bi大数据分析面试题及答案

本篇文章给大家分享bi大数据分析面试题及答案，以及大数据分析师面试题对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、BI数据分析师应聘要求
• 2、bi大数据分析师培训好就业吗
• 3、大数据BI专业主要学什么
• 4、大数据bi是什么意思
• 5、大数据工程师告诉你大数据和BI的区别
• 6、大数据分析要注意哪些问题?

BI数据分析师应聘要求

在数据处理方面，高级数据分析师需要熟练掌握各种数据处理软件和工具，例如SQL、Python和R。他们能够高效地清洗、转换和整合数据，确保数据的质量和一致性。此外，他们还需要掌握数据可视化技巧，能够使用如Tableau、Power BI等工具将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告。

主要工作内容不同：BI分析师主要负责从各种不同的数据源中提取、清洗、转换和整合数据，然后将这些数据呈现给业务用户进行分析和决策。而数据分析师则更加专注于数据的挖掘和分析，他们会使用各种统计和机器学习技术来发现数据中的模式和趋势，并提供相关的建议和解决方案。

BI工程师是指负责数据分析和报表开发的技术人员。他们的主要工作职责包括：报表开发：负责设计和开发数据分析报表。数据库经验：需要具备一定的数据库知识，掌握SQL查询优化方法。数据库应用设计：精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计。性能调优：参与数据库性能的调优工作。

bi大数据分析师培训好就业吗

大数据分析师的就业前景并不乐观。今年前七个月，企业对于BI大数据分析师的需求量下滑了41%。尽管硕士研究生在2021年的数量较2020年增长了200%，但这一增长并未能够显著推动就业市场。工资待遇方面，2022年的收入较2021年下降了5%。

BI大数据分析师的就业前景似乎并不乐观。根据数据显示，在今年前七个月中，企业的BI工具需求下降了41%，这表明市场对这类专业人才的需求正在减少。同时，硕士研究生的就业趋势也值得关注，2021年比2020年增长了200%，这意味着供给端的人才供应在不断增加。

综上所述，BI数据工程师不仅在当前就业市场中拥有良好的就业前景，而且在未来发展前景也非常光明。这不仅是因为大数据行业的持续增长，更是因为BI工程师在帮助企业实现数据驱动的决策方面所扮演的关键角色。

培训 确实能学到些东西，前提是你找到一个 良心的培训机构，3-4个月 脱产学习，会讲很多东西，你能掌握30%就不错了。大数据是个很笼统的说法，它其实是由很多组件 分布式处理的处理平台。需要 开发基础，统计学，算法，数据库，linux 和hadoop 、spark、storm 等 方面的基础。

大数据BI专业主要学什么

大数据BI（Business Intelligence）专业学习分析、挖掘、可视化与商业智能应用知识技能。学生掌握大数据技术处理海量数据，支持决策制定。课程涵盖统计学、数据库管理、数据仓库设计、数据挖掘算法、机器学习、数据可视化工具如Tableau、Power BI、编程语言SQL、Python或R等。

BI数据分析专业人员通常需要具备数据科学、统计学、数据库管理和业务洞察等方面的知识和技能。他们不仅需要掌握数据科学的基本原理和方法，还要了解统计学的基本概念和技巧，以便在数据分析中应用。此外，BI数据分析专业人员还需要熟悉数据库管理，能够有效地管理和维护数据，确保数据的准确性和完整性。

大数据专业主要学习的是：统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科的相关知识和技能。大数据专业的具体学习内容：大数据专业需要学习数据***集、分析、处理软件，如Python、R语言、Java等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。

大数据bi是什么意思

大数据bi是指能处理和分析大数据的bi软件，可以完成对tb级别数据的实时分析。BI是Business Intelligence，即商业智能。大数据可以概括为数据量大、速度快、类型多、价值密度低。随着大数据时代的来临，大数据bi也应运而生。

Bi，即BigDataBusinessIntelligence，指的是大数据BI。这种软件能够处理和分析大数据，相较于传统的BI软件，大数据BI有能力进行TB级别数据的实时分析。大数据的特点概括为四个V：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）和价值密度低（Veracity）。

Big Data Business Intelligence，简称为Bi，意味着大数据BI。它是一种专门用于处理与分析海量数据的商业智能软件。相比传统的BI软件，大数据BI能够实现对TB级别的数据进行实时分析。大数据被总结为四个V，即数据量庞大（Volume）、处理速度迅速（Velocity）、类型多样（Variety）、价值密度低（Veracity）。

商业智能（BI）全称商业智能（Business Intelligence），在企业中扮演着整合数据、快速制作报表以辅助决策的角色。BI的核心功能是对数据进行多维度分析、切片、钻取和建模，通过ETL过程形成完整数据仓库，而后进行前端分析和展示。BI主要分为两大用途：自动化报表制作与可视化数据分析。

大数据工程师告诉你大数据和BI的区别

大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

虽然这几个职位都围绕数据展开，但它们在具体职责和技能要求上有所区别。BI更注重数据的可视化和决策支持，数据仓库强调数据的整合和存储，而大数据开发则侧重于处理大规模数据的技术实现。商业智能和数据仓库的ETL过程是数据准备的关键步骤，确保数据的质量和可用性。

相比之下，BI与信息化是不同的概念。信息化主要描述的是企业数据的积累和管理阶段，BI则是在信息化之后，帮助企业利用已有的数据进行决策支持。BI工具可以看作是信息化的延伸，帮助企业实现数据价值。

大数据分析要注意哪些问题?

忽视数据精确性：一些文章表明，在大数据分析中，人们可能不会过分关注数据的精确度，或者认为最终的报告可以通过修改来纠正不准确性。然而，大数据分析的一个基本要求是必须严谨和精确。避免粗略计算：目前的大数据分析工作依赖于特定的工具来进行专业的数据处理。

隐私和法令问题 在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。客户应该坚信您将安全地使用他们的信息，而且他们会从答应您使用他们的信息中取得实在的价值。

获取完整的用户行为日志具有一定挑战性。目前的数据分析主要基于统计方法，涉及用户数量、使用时长和频率等指标。然而，日志的获取面临三方面的问题：首先是识别用户的需求；其次是行为记录的简化可能导致分析的局限性；最后是开发成本的考量。 产品缺乏明确的目标。这要求分析人员对产品有深入的理解。

不能粗略计算 现在阶段看来，大数据分析是基于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，如果是进行粗略计算，也就不会得到预期的结果。不注意数据的准确性 根据一些相关的大数据文章，说明我们不需要太在意数据的准确性，或者说数据不准确，最后形成报告可以改的心理。

不注重数据的精确 也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。不能粗略计算 现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

关于bi大数据分析面试题及答案，以及大数据分析师面试题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。