一、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
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什么是报表？
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什么是商业智能BI？
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如何从 Excel 获取数据？
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如何管理数据关系?
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如何可视化数据？
如何创建切片器？
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常用图表可视化
页面布局和格式设置
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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：
二、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。
三、图表数据差异大怎么协调形状？
如果您的图表数据差异很大，您可以尝试以下几种方法来协调形状：
1. 使用对数轴：如果您的数据范围非常大，您可以使用对数轴来显示数据。对数轴可以将数据范围压缩到更小的范围内，使得数据更容易比较和分析。
2. 使用不同的图表类型：如果您的数据类型不同，您可以尝试使用不同的图表类型来显示数据。例如，您可以使用柱状图来显示数量数据，使用折线图来显示趋势数据，使用饼图来显示比例数据等等。
3. 调整数据范围：如果您的数据范围差异很大，您可以尝试调整数据范围，使得数据更容易比较和分析。例如，您可以将数据转换为百分比或比率，或者将数据分组并显示平均值或中位数。
4. 使用颜色和标签：如果您的数据差异很大，您可以使用颜色和标签来区分不同的数据。例如，您可以使用不同的颜色来表示不同的数据系列，或者使用标签来说明数据的含义和来源。
5. 增加数据细节：如果您的数据差异很大，您可以尝试增加数据细节，以便更好地理解数据。例如，您可以添加数据标签、数据表格或数据注释，以便更好地解释数据。
总之，协调形状需要根据具体情况进行选择和调整，以便更好地呈现数据并帮助读者理解数据。
四、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 。五、如何查找汇总数据与明细数据的差异？
关于这个问题，以下是一些可能的方法：
1. 使用数据透视表：将汇总数据和明细数据输入到一个数据透视表中，然后比较汇总数据和明细数据的总计值或其他聚合值。如果存在差异，数据透视表通常会标记出来并提供详细信息。
2. 使用公式：将汇总数据和明细数据输入到不同的工作表或工作簿中，然后使用 SUMIF 或 SUMIFS 公式等来计算它们的总值，然后比较这些总值。如果存在差异，公式通常会返回错误值或不符合预期的结果。
3. 使用比较工具：使用一些专门的比较工具，如 Beyond Compare、WinMerge 等，将汇总数据和明细数据输入到不同的文件中，然后比较这些文件的内容。这些工具通常会高亮显示差异，并提供比较详细的报告。
4. 手动比较：将汇总数据和明细数据输入到不同的工作表或工作簿中，然后手动比较它们的值。这种方法可能比较繁琐，但也是最可靠的方法之一，因为它不依赖于任何公式或工具。
六、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。
七、商业智能与大数据
商业智能与大数据的结合
在当今数字化时代，商业智能与大数据被认为是企业取得成功的关键因素之一。随着技术的不断发展和应用范围的扩大，企业越来越意识到将商业智能与大数据相结合的重要性。通过利用大数据技术来分析和解释海量数据，企业可以更好地理解市场趋势、客户需求以及业务绩效，从而做出更明智的决策。
商业智能（Business Intelligence）是指利用软件工具和技术对企业内部和外部的数据进行收集、分析和展示，帮助企业管理者做出更明智的决策。而大数据（Big Data）则是指规模巨大且难以通过传统数据库管理系统进行捕获、存储、管理和分析的数据集合。
将商业智能与大数据相结合，可以帮助企业实现更深入的市场洞察和更精确的预测能力。通过分析大数据，企业可以发现隐藏在海量数据背后的商业价值，进而为企业的战略规划和业务发展提供重要参考。
商业智能与大数据的优势
结合商业智能与大数据具有诸多优势。首先，大数据技术可以帮助企业从海量数据中捕获关键信息，帮助企业管理者更好地了解市场和客户。其次，商业智能工具可以帮助企业实现数据可视化和智能报表，让复杂的数据转化为直观、易懂的信息。
此外，商业智能与大数据的结合还可以帮助企业提高运营效率和降低成本。通过数据分析，企业可以发现业务流程中的潜在改进空间，进而优化业务流程并提高生产效率。
另外，商业智能与大数据还可以帮助企业实现个性化营销和客户服务。通过分析客户数据和行为，企业可以更好地了解客户需求，为他们提供更个性化的产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
商业智能与大数据在企业中的应用
在实际应用中，商业智能与大数据被广泛应用于各个行业和领域。在零售行业，企业可以通过分析大数据来优化库存管理和供应链，实现更精准的供需匹配。在金融行业，商业智能与大数据可以帮助银行和金融机构提高风险管理能力和预测市场走势。
在制造业中，商业智能与大数据可以帮助企业实现智能制造，提高产品质量和生产效率。在医疗健康领域，商业智能与大数据可以帮助医生更好地诊断疾病和制定个性化治疗方案。
总的来说，商业智能与大数据的结合不仅可以帮助企业提升竞争力，还可以推动行业创新和发展。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，商业智能与大数据将在企业管理和决策中扮演越来越重要的角色。
八、bi 商业智能 大数据
商业智能和大数据在当今商业环境中的重要性
在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，商业智能和大数据已经成为企业获取竞争优势以及经营决策的重要工具。商业智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者更好地了解市场动向、客户需求，并做出有效的战略决策的能力；而大数据则是指海量数据的采集、管理、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，企业面临着越来越复杂的商业环境。传统的商业模式和经营理念已经无法适应市场的变化，企业需要依靠科技手段来提升自身的竞争力。商业智能和大数据作为现代企业管理的重要工具，可以帮助企业管理者更好地了解市场和客户，预测未来发展趋势，制定有效的营销策略，并最终实现业务目标。
商业智能和大数据的应用领域
商业智能和大数据的应用领域非常广泛，涵盖了金融、零售、制造、医疗等各行各业。在金融领域，商业智能和大数据被广泛应用于风险管理、信贷评估、投资决策等方面，帮助金融机构提高效率、降低风险。在零售领域，商业智能和大数据可以帮助零售商更好地了解消费者的购买行为、喜好和需求，从而制定个性化的营销方案，提升销售额。
在制造业领域，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率，降低成本。在医疗领域，商业智能和大数据可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源、优化诊疗流程，提高医疗质量。总的来说，商业智能和大数据可以在各行各业中发挥重要作用，帮助企业实现数字化转型，提升竞争力。
商业智能和大数据的优势
商业智能和大数据具有许多优势，这也是它们受到广泛关注和应用的重要原因之一。首先，商业智能和大数据可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业管理者做出更准确的决策。其次，商业智能和大数据可以帮助企业更好地了解市场和客户，制定个性化的营销策略，提升销售额。此外，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、降低成本，提高效率。
另外，商业智能和大数据还可以帮助企业发现新的商机和增长点，开拓市场，实现可持续发展。同时，商业智能和大数据可以帮助企业管理者更好地了解自身的优势和劣势，帮助企业制定长期发展战略。总的来说，商业智能和大数据具有诸多优势，可以帮助企业应对挑战，保持竞争力。
商业智能和大数据的挑战
虽然商业智能和大数据具有许多优势，但是它们也面临着一些挑战。首先，商业智能和大数据需要海量的数据支撑才能发挥作用，如何获取和管理这些数据是一大难题。其次，商业智能和大数据需要高超的技术水平和专业知识来进行数据分析和挖掘，人才的培养是一项长期任务。
另外，商业智能和大数据涉及到大量的隐私数据和商业机密， 数据安全和隐私保护是一大挑战。同时，商业智能和大数据的应用成本也较高，对企业来说是一项不小的投入。还有,商业智能和大数据需要与企业现有的信息系统进行整合，如何实现信息系统的无缝对接也是一项挑战。
商业智能和大数据的发展趋势
随着科技的不断进步和商业环境的不断变化，商业智能和大数据的发展也在不断演进。未来，商业智能和大数据将更加普及和深入到各个行业领域，成为企业管理的重要工具。同时，商业智能和大数据的技术也将不断升级，更加智能化、自动化，为企业管理者提供更加精准的决策支持。
另外，随着人工智能和机器学习等技术的发展，商业智能和大数据将与这些技术相结合，为企业带来更多的创新和突破。未来，商业智能和大数据还将涉及到更多的领域，如物联网、区块链等新兴技术，为企业带来更多的发展机遇。
总的来说，商业智能和大数据是当今企业发展的重要驱动力量，它们将继续发挥着重要作用，推动企业迈向数字化转型和智能化发展。随着技术的不断创新和商业环境的不断变化，商业智能和大数据也将不断升级和完善，成为企业发展的强大支撑。
九、天津温度与山西差异大么？
温度差异不大，就是天津夏天的时候比较闷，就是潮湿，冬天天津风比山西大点。
温度的话基本一致。
十、大数据与计算智能区别？
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：
1、目的不同；
2、对象不同；
3、背景不同；
4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
一、区别
1、目的不同
大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2、对象不同
大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
3、背景不同
大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4、价值不同
大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。
二、什么是计算智能大数据
计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
延伸阅读
计算智能有什么特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是计算智能最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
计算智能具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见计算智能的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。