bi Engineer和數(shù)據 Analyst區(qū)別如下:BI Engineer和數(shù)據 DataAnalyst是兩個字段。以下是兩者的一些區(qū)別:職責和目標:BI工程師:BI工程師主要負責開發(fā)和維護企業(yè)級商業(yè)智能系統(tǒng)和數(shù)據 dashboards。他們使用ETL工具和數(shù)據 warehouse技術來收集、集成和存儲數(shù)據，設計和開發(fā)報表、儀表板和數(shù)據可視化工具，以支持企業(yè)決策和業(yè)務分析。

他們收集、清理和準備數(shù)據，并使用統(tǒng)計分析、數(shù)據 挖掘和機器學習來進行數(shù)據分析，并提供數(shù)據驅動的決策支持。技能要求:BI工程師:BI工程師需要具備數(shù)據倉庫管理、數(shù)據倉庫設計和ETL技術方面的技能。他們通常熟悉SQL查詢語言、ETL工具(如Informatica和Talend)、數(shù)據建模和報表工具(如Tableau和PowerBI)。

根據大量的數(shù)據，不代表小的數(shù)據不能挖掘。其實大部分數(shù)據挖掘算法都可以在小數(shù)據上運行并得到結果。但是，一方面，太小的數(shù)據數(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)據數(shù)量往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。不平凡所謂不平凡，就是挖掘出來的常識應該不簡單，一定不能和某個著名體育評論員說的差不多?！巴ㄟ^我的核算，我發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象。到這場比賽結束，本屆國際杯的進球數(shù)和失球數(shù)相同。

含蓄性數(shù)據挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據中的常識，而不是直接出現(xiàn)在數(shù)據表面的信息。常用的BI工具，如報表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。新奇發(fā)現(xiàn)的常識應該是不為人知的，否則只是驗證了交易專家的經驗。只有全新的常識才能幫助企業(yè)獲得進一步的洞察力。價值挖掘的結果必須能給企業(yè)帶來直接或間接的利益。

數(shù)據挖掘用什么軟件1。r是用于統(tǒng)計分析和圖形的計算機語言和分析工具；2.Weka可能是最著名的開源機器學習和數(shù)據 挖掘軟件，但是使用起來不太方便，界面有點簡單。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軟件具有極強的large 數(shù)據 intelligence可視化分析能力，目前仍在升級優(yōu)化，提升系統(tǒng)響應效率、large 數(shù)據分析能力和效率。比如Tableau就做到了十億數(shù)據秒的分析效果。FineBI，高性價比的自助BI工具，也是一款成熟的數(shù)據分析產品。

關于什么是數(shù)據 挖掘，很多學者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡而言之，數(shù)據 挖掘是來自于大量的。這個術語實際上有點用詞不當。數(shù)據 挖掘應該更正確地命名為‘叢數(shù)據鐘挖掘知識’，可惜有點長。很多人把數(shù)據 挖掘看成是另一個常用術語數(shù)據數(shù)據庫中的知識發(fā)現(xiàn)或者是KDD的代名詞。還有的只是把數(shù)據 挖掘作為數(shù)據中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。

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

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

但是要想深入學習這些算法，最好還是學習一些數(shù)學知識，這樣也能讓我們以后的路走得更順暢。我們經常用的語言有Python，Java，C或者C ，我自己用Python或者Java比較多，有時候用MapReduce寫程序，然后用Hadoop或者Hyp處理數(shù)據。如果用Python，就和Spark結合。