bi数据分析是什么意思啊

Ⅰ bi是做什么的

BI是企业数据化管理的一整套方案，通常以某种示意图的形式来表现经过分析处理后的数据信息。它是挖掘数据价值的一种手段，表现形态可以是一套大数据技术组合的解决方案，也可能是一款数据分析工具。其本质是依据数据的流转思路进行设计，从数据采集、数据分析到最后的可视化应用。

使用BI能够将企业运行过程中产生的所有数据，以视觉图表的方式，清晰有效地传递出数据当中的重要信息，反映企业的运营状况，用于将企业中现有的数据进行有效整合。使决策者能够解决难以快速读懂数据分析报告的问题，帮助企业做出明智的业务经营决策，解决企业管理问题。

同时，BI还可以打通数据孤岛，释放IT资源。各部门间都要IT进行数据开发，导致开发资源紧张。通过BI可以将各业务系统数据打通，节约开发资源，缩短建设周期。

Ⅱ bi数据分析做什么啊 大学里有课程么

目前大学里没有该课程，其次BI可以用

1、数据处理

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。

Ⅲ bi数据分析中bi什么意思

商务智能
BI是（商务智能）Business Intelligence的英文缩写，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理。

Ⅳ bi是什么意思

现在很流行用一些缩写来表达意思，这样可以让我们的交流沟通更快捷迅速，但是这样也会存在一些问题，因为很容易混淆意思，所以在理解的时候要结合使用的背景和场合综合分析。bi也是一个比较常见的缩写，那么我们一起来看看它在商业技术中代表什么吧！

简要回答

BI就是商业智慧或商务智能，指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。

详细内容

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指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。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：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。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。数据挖掘（Data Mining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

Ⅳ bi的含义是什么

bi的含义是商业智能。

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。

作用：

A、对外企业形象宣传。

在满足部分数据保密的前提下，对不同来访对象实现精准传播，以发挥企业制造优势、提升客户满意度，有效推动企业智慧形象建设。

B、对内企业运营管控。

通过整合企业资源，关联企业数据，构建BI数据分析和可视化数据平台，促进企业智能生产经营模式建设，提升企业的核心竞争力。

Ⅵ 什么是bi，bi在大数据中的地位

bi数据报表分析工作，也是大数据中开发中的一块内容，在大数据开发中的地位不高，是比较基础的东西，想学大数据基础的知识，黑马程序员视频库就能学，有学习视频的。

Ⅶ 数据分析师和bi的区别

bi（商业智能）的范围更广，bi的工作内容包括数据分析，并且侧重于提供给企业某些问题的解决方案。数据分析师则无需做除了数据分析以外的其它工作。

其实数据分析和BI都是一个比较宽泛的概念，两者也可以说是互相包容。一般的BI是集数据接入、数据处理、数据分析、数据可视化等功能为一体，也就是说BI包括数据分析，而且BI更多是给企业一套完整的解决方案，数据分析师的工作则没有强调“解决”这个概念，更多的是侧重于“分析”。

Ⅷ bi是什么职位的简称

数据分析师。bi是数据分析师职位的简称，其是个很神奇又扭曲的岗位。数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估。

Ⅸ 数据分析是什么

简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。

数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。

实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、获取数据extract 

2、转换、清洗数据transform

3、加载调取数据load

4、图表统计展现BI

数据分析怎么做？

做数据分析的过程也类似下饭馆，可分为五个步骤：

1. 明确需求——点菜

明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。

2. 数据采集、清洗——洗菜

采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。

清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。

3. 数据处理——配菜

根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。

4. 数据分析——做菜

(1) 描述性分析：

数据的集中趋势——众数、中位数、平均数数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差几个统计名词

(2) 趋势性分析：

对同一指标、比率在不同时期的值，进行比较，观察增加变动情况，获得趋势。

——定比、环比、同比

(3) 相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。

相关性分析举例

相关系数图

相关系数：是描述线性相关程度的量。

5. 结果展现——上菜

将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。

三、Bi实施过程中各个对象（角色）之间的关系：

甲方用户是客人，乙方厂商是饭馆，信息图表像菜肴，需求分析像服务员，BI工程师像大厨，ETL工程师像后厨小工。

四、etl概念和大数据概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在 数据仓库 ，但其对象并不限于数据仓库。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Ⅹ 什么是BI

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有版效的整合，权快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。