BI业务数据分析和python大数据分析的区别在于，BI更注重数据的呈现和分析，而大数据更注重数据的深度分析和利用。FineBI，国内BI数据分析系统，是一款性价比很高的自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品，国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统？tableau是国外的BI数据分析系统，是数据分析师几乎所有人都会提到的工具，内置了常用的分析图表和一些数据分析模型，可以快速探索数据分析，做出数据分析报告。
1、bi是什么意思?
bi是一个多义词，意思是:1。BI指商业智能:商业智能又称商业智能或商业智能，是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据呈现技术对数据进行分析，以实现商业价值。2.bi指生物信息学:生物信息学是研究生物信息的收集、处理、存储、传播、分析和解释的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅速发展，生命科学和计算机科学相结合而形成的新学科。
4.bi指铋:铋，是一种金属元素，符号为Bi，原子序数为83，位于元素周期表第六周期的VA族。单质为银白色至粉红色金属，易碎易碎，铋的化学性质比较稳定。铋在自然界中以游离金属和矿物的形式存在。5.bi是指Biow数:Biow数是耦合问题中一个维度的标准数。在一些问题中，它将与接触流体的对流传热相耦合。
2、BI包括哪些内容
BusinessIntelligence又叫商业智能，英文缩写为BI。主流的商业智能bi有powerbi、派克数据BI、tableau等。首先，BI是一个完整的数据技术解决方案，由数据仓库、查询报告和数据分析组成。二、商业智能BI可以打通不同业务系统(ERP、OA、CRM等)中的数据。)并将它们有效地整合在一起。
再次，商业智能BI通过使用合适的查询分析工具，快速准确地提供可视化分析或报表，为企业提供决策支持。数据分析可以发数据商业智能BI，商业智能BI可以辅助商业决策，可以是运营层面，战术层面，战略层面。为了将数据转化为知识，我们需要使用数据仓库、在线分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面来说，BI不是一项新技术，而是数据仓库、OLAP和数据挖掘的综合应用。
3、国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统
国外BI数据分析系统有tableau，这是一个几乎所有人都会被数据分析师提到的工具。内置了常用的分析图表和一些数据分析模型，可以快速探索数据分析，做出数据分析报告。因为是商业智能，解决的问题更倾向于商业分析。有了Tableau，可以快速制作动态交互图，还可以进行图表和配色。FineBI，国内BI数据分析系统，是一款性价比很高的自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。
4、销售部BI数据可以展现哪些内容?
1。数据移动:从这里提取数据，移动到那里；2.数据分析与统计，如joincountsumgroupby3.数据报表:报表显示统计分析、数据部署；1.etl和数据挖掘；3.1.它可以完成我们日常业务数据的提取、分析和展示；4.1.BI是对业务系统积累的数据进行分析和挖掘。
5.BusinessIntelligence，也称为BI，是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中已有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的商业决策的工具。这里讨论的数据包括来自企业所在行业和竞争对手的订单、库存、交易账户、客户和供应商，以及企业所处的其他外部环境的各种数据。商业智能可以辅助的商业决策可以在运营层面、战术层面和战略层面做出。
5、为什么要使用bi数据分析系统
BusinessIntelligence又叫商业智能，英文缩写为BI。2013年，Gartner Group对BI的概念进行了更新和扩展，在“BusinessIntelligence”一词中增加了“Analytics”，并将其合并为“Analytics and Business Intelligence”(ABI)，包括了应用、基础设施、工具和实践等许多内容。商业智能通常被理解为将现有数据转化为知识。
商业智能可以辅助的商业决策可以在运营层面、战术层面和战略层面做出。为了将数据转化为知识，我们需要使用数据仓库、在线分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面来说，商业智能并不是一项新技术，而是数据仓库、OLAP、数据挖掘等技术的综合应用。
6、BI数据可视化应用:图表联动、钻取分析
为什么企业越来越追求动态数据可视化？毫无疑问，图形化的动态数据分析报告更容易让企业管理者获取数据信息和理解。几个森林技术工程师给客户看一些数据分析报告的时候，有客户提到:为什么这个图表影响不了那个图表？这些图表不能互相过滤吗？等等一系列问题。为什么有些图表不能互相过滤？我们知道有些图表中的数据是没有关联的，互相过滤是没有意义的。数据之间是有关系的，联动和钻取会让数据分析更有意义。
第一，数据之间有关系就可以链接，数据可以通过各种图表影响和互动。对于层次比较复杂的数据，企业可以通过钻取深度分析，层层渗透，发现问题。如上图所示，这是在数据森林BI中设置的一个简单的面向客户和业务员的销售分析广告牌(数据处理仅供演示)，企业可以对不同维度的销售情况进行联动和钻取分析。
7、BI销售数据分析:无处不在的用户画像
前言:我们看到一个人的第一眼，心里会有第一印象:这个人文静、礼貌、活泼、衣着整洁等等。当我们后来回忆别人的时候，一个关于别人的“画像”就会浮现在脑海里，我们就会知道:哦，是他。这些“画像”就像是别人在我们脑海中留下的标签属性，帮助我们识别人与人之间的差异，我们可以用这些不同的“画像”采取不同的方式与人相处。在企业中，用户画像的使用越来越普遍。
销售人员想拿高提成？毫无疑问，它必须是一个单一的订单。怎么会是一单呢？制定计划，寻找目标客户等。他们的目标客户是谁？这就要涉及到用户画像的使用。企业在寻找目标客户的时候，经过分析，会给客户的各种属性贴上标签，让销售人员在有价值的客户上投入更多的精力。毕竟没有人愿意在“没用”的客户身上花费太多的时间和精力。
8、BI对数据的分析处理包含什么?
BI数据的分析处理主要包括:建立数据仓库对数据进行预处理，根据企业的经营管理需求，根据不同的分析主题提取并合并有效数据，形成全局视野。然后进行“智能操作”在线分析处理，通过建模等形式进行多维度分析数据；数据挖掘，在数据中寻找“规律”，并转化为信息和知识。最后，将知识系统、直观地展示给管理者。与产品级别相对应，BI软件的功能包括交互式信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知和警报、企业和财务报表编制、记分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成系统管理等。
如何让这些功能根据企业的需求发挥作用，解决问题，最有效地将信息和知识呈现给管理者，是服务商在实施BI项目时要考虑和教给企业的重要内容。BI作为工具，是靠人来创造价值的。巧手可以把漂亮的布料剪成漂亮的衣服，甚至可以化腐朽为神奇。选择了合适的实施者，就相当于把布料交给了合适的裁缝，只有经过剪裁，才会有真正合身、适用的衣服。
9、BI商业数据分析和python大数据分析的区别
区别在于BI更注重数据的呈现和分析，而大数据更注重数据的深度分析和利用。数据存储:BI存储有限的数据(DWH/DM等，).大数据中存储的数据被无限膨胀。Hadoop是为了低成本和无限扩展而诞生的，应用场景:商业智能更多的是决策而不是大数据。描述性事实更多基于群体共性，有助于决策者把握宏观统计趋势，常用于支持商业决策。