商业智能数据分析（商业智能与数据）

商业智能与分析硕士属什么学科

属于STEM学科，STEM就是：科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（Mathematics）的首字母。商业分析介绍：这个学科适用领域广泛，包括但不限于医药、技术、零售、房地产等。该专业的多数毕业生主要专注于描述性和预测性分析的工作。

商务分析与信息系统专业﹙bais﹚是统计，编程和商科的交叉学科，是以数理编程为手段优化商业决策的新兴专业。这个专业对计算机方面的要求并没有像cs那么高，主要要求学生有统计学方面的知识，初级编程语言的运用和逻辑性思维能力。2020年qs该专业全美排名27，全球排名47。

Business Analytics是一门新兴学科，核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据（Big Data）相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。目前美国大约有30所学校开设了Business Analytics这个专业。

ESSEC商业分析硕士作为新推出的基于ACCENTURE战略商业分析合作平台的硕士课程，旨在将广泛认可的专业知识添加到您已有的在科学（工程，数学，统计）或商业/经济方面的培训中。加入此课程项目将会是向增强技巧和开拓商业视野的强有力的一大踏步。随着数据的数量不断增加，各公司对于分析技术的需求也会跟着提高。

该项目结合严谨的学术和与实际相关性，学生将从重要的从业人员和世界级的教师那里学习如何运用最新的学术思想、分析和计算工具来帮助做出商业决策。该项目将在数据分析和商业智能工具方面的教学、动手操作和培训进行细致的平衡，外加外部演讲者的定期研讨会。

BI分析的几种方法介绍

差异分析 差异分析是分析两组数据的差异程度，运用雷达图是进行差异分析常用的手段。结构分析 结构分析主要是分析指标的构成结构和指标结构，层次分明的对数据进行解析，有助于用户更好的使用BI.预警分析 预警分析是对一些设置超过警戒线的数据进行警示，为方案的制定者提供一个提前预估风险的手段。

BI分析过程通常包括以下几个步骤：数据采集、数据清理、数据集成、数据分析、数据查看和报告。首先，通过数据采集，将组织内和外部的数据源连通。进一步，对收集来的数据进行清理，如数据去重、修正、转换等。然后，将所需数据从不同来源集成到一个集中的数据仓库中。

在FineBI的数据分析模块中，用户可以使用直观的数据分析界面，通过拖拽、筛选、聚合等多种操作，对数据进行多维度的分析。例如，用户可以拖拽不同的字段到行、列、筛选器、值等区域，以生成各种各样的数据报表和图表。这些操作都非常直观，不需要编写复杂的SQL语句，使得数据分析工作更加易于进行。

通过与BI系统相结合，根据不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。描述性分析 描述性分析主要需要汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如各种报表、图表等。

想要搭建一个可视化看板，大致的流程可以分为：数据获取→数据清洗→数据建模→可视化看板搭建。下面会逐个步骤详细介绍。数据获取 PowerBi支持多种数据源，像各种本地文件：Excel、CSV、文件夹等。支持各类数据库：Oracel、Mysql等。支持由表格构成前端的Web等。

什么是商业职能【BI】,它产生的原因和作用是什么?

商业智能BI（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

学术界的观点是：BI 实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。

BI（Business Intelligence）系统，通常简称为商业智能，是由数据仓库、数据分析、查询报表、可视化分析等多种技术组成的解决方案。 随着数字化时代的到来，数据在企业中扮演的角色日益重要。