商业智能解决方法

Ⅰ 什么是BI商业智能方案

目前，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。商业智能BI的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。

数据可视化-派可数据商业智能BI

1996 年，咨询机构 Gartner 集团提出 商业智能BI 的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、 数据分析、数据樱罩挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。“商业智能BI 为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

Ⅱ 商业智能主要包括以下哪几种技术

商业智能在技术上可以分为数据处理、业务模型、操作界面、用户管理、业务仪表板等多个模块。涉及到的技术集中好裤慎在大数据、OLAP、多维数据模型、图形页面交互（GUI）等。

这些技友敬术可以用多数程序语言实现，比如Wyn Enterprise选择了微软最新的跨平台开发语言.NET Core，支持Windows、Linux平台，开发和运行效率都有保纯袜障。

Ⅲ 举一些商业智能的应用案例

客户消费行为分析；市场营销建模分析；经济活动收支分析；行为分析和预防。

相关应用

与业务分析

通过了解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能。企业所需的分析功能应该能够访问几乎所有企业数据源，而不受平台限制；同时可以为所有用户提供便于理解的详细信息视图，而不受用户角色或所在位置的影响。

这些解决方案应具有创新的工具，以帮助这些不同的业务用户组轻松地通过台式机或移动设备分析信息。

企业需要广泛的分析功能，但不同的分析工具、信息壁垒、多种平台，以及过度依闷滚赖于电子表格，让企业难以准确地分析信息。企业使用的分析解决方案必须能够满足所有业务用户的需求，从一线员工到部门主管，一直到高级分析员。

这些用户希望能够自己分析数据郑兆，而无需等待部门提供所请求的信息，从而做出更出色、更智慧的业务决策。

需要说明的是，业务分析并非放之四海而皆准。用户需求可能会有很大的不同。通过了解不同类型的分析需求，并将其与组织中的特定角色相联系，企业蚂丛余可以从中受益。

以上内容参考：网络-商业智能

Ⅳ 商业智能在各行业的十大应用

如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。本文介绍了商业智能技术在各行业领域的十大应用。

商业智能（BI）可以为业务流程增加价值，创建全面的视则兄图，并使企业的团队能够分析自己的数据，以提高效率并做出更好的日常决策。如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。以下是商业智能技术在各行业领域的十大应用：

（1）HelloFresh

对于餐饮服务商HelloFresh公司来说，采用集中的商业智能解决方案通过自动化报告流程，为营销分析团队每天节省了10～20个工时。它还可以使规模更大的营销团队策划区域性、个性化的数字营销活动。基于对客户行为的综合分析，HelloFresh创建了三个买家角色来指导他们的工作。能够查看和跟踪实时数据意味着团队能够对客户行为做出反应，并优化营销活动。因此，他们看到了更高的转化率和更好的客户保留率。

（2）REI

户外零售合作社REI公司使用商业智能平台来分析他们的合作社成员。合作社成员为REI公司贡献了90%以上的零售商购买量，因此跟踪获取、保留和重新激活等指标至关重要。所有这些信息相当于90TB以上的数据。解析所有这些数据的能力，意味着运营团队可以决定是否在实体零售或为其成员的数字体验上进行更多投资。这会带来更高的客户满意度和与品牌的积极关联。

（3）可口可乐

可口可乐公司的商业智能团队负责处理企业所有销售和交付业务的报告。借助他们的商业智能平台，该团队对传统的人工报告流程实现了自动化，每年节省超过260工时。报告自动化和其他企业系统集成通过提供及时、可操作信息和独特竞争优势的移动仪表板，将客户关系管理(CRM)数据交还给现场销售团队。自助式商业智能实施促进了IT和业务用户之间更有效的协作，最大限度地提高了参与者的知识和技能水平。

（4）Chipotle

Chipotle MexicanGrill是一家美国连锁餐厅，在全球拥有2,400多家分店。Chipotle公司淘汰了其传统的商业智能解决方案，并致力构建现代化的自助式商业智能平台。这使他们能够创建一个集中的运营视图，以便他们可以在全国范围内跟踪餐厅的运营效率。现在员工可以更多地访问数据，战略项目的报告交付速度从季度到月度孙拦袭提高了两倍，并节省了数千工时。

（5）得梅因公立学校

得梅因公立学校(DMPS)使用高级分析来提高辍学干预率，以更好地了解各种教学方法对个别学生成绩的影响。得梅因公立学校(DMPS)研究和数据管理团队使用多元线性回归模型并采用辍学系数来衡量学生指标，以预测哪些学生可能面临辍学风险。他们使用商业智能平台来利用该模型。数据可视化使教职员工可以轻松识别一些具有辍学风险的学生，并让这些学生得到必要的关心和帮助。

（6）Koodos

Koodos是哈佛商学院创业摇滚中心的一家新创业公司，它基于用户生成的数据为Z世代构建内容管理技术。Koodos的商业模式依赖于理解不同数据集之间的关系。他们的第一个实验将表情符号与音乐相匹配，例如将表情符号发短信到566-367，就会收到一首推荐的歌曲。借助商业智能工具，Koodos公司能够整理和组织他们的数据，以了解他们的实验是如何进行的，然后利用这些见解来构建更好的产品。

（7）纽约航运交易所

纽约航运交易所(NYSHEX)是一家航运技术公司，致力衡乎于改善海外航运流程。纽约航运交易所(NYSHEX)决定让企业使用他们的商业智能工具Chartio访问数据。这之所以成为可能，不仅因为所有数据都集中在一个系统中，还因为可以让没有编码知识的人员进行分析。

（8）CareLinx

CareLinx是一个全国性的家庭护理网络，将家庭与超过30万名家庭护理人员联系起来。CareLinx已经将商业智能工具用于非PHI数据，因此他们的工程和产品团队已经意识到商业智能的好处。一旦Chartio符合HIPAA标准，就会为他们打开一个充满机遇的全新世界。

（9）Bugcrowd

Bugcrowd是一个网络安全平台，可将其客户与安全研究人员联系起来，以识别产品和应用程序中的漏洞。他们的要求非常严格：严密的安全性和处理许多数据源的能力，并且必须易于使用。凭借其具体且可实现的商业智能目标，Bugcrowd公司能够解决他们的问题。

（10）DataRobot

DataRobot是一个企业级人工智能平台，它发明了自动化机器学习类别。DataRobot选择让新员工在其商业智能工具上占有一席之地。他们的目标是让每个团队无需经过工程或分析团队即可理解和处理数据。通过将他们的商业智能工具整合到入职流程中，DataRobot巩固了数据民主化的文化，在这种文化中，每位员工都有权分析和处理数据。

Ⅳ 一起来体验企业级商务智能解决方案Azure Analysis Services

也许你知道Excel Power Pivot，也许你已经开始使用Power BI，但你可能还不知道微软的BI终极解决方案其实是： 分析服务 。

业务人员需要的是解决实际业务问题 ，这此纳里对业务人员有两个可能的假定：

对于第一种情况，比较适合 高层决策管理者 人员，如若不是，或多或少都将面对自己做 工作报告 的情况，工作报告在一定意义上就是把自己负责的业务建模分析出关键指标。

对于第二种情况，我们已经知道他可以选择：

来实现。对于第二种情况，如果他专门走向BI分析方面，而企业在这方面又有平台和需求，那他将从懂业务转为业务驱动型的BI工作者。

对于BI人员来说，如果你所使用的 Excel Power Pivot或Power BI系列仍然在某些方面无法满足专业的需要，那你需要了解的便是微软为企业提供的终极解决方案： 分析服务 。

分析服务，有两种承载方式，一种是自己随SQL Server安装，另一种则是直接使用微软的Azure。关于Azure的详细说明超过本文范围，但使用Azure的一个显着优势是：

与专注业务类似，BI专家的专注业务就是： 将底层IT基础设施的维护交给了微软，使BI专家可以专注于构建企业级商务智能解决方案 。

企业产生越来越多的数据，而且是在各种地方，以各种形式，就像是这种感觉：

这些数据现在或是未来主要将以两种形态存在，像是这样：

这些数据将存储在 云端 或是 企业本地 ，而企业对数据需要的 核心任务是：释放数据的兆皮价值 。和以往不同的挑战在于： 必须整合云端数据与企业本地数据以形成一个一致化的整体 。

为了释放价值：

必须形成一致化的整体：

而谁来承载这一切呢，对于微软系的解决方案，那就是： Azure Analysis Service ，如下：

WOW，请仔细看看。如果您已经学习了Power BI，你会很熟悉这个 表关系图 。对的，它正是你在Excel用vlookup经常要查找的；也就是Power Pivot / Power BI中所称的 数据模型 。对于企业来说，当把所有的数据都整合到一起的时候，这个 数据模型 将更加庞大和复杂。此时，不管是使用Excel或Power BI，在很大程度上都无法继续胜任此工作了。所以，微软帮助我们平滑地过渡到 企业商务智能分析服务 （理论上它应该支持任意的复杂度及任意的规模）。

BI专家，这时候不仅仅是针对 某个主题 设计一个基于Power BI的分析模型，而需要统筹整个企业的业务逻辑，构建统一且一致的企业级数据模型：

在企业统一且一致的数据模型下对外提供分析服务，以供各种业务端人员可以直接连接使用，森猜没不需要自己再构建数据模型。如下所示：

也就是说，BI专家需要完成：

我们使用Azure承载整个体系之外，一个很大的好处是可以 按需付费 。它可以随着我们需要的能力而灵活弹性地伸缩，如果暂时不需要也可以关停便不再产生成本。如下：

作为终端用户，也就可以直接访问 数据形成的价值 ，并直接进行可视化。

这个产生价值的过程不再需要一蹴而就，而是可以迭代完成，如下：

我们计划了想要什么，然后立刻构建并部署效果，接着再进行调整，我们每一轮的优化都可以比以往更快，甚至缩短到日的级别。

BI专家们可以使用Visual Studio作为设计工具，在VS中设计的体验甚至比使用Power BI或Excel Power Pivot更加带劲。

而整个过程实际是没有太多改变的：

BI专家建立模型，发布。终端用户甚至可以直接在Excel中打开并直接获得可视化的价值。

这一切就在：Azure Analysis Service。

我们简单了解了什么是AAS（Azure Analysis Service），接着我们来看看他有怎样的结构：

首先来看从职能来说，有怎样的表现：

AAS负责整合企业及云端数据，并提供存储，安全，建模，生命周期管理，业务逻辑及指标等。然后提供各各种终端工具使用。

我们已经看到了重点，那就是我们可以用熟悉的DAX来实现这一切。

我们都涉及哪些相关的组件呢，大致可以包括：

值得一提的是，在SQL Server 2017的1400级模型中以及AAS都支持Power Query / M表达式的获取数据方式，这就让我们学习Excel BI（Power Query + Power Pivot），Power BI并自动升级到企业级的商务智能分析服务可以直接迁移已经具备的知识体系。

我们给出一个使用AAS的演示来具体感受一下。本演示需要Azure作为基础，合适已经采用微软Azure解决方案的企业或相关岗位人员参考。以及如果您正在考虑本企业如何实施企业级商务智能解决方案，那如果推荐您使用Azure Analysis Service您可以从以下内容大致了解它的可用性和能力。

首选我们必须在Azure上拥有资源，根据我们上述的架构，我们假定：

如图：

现在我们要做的是：

我们使用SSDT（Visual Studio）来创建模型，打开VS，并创建一个 商业智能Anlysis Services表格项目 ，注意选择1400级别：

我们起个名字：Excel120-Demo。

我们一开始有了一个空模型，然后我们来导入数据：

我会得到一个熟悉的导入数据环境：

没错，我们可以用我们属性的Power Query / M的方式来导入数据，只要输入我们Azure SQL Database的用户名和密码，如下：

我们就可以获取相应的数据来进行建模了。我们选择几个我们需要的表，完成加载，并修改下各个表的名字，如下：

可以看出，我们补充了一个日期表。然后我们像在Power BI中一样建立关系，非常容易，可以得到：

所有在Power BI中学到的本事都可以在这里发挥，我们再增加一些计算列和度量值，基本大功告成了。

这个功能很赞，我们可以直接在Excel中来看看是不是按照我们的预期来进行计算的，如下：

系统会帮我们打开一个Excel文件，该文件已经内置了和我们项目的关系，所以我们直接可以使用透视表来进行测试。如下：

这太酷了，可以仔细观察，会发现一些利润率是负值的情况，然后我们需要知道具体的细节，我们双击查看细节，不出意料，我们看到了细节数据，如下：

这很好，我们在Excel中很多情况就是这样做的，但是一个历史性遗留问题是： 我想看产生负利润率涉及到的具体客户是谁？电话？以及销售人员是谁？ ，这样我才能立即采取行动。

很遗憾地告诉你，在Excel，Power BI，传统SSAS表格项目中都无法做到；
很高兴地告诉你，在SQL Server 2017 / Azure Analysis Service也就是1400级别的表格模型是可以做到的。

我们在Visual Studio的模型设计器中可以看到一个选项：

想看到什么详细信息，我们可以在这里使用DAX来定义，例如：

在Power BI中学习了DAX，你可以在此时继续发挥其作用，我们选择了真正关注的细节信息。再回到Excel测试下效果来看看：

WOW，这就是我们要的，然后可以立即来处理了。

通过类似的方式，我们可以快速构建我们的模型，直到完成。

这里的 发布 ，准确讲是叫 部署 ，我们在本地完成了设计，我们需要把这个模型发布到云端，以便企业所有的用户都可以享用。

我们只需要把目标服务器填入部署配置即可。我们将在Azure中启用的分析服务器地址填入：

系统会提示我们登录进入我们的Azure，这也很正常。

发布成功。此时我们在Azure中也可以看到我们发布的结果了。

我们是可以在云端进一步完成的模型的配置和修改的，Azure也给我们提供了相应的能力，如下：

整个体验还不错，但目前这块还是Preview阶段，有更多可以优化的地方。更多关于云端配置内容不再展开。

这才是演示的关键，作为领导可能不再关心如何实现的细节，但更关心的是，我们在终端是如何用的。

Azure Analysis Service官方给出的态度首先是：支持最新的客户端工具，包括：

利用新式的数据浏览和可视化工具（例如 Power BI、Excel 和第三方工具），用户可以通过交互性强且视觉效果丰富的方式来了解模型数据。

因为我没有安装tableau，暂且演示Excel和Power BI作为终端的效果。

在Excel中，我们只要按照正常连接分析服务的方式来进行即可，效果自然也和我们在本地测试时是一样的。

同样地，我们可以双击具体的一个问题单元来查看细节：

那么此时，作为一个业务人员，您是可以快速采取行动的，而业务人员仅仅只需查看数据而无需自己再进行建模了。

在Power BI Desktop中，我们在链接分析服务的时候可以采用 实时模式 ，这样我们将可以直接以可视化的方式来进行探索，如下：

这是我们可以使用的 维度 和 度量值 ，然后我们进行可视化即可：

可以观察到此时Power BI Desktop是没有数据和关系两个标签的，从这个意义上来看，我们并没有在Power BI Desktop中来建模，而仅仅是进行了可视化展示。当然，我们进一步把这个结果发布到Power BI云端。

可以看到该视图是实时的，其实时性取决于分析服务模型的实时性。

Azure Analysis Service 给了我们更强大的企业级商务智能终极解决方案。在这个企业级的层面我们可以完成更多任务，包括但不限于：

如：

更多信息参考微软官方文档：
https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/analysis-services/analysis-services

Azure Analysis Service 给出了企业级商务智能的终极解决方案，至此：

相信总有一款适合您或您的企业。

Ⅵ 商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面

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。

1.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。需要注意的是描述性分析通常都是从过去的数据里提取出有价值的见解，但往往不具备解释问题发生原因的能力。

2.诊断性分析

诊断性分析是基于描述性分析的基础之上。通过诊断性分析，可以深入挖掘问题根源，识别依赖关系，找出影响因素。借助联动、下钻、祥橡挖掘、预警等方法，可以知道问题是如何发生的，企业接下来需要关注哪些方面以帮助解决问题。

3.预测性分析

相比较于描述性分析和诊断性分析在过去数据上的集中，预测性分析往往更能说明未来可能发生的事情。通过使用描述性和诊断性分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析后，对未来进行动态预测。

4.处方式分析

处方式分析是基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析，通过算法手段最优化决策，来帮助用户决定应该采取什么措施，以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法，它不仅需要历史数据，还需要很多外部信息，利用更为复杂的工具和技术，如机器学习、业务规则和算法等，这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。

做好BI数据分析不可或缺的分析流程

要做好BI数据分析，整个过程可拆分为以下7个步骤：

BI数据分析流程

① 明确需求

明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。

② 确定思路

分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

确定思路需要从分析目的出发全面、深入拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

③ 处理数据

当拿到数据时，数据不能满足直接用来分析，所以需要将收集到的杂乱无章的数据，快速、准确加工成适合数据分析的样式。

④ 分析数据

分析数据是分析流程重中之重的工作，可谓是“抽丝剥茧”，它是从分析目的出发，按照分析思路，运用适当的分析方法或分析模型，使用分析工具，对处理过的数据进行分析，提取出有价值的信息。

⑤ 展示数据

展示数据也称为“数据可视化”是以简单、直观的方式传达出数据包含的信息，增强数据的‘易读性’，让阅读者轻而易举的就看出数据表达的内容。

俗话说的好“文不如表，表不如图”，所以展示数据一般用图表进行展示，常用图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图。

⑥ 撰写报告

撰写报告是指以文档形式输出分析结果，其内容是通过数据全方位的科学分析来展现运营情况，能够为决策者提供强有力的决策依据，从而降低运营风险，提李码高盈利。分析报告就是第1步~第5步工作的总结，以文档的形式展现“推理”的过程，并说明最终的结论。

⑦ 效果反馈

所谓效果反馈就是选择谨扰旁恰当且代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。

一般第 7 步效果反馈后还会回到第 1 步需求沟通，与他人沟通反馈效果情况，比如是否有异常、异常原因、下一步动作等，如此反复迭代，就形成了闭环分析。

Ⅶ BI是什么，什么是BI商业智能

BI是商业智能，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使脊举企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处帆厅理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

(7)商业智能解决方法扩展阅读

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业态野隐管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，

因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功. 商业智能项目的实施步骤可分为：

1、需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）； 需要发现企业那些方面的规律. 用户的需求必须明确。

2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。

3、数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。

4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。

5、用户培训和数据模拟测试： 对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。

6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的. 商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

Ⅷ 求推荐国内比较好的商业智能bi软件和商业智能解决方案商业智能解决方案希望是零售行业的

BI，也叫商业智能描述了一系列的概念和方法，通灶雹过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。奥威powerbi简单易操作，能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据任意路径钻取，联动和过滤等操作，但是数隐埋帆据分析太过于中规中矩，它有免费版的可以下载试用.qlikview开发和使用简单，但是和tableau，奥威Powerbi相比，操作性能差一点，总的来说可以液运让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的，直观的展示。

Ⅸ 企业商业智能系统应用的五大策略

企业商业智能系统应用的五大策略
商业智能（简称吵雀BI）是一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策层为目的的技术及其应用。

企业商业智能（BI）系统应用的五大策略：
1、分析需求，确定目标。企业在准备应用BI系统之前，需要理智地进行立项分析：企业是不是到了该应用BI系统的阶段？企业当前最迫切需要解决的问题是什么，BI系统是否能够解决？BI系统的投资回报率或投资效益的分析？在财力上企业能不能支持BI的实施？
2、领导重视，全员参与。BI也是一项“一把手工程”，只有高层领导重视才能使BI实施获得成功。因手或为领导者决定企业的经营目标，实施BI是为了配合企业经营目标的实现，因此作为企业经营目标的决策者当然应该对此给予足够的重视。
3、建立项目管理体系和运作机制。企业在BI应用过程中必毕碰伍须从系统工程和科学管理的角度出发，建立健全工程项目管理体系和运作机制，确保BI项目的成功实施。
4、加强培训，提高认识。BI项目培训的目的是为了增加人们对BI相关知识的了解和规范管理人员的行为方式。通过培训要使用户的各级管理人员不仅要明确什么是BI，它的实施将给企业带来那些变化，并明确实施BI后各个岗位的人员如何进行新的工作方式。
5、完善企业信息的基础工作。BI本身是企业在信息化具备一定基础的条件上出现的一种管理方法。只有做好了一些信息的基础工作，才能使BI有基本的运行平台，也使BI导入后的正常运作奠定了基础。

Ⅹ 有哪些商业智能数据分析方法

你好，商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP来实现。原理是根据业务需求，建立人员分析数据的维度比如年月日等等。
而分析人员需要掌握的是数据分析的思路，比如我们要利用比较常用的FineBI做一个简单的分析，先确立哪些分析指标，需要哪些表，然后取出， OLAP会自动建立表间关联，只需要搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示，这也正是商业智能的“智能”所在。