隨著大數據時代的到來，各行各業都在不斷地積累和產生數據，而數據分析已經成為了企業決策的重要支撐

       數據分析是把數據轉化為信息的工具，數據挖掘就是把信息轉化為認知的工具

      這些年來，“數據分析”是個熱門話題，在這個以數據為主導的時代，數據挖掘和數據分析已經成為這個時代的“淘金”，懂數據分析

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用

其中，最為大家熟知的就是：bi工程師、數據分析師這兩個熱門職業，但是往往很多人并不清楚這三方職業中間的不同和關聯，下面就有小編為您帶來bi工程師是忽悠的嗎，bi工程師和數據分析師都是干什么的相關介紹

      行業數據分析是指運用經濟學原理，綜合運用統計、計量經濟學等分析工具，對行業經濟運行狀況、產品生產、銷售、消費、技術、產業競爭力、市場競爭格局、產業政策等行業要素進行

      大數據分析 就像一個行業或市場中的一雙看不見的眼睛，能為我們進行優化和改進工作提供重要依據

      大數據可以劃分為大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用

大數據分析指的是對大規模數據進行數據分析，大數據是在一定時間范圍內不能用常規軟件工具捕獲、管理和處理的數據集合，而數據分析則是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用信息，形成結論

        清楚數據分析的目的和問題，這是因為，我們做任何事都要有明確的目的，數據分析更重要，明確問題和目標

這里說的兩個概念：“信息”和“量化”，數據是信息的承載，或數據即是有了數據就等于有了信息，有了信息才能做判斷，做了判斷才能下決定

      數據分析就是運用適當的統計分析方法，對收集到的大量數據進行分析，從中提取有用的信息，形成結論，對數據進行細致的研究和歸納

       更多的 數據分析 是基于對數據的業務背景的解讀，總結出隱藏在數據背后的問題，找出最有價值的東西，然后再優化

   數據分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

        在大數據世代，對于需要分析大量數據的企業來說，分析師成了許多企業必不可少的職位，甚至一些看起來與數據毫無關系的企業，也使用分析師進行數據分析，并提出改進建議

       數據分析師不僅僅是一個技術人員

       在日常工作中，數據分析師不會有一些無關緊要的提數要求，如果產品和操作人員較多，這些需求會讓分析師更加頭痛，一位分析師可能會對接10+的業務和產品，每個人每天都有一條需求

在大數據時代，大數據bi工具有哪些呢？BI工具分為開源BI工具和商業BI工具兩大類

數據可視化分析工具有：Excel， 可以創建專業的數據透視表和基本的統計圖表 ；FineBI， 一套企業數據化管理和可視化BI的方案 ； Power BI， 是由微軟開發和支持的軟件解決方案 ；高德地圖

市面上常見的數據分析可視化工具有：Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等

       這兩種技術的共同點之一是興趣

       大數據快速發展的時代，要想及時地捕捉到與之相關的輿情數據信息，就需要應用到大數據技術，利用大數據輿情監測分析平臺，實現對全網輿情輿論信息的監測收集

   我們都知道，大數據是在一定時間范圍內不能使用常規軟件工具捕獲、管理和處理的數據集合

    從SQL的角度來看，數據庫就是一個以某種有組織的方式存儲的數據集合

       數據分析師證書是為了適應大數據時代的要求，加強正規化、專業化、專業化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提高我國數據分析師的專業素質和能力水平，涉及互聯網

      大數據可以應用于各行各業，將人們收集的海量數據進行分析整理，實現信息的高效利用這就要求分析、比較、挖掘主效基因，利用大數據技術進行分析和挖掘

      一些新手小白在做數據分析時，拿到數據不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒有清晰的分析思路

    數據庫系統 是辦公自動化的核心

        數據分析更多地是從業務背景上解釋數據，提取并匯總隱藏的信息，并尋找有價值的內容

   在未來，數據將成為第一生產力