本篇目录：
BI分析的几种方法介绍
1、饱和度检测（ DAMBE ）如果序列饱和就不能建树，如果不饱和符合建树条件。运行完结果后检查 ISSISS.C，且p0.05 说明不饱和可以建树。
2、第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术，因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具，重点解决多维分析的能力，但从市场反馈来说，无法做到与FineReport的明显区分，因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。
3、良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。预测型分析预测型分析主要用于进行预测。
4、用户可以根据自己的需要添加合适的纬度 由于企业个性的考虑，在做BI系统开发时，设计人员很难考虑到企业所需要的分析纬度。这就好像穿衣服，除非你的身材特别的标准，否则的话买衣服时很难买到十分合身的衣服。
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。
6、这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。
BI销售数据分析:无处不在的用户画像
1、关于用户画像在BI分析中的应用还有许多，由于篇幅原因，这里不一一举例了。
2、用户画像分析软件分析的主要信息（一）基础信息 b端用户画像分析工具主要会对用户的姓名，性别，年龄，是以及否结婚和常用的联系方式，乃至家庭住址进行分析和数据的收集。
3、确定用户角色 进行用户分析的第一步便是识别且确定用户角色，进行用户画像分析。
4、用户画像分为个人用户画像和用户群画像。个人用户画像可以理解为产品用户的所有相关数据。
5、一般是需要借助是需要借助第三方数据分析工具的，可以用火烧云数据。平台提供UP主账号的活跃用户画像的多维数据分析。包含活跃粉丝性别分析、活跃粉丝年龄分布、活跃粉丝星座分布、活跃粉丝地域分布、活跃粉丝等级分布等数据图表。
6、用户画像分析的做法确定目标用户、收集数据、数据清洗和整理、数据分析、建立用户画像。确定目标用户 明确企业的目标用户是谁，包括用户的年龄、性别、职业、地域、收入水平等信息。
用BI做数据分析有什么优势
1、远光Realinsight作为一款BI工具拥有以下优点：强大的数据获取能力；高性能，快速处理千万、亿级数据；数据可视化能力强大；分析场景复用性高；拥有数据权限管理功能。
2、自助式BI的使用能减轻IT部门的负担，让业务人员接手数据分析，数据分析与业务结合更密切，分析更精准。管理者可以自由地定制分析，引发完美的决策，提高业务水平，从传统未开发的企业数据中挖掘价值。
3、基于细节数据，用户可以实现明细数据级的多维度探索式分析，而不再是仅能利用现有的分析模型，提高了对灵活多样的分析需求的支持度；整个敏捷BI系统往往只需要一个产品即可实现，成本较传统BI系统低了很多。
4、bi系统可以提高企业的数据处理、数据分析效率，能将企业现有的数据进行有效的整合，为管理者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工程师和数据分析师的区别
bi工程师和数据分析师的区别：bi工程师的范围更广，bi的工作内容包括数据分析，并且侧重于提供给企业某些问题的解决方案，数据分析师则无需做除了数据分析以外的其它工作。
CDA Level I ：业务数据分析师 就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。
从本质来说数据分析师和数据科学家是相同的，因为他们做同样的事情从数据中获取价值。价值可以有不同的形式：对于数据分析师来说，价值意味着洞察，而对于数据科学家来说，是在洞察之上的产品发展智能。
工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。
BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。
BI数据可视化应用:图表联动、钻取分析
我们且以数林BI中的集团房地产收入分析模板为例，如下图所示，用户只需在设计界面中选择“多选主过滤器”便能实现数据间的联动，钻取亦是同理，这里不再截图了，用户可自行在设计界面尝试。
数据可视化让数据可以监测。分析人员可以通过数据可视化监测数据在某段时间内的变化，对其进行预测、复盘等业务分析。 数据可视化让数据展现深层信息。
快速实现可视化图表的联动、钻取、切换等多维分析效果，无需任何的代码实现，可视化图表完全组件化。移动端可以快速与企业微信、钉钉、企业 APP 等实现集成，完美的用户体验。
现代的数据可视化工具，有很多好用的功能点，包括：参数过滤、图表联动、图表钻取、参数联动、动态显示报表标题、动态分组、动态sheet扩展等等。能够快速完成数据分析。
同时也支持GIS地图的应用，使用天地图、ArcGIS、百度地图平台，并可拓展。支持通过点选、框选方式实现地图上数据查询、统计、钻取、预警、渲染、统计图联动、信息提示等。
处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。数据可视化组件读取处理过的数据 处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。
到此，以上就是小编对于BI数据分析工程师招聘的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
微信扫一扫打赏
