数据挖掘和bi（数据挖掘和大数据的区别）

BI主要掌握什么?

技能素质：数据库基本知识，最好会一点sql；业务常识，对每个字段代表的业务非常熟悉 软件工具：推荐FineBI。

BI工程师，主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。

BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

bi工程师是做报表开发的，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

BI工程师主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通OracleSQL ServerMySQL等主流数据库的应用设计性能调优及存储过程的开发掌握BI相关工具，如ETL工具如SSISOLAP工具如SSAS和前端。

实现**阶段是数据和业务理解的融合。BI项目依赖于数据，而数据的准确性和共享程度直接影响结果。IT团队不仅要掌握数据，更要深入了解业务运作，用流程图和Excel等直观方式清晰地传达业务需求，确保数据驱动决策的落地。

大数据工程师告诉你大数据和BI的区别

大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。BI（）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。

大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。

第定义的不同 BI直译就是商务智能，也是以数据作为基础，通过数据的分析得出数据报表，之后对企业的经营决策提供参考。

数据挖掘和商务智能有什么区别

1、商务智能是一整套解决方案，是从各种商业数据中提取有效信息，来辅助商业决策，数据挖掘只是其中一种分析技术手段。

2、商务智能依靠针对不断产生、积累的数据的挖掘来得出论据。数据挖掘是商业智能的一个很重要的部分，密不可分，不通过数据挖掘就无所谓商业智能。

3、数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。

4、商务智能又称商业智能或BI，是一种将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合运用的一种方法，通过对数据的分析得出数据报表对企业的经营决策提供参考，是针对企业的一种商业智能解决方案。数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。

请问你是数据挖掘的研究生?数据挖掘研究生阶段都学什么?

1、因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。 广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。

2、如下：编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多，基于个人的一些浅显的工作经验，发现目前比较常用的编程语言是 Python 和 SQL。需要掌握的内容有以下几点：聚合函数，数学函数，字符串函数，表格的连接函数，条件语句等。机器学习 推荐教材《机器学习实战》，作者是 Peter Harrington。

3、数据挖掘专业是一个很不错的专业，数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。