一、数据分析和商业智能的区别？

　　数据分析只是一种工具（一种系统化分析问题的方式），可以很简单也可以很复杂。

　　简单点的例子：通过分析购买我产品的人大多数来自北京，则北京是我的主要消费者居住的城市。　　复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买我产品概率比较大的客户，则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。　　无论你的商业模式是什么样子，你用数学方法，用数据证明你的假设都可以称为 数据分析。所以数据分析师这个职业，形容的是一个会利用数学方法，用数据证明假设的人。　　而商业智能则是一种产品/服务，这个产品/服务可能包含报表，分析，管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子：水果店老板利用商业智能工具FineBI做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量，购买量，购买时间，及时调整自己的库存和销售节奏。　　之前的人做生意，依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下，可以利用数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，明白生意好的因由。而商业智能将这一切，尽可能的自动化和简化 。

二、商业智能、大数据与数据分析有何区别？

简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。

也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？

如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途

或者也可以先在【知乎数据分析3天训练营】体验一下数据分析学习，看看自己到底适不适合，喜不喜欢数据分析。这个课程也是我结合国内外互联网大厂的一线业务案例设计，和谷歌、滴滴等数据专家合作，讲解常用工具和框架逻辑，技能和思维双线并行，非常适合0基础小白入门：

另外，如果真的想要学习商业智能BI，可以看下面我整理的商业智能Power BI免费资料。

1、免费教程《7天学会商业智能BI 》

第1天：什么是报表？

知识点：

什么是报表？

如何设计报表？

免费教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143

第2天：认识商业智能和Power BI

知识点：

什么是商业智能BI？

什么是Power BI？

如何安装Power BI？

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167

第3天：用Power BI获取数据

知识点：

如何从 Excel 获取数据？

如何从数据库获取数据？

如何编辑数据？

如何行列转置？

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633

第4天：用Power BI对数据建模

知识点：

如何管理数据关系?

创建计算列

隐藏字段

创建度量值

创建计算表

浏览基于时间的数据

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361

第5天：用Power BI可视化数据

知识点：

如何可视化数据？

如何创建切片器？

如何绘制地图？

常用图表可视化

页面布局和格式设置

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330675062

第6天：项目实战

知识点：通过一个项目，手把手学会你如何设计、制作自动化报表

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748

第7天：如何发布报表？

知识点：

如何保存报表？

如何发布报表？

如何制作优秀报表？

免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983

不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。

针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：

猴子数据分析

三、商业分析师跟数据分析师的区别？

区别在于:

(1)专业偏向不同。

商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。

数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。

(2)工作内容不同。

数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。

商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。

四、商业分析和大数据分析就业哪个好？

商业分析和大数据分析就业都好，商业分析指的是对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。如果符合，产品概念就可进入产品研制阶段了。包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标；如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。可从商业或消费统计公告中查到特定商品的零售额、有效购买收入、总的零售额等资料。

五、商业智能的数据类型？

商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。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。　　

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

六、大数据 商业智能 区别于联系

大数据和商业智能是当今企业领域中频繁被提及的关键术语，尤其在信息技术和数据分析领域中，它们扮演着重要的角色。虽然这两个概念密切相关，但其实是有明显区别的。

大数据 vs. 商业智能

大数据，顾名思义，指的是庞大、复杂的数据集合。在当今数字化时代，企业和组织不断产生海量的数据，这些数据既包括结构化数据，如数据库中的信息，也包括非结构化数据，如文本、音频和视频等。大数据的核心挑战在于如何有效地收集、存储、处理和分析这些数据，以从中获得洞察和价值。

而商业智能则是通过技术和工具分析数据，帮助企业做出明智的商业决策的过程。商业智能侧重于将数据转化为有意义的见解，并以直观且易懂的方式呈现给决策者，帮助其更好地了解市场、客户需求和业务绩效等方面。

大数据的重要性

随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业发展中不可或缺的一部分。通过对大数据的分析，企业能够发现隐藏在数据背后的模式、趋势和洞察，从而做出更加明智的决策。同时，大数据也为企业提供了更多创新和发展的机会，帮助其在竞争激烈的市场中保持竞争优势。

商业智能的价值

商业智能的核心在于帮助企业从大数据中提炼出有用的信息，并将其转化为实际行动。通过商业智能工具和技术，企业能够更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的动态，从而制定更加精准和有效的市场营销策略和业务决策。

大数据与商业智能的融合

尽管大数据和商业智能是两个独立的概念，但它们之间的联系却非常紧密。大数据为商业智能提供了数据基础和支持，而商业智能则使大数据得以转化为实际的业务价值。在当今竞争日趋激烈的市场环境中，将大数据与商业智能有效结合，已经成为企业提升竞争力和实现可持续发展的关键之一。

综上所述，大数据和商业智能虽然有明显区别，但二者之间的联系又密不可分。随着信息技术的不断发展和创新，大数据和商业智能的重要性和价值将愈发凸显，成为企业成功的关键因素之一。

七、商业智能分析的处理流程是？

商业智能分析的处理流程为以下步骤

一、收集信息，并进行筛选

为了让网络上的数据展现出价值，所有BI数据分析软件在分析之前都需要进行数据存储，而这个存储需要用到的是数据仓库以及挖掘、报表展示和联机分析等技术。虽然数据众多，甚至可以说是泛滥，但是通过存储以及分析，能够挑选出有价值的信息，最终为企业运营决策提供有价值的信息。

二、分析

筛选完有用的信息，自然就要对信息进行整理和分析。专业人士指出，目前BI数据分析软件中包含很多分析，比如有财务管理、供应管理、绩效指标、点击流分析以及客户分析等，不同的分析能够锁定不同的数据，进而进行抽取和转换，挖掘。

三、输出

无论经过怎样的流程，最终的目的都是输出有用报表，为企业决策提供依据和参考。据了解，BI分析软件能够以多样化的方式展现出数据，同时还能将企业发展中的一些问题重点挑出来，并提供完善的商业智能解决方案。

八、商业智能和大数据

在当今数字化时代，商业智能和大数据已经成为企业获得竞争优势的关键。随着信息技术的迅猛发展，企业对数据的需求和分析能力也逐渐提升。

商业智能的重要性

商业智能是指利用各种技术和工具分析企业内部和外部的数据，从而帮助企业管理者做出明智的决策。

商业智能可以帮助企业发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业发展提供重要参考。利用商业智能，企业可以更好地了解自身的竞争优势和劣势，调整战略方向，提升业绩。

大数据的价值

大数据是指规模庞大且复杂多变的数据集合。通过对大数据的分析，企业可以发现更广阔的商机和潜在的挑战。

大数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求、客户行为等信息，做出更精准的决策，提高运营效率。同时，大数据还可以帮助企业创新，推动业务发展。

商业智能和大数据的结合

商业智能和大数据结合，可以发挥更强大的效果。商业智能可以帮助企业从海量的数据中筛选出有价值的信息，并为决策提供支持。而大数据则为商业智能提供了更多的数据来源，丰富了分析层次。

SEO优化与商业智能大数据

在现代企业的数字化营销中，SEO优化扮演着重要的角色。通过对网站数据的挖掘和分析，企业可以了解用户的搜索行为和偏好，从而优化网站内容、布局等方面，提升网站的排名和流量。

商业智能和大数据可以为SEO优化提供更多的数据支持。通过分析大数据，企业可以了解关键词的热度、竞争情况等信息，制定更科学的优化策略。

结语

综上所述，商业智能和大数据在现代企业中至关重要。通过合理利用商业智能和大数据，企业可以更好地把握市场动向，做出明智的决策，提升竞争力。

在未来的发展中，商业智能和大数据将继续发挥重要作用，成为企业成功的关键之一。

九、商业数据分析就业前景？

就业前景非常好。

首先就目前国内数据化发展来说，数据分析就业前景很好。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。

希望对你有帮助，很重要。

十、access和excel分析数据的区别？

1.主题

对一个主题Access只有一个表，而Excel可以有多个表。

2.多表关系

Access表各个表间存在严格的关联。

Excel表各个表间的关系随意。

3.数据计算

Excel表中单元格中可以存储数据，也可以存储公式。

Access表只能存储数据，不能存储公式。Access的计算功能是由查询和程序完成的。

4.数据容量

Excel处理数据的容量有限，数据量大时速度较慢；

Access表可以存储2GB数据

5.索引

Access表有索引，Excel表没有索引。

6.数据类型

Access表设计是首先定义数据类型，Excel表没有要求。

7.数据格式

Excel表中每个单元格都可以定义自己的格式；

Access表中每一列的数据格式一致

8.其他差异

数据筛选、排序等方面在实现起来有很大的差别。