如何使用bi数据分析？bi的功能是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，实现商业价值。有哪些推荐的BI数据分析需要用BI软件实现？国外的BI工具包括tableau，这是一个几乎所有人都会提到数据分析师的工具，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，bi数据分析需要什么工具。
1、BI分析是什么意思
BI analysis是BusinessIntelligence的BI analysis，是由数据仓库、查询报表、数据分析组成的一套数据技术解决方案。商业智能BI的主要功能是集成不同商业信息系统的数据，如ERP、CRM、OA等。，然后通过使用合适的查询工具和分析工具，快速准确地提供可视化分析(查询和报表可视化分析)，为企业提供决策支持。
数据可视化衍生数据商业智能BI在现阶段商业智能BI的定义确立之前，商业智能BI已经经历了三个发展阶段:1958年初，IBM研究员HansPeterLuhn将商业智能BI定义为“一种理解事物之间关系并依靠这种能力来指导决策以达到预期目标的能力。”在此期间，领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等技术应用是商业智能BI的前身。
2、如何在BI系统中对同一数据进行多维度分析
横向看，山边变成了一座山峰。当我们从不同的角度看待事物时，往往会得到不同的结果。分析业务数据时也会出现这种现象。比如现在分析某个地区的销售数据。如果我们分析年销售额，我们可能会发现年销售收入是成比例增加的。这是一个好结果。但如果从客户的角度分析，管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐减少。
这个结果不是很理想。老客户的流失，很大程度上说明企业的客户满意度不是很高，或者说客户的回头率不理想。从这个案例可以看出，在分析BI数据时，同样的数据要从多个纬度进行分析。这是管理的需要。在本文中，读者就如何做好这项工作谈谈自己的看法。第一，用户可以根据自己的需求添加适当的纬度。出于对企业个性的考虑，设计者在开发BI系统时，很难考虑到企业需要的分析纬度。
3、BI对数据的分析处理包括哪些方面内容
BI数据分析与处理的内容有哪些？近年来，中国市场风起云涌。当人们对云一无所知，一知半解的时候，云已经在一瞬间遍布市场。云数据、云杀毒、云输入法、云电视、云报销，早已是耳熟能详的名词。如今，“云”也被推到了企业管理潮流的最前沿，成为近年来企业管理创新最热门的话题之一。为了满足企业管理的需要，国内外各大管理软件厂商也开始对云开战，各种云管理软件争相陆续推出。例如，元年软件在2012年8月推出了国内首个云报销平台。
云如何繁荣？如何管理一个庞大而杂乱的云？企业如何从云中获得价值？什么是云？所谓“云”，就是构建一个“云计算”的数据处理基地和数据采集的共享平台，即数据存储和处理、信息传输和数据库维护的空间。一般有广义和狭义之分。广义的云是基于全社会的数据和信息，进行维护和管理的虚拟计算资源。狭义的云是基于特定行业或领域，按照一定的规则和标准维护和管理大量数据的虚拟计算资源。
4、bi是什么意思?bi作用是什么?
bi表示商业智能，也称为商业智能或商业智能。bi的功能是利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术对数据进行分析，实现商业价值。扩展数据:BI在数据处理、数据分析、数据展示等方面远比excel强大，比如BI工具DataFocus，可以将一个企业内所有不同业务系统中的数据进行整合，这是excel无法实现的。
DataFocus拥有和excel一样强大的公式计算能力，图形的样式和配色也比excel略胜一筹。在处理数据、分析数据或显示数据方面，BI比excel更有效。商业智能的概念最早是在1996年提出的。当时，商业智能被定义为一种技术及其应用，由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成，旨在帮助企业进行决策。
5、BI数据分析系统做出来的数据可视化效果好不?
在BI数据分析系统中，通过仪表盘、柱状图、折线图以及各种图表的呈现，可以更通俗易懂地解读数据之间的复杂关系和发展趋势，从而更好地利用数据分析结果。化繁为简，达到数据更直观，阅读更方便的效果。人的创造力不仅取决于逻辑思维，还取决于形象思维。如果能把数据变成图像，就能在逻辑思维的基础上，进一步激发人的图像思维，帮助用户理解数据之间隐藏的规律，为决策提供最优支持。
数据中心是BI的支撑，是分析海量数据的核心物理框架。可以形象地理解为语义格式一致的多源数据存储中心。数据源可以是来自许多不同平台的系统，如客户关系管理系统(CRM)、供应链管理系统(SCM)、企业资源规划系统(ERP)或外部系统和分散的数据。提取数据后，通过清洗、转换、整合，打通各个系统的信息孤岛，加载到数据中心。
6、bi数据分析需要什么工具去实现,有哪些推荐
BI数据分析需要通过BI软件来实现，国外的BI工具有tableau，这是一个几乎所有人都会提到数据分析师的工具。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。但是价格偏高，售后服务有点麻烦。FineBI，国产工具，性价比高，自助式BI工具，成熟的数据分析产品。内置丰富的图表，不需要代码调用就可以直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型。
一般做大数据分析，会先用大数据数据库，比如MongoDB，GBase。其次，我们将使用数据仓库工具对数据进行清洗、转换和处理，以获得有价值的数据。然后用数据建模工具建模。最后，利用大数据工具进行可视化分析。根据上面的描述，我们讨论根据流程使用的工具。1.大数据工具:数据存储和管理工具大数据完全从数据存储开始，也就是说从Hadoop这种大数据框架开始。
7、用BI做数据分析有什么优势
1。在企业大量数据中的性能和稳定性足以支撑企业的各种业务分析。2.BI因其易用性和轻量性，用户范围广，受众多，企业人员可以快速上手。3.像一些自助式BI，比如FineBI，由于自动建模，得到的模型灵活，响应需求变化，可以省去很多沟通和建模工作，也就是真正解放了信息部门，盘活了业务部门，让业务部门做分析。一、便捷的客户关系管理BI软件可以帮助企业识别、吸引和留住有价值的客户，利用BI应用对客户进行分类，分析客户行为，找到关键客户和潜在客户，进而为客户提供个性化服务和交叉销售。
8、国内外有哪些比较好用的bi数据分析工具
综合考虑数据结构、灵活性、维护成本、起步价、数据可视化效果等多种因素。国内外知名厂商有tableau，qlikview，FineBI。国产厂商FineBI很不错，性价比高。它是一个自助式BI工具，也是一个成熟的数据分析产品。内置丰富的图表，不需要代码调用就可以直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型。它可以用于快速分析业务数据，制作仪表板，并建立一个大型可视屏幕。
9、怎么用bi数据分析,能否举个例子
一般先建立数据连接，然后把数据放入数据服务包，其他软件未知。接下来构造的一般流程是添加控件，添加控件数据，设置控件，设置钻取或联动，最后分享给相关查看人员。这是FineBI的流程，方法应该差不多。详情可以查看官网，里面有帮助文档。在思路上，我认为主要考虑1。探索数据的目的是什么？2.根据业务主题缩小范围，添加业务包中使用的字段，并在表之间链接FineBI，实现独立建模，但头脑中还要有一个概念模型。
数据处理的灵活性仅次于Excel，但能处理的数据量比Excel能处理的要大。如果企业的数据格式成熟且数据量大，对数据分析的需求强烈，非常推荐去BI，2、数据呈现说到呈现，你会想到各种图表和可视化报表。图形的选取是可视化过程中非常重要的一个环节，但在很多实际的实现过程中却被忽略，导致图形选取随意、维度不够等问题。