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BI就是数据分析吗?

BI就是数据分析吗? 很多刚接触BI的人可能会有这个疑问,各大BI厂商在介绍BI的时候,也都会说BI数据分析工具,其实,BI数据分析并不能划等号。 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从术语上讲,数据分析主要是指各种应用,包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析BI是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,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。BI包括数据仓库、报表查询、数据分析数据挖掘、数据可视化等。 所以,BI并不完全等于数据分析BI数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析BI的一个重要组成部分,BI数据分析的一个典型应用。 BI是怎么进行数据分析的? 运用BI数据分析首先需要进行数据收集。目前的BI工具都支持连接多种类型的数据源,关系型数据库,分布式数据库,文件数据源,接口数据源等。

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数据分析BI工具有哪些?BI工具推荐

因此,选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 (1)Tableau Tableau是国外市场上比较成功的大数据分析BI工具,它可以轻松处理数百万行数据。大量数据可以创建不同类型的可视化,而不会对仪表板造成影响。 (3)亿信ABI 亿信ABI是国内比较知名的一款大数据分析BI工具,是亿信华辰深耕商业智能领域十多年,在丰富的数据分析挖掘、报表应用等经验基础上,自主研发的一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化 (5)FineBI FineBI是帆软公司的一款大数据分析BI工具,它支持30多个数据库表和SQL数据源,支持Excel、TXT等文件数据集,支持多维数据库、程序数据集等多种数据源。 FineBI具有spider引擎,可以对大数据分析做出快速反应,支持本地模式和直连模式。 以上推荐的5款产品都是目前市场上主流的大数据分析BI工具,对大数据分析有需求的客户不妨了解下。

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    POWER BI数据分析逻辑

    POWER BI 软件主要是面向数据可视化,和数据建模,在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。 在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑,我们以前在讲数据分析课程的时候,也一再强调,数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑,并不是软件的应用。 在人力资源模块也是一样,我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析,也是需要有一套行业的逻辑。 那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模,我们的逻辑是什么样呢,我觉得主要是有3个大的步骤构成 1、数据的处理 在PB 上没有EXCEL 本身自带的各个字段的数据函数,以及对行业数据的处理 在人力资源模块我们可以对人力资源各个模块的数据图表通过关键字进行数据表的关联,然后对每个数据表进行数据仪表盘的建模,这样我们就可以通过PB建立一个人力资源数据分析的系统,并且通过网页的形式对外发布。

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    数据挖掘】数据挖掘#商业智能(BI数据分析挖掘概念

    数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP): 能让用户轻松制作、浏览报告的工具,这些报告总结相关数据,并从多角度分析。 预测分析(Predictive Analytics): 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。 在商业领域,预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实,以更好了解消费者、产品、合作伙伴,并为公司识别机遇和风险。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。

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    【解析】BI系统的应用组织思路与数据分析模式

    BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段 这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系,本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及对BI软件规划研发和实施经验,给出一种BI系统中的数据分析内容及分析流程组织思路。 1. 数据分析模式 在数据分析的原理及模式方面,BI商业智能系统可采取PDCA管理循环理论的分析问题的模式,PDCA管理循环理论起初应用于质量检查与保障优化领域,后来在精细化管理及数据分析与决策领域卓有成效。 应用在商业智能项目(BI/DW类)中时,PDCA管理循环理论的P、D、C、A四个英文字母所代表的意义如下: 1)P(Plan)——计划 包括方针和目标的确定以及活动计划的制定,包括业务发展目标(goal 数据分析流程 面对一个具体的数据分析需求时,分析人员在BI商业智能系统中综合利用各种手段解决问题的典型分析流程示意如下: ?

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    有哪些好用的大数据分析BI软件

    对于数据量小的型企业来说,做数据分析用Excel就够了,但是对于数据量大的企业,Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。 BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台,进行加工处理、分析挖掘与可视化展现,满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件,以供大家参考。 1、Tableau Tableau是国外非常流行的一款数据分析BI软件,成立于2003年,是斯坦福大学一个计算机科学项目的成果,该项目旨在改善分析流程并让人们能够通过可视化更轻松地使用数据。 大数据分析BI软件Tableau与该领域的领先者紧密合作,为客户选择的任何平台提供支持。 2、FineBI FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能BI产品。 定位于自助大数据分析BI 工具,能够帮助企业的业务人员和数据分析师,开展以问题导向的探索式分析。采用Spider引擎,将亿级以内的数据抽取到存储引擎中,进行查询计算。

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    用POWER BI 构建数据化人才盘点分析报告

    如果你学会了POWER BI的人力资源数据化建模,这些问题就迎刃而解了,今天我们就和大家聊聊如何用POWER BI 做一个公司的人才盘点数据分析报告。 首先我们需要明确数据分析报告需要从几个维度来做分析,主要从以下几个维度 1、人员组织结构 2、人员薪酬结构 3、员工的九宫格模型 4、员工绩效和能力评估数据 5、部门/岗位的薪酬数据 通过POWER BI来对这维度做数据建模 1、员工组织结构建模 在POWER BI 里主要是通过表格的形式,把员工的组织结构的数据呈现出来,包含各种基本的信息。 4、人才九宫格模型 九宫格是人才盘点最重要的一个模型,我们可以看到每个部门,每个员工在九宫格中的人才分布,帮助管理层来对每个员工做人才的盘点,在POWER BI中可以用百分位的数据分析方法和散点图, 在数据的分享上,我们可以把模型生成网页的版本,随时随地进行数据的分享,人力资源数据分析数据建模,让你成为人力资源数据分析专家,构建起人力资源部门内部的数字化体系,真正实现人力资源的价值。

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    数据分析 | 数据可视化图表,BI工具构建逻辑

    所以随着业务线的不断发展,对数据分析的要求越来越高,也就诞生现在比较常见的BI分析工具和BI分析师。 每一行都对应于某一成员的数据集的问题。在统计分析的业务中,通常称为大宽表,方便业务分析数据集生成 视图方式 基于视图的方式,生成一个单表的数据集,方便简化操作。 离线或实时计算 通过大数据分析手段,离线计算或者实时计算,获取业务报表数据,注入OLAP实时分析计算库,使用大数据分析场景。 2、定制化BI工具 ? BI工具可以快速对业务数据进行有效的整合,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。 ,不仅仅可以分析自己公司的业务,也可以作为开放BI工具产生价值。

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    可视化BI软件提升企业数据分析效率

    可视化BI软件经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前,由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高,企业一直处于忽视的状态。 可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。 以前很多企业(其实现在也有不少)做数据分析可视化时,需要从企业内的各个业务系统(如ERP、CRM、MES等等)中导出数据到Excel表格里,然后分别对各个业务数据数据分析可视化操作。 使用像Python这样的语言进行数据分析可视化,对于非IT专业的人来说,学习成本相当高。 运用可视化BI软件,这些问题都能得到很好的解决。就拿亿信ABI来说,它易于上手,且学习成本低。能让不懂SQL/代码技术的小白快速上手,通过自助分析功能,简单的拖拽操作就可以完成可视化分析

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    商业智能BI数据分析的区别与联系

    要想弄清楚商业智能BI数据分析的区别和联系,我们首先来看下什么是商业智能BI,什么是数据分析数据分析是商业智能BI的一个重要组成部分,BI数据分析的一个典型应用。 商业智能BI聚焦于实现商业价值,而数据分析只是一种系统化分析问题的方式,也可以说是一种工具。 商业智能BI主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的),实现对数据的操作,使管理人员和分析人员能够进行合理的分析数据分析的最终目的是实现业务增长,无论用怎样的方法,用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析数据分析BI都是一个很泛的概念,两者互相包容。 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,可以说BI包括数据分析,而且BI更多是能够给企业一套完整的解决方案,数据分析没有强调解决的概念;另一方面,数据分析包括太多的东西,BI

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    3款口碑炸裂的BI数据分析工具测评

    即公司名,是最早的一代自助式BI分析工具,一直以来最被人称赞的其可视化,能基于可视化做很多数据分析扩展。 PowerBI有走Excel路子的趋势,发力个人用户,个人数据分析。FineBI更倾向于企业级应用的BI,很多功能都体现其企业级的基因。 Power BI对于一些联机服务器数据源支持的比较好,面向分析,例如Google分析、appFigures等数据。 三、数据建模和数据加工 1、数据建模 首先,三者都是自助式BI,都是自动建模了,这是和传统BI的显著区别之一。 所以,如果是个人数据分析,注重可视化的,不想找个人付费的,就Power BI和FineBI,FineBI操作体验和Tableau类似,却和Power BI完全不用,这个大家可以下载体验比较下。

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    Python+BI分析5000条招聘数据,原来数据分析工作在这儿最好找

    这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业,很多人想转行干数据分析,但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何,动了心却不敢贸然行动。 前两天有个干运营的妹子找我聊天,也是问我数据分析岗位前景的问题,看在妹子长得实在好看的份上,我花了一晚上时间,去智联招聘上面爬了一下数据分析岗位的招聘数据,对数据分析岗位的薪水,需求情况,以及要求的工作年限做了个分析 后来我了解到了自助分析工具FineBI,从此放弃了Excel,这篇我就用FineBI来给大家展示一个完整的分析过程: 数据分析的步骤: 1、提出问题——明确数据分析目的 2、理解数据——理解数据列名的意义 下面我用Finebi来展示以下数据可视化分析的过程: 1、我们先来看看在哪些城市找到数据分析师工作的机会比较大? 2、看完了数据分析岗位在各城市的需求情况,我们再来看看数据分析师的薪水如何?

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    想提升数据分析效率?快来试试BI工具吧

    商业智能(BI)工具经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI工具问世之前,由于制作报表的时间、人力成本较高,企业数据分析一直处于被忽视的状态。 商业智能BI工具的出现极大地提高了企业数据分析的效率。 以前要制作报表的话,要先找信息部获取Excel数据,然后考虑如何构建表格,如同比、环比、利润率等,再用Excel制作表格,最后打印出来。 运用商业智能BI工具,这些问题都能得到很好的解决。BI工具一般支持连接包括关系型数据库,分布式数据库,文件数据源,接口数据源等多种类型的数据源,也能灵活支持跨源跨库的数据分析BI工具易于上手,且学习成本低。能让不懂SQL/代码技术的小白快速上手,支持自助可视化分析。只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成图表。点选式数据预处理,智能的图表推荐,全程无需编写表达式。 对于数据量大,或者数据分析需求非常多的情况,BI工具也能应对自如。其支持基于列存储的MPP架构的分布式数据库进行敏捷分析,百亿数据可达到秒级响应,可解决TB甚至PB级超大数据量敏捷分析的难题。

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    BI业务用户商业分析新时代,如何把数据用透?

    近几年,作为数据应用的有力工具,BI商业智能分析平台同样进入了转折期,其发展趋势明显呈现出从IT走向业务、从报表工具走向分析决策的特征,开始逐渐步入业务用户商业分析的时代。 因此,需要使用BI工具进行诊断性分析,以解决“为什么”的问题。进入这一阶段,便需要运用BI工具中的AI增强分析模块。例如,对于汽车行业,IPTV是关键指标之一。 通过BI进行业务诊断,可以选择不同的车型进行分析,确定对象后,可对具体车型查看IPTV目标达成分析状况和整车IPTV的状况,还可以查看具体的故障模式和责任部门,通过数据联动,查看故障发生问题时责任问题是分布在哪一个环节 此外,敏捷BI的AI增强分析模块,自带数据解释功能,可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因。 3、业务预测外部环境的不确定性增加,使企业急需通过数据,判断业务和市场在未来一段时间内的变化情况,这便需要通过BI工具实现预测性分析,已解决“可能发生什么”的问题。

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