今天小柳来给大家分享一些关于bi数据分析需要什么技术方面的知识吧，希望大家会喜欢哦

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1、要学会的技能：【导读】大家都知道，近几年大数据发展的特别的火，很多人报班学习大数据，做起了大数据工程师，数据分析师从某些角度也推动了以及企业的发展，不少大厂都都增加了与数据相关的岗位的人数。

2、那么你知道数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么吗?一起来看看吧!除此之外，还需要了解数据分析师，数据工程师，和数据科学家的区别。

3、对于每一个数据分析师来说，业务实践数据的分析都是重中之重，这已经大家默认的共识了。

4、但是，怎样将业务实践带入到数据分析中呢?这个问题却没有得到大多数人的共识。

5、其中，有一种看法是说，参加数据建模比赛可以实现数据业务化。

6、当然，参加数据建模比赛，是很多数据爱好者共同追捧的赛事。

7、其中，比赛时会给到参赛者很多真实的业务数据，能在很大程度上，帮助数据分析师们提升自身的数据分析技能。

8、数据业务化这里所谓的找出数据中的规律，总结改进方向，可以从两个层面来理解：一是数据智能化，二是数据创新化。

9、前者主要利用大数据技术，持续提升产品的用户体验，如系统、信用评级等。

10、而后者主要在于有效积累数据，用于新业务的开展。

11、从这个角度看，数据业务化至少包括3个关键环节，包括数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施。

12、在现实生活中，数据可能不是大家主要关注的对象，大家真正关心的其实是业务。

13、因为，只有业务满足了公司的基础需求，企业才能存活。

14、然而，不可忽视的一点是，只要有业务产生，就会有与之匹配的各类数据产生。

15、如果不分析这些产生的数据，只埋头做业务，在体量较小的情况下，是能维持正常的业绩的。

16、但若一个企业寻求发展，那么，势必需要数据分析。

17、因为，人的经验很多情况下是不准确的。

18、因此，数据分析是助力企业核心业务发展的重要因素。

19、在这个前提下，一个数据分析师到一家新的企业后，很少有人能告诉你该分析什么数据，更不会有人告诉你如何从企业老旧的数据系统中得到有用的数据。

20、因为，他们只会告诉你他们关心什么业务，希望提升多少业务指标。

21、由此，你也能得出一个结论，那就是你需要把业务问题定义为数据可分析问题。

22、(2)数据分析与建模问题先来给大家分享一个小故事，然后我们再来进入主题。

23、例：一个做外卖的平台的朋友，提出这样一个问题：他们一个客户非常认可他们的数据价值，希望通过外卖平台的数据，帮助店铺提升餐品的好评率，从而促进成单率。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。