bi數據分析師需要哪些技能（bi和數據分析師的區別）

商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的商業決策的工具。這里提到的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬戶、客戶和供應商的行業和競爭對手的數據以及來自企業其他外部環境的各種數據。商業智能可以輔助的商業決策可以是操作層、戰術層和戰略層。下面就讓為大家介紹bi數據分析師需要哪些技能。

1、首先是Excel

貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似于BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最后，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。

2、掌握SQL Server或者Oracle的SQL語句

雖然你是業務分析師，但如果取數據能少依賴于IT人員和IT工具（比如BI的多維分析模型，有時候并不能獲取你想要的數據），對于做業務分析，無疑是如虎添翼，我曾經見過華為的會計能寫七層嵌套的SQL語句，很吃驚。包括join, group by, order by, distinct, sum, count, average, 各種統計函數等。

3、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什么工具，像我之前用的是FineBI。

這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目了然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。

將商業智能視為一種解決方案應該更合適。商業智能的關鍵是從許多來自不同企業運營系統的數據中提取和清理有用的數據，以確保數據的正確性，然后通過提取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，并入企業級數據倉庫，從而獲得企業數據的全局視圖。以上就是為大家分享的bi數據分析師需要哪些技能。

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