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bi开发最新视觉报道_bi开发是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：飘花网电影所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

bi开发

油气田数字化转型：从传统到现代的探索在数字经济时代，数字化转型已经成为各行各业发展的必经之路。油气田作为传统工业的一部分，同样面临着数字化转型的挑战和机遇。由杜强、刘奇林和张晋海主编的《油气田开发数字化转型BI技术与实践》一书，深入探讨了油气田数字化转型的发展现状、建设规划以及实际开发技术。 𐟓š 书中首先介绍了数字经济的重要性，以及数字化转型在全球经济发展中的关键作用。数字化转型不仅推动了企业创新，还提升了国家在全球数字竞争中的地位。对于油气行业来说，数字化转型是应对能源革命和能源转型的关键。 𐟛⯸ 本书以“BI技术应用与油气田开发”为主要内容，传承了中国石油企业的优秀基因，融合了石油事业发展的持续探索和卓越实践。通过推广数字化转型的新方法、新思路，切实提升了油气田的核心竞争力和行业话语权。 𐟓ˆ 书中详细介绍了数字化转型的技术分析、开发工具以及实际开发实例。特别是在川西北气矿的数字化转型开发中，详细阐述了开发管理部、地质勘探开发研究所等部门的需求报表，以及开发对标指标的具体内容。 𐟓 本书的出版得到了中国石油西南油气田分公司川西北气矿、数字智能技术分公司以及成都瑞创致远科技有限公司的大力支持，他们为本书提供了大量的资料整理、算法优化、代码编写和试验验证工作。 𐟓… 本书的出版对于油气田数字化转型提供了有价值的参考依据，对于推动油气行业的数字化转型具有重要意义。

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初级数据分析师的日常工作是什么？作为一名在互联网公司工作的数据分析专员，入行半年，我依然还是初级数据分析师。一般来说，入行1到2年内都算是初级数据分析师。我们这个级别的数据分析师最常见的工作有三类：数据提取、报表开发和撰写分析报告。数据提取：基础中的基础 𐟓Š 数据提取可以说是数据分析的基础中的基础。不夸张地说，大部分分析项目中80%的精力都在数据获取和加工上。你需要从数据库中提取出各种数据，这看似简单，但对你的SQL技能是个大考验。有时候，一个函数能帮你省下几百行代码，一段SQL的优化能提高十倍以上的效率。所以，踏踏实实做好数据提取，别觉得这没意义。报表开发：让数据更直观 𐟓ˆ 当你能够高效准确地提取数据后，接下来就是报表开发了。把常用的数据提取固化下来，形成表格或可视化的图表。这时候，你会发现自己之前学的Excel和数据库设计知识派上用场了。还需要进一步学习BI（商业智能）的基础知识，了解什么是星型模型、数据仓库、Cube等。撰写分析报告：让人读懂的PPT 𐟓Š 最后一步就是撰写分析报告，把众多报表组合成一篇让人读懂的PPT。这时候考验的就是你的PPT技能了。一份好的分析报告除了简洁和漂亮的PPT，更重要的是抓住主题、清晰的分析思路和有价值的结论。如果你还能生动地讲解PPT内容，那就更完美了。如何成为初级数据分析师？要成为初级数据分析师，需要掌握三种技能：数据获取、数据处理和数据可视化。分别对应SQL语言、Python和Excel，以及Tableau这些工具。对机器学习和大数据的了解和实践会是很好的加分项。此外，对业务有一定的了解也很重要，这样才能更好地结合数据和业务，提出有用的结论和建议。从数据分析的角度来看，我的建议是多学学数据分析相关的技能。虽然你不一定要真的当数据分析师，但如果你想走升职的捷径，具备数据敏感度是必须的。最后，关于是否需要报培训机构，对于0基础且自律性差的人来说，我是很建议的。不仅因为自学难度大，更重要的是报班学习的知识体系会更完善，还能结交很多志同道合的小伙伴，扩展人脉，在找工作时也能互相交流。

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数据分析能力：未来的关键竞争力 𐟓ˆ 在这个信息爆炸的时代，获取和处理信息的能力已经成为决定你未来发展的重要因素。仅仅学习是不够的，你还需要学会如何收集和分析数据，打破信息闭塞，更好地规划自己的未来！ 𐟌Ÿ 数据分析的核心技术和知识 BI工具：作为商业智能软件，BI涵盖了数据整合、分析和展现的功能，可以直接从数据库中提取数据，进行报表和可视化分析。 R语言：R不仅仅是一种编程语言，它是一个用于统计计算与作图的环境，专门用于数据分析领域。 SQL语言：SQL是数据库领域最常用的语言，对于数据从业者来说，掌握SQL是基础中的基础。它主要用于数据的提取和报表开发，总结起来就是四个字：增减查改。 SAS软件：SAS拥有自己的编程语言，适合有大量实战经验的高级用户。它需要通过编程实现数据处理、建模分析，甚至是可视化。不过，SAS的门槛较高，安装包也很大，正版价格不菲，不建议个人使用。 𐟌Ÿ 数据分析必备技能数据收集和清洗：数据收集方法：了解如何从各种来源获取数据，包括数据库、API、网络爬虫等。数据清洗和预处理：清理数据，处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。数据存储和管理：数据库管理：熟悉关系型数据库（如SQL）和非关系型数据库（如NoSQL）的基本操作。数据仓库：了解数据仓库架构和数据仓库工具，如AWS Redshift、Google BigQuery等。数据分析工具：数据分析软件：掌握数据分析工具，如Python（Pandas、NumPy）、R、Excel等。数据可视化工具：熟悉数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等。 𐟒갟𛠨ጥŠ訵𗦝奐篼不要让信息差成为你前进的阻碍，利用好这些知识和技能，开启属于自己的数据分析之路！

6个免费数据分析可视化网站推荐 𐟌ˆ 大家好！今天我想和大家分享一些我常用的数字可视化网站，全部免费哦！赶紧收藏起来，一起学习吧！ 𐟔 总结放在前面 Python可视化：Matplotlib和plotly PowerBI可视化：官网学习 Tableau可视化：官网学习学习问答和参考：Datavizproject和CSDN 𐟓Š 1️⃣ Matplotlib 𐟔𙠥�𙠦–𙥼：从官网examples入门 𐟔𙠍atplotlib是Python的2D绘图库，几行代码就能生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。官网已经写好了代码，只需复制粘贴并修改数据即可使用。 𐟔𘠥𐏧Ÿ娯† Figure：面板（图），matplotlib中的所有图像都位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。 Subplot：子图，在figure对象下创建一个或多个subplot对象（即axes）用于绘制图像。 𐟓Š 2️⃣ Tableau 𐟔𙠥�𙠦–𙥼：从官网Resources入门 𐟔𙠔ableau将大量数据拖放到数字“画布”上，可以轻松创建各种图表，界面上的数据容易操控。 𐟔𘠧‰𙧂𙊥˜“上手：界面简单，操作容易。数据可扩展性：处理能力高，可以处理百万级数据。完全免费：完全免费使用。 𐟓Š 3️⃣ Power BI 𐟔𙠥�𙠦–𙥼：从官网Resources- Learn入门 𐟔𙠐ower BI由微软开发，会使用Excel的朋友一般很快就能上手。 𐟔𘠧‰𙧂𙊥˜“上手：微软开发，会用Excel的一般很快上手。多图表模板：应用方便，操作逻辑一般是“导入数据（数据源可修改）——引用图表模板——选择对应的图表数据”。免费使用：PowerBI Desktop免费使用。 𐟓Š 4️⃣ Datavizproject 𐟔𙠨🙦˜露€个资讯图表界的维基百科，探索数据视觉设计。目前该网站多达150种不同的资讯图表，提供所有相关和流行的数据可视化，可以从中得到启发。 𐟓Š 5️⃣ plotly 𐟔𙠐ython数据可视化开发库，提供完善的交互能力和灵活的绘制选项，官网有很全面的代码教学。 𐟓Š 6️⃣ CSDN 𐟔𙠤𘓤𘚉T技术社区，各种编程分享都有，经典课本知识乃至跑代码遇到的bug解决方法也有。这些网站不仅适合自学，还能在工作中提供很大帮助。希望这些推荐对大家有所帮助，快去试试吧！

学计算机专业后，你可以选择这些职业方向！ 𐟔尟”堦•𐦍‘学与分析方向 𐟒렦•𐦍†析师主要语言：SQL, Python, R 技术栈：Pandas, NumPy, SQL 𐟒렦•𐦍‘学家主要语言：Python, R 技术栈：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 𐟒력•†业智能分析师主要语言：SQL, Python 技术栈：Tableau, Power BI, Looker 𐟔尟”堨𝯤𛶥𜀥‘方向 𐟒력…覠ˆ开发者主要语言：Node.js, Python, Ruby, C/C++ 技术栈：React, Angular, Vue.js, Ruby on Rails 𐟒력Ž端开发者主要语言：Java, Python, Node.js, C/C++ 技术栈：Spring Boot, Django, Flask, Express.js 𐟔尟”堧𝑧𛜤𘎧𓻧𛟧†方向 𐟒렧𝑧𛜥𗥧若𘈊主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Cisco IOS, Juniper JUNOS, OpenStack 𐟒렧𓻧𛟦ž𖦞„师主要语言：Java, C#, Python 技术栈：微服务架构，Docker, Kubernetes 𐟔尟”堤𚺥𗥦™𚨃𝤸Ž机器学习方向 𐟒렁I工程师主要语言：Python, Java, C/C++ 技术栈：TensorFlow, PyTorch, Keras 𐟒렦œ𚥙襭椹工程师主要语言：Python 技术栈：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 𐟒련‡꧄𖨯�€处理专家主要语言：Python 技术栈：NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers 𐟔尟”堤🡦葉‰全方向 𐟒력…襈†析师主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Nmap, Wireshark, Metasploit 𐟒렦𘗩€测试工程师主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Burp Suite, OWASP ZAP, Metasploit 𐟒력 学家主要语言：C++, Python 技术栈：Cryptography libraries, OpenSSL

数据分析和商业分析的区别，你真的了解吗？嘿，大家好！我是茶茶，一个热衷于商业分析和数据分析的就业小能手。最近有不少小伙伴问我，数据分析和商业分析到底有什么区别？今天我就来给大家聊聊这个话题。 𐟔…大致框架𐟔… 1⃣基本介绍简单来说，商业分析其实包含了数据分析的方法，主要是为了解决企业实际问题。而数据分析呢，主要是通过数据来判断未来的可能性，为企业决策提供依据。 2⃣使用工具 𐟓Š数据分析：基础软件：Excel、SQL 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Fine BI 数据分析编程语言：Python、R语言大数据分析框架：这个技术路线建议大家掌握 𐟗’商业分析：分析工具：3C模型、五力分析模型、SWOT、7S模型、PEST、GE矩阵、价值链分析法数据工具：Excel、SQL（重要的是看数据，看报告，运用数据找出问题所在与方案） 3⃣需要能力 𐟓Š数据分析：统计相关的数据分析能力对数字的敏感度学会写程序数据可视化能力：趋势图、回归图等报告和简报技巧 𐟗’商业分析：对于产业领域的专业知识以及产品与服务开发的知识和流程（专业性❗️）搜集分析需求，制作需求报告、文档运用搜集的资料提出有效方案软技能：沟通、创新、管理、逻辑思维和研究分析能力等 4⃣培训重点 𐟓Š数据分析：重点聚焦于数据分析工具的使用漏斗分析、回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长 𐟗’商业分析：重点在于培养结构化逻辑思考的方法金字塔原理、MECE法则、3C1P、波士顿矩阵、价值链分析、市场规模测算等商业思考模型更偏向于培养对市场、价值链上下游、商业竞争等强烈的洞察力 5⃣适用人群 𐟓Š数据分析：适用于任何专业任何背景想要提升职场竞争力的小白 𐟗’商业分析：适用于一切职业，想要变成复合型人才的职场人士以上就是数据分析和商业分析区别的基本内容啦！如果你对这两个领域感兴趣，欢迎关注我的公主号【探潜数据分析】，回复“BDA”就可以获取更多相关内容哦！𐟑ˆ

应用统计学：开启数据驱动的职业新篇章 𐟓ˆ 在当今数字化时代，数据驱动的决策和洞察力显得尤为重要。应用统计学为你提供了一个充满机遇的职业领域，结合了统计学的严谨性与数据驱动的思维模式。以下是一些应用统计学的就业方向及前景。 𐟌 互联网行业：数据分析、数据研发、算法开发、产品管理等。 𐟏栩“𖨡Œ业：金融科技岗位，利用统计模型进行风险评估和决策支持。 𐟔砦Š€能准备： 𐟛 ️ 工具：掌握SQL（数据操作、窗口函数）、Python（Numpy、Pandas、Matplotlib）、Excel（数据透视表）、R语言等。 𐟓š 专业知识：数理统计（假设检验、参数估计、贝叶斯等）、机器学习（逻辑回归、随机森林等）。 𐟒𜠤𘚥Š᧟娯†：指标体系、异动分析、AB测试、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。 𐟓栤𚧥“知识：了解产品生命周期、用户行为等。 𐟒𛠦•𐦍€发： 𐟌 大数据相关知识：Linux、Java、Scala、SQL等。 𐟛 ️ 大数据处理框架：MapReduce、Hadoop、Hbase、Hive、Flink、Kafka，Spark等。 𐟓ˆ 数据分析的学习路线： 𐟓Š 统计分析：大数定律、抽样推断、秩和检验、回归、预测。 𐟎蠥﨧†化辅助工具：Excel、BI工具、Python。 𐟒𛠥䧦•𐦍„理框架：Hadoop、Storm、Spark。 𐟓š 数据库：SQL、MySQL、DB。 𐟓‚ 数据仓库：SSIS、SSAS。 𐟔 数据挖掘工具：Matlab、R语言、Python。 𐟤– 人工智能：机器学习。 𐟔 挖掘算法：数据结构、一致性。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耯𜚊ava、Python。对于那些希望转行或寻找新职业方向的人来说，数据分析与统计学的结合可能是一个充满潜力的选择。它不仅能够提供稳定的职业基础，还能为你带来意想不到的职业发展机会。

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