数据分析师通常分为两种类型，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师。区别在于是否具备算法设计和实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，并将业务模型映射到数据分析工具以获得数据分析结果。有很多数据分析工具。比如Excel是传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要完全掌握这些工具的使用，需要有一定的数学基础和统计基础。通常数据分析师做BI需要进一步掌握数据库的基础知识，但难度往往不是很大。
研发级别的数据分析师需要掌握编程知识。在数据分析领域，广泛使用R、Python、C、MATLAB等语言。通过Python等语言完成数据分析也是一种常见的做法。事实上，MATLAB也是一种在数据分析领域占有重要地位的软件（语言）。 MATLAB 的功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习进行数据分析是一种比较常见的方式，而Python语言就是一种比较常见的选择。一方面Python语言简单易学，另一方面Python语言有丰富的库支持，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比较常用的库。这些库的使用将大大降低算法实现的难度。
总之，对于数据分析师来说，想要在数据分析的道路上走得更远，就必须掌握编程。事实上，编程语言本身并不是数据分析的难点。例如，学习Python就相对容易。过程。
对于基础薄弱的学习者来说，从使用工具开始学习数据分析是更现实的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业硕士研究生导师。从事IT行业多年。研究方向包括动态软件架构、大数据、人工智能相关领域。拥有多年一线研发经验。
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大数据分析是大数据技术的重要组成部分，也是实现数据价值的重要途径之一。因此，学习大数据技术的重点之一就是数据分析。
数据分析通常有两种方法，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是利用数学技术，通过大量的现有数据来反映事务的联系。要熟练使用统计分析方法，需要有扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及，一些统计工具会大大简化统计分析的过程和难度。对于数学基础薄弱的人来说，只要经过系统的学习过程，往往就能游刃有余。统计分析。
机器学习是另一种常见的数据分析方法。机器学习的目的是找到一堆杂乱数据背后的模式。机器学习的步骤分为数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。可以说，机器学习的重点是算法设计。从这个角度来看，机器学习也需要扎实的数学基础。一般来说，机器学习分为两个阶段，即学习阶段和识别阶段。学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则涉及对未知数据的识别（分类等）。
随着大数据的落地，大数据领域的数据分析难度逐渐降低。例如，BI工具可以显着降低数据分析的门槛。 BI工具通常需要学习一些数据库知识，但数据库知识相对来说并不困难，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前场景数据分析是数据分析的一个焦点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析需要一定的行业知识。
我在互联网行业工作多年，目前正在教授计算机专业的研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能领域。我会继续在今日头条写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我。我相信你一定会有所收获。
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BI发展随着大数据的不断发展，BI已经从1.0报表时代，到注重可视化的2.0时代，再到降低数据分析门槛的智能BI 3.0时代。该领域给商业分析带来了技术变革。
随着企业信息化建设，数据产生和更新的速度越来越快，企业花在数据分析上的时间也越来越多。缩短部署时间、降低学习成本、即时响应需求已成为企业选择BI产品的必要条件之一。因此，智能BI应运而生。
企业各个部门使用不同的信息系统，因此存在数据格式不同、数据关联性差的问题。 BI可以整合异构数据，打破数据孤岛，实现数据统一分析。传统的BI也已经做到了这一点。真正的智能更多体现在分析和应用上。
智能BI让前端业务人员全面参与数据分析过程，通过简单的拖拽式敏捷自助分析，通过DIY定制报表即时响应需求变化，无需复杂的编程语言和数据库语言，改变IT人员不懂业务、业务人员不懂技术的困境。
智能BI与OA、ERP等信息系统深度融合，通过预设模型满足企业日常分析需求。通过语义建模挖掘企业高管决策信息，灵活准确地体现数据的业务价值，全面解决企业的业务分析需求。
智能BI是智能分析师，是处理海量数据的智能工具。支持同比、环比、占比、排名、渗透、钻探、预警、预测、高级计算等智能分析，实现企业经营状况实时分析。监控、主动预警业务异常运行情况，多维度分析问题原因，追根溯源。
智能BI不仅可以解放大部分企业业务人员的生产力，还可以大大提高企业数据分析的质量。企业在选择智能BI产品时，需要分析自己所使用的业务场景，选择与场景相对应的BI产品。
分析云作为BI 3.0时代的智能产品，可以为企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，是满足企业业务分析需求的首选。 01应用逻辑：
02产品价值
1 跨平台交互分析，提升管理价值
分析云可以对致远协作平台和ERP（或其他第三方数据源）中存在的信息进行整合和交互分析，从而提高数据的价值。
2分析报告的自助配置，使分析保持最新
业务用户可以通过简单的拖拽，快速构建基于语义层的业务分析，让业务人员做分析，让IT人员提供支持，提高分析效率和数据准确性。
3您身边的分析师，预设专业主题分析
预设NC、U8、K3、T+、EAS的金融及供应链主题分析；角色（CEO/CFO/CMO）应用搭建，专业主题仪表板搭建；还可以定制更多业务主题分析。
03体验环境
电脑版
从目前业务数据分析需求的发展趋势来看，BI数据分析取代传统分析软件是一种趋势。
商业智能数据分析的关键是从多维度的企业系统数据中提取有用的数据和数据关系并进行清洗，以保证数据的正确性和可靠性，然后通过提取和转换以及加载（Load），即整个ETL过程持续存储在企业级数据仓库中，以获得企业数据的全局视图。在此基础上，采用适当的查询分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等进行分析和处理（此时信息变成知识辅助决策），最终将知识直观地呈现给客户为客户的决策过程提供数据支持，避免因数据感知的局限性带来的决策风险。
拖拽式报表，零难度；点击式智能数据分析，零难度；内置标准化、系统化的BI解决方案，零难度……即使您没有专业的IT团队，也可以通过这套零难度的BI系统轻松完成企业级的数据可视化分析。如果早知道有这么一个零难度的BI系统，数据分析就不会那么困难了。
标准化、系统化的BI解决方案，预设分析模型
无论是为主流ERP打造的奥维BI标准解决方案，还是为多个行业量身定制的奥维BI全行业解决方案，预设的分析模型满足通用需求，可以解决80%的通用分析需求。用户只需针对数据源系统修改一些ETL脚本，并进行必要的个性化设计。
对于奥维BI标准解决方案中的金蝶/用友解决方案，甚至可以实现零开发、一日交付。
奥维BI系统构建了所有高难度BI分析模型和完全预置的BI解决方案，大大降低了企业级数据可视化分析项目的难度，减少周期，提高安全性。
可视化ETL，提高开发和运营效率
各个节点的任务定义、源表和目的表的匹配、任务流程定义、运维日志等都可以可视化，有效提高开发和运维效率。
开源ETL无法可视化、无人负责问题反馈等问题，并不是奥维BI系统自带的可视化ETL的问题。
数据中心打造大容量、高速的数据检索和使用环境
多个系统数据源具有统一分析能力，数十亿数据可即时检索和使用。奥维BI系统的数据中心不仅连接了多个系统的主数据和交易数据，统一了数据分析口径，为后续秒级数据匹配创造了条件，而且提高了数据使用能力，使数十亿数据在几秒钟内检索和分析。借助集团的层级授权，将轻松支撑整个集团各子公司的日常运营。
拖放+ 单击即可轻松分析报告
报告速度越快，数字化决策和数字化指导的结果就能越快实现。在BI系统上，通过拖拽+点击操作即可快速完成海量数据分析和呈现。一键共享实现报告即时传输，群组分级授权确保数据和分析报告高效、准确地发送给相关授权人员。
BI系统的图形分析图表足以将复杂的数据可视化，让报表查看者轻松掌握数据情况，洞察数据发展规律，及时发现和解决问题。
只需多一套企业级BI系统，整个企业的决策和业务运营，无论是效率还是决策水平都可以得到极大的提升。
如果早知道有BI系统，有破烂的智能数据可视化工具，数据分析甚至企业管理运营就不会这么累了。
