bi Engineer和数据 Analyst区别如下:BI Engineer和数据 DataAnalyst是两个字段。以下是两者的一些区别:职责和目标:BI工程师:BI工程师主要负责开发和维护企业级商业智能系统和数据 dashboards。他们使用ETL工具和数据 warehouse技术来收集、集成和存储数据，设计和开发报表、仪表板和数据可视化工具，以支持企业决策和业务分析。
他们收集、清理和准备数据，并使用统计分析、数据 挖掘和机器学习来进行数据分析，并提供数据驱动的决策支持。技能要求:BI工程师:BI工程师需要具备数据仓库管理、数据仓库设计和ETL技术方面的技能。他们通常熟悉SQL查询语言、ETL工具(如Informatica和Talend)、数据建模和报表工具(如Tableau和PowerBI)。
5、 数据 挖掘的基本特点有哪些?根据大量的数据，不代表小的数据不能挖掘。其实大部分数据挖掘算法都可以在小数据上运行并得到结果。但是，一方面，太小的数据数量可以通过人工分析完全概括规律，另一方面，太小的数据数量往往不能反映现实世界中的普遍特征。不平凡所谓不平凡，就是挖掘出来的常识应该不简单，一定不能和某个著名体育评论员说的差不多。“通过我的核算，我发现了一个有趣的现象。到这场比赛结束，本届国际杯的进球数和失球数相同。
含蓄性数据挖掘的目的是发现隐藏在数据中的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具，如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇发现的常识应该是不为人知的，否则只是验证了交易专家的经验。只有全新的常识才能帮助企业获得进一步的洞察力。价值挖掘的结果必须能给企业带来直接或间接的利益。
6、 数据 挖掘什么软件简单?数据挖掘用什么软件1。r是用于统计分析和图形的计算机语言和分析工具；2.Weka可能是最著名的开源机器学习和数据 挖掘软件，但是使用起来不太方便，界面有点简单。3.tanagra is-2挖掘带图形界面的软件；4.4的受欢迎程度。RapidMiner正在兴起，但其操作方式与商业软件有很大不同，不支持分析流程图的方式，所以在涉及操作人员较多的情况下不容易检查；5.KNIME和Orange都很好看，橙色界面看起来很清爽，但是我发现它不支持中文。
7、 bi 数据 挖掘是用什么软件效率比较高bi软件很多，主流的有Tableau，微软PowerBI，航海软BI，奥维BI，智能BI。这些BI软件具有极强的large 数据 intelligence可视化分析能力，目前仍在升级优化，提升系统响应效率、large 数据分析能力和效率。比如Tableau就做到了十亿数据秒的分析效果。FineBI，高性价比的自助BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。
8、什么是 数据 挖掘? 数据 挖掘怎么做啊?关于什么是数据 挖掘，很多学者专家给出了不同的定义。这里我们列举几种常见的说法:“简而言之，数据 挖掘是来自于大量的。这个术语实际上有点用词不当。数据 挖掘应该更正确地命名为‘丛数据钟挖掘知识’，可惜有点长。很多人把数据 挖掘看成是另一个常用术语数据数据库中的知识发现或者是KDD的代名词。还有的只是把数据 挖掘作为数据中知识发现过程的一个基本步骤。
"数据挖掘Principle "(David hand，etal)"在数据中获取有用知识的整个过程称为数据。数据挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)”数据挖掘，总之从a。
9、怎样学好 bi 数据 挖掘学习数据 挖掘时，一定要学习统计知识。当然，Excel，SPSS，R等等都是你需要掌握的基本功。如果我们做数据 -1/，要注意数学的知识。数据 挖掘我们需要一些数学知识才能从海量中发现规律数据。以上是学习的基本技巧-2挖掘。数据 挖掘中的朴素贝叶斯算法需要概率的知识，SKM算法需要高等代数或区间理论的知识。
但是要想深入学习这些算法，最好还是学习一些数学知识，这样也能让我们以后的路走得更顺畅。我们经常用的语言有Python，Java，C或者C ，我自己用Python或者Java比较多，有时候用MapReduce写程序，然后用Hadoop或者Hyp处理数据。如果用Python，就和Spark结合。
