如低層是關系型的，高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。還有其他的一些實現OLAP的方法，如提供一個專用的SQL Server，對某些存儲模式（如星型、雪片型）提供對SQL查詢的特殊支持。

Ⅳ bi的含義是什麼

bi的含義是商業智能。

BI是Business Intelligence的英文縮寫，中文解釋為商務智能，用來幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術集合，是從大量的數據中鑽取信息與知識的過程。簡單講就是業務、數據、數據價值應用的過程。

傳統的交易系統完成的是Business到Data的過程，而BI要做的事情是在Data的基礎上，讓Data產生價值，這個產生價值的過程就是Business Intelligence analyse的過程。

作用：

A、對外企業形象宣傳。

在滿足部分數據保密的前提下，對不同來訪對象實現精準傳播，以發揮企業製造優勢、提升客戶滿意度，有效推動企業智慧形象建設。

B、對內企業運營管控。

通過整合企業資源，關聯企業數據，構建BI數據分析和可視化數據平台，促進企業智能生產經營模式建設，提升企業的核心競爭力。

Ⅵ 什麼是bi，bi在大數據中的地位

bi數據報表分析工作，也是大數據中開發中的一塊內容，在大數據開發中的地位不高，是比較基礎的東西，想學大數據基礎的知識，黑馬程序員視頻庫就能學，有學習視頻的。

Ⅶ 數據分析師和bi的區別

bi（商業智能）的范圍更廣，bi的工作內容包括數據分析，並且側重於提供給企業某些問題的解決方案。數據分析師則無需做除了數據分析以外的其它工作。

其實數據分析和BI都是一個比較寬泛的概念，兩者也可以說是互相包容。一般的BI是集數據接入、數據處理、數據分析、數據可視化等功能為一體，也就是說BI包括數據分析，而且BI更多是給企業一套完整的解決方案，數據分析師的工作則沒有強調「解決」這個概念，更多的是側重於「分析」。

Ⅷ bi是什麼職位的簡稱

數據分析師。bi是數據分析師職位的簡稱，其是個很神奇又扭曲的崗位。數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估。

Ⅸ 數據分析是什麼

簡言之，數據分析是從大量數據中，用適當的統計分析方法，提取出有用信息的過程。

數據分析在企業里通常稱為BI，即商業智能business intelligence，是指將企業業務系統中的數據進行統計分析，形成有規律的信息，來輔助用戶做出決策。

實現BI的過程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、獲取數據extract 

2、轉換、清洗數據transform

3、載入調取數據load

4、圖表統計展現BI

數據分析怎麼做？

做數據分析的過程也類似下飯館，可分為五個步驟：

1. 明確需求——點菜

明確需求是核心，要知道用戶的目的是什麼，需求分析人員要全面了解、理解業務，並得到關鍵用戶對業務邏輯的認可和確認，而不能自己猜測用戶的需求邏輯，避免徒勞無益，之後的所有步驟也都要以業務需求為核心來進行。

2. 數據採集、清洗——洗菜

採集：加法，盡可能收集數據，越全面越好，減少數據盲點。

清洗：減法，清洗、修復無效數據（如：錯誤、重復、殘缺記錄，缺失值處理等），確保數據分析完整性、准確性。

3. 數據處理——配菜

根據業務需求，對數據進行整理（如按條件篩選提取，聚合、分類、匯總等），建立數據模型、數據集。

4. 數據分析——做菜

(1) 描述性分析：

數據的集中趨勢——眾數、中位數、平均數數據的離散趨勢——最大最小值、極差、四分位差、方差和標准差幾個統計名詞

(2) 趨勢性分析：

對同一指標、比率在不同時期的值，進行比較，觀察增加變動情況，獲得趨勢。

——定比、環比、同比

(3) 相關性分析：分析現象間是否存在依存關系，及依存的相關程度和相關方向。——不相關、線性相關、非線性相關、相關但非線性相關。

相關性分析舉例

相關系數圖

相關系數：是描述線性相關程度的量。

5. 結果展現——上菜

將數據分析的結果，以報告、報表、圖表、監控儀表盤等形式展現給用戶，為決策判斷提供支持依據。

三、Bi實施過程中各個對象（角色）之間的關系：

甲方用戶是客人，乙方廠商是飯館，信息圖表像菜餚，需求分析像服務員，BI工程師像大廚，ETL工程師像後廚小工。

四、etl概念和大數據概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、交互轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在 數據倉庫 ，但其對象並不限於數據倉庫。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

Ⅹ 什麼是BI

BI（Business Intelligence）即商務智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有版效的整合，權快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

商業智能的概念最早在1996年提出。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。而這些數據可能來自企業的CRM、SCM等業務系統。
商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。