bi分析師

1. BI需求分析師 是一個什麼職位，發展如何

BI需求分析師就是利用BI工具進行有價值的數據挖掘，負責產品的生命周期管理，對產品數據進行監控等。具體的職位有:DW建模工程師、ETL 工程師、前端/報表工程師、數據分析師等。找工作就上如是人才。

2. 初級數據分析師一個月能學好嗎

數據分析師是現在比較熱的一個方向，那麼作為一個從來沒接觸過的小白，要准備什麼才能具備數據分析的能力呢，我就在這里簡單的介紹一一下，以下內容純屬個人愚見，如果有不對的歡迎批評指正。
一、數理統計基礎
作為一名數據分析師，一定要掌握一些基礎的、成熟的數學模型演算法。例如：回歸分析、因子分析、聚類分析、決策樹、關聯規則、神經網路等。同時建議多看一些博文，看別人對於這個方法的理解，怎麼在實際業務中應用，以及如何優化等等。在演算法上可以不做到用軟體編寫演算法，但是一定要知道原理，知道怎麼應用，怎麼調整參數，參數的含義等等。
二、工具
對於一個初級的數據分析師要掌握的基礎工具，Excel，SPSS，資料庫（如mysql等），隨著大數據的來臨，傳統的一些軟體已經不足以支撐數據分析、數據挖掘了，隨著工作年限的增長，工作內容的加深，R和Python一定要會一個，目前流行的很多機器學習演算法要這些軟體才能實現。現在機器學習很火，建議多研究一下這方面的內容，不論是對於自身的提升還是對職業發展都是非常有利的。
三、行業背景（業務知識）
如果數據只是數據，不結合具體的業務，具體的行業，那麼沒有任何意義。數據分析、數據挖掘的意義是以數據為驅動營銷，挖掘商業價值，快速且有目標的提高科學決策，，沒有結合實際，模型再完美也是空談，是冷冰冰的。
一名合格的數據分析師，一定要對業務和行業知識有非常深入的了解。所謂的數據敏感性，就是當你看到某個數據時，你要知道這個數據的統計口徑是什麼？是怎麼獲取到的？是在實際業務的哪個環節產生的？數據的具體數值具體代表的業務是什麼？數據的變化會導致業務的什麼變化等等。當掌握好了基礎的統計知識，並軟體使用熟練之後，應該在業務上多多學習與累積。有人把數據與具體業務知識的關系，比作池塘中魚與水的關系，我覺得說的非常對，我在這里給大家解釋一下他的看法，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是「活」。而沒有「魚」的水，更像是「死」水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
作為一個沒有任何經驗的小白需要有哪些技能才可以進入到數據分析師這個行列呢，那麼就是我前文提到的二條，一是要掌握目前基礎且成熟的數學模型的原理，二是要學會應該軟體處理數據、分析數據、建立模型。只要可以做到這二點，那麼初級的數據分析師是沒有問題的，具體的業務要在企業中培養。
那麼作為一個技術大牛來說，業務沒那麼了解也是可以的，他們把演算法研究的非常透徹，對於編程語言很熟練，這樣也是可以作為一個機器學習的專家來進行業務的一些挖掘。所以我認為，一個數據分析師走到後面是分二條主線的，1是業務大牛，2是技術大牛，當然如果兩樣都很牛，那麼就是行業大牛了。所以我們可以朝著自己擅長並且適合自己的方向走下去。
希望各位從事數據分析師並且以後打算從事數據分析的各位，不要整天把大數據、機器學習掛到嘴邊，貌似討論很高大上的東西，但是我覺得不接地氣，能對數據玩的6，能有助於業務發展，有助於工作的才是最好的。我個人認為機器學習的實現是數學與計算機的結合，雖然這個方向現在很熱，但是真正能玩明白的沒有幾個人，還是腳踏實地的一步一步的比較好。數據分析師還是需要踏實肯研究的性格，而不是像個專家一樣每天到處跟人說一些概念上的東西，要做出來才是好好樣的。
希望採納！！

3. 船長BI的財務分析師計算產品利潤計算是實時的嗎

不是實時的。數據與亞馬遜後台payment付款數據相對應，當日更新頻率較慢，可以看今天之前的數據較准確
每個模塊都寫了更新時間了~

4. 搭建數據倉庫中BI需求分析師是什麼職責

BI數據分析師將提供整個程序的搭建需求，需要採集那些數據，那些數據之間有聯動關系，給出搭建的意見，以及後期使用時的各種數據分析的結論得出。主要還是為整個需求理順關系

5. 我想請問怎麼考大數據分析師資格證書

• 懂業務：

  從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

• 懂管理：

  一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

• 懂分析：

  指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

• 懂工具：

  指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

• 懂設計：

  懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。

數據分析可謂由來已久，帳房先生在某種意義上講也可以稱之為數據分析師，分析著往來帳務、應收、支出等，但這不是大數據分析，只是基於自身數據的統計而已，所以，清楚大數據分析師的職責必須要明白數據分析與大數據分析師的區別。

6. 數據分析師和bi的區別

建議樓主看一下帆軟公司的BI，FineBI，這個工具挺好用的，目前我們都在用他，感覺很不錯的，上手很快。

7. BI需要掌握的技能素質，軟體工具是什麼又如何轉到大數據分析師的角色

1、技能素質：資料庫基本知識，最好會一點sql;業務常識，對每個欄位代表的業務非常熟悉
2、軟體工具：推薦FineBI。敏捷型BI，自動建模，很好上手
3、以上說的都是普通的業務人員利用BI作分析所需要的，如果想要轉到大數據分析師，這之間要學習的知識（比如數據挖掘，以及它涉及到的各種演算法，模型……）就太多了。。所以一步一步來吧~

8. 數據分析師考試是什麼內容

數據分析師考試包含三個等級，如下：CDA LEVEL Ⅰ（業務數據分析師）CDA LEVEL Ⅱ（數據建模分析師）CDA LEVEL Ⅱ（大數據分析師）CDA LEVEL Ⅲ（數據分析專家）考試內容Level Ⅰ：客觀題（單選+多選）參考書籍：《從零進階！數據分析師的統計基礎》（人大經濟論壇 主編 曹正鳳 編著） 《如虎添翼！數據處理的SAS EG實現》（人大經濟論壇 主編 徐筱剛 編著） 《胸有成竹！數據分析的SAS EG進階》（人大經濟論壇 主編 常國珍 編著）Level Ⅱ：客觀+案例分析（選擇+案例操作）考試內容由CDA協會按照CDA等級標准大綱要求命題；考試最終成績分為A,B,C,D不及格四個層次，A,B,C三個層次皆為通過考試並獲得認證證書。具體得大綱可以關注經管之家（人大經濟論壇）CDA官網