數(shù)據(jù)分析師通常分為兩種類型，一種是應用級數(shù)據(jù)分析師，另一種是研發(fā)級數(shù)據(jù)分析師。區(qū)別在于是否具備算法設(shè)計和實現(xiàn)的能力。
應用級數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具，并將業(yè)務模型映射到數(shù)據(jù)分析工具以獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果。有很多數(shù)據(jù)分析工具。比如Excel是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具，另外還有Minitab、LINGO、JMP等，要完全掌握這些工具的使用，需要有一定的數(shù)學基礎(chǔ)和統(tǒng)計基礎(chǔ)。通常數(shù)據(jù)分析師做BI需要進一步掌握數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)知識，但難度往往不是很大。
研發(fā)級別的數(shù)據(jù)分析師需要掌握編程知識。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，廣泛使用R、Python、C、MATLAB等語言。通過Python等語言完成數(shù)據(jù)分析也是一種常見的做法。事實上，MATLAB也是一種在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占有重要地位的軟件（語言）。 MATLAB 的功能非常強大。
在大數(shù)據(jù)時代，通過機器學習進行數(shù)據(jù)分析是一種比較常見的方式，而Python語言就是一種比較常見的選擇。一方面Python語言簡單易學，另一方面Python語言有豐富的庫支持，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比較常用的庫。這些庫的使用將大大降低算法實現(xiàn)的難度。
總之，對于數(shù)據(jù)分析師來說，想要在數(shù)據(jù)分析的道路上走得更遠，就必須掌握編程。事實上，編程語言本身并不是數(shù)據(jù)分析的難點。例如，學習Python就相對容易。過程。
對于基礎(chǔ)薄弱的學習者來說，從使用工具開始學習數(shù)據(jù)分析是更現(xiàn)實的選擇。
作者簡介：中國科學院大學計算機專業(yè)碩士研究生導師。從事IT行業(yè)多年。研究方向包括動態(tài)軟件架構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)領(lǐng)域。擁有多年一線研發(fā)經(jīng)驗。
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大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成部分，也是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要途徑之一。因此，學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點之一就是數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析通常有兩種方法，一種是統(tǒng)計分析，另一種是機器學習。統(tǒng)計分析主要是利用數(shù)學技術(shù)，通過大量的現(xiàn)有數(shù)據(jù)來反映事務的聯(lián)系。要熟練使用統(tǒng)計分析方法，需要有扎實的數(shù)學基礎(chǔ)。當然，隨著目前統(tǒng)計工具的普及，一些統(tǒng)計工具會大大簡化統(tǒng)計分析的過程和難度。對于數(shù)學基礎(chǔ)薄弱的人來說，只要經(jīng)過系統(tǒng)的學習過程，往往就能游刃有余。統(tǒng)計分析。
機器學習是另一種常見的數(shù)據(jù)分析方法。機器學習的目的是找到一堆雜亂數(shù)據(jù)背后的模式。機器學習的步驟分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法訓練、算法驗證和算法應用?？梢哉f，機器學習的重點是算法設(shè)計。從這個角度來看，機器學習也需要扎實的數(shù)學基礎(chǔ)。一般來說，機器學習分為兩個階段，即學習階段和識別階段。學習階段需要掌握數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，而識別階段則涉及對未知數(shù)據(jù)的識別（分類等）。
隨著大數(shù)據(jù)的落地，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析難度逐漸降低。例如，BI工具可以顯著降低數(shù)據(jù)分析的門檻。 BI工具通常需要學習一些數(shù)據(jù)庫知識，但數(shù)據(jù)庫知識相對來說并不困難，這在一定程度上促進了BI工具的使用。
目前場景數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)分析的一個焦點和熱點，場景數(shù)據(jù)分析的商業(yè)應用價值還是比較高的。另外，場景數(shù)據(jù)分析需要一定的行業(yè)知識。
我在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)工作多年，目前正在教授計算機專業(yè)的研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。我會繼續(xù)在今日頭條寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的文章。有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信你一定會有所收獲。
如果大家還有什么網(wǎng)上的問題也可以咨詢我，謝謝！
BI發(fā)展隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，BI已經(jīng)從1.0報表時代，到注重可視化的2.0時代，再到降低數(shù)據(jù)分析門檻的智能BI 3.0時代。該領(lǐng)域給商業(yè)分析帶來了技術(shù)變革。
隨著企業(yè)信息化建設(shè)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和更新的速度越來越快，企業(yè)花在數(shù)據(jù)分析上的時間也越來越多?？s短部署時間、降低學習成本、即時響應需求已成為企業(yè)選擇BI產(chǎn)品的必要條件之一。因此，智能BI應運而生。
企業(yè)各個部門使用不同的信息系統(tǒng)，因此存在數(shù)據(jù)格式不同、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性差的問題。 BI可以整合異構(gòu)數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析。傳統(tǒng)的BI也已經(jīng)做到了這一點。真正的智能更多體現(xiàn)在分析和應用上。
智能BI讓前端業(yè)務人員全面參與數(shù)據(jù)分析過程，通過簡單的拖拽式敏捷自助分析，通過DIY定制報表即時響應需求變化，無需復雜的編程語言和數(shù)據(jù)庫語言，改變IT人員不懂業(yè)務、業(yè)務人員不懂技術(shù)的困境。
智能BI與OA、ERP等信息系統(tǒng)深度融合，通過預設(shè)模型滿足企業(yè)日常分析需求。通過語義建模挖掘企業(yè)高管決策信息，靈活準確地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務價值，全面解決企業(yè)的業(yè)務分析需求。
智能BI是智能分析師，是處理海量數(shù)據(jù)的智能工具。支持同比、環(huán)比、占比、排名、滲透、鉆探、預警、預測、高級計算等智能分析，實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營狀況實時分析。監(jiān)控、主動預警業(yè)務異常運行情況，多維度分析問題原因，追根溯源。
智能BI不僅可以解放大部分企業(yè)業(yè)務人員的生產(chǎn)力，還可以大大提高企業(yè)數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量。企業(yè)在選擇智能BI產(chǎn)品時，需要分析自己所使用的業(yè)務場景，選擇與場景相對應的BI產(chǎn)品。
分析云作為BI 3.0時代的智能產(chǎn)品，可以為企業(yè)業(yè)務場景提供一站式大數(shù)據(jù)分析解決方案，是滿足企業(yè)業(yè)務分析需求的首選。 01應用邏輯：
02產(chǎn)品價值
1 跨平臺交互分析，提升管理價值
分析云可以對致遠協(xié)作平臺和ERP（或其他第三方數(shù)據(jù)源）中存在的信息進行整合和交互分析，從而提高數(shù)據(jù)的價值。
2分析報告的自助配置，使分析保持最新
業(yè)務用戶可以通過簡單的拖拽，快速構(gòu)建基于語義層的業(yè)務分析，讓業(yè)務人員做分析，讓IT人員提供支持，提高分析效率和數(shù)據(jù)準確性。
3您身邊的分析師，預設(shè)專業(yè)主題分析
預設(shè)NC、U8、K3、T+、EAS的金融及供應鏈主題分析；角色（CEO/CFO/CMO）應用搭建，專業(yè)主題儀表板搭建；還可以定制更多業(yè)務主題分析。
03體驗環(huán)境
電腦版
從目前業(yè)務數(shù)據(jù)分析需求的發(fā)展趨勢來看，BI數(shù)據(jù)分析取代傳統(tǒng)分析軟件是一種趨勢。
商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵是從多維度的企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系并進行清洗，以保證數(shù)據(jù)的正確性和可靠性，然后通過提取和轉(zhuǎn)換以及加載（Load），即整個ETL過程持續(xù)存儲在企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中，以獲得企業(yè)數(shù)據(jù)的全局視圖。在此基礎(chǔ)上，采用適當?shù)牟樵兎治龉ぞ摺?shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等進行分析和處理（此時信息變成知識輔助決策），最終將知識直觀地呈現(xiàn)給客戶為客戶的決策過程提供數(shù)據(jù)支持，避免因數(shù)據(jù)感知的局限性帶來的決策風險。
拖拽式報表，零難度；點擊式智能數(shù)據(jù)分析，零難度；內(nèi)置標準化、系統(tǒng)化的BI解決方案，零難度……即使您沒有專業(yè)的IT團隊，也可以通過這套零難度的BI系統(tǒng)輕松完成企業(yè)級的數(shù)據(jù)可視化分析。如果早知道有這么一個零難度的BI系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析就不會那么困難了。
標準化、系統(tǒng)化的BI解決方案，預設(shè)分析模型
無論是為主流ERP打造的奧維BI標準解決方案，還是為多個行業(yè)量身定制的奧維BI全行業(yè)解決方案，預設(shè)的分析模型滿足通用需求，可以解決80%的通用分析需求。用戶只需針對數(shù)據(jù)源系統(tǒng)修改一些ETL腳本，并進行必要的個性化設(shè)計。
對于奧維BI標準解決方案中的金蝶/用友解決方案，甚至可以實現(xiàn)零開發(fā)、一日交付。
奧維BI系統(tǒng)構(gòu)建了所有高難度BI分析模型和完全預置的BI解決方案，大大降低了企業(yè)級數(shù)據(jù)可視化分析項目的難度，減少周期，提高安全性。
可視化ETL，提高開發(fā)和運營效率
各個節(jié)點的任務定義、源表和目的表的匹配、任務流程定義、運維日志等都可以可視化，有效提高開發(fā)和運維效率。
開源ETL無法可視化、無人負責問題反饋等問題，并不是奧維BI系統(tǒng)自帶的可視化ETL的問題。
數(shù)據(jù)中心打造大容量、高速的數(shù)據(jù)檢索和使用環(huán)境
多個系統(tǒng)數(shù)據(jù)源具有統(tǒng)一分析能力，數(shù)十億數(shù)據(jù)可即時檢索和使用。奧維BI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心不僅連接了多個系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)分析口徑，為后續(xù)秒級數(shù)據(jù)匹配創(chuàng)造了條件，而且提高了數(shù)據(jù)使用能力，使數(shù)十億數(shù)據(jù)在幾秒鐘內(nèi)檢索和分析。借助集團的層級授權(quán)，將輕松支撐整個集團各子公司的日常運營。
拖放+ 單擊即可輕松分析報告
報告速度越快，數(shù)字化決策和數(shù)字化指導的結(jié)果就能越快實現(xiàn)。在BI系統(tǒng)上，通過拖拽+點擊操作即可快速完成海量數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)。一鍵共享實現(xiàn)報告即時傳輸，群組分級授權(quán)確保數(shù)據(jù)和分析報告高效、準確地發(fā)送給相關(guān)授權(quán)人員。
BI系統(tǒng)的圖形分析圖表足以將復雜的數(shù)據(jù)可視化，讓報表查看者輕松掌握數(shù)據(jù)情況，洞察數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。
只需多一套企業(yè)級BI系統(tǒng)，整個企業(yè)的決策和業(yè)務運營，無論是效率還是決策水平都可以得到極大的提升。
如果早知道有BI系統(tǒng)，有破爛的智能數(shù)據(jù)可視化工具，數(shù)據(jù)分析甚至企業(yè)管理運營就不會這么累了。
