bi Engineer和數(shù)據(jù) Analyst區(qū)別如下:BI Engineer和數(shù)據(jù) DataAnalyst是兩個(gè)字段。以下是兩者的一些區(qū)別:職責(zé)和目標(biāo):BI工程師:BI工程師主要負(fù)責(zé)開發(fā)和維護(hù)企業(yè)級(jí)商業(yè)智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù) dashboards。他們使用ETL工具和數(shù)據(jù) warehouse技術(shù)來收集、集成和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)和開發(fā)報(bào)表、儀表板和數(shù)據(jù)可視化工具，以支持企業(yè)決策和業(yè)務(wù)分析。

他們收集、清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，并使用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù) 挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。技能要求:BI工程師:BI工程師需要具備數(shù)據(jù)倉庫管理、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)和ETL技術(shù)方面的技能。他們通常熟悉SQL查詢語言、ETL工具(如Informatica和Talend)、數(shù)據(jù)建模和報(bào)表工具(如Tableau和PowerBI)。

根據(jù)大量的數(shù)據(jù)，不代表小的數(shù)據(jù)不能挖掘。其實(shí)大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘算法都可以在小數(shù)據(jù)上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面，太小的數(shù)據(jù)數(shù)量可以通過人工分析完全概括規(guī)律，另一方面，太小的數(shù)據(jù)數(shù)量往往不能反映現(xiàn)實(shí)世界中的普遍特征。不平凡所謂不平凡，就是挖掘出來的常識(shí)應(yīng)該不簡(jiǎn)單，一定不能和某個(gè)著名體育評(píng)論員說的差不多?！巴ㄟ^我的核算，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象。到這場(chǎng)比賽結(jié)束，本屆國(guó)際杯的進(jìn)球數(shù)和失球數(shù)相同。

含蓄性數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的常識(shí)，而不是直接出現(xiàn)在數(shù)據(jù)表面的信息。常用的BI工具，如報(bào)表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。新奇發(fā)現(xiàn)的常識(shí)應(yīng)該是不為人知的，否則只是驗(yàn)證了交易專家的經(jīng)驗(yàn)。只有全新的常識(shí)才能幫助企業(yè)獲得進(jìn)一步的洞察力。價(jià)值挖掘的結(jié)果必須能給企業(yè)帶來直接或間接的利益。

數(shù)據(jù)挖掘用什么軟件1。r是用于統(tǒng)計(jì)分析和圖形的計(jì)算機(jī)語言和分析工具；2.Weka可能是最著名的開源機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù) 挖掘軟件，但是使用起來不太方便，界面有點(diǎn)簡(jiǎn)單。3.tanagra is-2挖掘帶圖形界面的軟件；4.4的受歡迎程度。RapidMiner正在興起，但其操作方式與商業(yè)軟件有很大不同，不支持分析流程圖的方式，所以在涉及操作人員較多的情況下不容易檢查；5.KNIME和Orange都很好看，橙色界面看起來很清爽，但是我發(fā)現(xiàn)它不支持中文。

bi軟件很多，主流的有Tableau，微軟PowerBI，航海軟BI，奧維BI，智能BI。這些BI軟件具有極強(qiáng)的large 數(shù)據(jù) intelligence可視化分析能力，目前仍在升級(jí)優(yōu)化，提升系統(tǒng)響應(yīng)效率、large 數(shù)據(jù)分析能力和效率。比如Tableau就做到了十億數(shù)據(jù)秒的分析效果。FineBI，高性價(jià)比的自助BI工具，也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。

關(guān)于什么是數(shù)據(jù) 挖掘，很多學(xué)者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù) 挖掘是來自于大量的。這個(gè)術(shù)語實(shí)際上有點(diǎn)用詞不當(dāng)。數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)該更正確地命名為‘叢數(shù)據(jù)鐘挖掘知識(shí)’，可惜有點(diǎn)長(zhǎng)。很多人把數(shù)據(jù) 挖掘看成是另一個(gè)常用術(shù)語數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)或者是KDD的代名詞。還有的只是把數(shù)據(jù) 挖掘作為數(shù)據(jù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。

"數(shù)據(jù)挖掘Principle "(David hand，etal)"在數(shù)據(jù)中獲取有用知識(shí)的整個(gè)過程稱為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)”數(shù)據(jù)挖掘，總之從a。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 挖掘時(shí)，一定要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)。當(dāng)然，Excel，SPSS，R等等都是你需要掌握的基本功。如果我們做數(shù)據(jù) -1/，要注意數(shù)學(xué)的知識(shí)。數(shù)據(jù) 挖掘我們需要一些數(shù)學(xué)知識(shí)才能從海量中發(fā)現(xiàn)規(guī)律數(shù)據(jù)。以上是學(xué)習(xí)的基本技巧-2挖掘。數(shù)據(jù) 挖掘中的樸素貝葉斯算法需要概率的知識(shí)，SKM算法需要高等代數(shù)或區(qū)間理論的知識(shí)。

但是要想深入學(xué)習(xí)這些算法，最好還是學(xué)習(xí)一些數(shù)學(xué)知識(shí)，這樣也能讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常用的語言有Python，Java，C或者C ，我自己用Python或者Java比較多，有時(shí)候用MapReduce寫程序，然后用Hadoop或者Hyp處理數(shù)據(jù)。如果用Python，就和Spark結(jié)合。