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bi分析最新视觉报道_bi分析系统(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

bi分析

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Excel电商平台BI分析看板，助你更了解爆款产品「我的微博日常」「小秋的Excel」小秋老师的Excel的微博视频

西班牙华侨的惠普职场与生活分享 𐟌Ÿ 大家好！我是一名在西班牙生活的华侨，目前在惠普公司担任BI Analyst。很高兴在这里与大家见面！今天，我想和大家分享一些我的经历，并介绍一下未来我会和大家聊些什么～ 𐟔𙠨‡ꦈ‘介绍我的成长经历非常特别。虽然我出生在西班牙，但我的家人早已在这边定居。为了让我接受国内的教育，从小学开始，我就在杭州的寄宿学校读书，直到高中毕业。这段跨越中西的求学经历不仅让我拥有不同的文化视角，也让我更深刻地体会到“漂泊”与“归属”的意义。 𐟔𙠥œ訥🧏�™的职场体验在国外本科和硕士毕业后，我加入了惠普这样的跨国大企业。我们的团队来自世界各地，与不同文化背景的同事合作也是一种宝贵的经历。目前，我在惠普主要负责数据分析和商业洞察，用数据为业务提供支持。这份工作充满挑战，但也非常有趣！每当我的分析成果对公司产生影响时，我都会感到特别有成就感。如果你对BI Analyst感兴趣，我会在之后分享一些入门技巧和职场小故事哦～ 𐟔𙠨忧�™生活的点滴西班牙的生活非常悠闲，特别是在巴塞罗那这样充满艺术气息的城市。这里的工作节奏更注重平衡。工作之余，我会探索城市的文化、品尝美食，也喜欢在咖啡馆度过一下午。 𐟔𙠦œꦝ妈‘会分享的内容未来，我会和大家聊聊我的职场经验、数据分析技巧，也会分享一些在西班牙的生活点滴。如果你对跨文化的生活、职场成长或者BI分析感兴趣，欢迎关注我～这就是我的故事，希望能在这里认识更多的朋友，也期待和大家一起分享彼此的生活！

加拿大银行数据岗位必备技能全解析在加拿大银行界，数据岗位主要分为三大类：Data Analyst（数据分析师）、Data Scientist（数据科学家）和Business Intelligence Analyst（商业智能分析师）。这些岗位不仅在职责上有所不同，所需的技能和工具也有很大差异。 𐟌Ÿ Data Analyst（数据分析师） SQL：精通SQL是基本要求，用于数据查询和处理。 Excel：主要用于数据分析和可视化。 Tableau/Power BI：需求较少，但DA一般不需要做report。 Python/R：基础水平，一般用于数据清洗和简单分析。 𐟌Ÿ Data Scientist（数据科学家） Python/R：精通，用于数据清洗、分析、建模和机器学习。 SQL：熟练掌握，用于数据库操作和数据提取。 Git：基本掌握，用于代码版本控制。 TensorFlow/PyTorch：部分部门需要熟悉。 Cloud platforms (Azure/GCP)：熟悉，部分数据科学家需要在云端进行大规模运算。 𐟌Ÿ Business Intelligence Analyst（商业智能分析师） SQL：熟练掌握，处理大量数据查询和汇总。 Tableau/Power BI：精通，核心工作是通过数据可视化提供商业洞察。 Excel：高级水平，进行数据整理和辅助分析。 Python：不一定需要，基础掌握，部分BI分析师会使用Python进行自动化任务和数据处理。总体来看，无论Data Analyst、Data Scientist还是BI Analyst，SQL都是基础工具，而Data Scientist 在Python中的应用最为广泛。BI Analyst 主要运用的是Tableau/Power BI。

数据分析自学指南：从零到高手的必经之路嘿，想自学数据分析的小伙伴们看过来！今天我要和大家分享一下如何从零开始搞定数据分析。作为一个过来人，我觉得数据分析的入门其实可以分为三个大板块：基础知识点、基本工具应用和数据分析方法与模型。下面我就来详细说说。基础知识点 𐟓š 首先，你得先掌握一些基础知识点。数据分析其实是一门综合性的学科，涉及到统计学和机器学习。统计学：统计学是利用数学理论来进行数据分析的技术。通过统计学，我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。具体包括描述性统计、概率论、参数估计、假设检验和AB实验等。机器学习：如果你想进阶成为高级数据分析师，机器学习是必学的。你需要掌握特征工程的基础，如何统计数据特征、选用不同的特征，做模型的优化；基本的分类算法，比如决策树、随机森林等；还有聚类算法、数据挖掘和常见的机器学习算法的了解等等。基本工具应用 𐟛 ️ 接下来就是工具的应用了。收集、清洗、可视化和建模，这些都是你必须要掌握的技能。收集数据：SQL是主力军，学会基本的查询语句和表连接。清洗数据：Excel和Python是不错的选择，特别是Python的pandas库。数据可视化：Tableau和Power BI是两大巨头，不过刚开始用Excel的图表功能也挺好。数据建模：Python和R是主流选择，特别是Python的numpy、pandas、matplotlib和seaborn四个工具包。学习顺序建议 𐟓ˆ 根据学习难度，我推荐大家按照以下顺序来学习：Excel -> SQL -> Tableau/Power BI -> Python。 Excel：基本函数、图表制作和快捷键是重点。 SQL：核心语句、表连接和子查询是必须掌握的。 Tableau/Power BI：基础图表的可视化制作，比如折线图、饼图和帕累托图。 Python：基本语法、关键代码和四个基本工具包（pandas、numpy、matplotlib和seaborn）。数据分析方法与模型 𐟓Š 最后，你需要掌握各种数据分析方法和模型。数据分析方法：对比分析、趋势分析、漏斗分析、归因分析、留存分析、路径分析和相关性分析等。数据分析模型：REM、AARRR、ARATRRA和SWOT等。小贴士 ❤️ 最后，我想强调一下，千万不要急于求成。数据分析的最终目的是要应用到工作中去，解决实际的业务问题。了解了这些后，希望你们能通过这篇文章，在脑海中构建自己的学习思路。加油，我会一直在你们身边陪你们成长的～希望这篇文章对你们有帮助，祝大家学习顺利！𐟓–✨

2023年数据分析学习指南：必知事项大家好，我是媛媛老师。今天我们来聊聊数据分析专业的学习要点。数据分析这个职业大家可能已经有所了解，或者正在学习的路上。整体来说，数据分析需要掌握的技能点并不多，但也不简单。技能点一览 𐟓Š 分析工具： Excel Power BI MySQL Python 分析方法：象限分析法多维分析法假设分析法指数分析法二八分析法对比分析法结构分析法平均分析法交叉分析法综合评价分析法杜邦分析法涌斗图分析法矩阵关联分析法高级数据分析方法…… 学习重点：数据分析思维 𐟧 学习的重点是培养数据分析思维。掌握数据分析的三种核心思想：结构化、公式化和业务化。此外，还需要掌握一些分析方法，如PSET分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法等。项目案例实践 𐟓– 所有的分析思维的培养和分析方法的实操都离不开真实的项目案例。而且，不同领域的案例能让你更全面地掌握技能，面对各种数据分析工作都能有解决思路和方法。需要注意的问题 ⚠️ 深入理解业务：数据分析师需要多问、多思考，与业务部门多沟通，了解业务的进行情况、执行流程以及对于数据分析的要求。拿到领导的分析需求时，也要多问，避免结果片面和不准确。多思考：不仅是思考怎么解决问题，还要了解问题背后的深层意义。透过表象看本质也是优秀分析师的能力，需要有更宽广的视角。定位问题：优秀的分析师在接到问题时，第一时间会分析拆解问题，确定分析思路和方向。他们会通过逻辑拆解和假设拆解两种常见方式来定位关键问题，然后通过数据来验证真伪。数据敏感性和分析能力：优秀的分析师能通过数据看到背后的原理和产生的原因，能够发现公司业务上的问题；通过数据探索挖掘出业务场景中的变化、问题、原因、关联等信息。成本控制：对于大多数有数据分析需求的企业来说，成本的控制是对分析岗位最主要的要求。特别是在项目出现问题时，及时给领导层提供有效的解决方案至关重要。希望这些建议能帮助大家更好地学习数据分析专业！

数据分析师的类型及其工作内容揭秘 𐟓Š 数据分析师是一个充满挑战和机遇的职业领域。根据他们的专长和工作内容，数据分析师可以分为多种类型。以下是一些常见的数据分析师角色及其职责： 1⃣️ 数据科学家 𐟑袀𐟒𛊦•𐦍‘学家通常具备强大的编程和统计背景。他们使用机器学习、深度学习和其他高级统计方法来预测和解释复杂数据模式。数据科学家可能在各种行业中工作，解决更抽象和复杂的问题。 2⃣️ 业务智能（BI）分析师 𐟓Š BI分析师专注于使用数据分析来提高业务效率和盈利能力。他们通常使用BI工具如Tableau、Power BI等进行数据可视化和报告制作。BI分析师帮助企业理解市场趋势、性能指标，并对业务战略提出建议。 3⃣️ 量化分析师 𐟓ˆ 量化分析师主要在金融行业工作，使用高级数学和统计方法来分析金融市场。他们构建模型来预测股票、债券等金融产品的价格变动，以指导投资决策。 4⃣️ 市场研究分析师 𐟓Š 市场研究分析师专注于分析市场趋势、消费者行为和竞争环境。他们使用调查、问卷和其他市场研究工具收集数据，帮助企业制定市场策略。 5⃣️ 运营分析师 𐟏튨🐨奈†析师关注于改善组织的内部运营效率和流程。他们分析供应链管理、生产流程、成本分析等，以寻找优化企业运营的机会。 6⃣️ 产品分析师 𐟓𑊤𚧥“分析师专注于分析产品的性能和用户互动数据。他们帮助企业了解产品如何满足市场需求，以及如何根据用户反馈进行产品迭代。 7⃣️ 数据挖掘/机器学习工程师 𐟔 数据挖掘工程师使用数据挖掘技术和机器学习算法从大量数据中提取有价值的信息。他们设计系统和算法，以自动化地发现数据中的模式和关联性。 8⃣️ 数据仓库分析师 𐟏𐊦•𐦍“库分析师专注于设计、实施和维护企业级数据仓库和数据管理系统。他们确保数据的质量和一致性，以支持高效的数据分析。不同类型的数据分析师根据其专长和工作内容有着不同的职业路径和发展方向。随着数据分析领域的不断发展和细分，还会出现更多的专业化角色。

Power BI聚类分析，一文搞定！ 𐟌Ÿ大家好，今天我们来聊聊 Power BI 中的聚类分析，特别是那些不为人知的神奇功能。 ✅动态聚类分析动态聚类分析的核心在于其灵活性。无论用户如何选择，它都能动态地生成分组，甚至可以根据分组数量自动调整。这种动态效果使得数据分析更加智能和自适应。 ✅静态聚类分析在 Power BI 中，有一种非常简单的方法可以实现聚类分析，那就是自动查找集。这种方法不需要复杂的设置，直接就能生成聚类结果。 ✅DAX 函数 KMEANSCLUSTERING KMEANSCLUSTERING 函数在 DAX 中是一个隐藏的宝藏。尽管在官方文档中找不到它的踪迹，但这个函数实际上存在，并且非常强大。它封装了 K-Means 聚类算法的精髓，接受四个参数： 𐟔𙦕𐦍芰Ÿ”𙨾“入格式定义 𐟔𙨾“出格式定义 𐟔𙥈†组数量本文不仅介绍了聚类分析的 DAX 函数及其模板用法，还详细阐述了静态聚类与动态聚类分析的区别。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用聚类分析。 𐟔对于如何进一步实现动态聚类分析，可以关注后续的文章。

如何用jvs智能报表快速搭建BI看板在当今数字化的时代，BI工具已经成为企业数据管理的重要部分。𐟓Š 它们能够将大量的数据转化为有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。其中，jvs智能报表是一个值得推荐的国产BI工具，尤其适合那些对操作便捷性有高要求的企业和个人用户。 𐟔砪vs智能报表的特点：零代码拖拽式操作：用户无需掌握编程技能，只需简单拖拽即可进行可视化分析。丰富的模板：软件内置了上百种模板，方便用户快速创建数据可视化项目。全自助分析：支持趋势分析、预测分析、同环比分析等多种数据分析方式，实现零门槛数据分析。多种使用场景：从数据预警到企业专属数据门户的快速搭建，再到展厅酷炫大屏的实时数据刷新，jvs智能报表都能满足。完善的企业数字化解决方案：从业务前台到管理后台，从市场营销到企业管理，提供一体化、全站式的解决方案。 𐟒𜠪vs智能报表适用于对操作便捷性要求较高、希望快速搭建数据可视化项目的企业和个人用户，如市场营销、数据分析等领域。它不仅能解放IT人力，还能让制作数据分析报告像做PPT一样简单。 𐟓ˆ 专业的企业数字化技术供应商：支持多种分享方式，包括web部署以及本地私有化部署，满足不同用户的需求。总的来说，jvs智能报表是一个功能强大、操作简便的BI工具，能够帮助企业和个人用户快速搭建数据可视化项目，提升工作效率。

真心建议：别把数据分析当成学习任务 𐟚€ 数据分析的秘诀：兴趣、技巧与行动的完美结合 𐟒ᠥ𞈥䚤𚺨ﯤ𛥤𘺥�𙠦•𐦍†析只是纯粹的学习任务，但实际上并非如此。如果你对数据分析没有兴趣，缺乏必要的技巧，也不去实际操作，那么学得再多也会很快忘记。 𐟔‘ 刚开始学习时，很多人容易陷入东学一点西学一点的困境，导致学习效率低下，学习时间不断延长。因此，务必规划好学习路线和每日学习计划，保证新知识的输入，同时也要不忘复习旧知识，避免一边丢一边学。 𐟛䠦•𐦍†析学习之路： 𐟓Š Excel: 推荐小破站教程: 《王佩丰Excel基础教程24讲》《Excel动态仪表盘制作流程》技能：数据存储、处理、分析、呈现 𐟓ˆ SQL: 推荐小破站教程: 《戴师兄SQL入门实战》技能：数据库基础知识、数据查询、分析 𐟓Š BI (Business Intelligence): 推荐小破站教程: 《孙兴华POWERBI教程》《15小时学会POWERBI数据分析大师课》技能：数据可视化 𐟓ˆ Tableau: 推荐小破站教程: 《Tableau零基础教程》《戴师兄数据分析课》技能：基础图形绘制、数据可视化 𐟐 Python: 推荐小破站教程: 《黑马程序员Python教程》《零基础入门Python》技能：Pandas、NumPy、Scikit-Learn 𐟓Š R语言: 推荐小破站教程: 《R语言入门与数据分析》《R语言基础课程6讲》技能：R语言基础 𐟎𐱤𘚦–𙥐‘: 互联网大厂、银行、通信公司、各行业巨头。大公司对数据分析师需求更大，小公司或许不需要。 𐟑 打造你的数据分析技能，规划好学习路线，持之以恒，每天稳定学习。转行不是一项轻松的任务，需要坚持学习，为了适应工作而付出。 𐟒ꠥ悦žœ轻松就能转行，那么为何其他人要努力读好几年的书呢？缺乏行动力和执行力的人难以成功。

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