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bi开发最新视觉报道_bi开发工程师(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：2024-12-02

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。

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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转行数据产品经理？这些你必须知道！ 𐟎•𐦍祓经理主要可以分为两大类：平台型产品经理和数据应用型产品经理。 𐟌 平台型产品经理主要是为数据分析师、BI分析师、数据开发工程师等提供从数据采集存储、数据处理到数据服务的大数据基础平台。通过平台化工具，提升数据使用效率。这类产品经理除了需要具备通用的产品经理能力外，还需要深入了解大数据的底层框架和基本原理，如HDFS、Yarn、Spark、Presto、Kafka、Sqoop、Flink等。此外，他们还需要熟悉数据分析师和数据开发者的工作内容和流程，有数据分析师或数据开发经验的小伙伴非常适合转型这类数据产品经理。 𐟓Š 数据应用型产品经理则更多服务于业务产品和业务运营，为业务决策提供数据产品。这类产品经理除了需要对数据来源和数据处理过程有充分认识外，更需要具备业务思维，拥有较强的数据分析能力。 𐟑‡ 根据大量数据产品经理的岗位描述，总结出以下技能要求：熟悉数据生产加工流程熟悉数据仓库技术及理论熟悉数据治理技术及理论熟悉数据埋点、指标体系、用户画像搭建熟练使用Excel、SQL、Hive、Python、R等数据处理技术了解主流大数据产品及分布式大数据技术了解主流BI产品，如Tableau、saiku、kylin、BDP、growingIO、神策等了解数据分析，如业务增长分析、用户行为分析、ABTest等了解数据建模和数据挖掘技术及理论转行数据产品经理需要具备多方面的技能和知识，如果你对这些领域感兴趣，不妨深入学习，逐步提升自己的能力。

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！

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

互联网数据分析师的一天：6大工作挑战互联网行业的数据分析师日常工作充满了挑战和变化。以下是一些主要的工作内容： 𐟓Š 指标波动排查当发现日活用户数量下降或用户使用时长突然增加10%等重要指标波动时，数据分析师需要立即进行排查，并给出合理的解释。他们可以通过拆分维度，如操作系统、渠道、新老用户、版本等，来找出问题所在。同时，他们还会剔除节假日的影响，同比往年的历史数据，发现一些平时不注意的细节。 𐟓ˆ 制作报表数据分析师需要制作日常的核心指标以及产品、运营需要监控的数据的BI报表。不同的公司可能有不同的报表制作方式，有些公司可能使用Tableau、Power BI等软件，而有些公司则使用内部开发的报表平台。重要的是，报表一定要制作，否则老板从哪里获取数据呢？ 𐟓 编写分析报告当运营进行促活活动或产品进行AB测试时，数据分析师需要撰写报告来评估活动效果。此外，他们还可以进行一些探索性分析，如研究用户留存的影响因素或流失用户的特征，并整理总结这些成果。 𐟔砤𘴦—𖦕𐦍€求产品、运营、市场每天都会有大量的数据需求。面对这种情况，数据分析师需要保持冷静，告诉需求方按照排期进行，非常紧急的需求可以优先处理。他们的工作是永无止境的，按照排期逐步完成即可。 𐟔 埋点设计和校验埋点设计是获取用户行为数据的关键。尽管许多公司没有数据产品经理的角色，但埋点的设计工作通常落在数据分析师的肩上。研发团队可能更关注产品的功能开发，因此埋点的开发可能不被重视。数据分析师需要给出埋点设计文档，研发完成后与测试人员一起验证每个埋点。 𐟓ˆ 模型相关有时，数据分析师也会涉及到建模工作，但通常是简单的模型。不同公司对建模的要求可能有所不同，具体细节不做详细描述。数据分析师的工作是多样化和挑战性的，他们需要不断适应变化，提供准确的数据支持。

大数据时代：BI与大数据的碰撞与融合 𐟔 探索BI大数据的奥秘：大数据（Big Data）是一场数据革命，它从海量数据中提取信息，通过算法分析不同来源和格式的数据，发现数据间的联系。大数据的核心在于发现、猜测并验证数据间的关系。商务智能（Business Intelligence，BI）则是一套完整的解决方案，旨在将企业数据有效整合，快速提供报表并辅助决策。BI更侧重于描述群体共性，掌握宏观统计趋势，为企业经营提供决策支持。 𐟌𑠤𛎤𜠧𛟂I到大数据的演变：大数据与传统BI在社会发展中扮演着不同角色。大数据继承了BI的决策支持功能，但更注重个体差异和个性化决策。从技术角度看，两者都遵循数据—信息—知识—智慧的脉络，但在更高层次上，两者可以统一。 𐟛 ️ BI大数据的技术支柱： BI的核心技术包括ETL、数据仓库、OLAP和可视化报表。而大数据的技术标签则包括Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce和流处理等。随着技术的发展，传统BI的功能逐渐被大数据组件所替代。 𐟓ˆ BI大数据的发展方向：大数据的发展方向主要有三个： 1️⃣ 大数据开发：涉及岗位如大数据工程师、数据研发工程师等。 2️⃣ 数据挖掘与机器学习：涵盖岗位如大数据分析师、大数据高级工程师等。 3️⃣ 大数据运维与云计算：包括岗位如大数据运维工程师等。 𐟑𗢀♂️ 适应大数据时代的挑战：在大数据时代，BI工作人员需要顺应变革，掌握新的技术和工具，以适应大数据带来的挑战。大数据不仅仅是传统BI的简单扩展，它涉及思想、工具和人员的深刻变革。 𐟌Ÿ 未来展望：随着技术的发展，大数据的就业岗位将越来越多，且三个发展方向只要精通一门，就能在职业生涯中取得显著成就。

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