bi大数据分析系统，bi数据分析系统搭建

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大数据分析系统的问题，于是小编就整理了4个相关介绍bi大数据分析系统的解答，让我们一起看看吧。

bi大数据分析师有什么用？

数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析,最后形成具有业务价值的分析报告. 大包括数据体量的大，也包括数据维度的广.1、用数据统计分析方法对搜集来的数据信息进行分析，并加以归纳和整理。

2、 提取有效信息和形成结论，对数据加以详细研究。

3、数据分析后，以求最大化的开发数据功能，充分发挥数据的作用。

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”、“你会用透视表做同比和环比吗”、“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、超级透视表、动态图表等问题。

etl大数据分析方法？

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。

ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。ETL三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehousing，数据仓库)中去。

ETL的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现，另外一种是ETL工具和SQL相结合。前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效率。

商务智能与大数据分析是什么的？

商务智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧，它是一套完整的解决方案，通过使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来整合和处理企业中现有的数据。这套解决方案的目标是将这些数据转换成为知识、分析和结论，从而为企业提供明智的业务经营决策依据。

而大数据分析则是一个更为广泛的概念，它不仅仅局限于BI中使用的数据量。大数据分析是通过抓取海量数据，完成一个现象型的分析并得出有价值的预测信息。随着经济与互联网时代的发展，数据的体量和复杂性都在不断增加，这使得大数据分析在各个领域，如金融、制造、设计、研发等，都变得越来越重要。

简而言之，商务智能和大数据分析都是为了从数据中提取有价值的信息，但它们的应用范围和方法可能会有所不同。

到此，以上就是小编对于bi大数据分析系统的问题就介绍到这了，希望介绍关于bi大数据分析系统的4点解答对大家有用。