bi 数据分析-{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分析师和数据分析师有什么区别？
2. BI大数据分析师面试技巧？
3. BI数据分析师应聘要求？

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。

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”。

BI大数据分析师面试技巧？

面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用***表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。

几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级***表、动态图表等问题。

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。