商业智能和数据分析的区别是什么?
商业智能和数据分析的区别是什么?在数据驱动的企业中，商业智能(BI)和数据分析经常交替使用。虽然两者不同，但很难弄清楚其中的区别。人们现在意识到商业分析和商业智能解决方案在零售业的影响。此外，其不仅仅局限于零售领域。商业智能和数据分析是现代最强大的力量。为了获得更好的结果，我们应该熟悉这两者的区别。下面，让我们先来了解这两者的定义，再研究其中的区别。什么是商业智能?商业智能(BI)使用软件和服务将数据转换为有用的见解，从而影响企业的战略和战术业务选择。为了让用户深入了解业务状况，BI工具访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图表、图表和地图中显示分析结果。在现代商业智能领域，电子表格已被完全淘汰。相反，BI利用SQL数据库、云平台和机器学习等新技术，帮助组织做出更有自我意识、基于证据的选择。商业智能需要编码吗?编码对于商业智能(BI)处理数据和生成富有洞察力的发现是必要的。BI项目生命周期的数据建模和仓库阶段涉及到编码。但是，BI生命周期的其他阶段并不需要编码。任何具有一定编程经验的人都可以开始从事BI工作。商业智能vs商业分析对事件时间的强调是商业智能和商业分析之间的主要区别。商业智能侧重于数据对近期和历史事件的表示；而商业分析的重点是最有可能发生的未来事件。商业分析师vs商业智能分析师的薪酬与商业分析师相比，商业智能分析师赚的钱更多。Payscale声称，商业分析师的年收入为70644美元，而BI分析师的年收入为71050美元。什么是数据分析?对未经处理的数据进行检查以得出此类信息的推论的研究被称为数据分析。许多数据分析方法和程序已经被机械化为机械程序和算法，这些程序和算法对原始数据进行操作，供人类使用。“数据分析”这个词很宽泛，涵盖了许多数据分析技术。数据分析技术可以应用于任何类型的信息，以获得可用于使事情变得更好的洞察力。数据分析技术可以使趋势和指标变得可见，否则这些信息可能会丢失在数据的海洋中。企业或系统的效率可以通过使用这些信息以优化程序来提高。数据智能vs数据分析为了确定过去发生了什么以及原因，数据智能收集并检查有关行动、事件和其他信息的信息。数据科学和分析方法与这些数据一起被用来预测未来会发生什么，并基于这些数据做出业务决策。数据分析需要编码吗?高级编码知识对数据分析师来说不是必需的。相反，他们应该具备数据管理、可视化和分析软件的知识。数据分析师需要具备强大的数学能力，就像大多数与数据相关的职业一样。数据分析使用哪种语言?Python和SQL是数据分析中最常用的编程语言。一些分析师可能会利用R进行数值分析、计算和分析。但是，编码并不是主要的区别。那么，是什么?商业智能和数据分析的区别商业智能分析师通过数据发现以业务为中心的洞察力，这与专门使用分析来寻找问题解决方案的数据分析师不同。除了使用的工具可能略有不同之外，这两种工作的定义、程序、数据类型和分析是相对相同的。让我们来看看商业智能和数据分析之间的所有区别: 商业智能 数据分析 起源在RichardMillerDevens写的一本书中，“商业智能”一词在1865年首次被用来描述其重要性。尽管数据分析早在19世纪就已经出现了，但它在20世纪60年代首次创建计算机时才开始流行起来。 范围改进企业决策所需的信息称为商业智能。数据分析是将原始数据转换为有用格式的过程。功能性商业智能主要用于增强决策和协助企业扩展业务。数据建模、数据清理、预测和转换是数据分析的主要目标。实现市场上的各种BI产品都可以用来实现商业智能。只有保存在数据仓库或数据集市中的历史数据才能用于BI实施。 数据分析可以通过利用市场上不同的数据存储系统来实现。BI工具还可用于实现数据分析，但这取决于组织选择的策略或方法。调试方法只能使用历史数据和最终用户的需求来调试BI机制。提出的方法可以通过将数据转换为有用的格式来调试数据分析。商业智能分析师vs数据分析师下面来看看商业智能分析师和数据分析师的区别: 商业智能分析师 数据分析师 定义和目标BI分析师使用数据仓库和BI工具来寻找影响业务决策的以业务为中心的洞察力。BI分析师将使用基于证据的策略向企业提供情报。数据分析师使用数据分析、编程和统计模型来识别问题并找到解决方案。数据分析师可以通过将组织的复杂挑战分解成数字来解决。流程BI分析师通过首先了解业务终端用户的需求，创建一个易于理解的仪表板或报告，突出显示任何重要的见解。然后从相关数据库中进行查询并将其链接起来。按照数据分析的生命周期，数据分析师了解终端用户，收集相关数据，清理和分析数据，并创建可视化视图以提供见解。数据结构化，从数据仓库处理更广泛的数据变化;可以是非结构化、更混乱的数据分析类型结构化和周期性分析调查性、特定性和临时性分析技能需求分析原型设计业务结构知识MicrosoftVisio和软件设计工具数据分析统计数据数据结构知识SQL和统计编程工具SQL、Excel、Tableau/PowerBI、ETL工具Python、R、SQL、Tableau/PowerBI教育 学士学位 学士学位商业智能分析师vs数据分析师的薪酬商业智能分析师和数据分析师，哪个薪资更高?数据分析和商业分析需要需求的能力，这些能力通常需要很高的报酬。根据Coursera的数据，2021年美国商业分析师的平均基本工资将为77,218美元，而数据分析师的平均基本工资将为69,517美元。更好的数据分析师或商业智能分析师是什么？商业智能分析师和数据分析师都支持各自企业中的数据驱动决策。商业智能分析师更有可能解决业务问题并提出解决方案，而数据分析师通常更直接地处理数据本身。这两个职位的需求量都很大，且通常薪酬也很高。结论综上所述，我们现在已经研究了商业智能和数据分析之间的历史和显著区别。商业智能和数据分析工具的开发是随着当前技术市场趋势而发展的。执行数据分析的能力是现代商业智能工具的一个特性，由企业客户决定哪种解决方案最适合其特定的企业需求。根据最新的数据趋势，商业智能和数据分析对企业的扩张都至关重要。为了帮助二者有效地履行职能，该组织正在对BI和数据分析进行必要的研究。数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别是什么
本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用。同时补上数据科学和商业分析之间的关系。能力有限，如有疏漏，请包涵和指正。
人工智能：用计算机来实现人类的智能例如，去模仿人类的知觉、推理、学习能力等，从而让计算机能够像人一样思参和行动 。导论本文主要分为两部分，第一部分阐述数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同，其手段(算法，模型)有很大的重叠，所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(datascience)的关系，以及数据科学(datascience)和商业分析(businessanalytics)之间的关系。其实，数据科学家本身就是商业分析师在大数据时代的延伸。
数据挖掘VS.机器学习VS.人工智能数据挖掘(datamining):有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)关键字：模式提取，大数据
数据挖掘是从现有的信息(existinginformation)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传统的数据分析的方式已经无能处理那么多大量的看似不相关的数据的处理，因此需要数据挖掘技术去提取各种数据和变量之间的相互关系，从而精炼数据。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，他的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集(superset)的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。当然，数据挖掘会使用大量机器学习的算法，但是其特定的环境和目的和机器学习不太一样。
机器学习(machinelearning):自动地从过往的经验中学习新的知识。关键字:自动化，自我优化，预测，需要trainingdata，推荐系统
机器学习其实是人工智能很重要的一部分，因为目前，在实践过程中，大多数的人工智能处理的任务，其实是用机器学习的方式完成的。机器学习可以用程序和算法自动地学习，只要被设计好了，这个程序可以进行自我优化。同时，机器学习需要一定数量的训练数据集(trainingdataset)，用于构建来自过往经验的“知识”。且机器学习目前在实践中最重要的功能便是预测结果。比如机器学习已经学习结束了，现在有一个新的数据集x，需要预测其分类，机器学习算法会根据这个新数据与学习后的“知识”相匹配(实际上，知识指的是学习后的数学模型)，然后将这个数据集x分类某类C去。再比较常见的机器学习，比如amazon的推荐系统。
人工智能(AI):一个广泛的概念，本质是用数据和模型去为现有的问题(existingproblems)提供解决方法(solutions).关键字：和人一样处理问题，技术的合集
人工智能是一个与机器学习和数据挖掘相对不同的概念，人工智能的目的是为了去创造有智力的电脑(不知道怎么翻译好，可以假设其为机器人)。在实践中，我们希望这个电脑可以像有智力的人一样处理一个任务。因此，理论上人工智能几乎包括了所有和机器能做的内容，当然也包括了数据挖掘和机器学习的内容，同时还会有监视(monitor)和控制进程(processcontrol)的内容。
数据图表和数据分析报告的区别是什么
完成数据分析工作后，需要将工作成果与同事领导分享。
如何让他人快速了解数据分析全流程，掌握核心信息？
此时就要用到数据分析报告，而数据分析报告才能科学、全面地展示整个数据分析项目。
所以只是会做数据图表是很难在工作中取得成绩的！
让报告阅读者来评估项目的可行性，为决策提供严谨的依据，也正是数据分析报告的要点。
01
数据分析报告要点
数据分析报告系统地将数据分析的过程进行输出，是评估项目可行性的参考依据。
为了避免在写作分析报告时出现不必要的错误，下面来看看分析报告的写作要点。
1.用语规范、统一
数据分析报告中的名称、术语要规范统一。
首先要选择书面规范用语，例如使用“聚类分析”而不是“差异和相似性分析”。
其次整份报告中，指代相同内容的用语要统一，不能报告前面使用的是“商业智能”，后面使用的是“BusinessIntelligence”，虽然语义相同，但是形式不统一。
2.逻辑缜密、条理清晰
数据分析报告是一项系统性工程，前后内容的衔接应当是有逻辑缜密，经得起推敲的。
通过有条有理、实事求是的分析过程，推导出站得住脚的结论。
为了使报告逻辑缜密，有必要在写作报告前，列一个详细的写作框架。
框架可以帮助分析，这份报告是否存在疏漏、结构间是否逻辑流畅。
如果想确认报告中某部分的内容是否符合逻辑，可以将这部分内容做成示意图，帮助从全局的角度进行分析。
如下图所示，是推导过程的示意图，表示由数据A推导出结论1和2，由数据B推导出结论3，再由结论1、2、3推导出结论4。
根据这个示意图可以分析这个推导过程是否存在逻辑漏洞。
3.可读性
由于人与人之间的思维模式不同、认知不同，对信息的理解方式也不同。
在写作数据分析报告时，要站在他人的角度，用他人能理解的逻辑来进行分析。
最好的方法是，思考报告的阅读者是谁、他们的文化水平怎么样、他们最关心什么内容。
4.图表化
让数据分析报告容易理解的秘诀之一就是使用图表，将抽象的数据转化成直观的图表形象，让阅读者一目了然地接收报告信息。
尤其是在描述分析结论时，使用图表呈现结果比较理想。
02
数据分析报告的类型
数据分析报告的目标、对象、时间等内容的不同，其形式也不同。
报告的形式决定了报告的内容结构，定位报告的类型是报告写作的首要步骤。
一般来说，数据分析报告可以分为四大类：
1.描述类报告
描述类报告的重点是将事件、项目的情况陈述清楚。这类报告不要求对项目进行太深入的分析，但是要求做到全面分析。写作方向可以如下图所示。
描述类分析报告的内容要求从需求出发，对项目进行全面的数据分析。
报告内容应该由几个方面组成，每个方面代表了事件或项目一个侧面，所有方面综合起来能共同说明项目现状。
例如分析企业运营情况的分析报告，可以从如下图所示的方面进行描述。
2.因果类报告
因果类报告要求事件、项目描述清楚，并找到问题、现状的原因所在，其写作方向如下图所示。
因果类报告在描述发生了什么事或当前情况时，应该聚焦重点项目、问题项目。
而不是像描述类报告那样，将所有情况都描述一遍。
因果类报告在描述完重点项目后，会继续拓展，进行因果分析，直到找到症结。总的来说，因果类报告要聚焦于一点，进行探索深挖。
3.预测类报告
预测类报告需要对现状进行陈述，再通过合理的数据分析推断出未来可能发生的情况。
预测类报告是可行性决策的重要依据。
预测类报告可以在描述完现状后，进行因果探索，也可直接分析未来的状况，写作方向如下图所示。
4.策略类报告
策略类报告是四种报告类型中，最有难度的报告类型。
不仅要描述现状，探索因果，分析未来发展，还要找到应对策略。
策略类报告要求分析全面且深入，对每一个问题点都进行详尽而深刻地分析，最终通过对比法、预测法，等方法，找到最佳策略。
其分析方向如下图所示。
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数据分析报告的结构
一份优秀的数据分析报告需要有特定的结构，合理的报告结构不仅能保证报告逻辑的清晰无误，还能保证各部分内容紧密相连，不分散。
数据分析报告的结构不是固定的，根据报告的目的不同、对象不同、分析项目不同，其结构会有所不同。
但是总的来说，数据分析报告的内容框架要遵循结构化思维，让报告内容主次分明、有条有理、重点突出。
在数据分析报告中，总分总结构是常用的结构类型，其框架如下图所示。
总述部分是对整份报告的背景、目标进行概述，中间分述部分对各项目进行数据分析详述，最后会根据整个数据分析过程，产生一个结论和建议。
随堂评测：
下面是一份数据分析报告的目录，其内容结构是否存在问题？应该如何修改？