「洪豆圆桌派」想向BI工程师方向发展，应该学习什么内容？

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一年一度报考季

相信今年又有很多想要学习数据分析专业的小彭友

于是

「洪豆圆桌派本期话题」是

想向BI工程师方向发展，应该学习什么内容？

请大家多多思考讨论哦

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想向BI工程师方向发展，先学会基本的BI工具，比如永洪Desktop，其次要了解学习一下基本的编程，sql，数据库方面的知识，只有懂了这些，才能更好的使用工具，最后要学会站在需求的角度考虑问题，比如用户画像，来更好的设计出符合要求的作品

需要具备以下几个方面的能力： 1. 数据处理能力：能够熟练使用数据处理工具，如YBI、SQL、Python、R等，对数据进行清洗、整合、转换等操作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析能力：能够运用统计学和机器学习等方法，对数据进行分析和建模，提取有价值的信息和洞察，并能够将分析结果转化为业务价值。
3. 业务理解能力：能够深入了解所在行业和业务，理解业务需求和目标，将数据分析结果与业务场景相结合，提出可行的解决方案。
4. 沟通能力：能够清晰地表达数据分析结果和建议，与业务人员和技术人员进行有效的沟通和协作，推动项目的顺利进行。
5. 学习能力：能够不断学习和掌握新的数据分析技术和工具，保持对行业和技术的敏感度和前瞻性。

作为一名BI工程师，需要的技能，我的理解是：
1. 数据仓库设计和建模：了解数据仓库的概念、架构和设计原则，能够使用数据建模工具设计和实现数据仓库。
2. ETL工具和技术：熟悉ETL工具的使用和原理，能够编写ETL脚本，实现数据抽取、转换和加载。
3. 数据库管理和SQL编程：熟悉关系型数据库的管理和维护，能够编写高效的SQL查询语句。
4. 数据可视化和报表设计：掌握数据可视化和报表设计的原则和技巧，能够使用BI工具设计和实现各种类型的报表和仪表盘。
5. 数据分析和挖掘：了解数据分析和挖掘的基本概念和方法，能够使用统计分析工具和算法进行数据分析和挖掘。
6. 业务理解和沟通能力：具备良好的业务理解能力和沟通能力，能够与业务人员进行有效的沟通和协作，理解业务需求并将其转化为可行的技术方案。
7. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的相关法律法规和标准，能够设计和实现安全可靠的数据处理和存储方案。

1.数据库
Oracle, DB2, SQL SERVER,最好也懂点Sybase, My SQL，包括，SQL，PLSQL，备份，恢复，调优。
2.ETL
Informatica, Datastage, 手工ETL。
3.报表
Cognos, BO, BIEE, Hyperion.....
4.操作系统, UNIX或者Linux，AIX, Solaris之类，SHELL脚本。
5.HTML, JAVA, JS, CSS 多多益善。
6.熟悉了解一些ERP系统，SAP，Sieble，Salesforce。
将商业智能视为一种解决方案应该更合适。商业智能的关键是从许多来自不同企业运营系统的数据中提取和清理有用的数据，以确保数据的正确性，然后通过提取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，并入企业级数据仓库，从而获得企业数据的全局视图。

统计学知识，为什么呢，因为数据拿出来之后，你能做的第一件事，是将数据展示出来，如何展示，如何合理的展示，如何有效的展示，这是BI的核心其他的，什么数据挖掘算法，数学能力，业务分析能力等等都是plus，如果有，那你的商业智能产品一定有更高的价值。

应用统计学的好处在于，你可以不知道两者的因果而只分析两者的联系，并且在环境没有太多改变的情况下，分析结果都是适用的。

作为一名BI工程师，你需要掌握以下技能和知识：
1. 数据仓库设计和建模：了解数据仓库的概念、架构和设计原则，能够使用数据建模工具进行数据建模。
2. ETL工具和技术：熟悉ETL工具的使用和配置，能够编写ETL脚本，实现数据抽取、转换和加载。
3. 数据库管理和SQL语言：熟悉关系型数据库的管理和维护，能够编写高效的SQL查询语句。
4. 数据可视化和报表设计：掌握数据可视化工具的使用，能够设计和开发各种类型的报表和仪表盘。
5. 数据分析和挖掘：了解数据分析和挖掘的基本概念和方法，能够使用数据分析工具进行数据分析和挖掘。
6. BI工具和平台：熟悉常用的BI工具和平台，如Tableau、Power BI、QlikView等，能够使用这些工具进行数据可视化和报表开发。
7. 业务理解和沟通能力：了解业务需求和流程，能够与业务人员进行有效的沟通和协作。

学习统计学、数据库、统计工具、编程语言、数据可视化

1、数据库管理：学习SQL语言和关系数据库的基本原理，了解数据库的设计和管理。

2、数据仓库：了解数据仓库的概念、架构和设计方法，学习数据抽取、转换和加载（ETL）技术。

3、数据分析与可视化工具：熟悉常见的数据分析工具，如Tableau、Power BI等，并掌握其使用方法和数据可视化技巧。

4、数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，掌握数据预处理、特征工程和模型评估等技术。

5、编程技能：具备一定的编程能力，例如Python或R语言，用于数据处理、数据分析和模型开发等任务。

6、业务理解与沟通能力：了解业务需求，能够将数据分析结果转化为业务洞察，并能够与非技术人员进行有效的沟通和合作。

当然学习永洪BI啊

ETL技能和知识：ETL（提取、转换、加载）是数据仓库中的关键部分，也是BI工程师需要掌握的核心技能。
数据仓库知识：数据仓库是BI项目的基础，了解数据仓库的设计、构建和管理是必要的。
OLAP技术：在线分析处理（OLAP）是BI工程师需要掌握的另一种关键技术，它允许用户从多个角度分析数据。
前端展现技术：BI工程师需要了解各种前端展现技术，包括报表、数据可视化、数据挖掘等。
此外，了解业务和管理也是非常重要的。在业务方面，尽可能多地掌握业务方面的知识，抓住一切可以交流的机会。
在管理方面，学习项目管理方面的知识，以便能够在需要时磨练项目管理技能。

SQL:SQL是一种用于管理和查询大型数据库的标准语言。作为 BI 工程师，您需要熟练掌握 SQL 语言的基础知识和高级应用，以便处理和分析企业数据。

数据挖掘:数据挖掘是一种通过使用统计学、机器学习和人工智能等技术来发现隐藏在大量数据中的有用信息的方法。作为一名 BI 工程师，您需要了解如何使用数据挖掘技术来分析和提取有价值的数据。

数据分析:数据分析是指将数据转换为有用的信息和见解的过程。作为一名 BI 工程师，您需要熟悉各种数据分析工具和技术，如数据可视化、报表设计和统计分析等。

业务智能:业务智能是一种利用技术和数据分析来提高企业决策效率的方法。作为一名 BI 工程师，您需要深入了解企业的业务流程和目标，以帮助企业实现业务智能化。

云计算:随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将其 IT 基础设施迁移到云端。作为一名 BI 工程师，您需要了解云计算的基本原理和应用，以便为企业选择合适的云解决方案。

来吸取经验来了~

数据分析

取经来了

sql是基础，其次要熟悉各种数据库，掌握一定的etl知识及数据分析知识，并与企业内部的业务知识结合，将数据进行多维可视化展示。

基本统计学

来学习学习