Tableau商业智能BI平台采购技术要求
bi任职要求
bi任职要求BI（Business Intelligence）作为企业数据分析和决策的关键工具之一，在企业中起着至关重要的作用。
然而，想要成为一名专业的BI从业者，除了具备必要的技能和知识外，还需要满足一定的职业要求。
下面我将围绕BI从业者的职位要求，为大家详细介绍。
1. 数据挖掘和分析能力作为BI从业者，数据挖掘和分析能力是必备的核心要素。
他们需要掌握常见的数据分析、建模和预测算法，能够熟练地使用统计软件和编程语言，如R、Python等，进而开展数据挖掘和分析工作，为企业提供高质量数据选项。
2. 业务需求分析能力BI从业者需要能与企业管理层深入沟通，深入理解业务流程和需求，理清企业的核心问题，并提出具备实际操作性的解决方案，提升企业的运营效率和竞争力。
3. 数据仓库设计能力在BI落实项目的过程中，如何合理地设计数据仓库是非常重要的，这需要BI从业者具备对数据仓库架构和设计模式的了解，以及对ETL系统的深入掌握，能够熟练使用各种数据仓库设计和管理软件，完成数据仓库的设计和构建。
4. 商业智能工具运用能力商业智能作为企业数据分析和决策的重要技术手段，BI从业者需要熟练掌握常见的商业智能工具和平台，如Power BI、Tableau等，能够在此基础上开展数据分析、制作可视化报表和BI Dashboard等，不断提升企业数据分析业务水平。
5. 专业学习能力作为BI从业者，技术的更新换代速度非常快，需要跟进新技术和新工具的发展，其重要性不言而喻。
因此，专业学习能力也是评价一名BI从业者是否合适的重要指标。
他们需要始终保持学习和更新技能的积极性，关注新技术的发展，不断探究新的技术和数据挖掘方法，分享经验和技巧，不断让自己进步和成长。
6. 团队合作意识和沟通能力在BI项目中，各个职能都需要密切协作，共同推进项目的进展。
因此，BI从业者必须具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够协调各方面的工作，积极分享信息和知识，不断拓展个人视野和领域。
如何使用Tableau进行商业智能与数据分析
如何使用Tableau进行商业智能与数据分析第一章：Tableau的基本介绍在当今的商业环境中，数据分析和商业智能已经成为了企业决策和战略制定的重要工具。
Tableau作为一款领先的数据可视化和分析工具，能够帮助企业从庞杂的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。
本章将介绍Tableau的基本功能和特点。
1.1 Tableau的概述Tableau是一款业界著名的商业智能和数据可视化工具，可以将企业的数据转化为可视化的报告、仪表盘和交互式分析，使决策者能够更好地理解数据背后的故事和模式。
Tableau支持各种数据源，包括数据库、Excel和Web数据等。
1.2 Tableau的特点Tableau具有以下几个重要特点：- 直观易用：Tableau提供了简单而直观的用户界面，无需编写复杂的代码，即可创建交互式报表和仪表盘。
- 强大的数据连接能力：Tableau可以连接各种数据源，包括数据库、Excel、Web数据和云端数据等，灵活地访问和整合数据。
- 高级可视化功能：Tableau提供丰富的数据可视化选项，包括图表、地图、散点图等，用户可以根据需要自由选择和组合。
- 实时数据分析：Tableau能够实时连接和分析数据，用户可以随时获取最新的数据，并及时进行决策。
- 共享与合作：Tableau支持将分析结果与团队成员和上级分享，也可以与其他人合作创建和编辑报表。
第二章：Tableau的应用场景Tableau作为一款强大的商业智能工具，在不同领域都有广泛的应用。
本章将介绍Tableau在几个具体的应用场景中的应用案例。
2.1 销售分析Tableau可以帮助企业对销售数据进行深入的分析和理解。
通过创建交互式的销售仪表盘，企业可以实时监测销售情况、销售趋势以及不同产品和地区的销售表现。
同时，还可以通过可视化的方式展示销售数据和关键指标，帮助销售团队更好地定位和调整销售策略。
2.2 市场营销分析Tableau可以帮助企业进行市场营销数据的分析和洞察。
BI系统技术方案
BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。
BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。
通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。
技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。
2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。
常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。
3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。
可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。
4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。
可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。
5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。
可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。
实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。
2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。
3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。
4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。
5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。
6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。
7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。
价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。
2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。
批发业务中的数据挖掘与商业智能应用考核试卷
16.在数据挖掘中，以下哪个方法主要用于异常检测？（）
A.聚类
B.分类
C.关联规则
D.离群点检测
17.以下哪个不是数据挖掘在供应链管理中的应用？（）
A.预测需求
B.优化库存
C.降低物流成本
D.提高生产效率
18.在商业智能项目中，以下哪个阶段不是项目实施的基本步骤？（）
A.需求分析
B.数据建模
4.数据仓库设计时，星型模式比雪花模式更适合快速查询。（）
5.任何数据挖掘项目都可以在不进行数据清洗的情况下直接进行分析。（）
6.在商业智能中，实时数据分析可以提供即时的业务洞察。（）
7.数据挖掘和商业智能完全是一回事，没有区别。（）
8.机器学习是数据挖掘的一部分，但数据挖掘不完全是机器学习。（）
9.在大数据分析中，Hadoop是唯一可用的框架。（）
3.项目目标：预测销售趋势。所需数据：历史销售、市场趋势、促销活动。挖掘技术：时间序列分析、回归分析。预期成果：销售预测模型，指导库存和采购决策。
4.案例中，通过数据分析实时监控销售情况，快速调整定价和库存策略。挑战包括数据质量、技术选型和人才培养。解决方案：建立数据治理机制，选择合适的技术平台，进行员工培训。
A.描述性挖掘
B.预测性挖掘
C.规则性挖掘
D.探索性挖掘
2.在批发业务中，以下哪个不是数据挖掘的主要应用？（）
A.客户细分
B.预测分析
C.供应链管理
D.股票交易
3.以下哪项不是商业智能（BI）的关键技术？（）
A.数据仓库
B.数据挖掘
C.大数据分析
D.机器学习
4.在数据挖掘中，哪个方法主要用于发现数据之间的关系？（）
BI商业智能系统简介
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
公司采购中的技术标准与质量要求
公司采购中的技术标准与质量要求随着经济的不断发展，各行各业对于产品的质量要求也越来越高。
对于公司来说，采购是一个至关重要的环节，决定着产品的质量和性能。
在公司采购中，制定合适的技术标准和质量要求显得尤为重要。
本文将探讨公司采购中的技术标准与质量要求的相关内容。
一、技术标准技术标准是指在产品设计、生产和使用过程中所需要遵循的一系列规范。
在公司采购过程中，确定合适的技术标准可以确保所采购的产品能够满足公司的需求，并达到预期的性能要求。
以下是一些制定技术标准的注意事项：1. 了解产品特性与要求：在制定技术标准之前，公司需要对所需产品的特性和要求进行充分了解。
例如，如果公司需要采购一台机械设备，就需要明确该设备的功能要求、工作环境、使用寿命等。
2. 参考相关行业标准：很多行业都有相应的标准和规范可供参考。
公司可以调研和借鉴相关行业标准，将其作为制定技术标准的基础。
这些标准通常会规定产品的性能、材料、工艺等方面的要求。
3. 考虑未来发展趋势：技术是不断更新和发展的，因此在确定技术标准时，公司还需考虑产品的未来发展趋势。
选择符合行业发展趋势的技术标准，有利于提高产品的竞争力和更新换代能力。
二、质量要求质量是公司采购过程中最关键的因素之一。
优质的产品能够提高公司的生产效率和竞争力，对于公司的长远发展具有重要意义。
以下是一些制定质量要求的要点：1. 明确质量指标：制定质量要求之前，公司需要明确产品的质量指标。
质量指标通常包括外观、尺寸、材料、性能等方面的要求。
公司可以参考国家相关的质量标准，也可以结合自身需求制定相应的要求。
2. 评估供应商的质量管理能力：为确保采购产品的质量，公司需要评估供应商的质量管理能力。
供应商的设备、工艺和质量控制体系都应符合公司的要求。
在选择合作伙伴时，公司可参考供应商的质量认证、历史质量记录以及其他客户的反馈情况。
3. 建立质量控制机制：采购过程中，公司应建立完善的质量控制机制，确保供应商交付的产品符合质量要求。
BI工程师招聘笔试题及解答(某世界500强集团)2024年
2024年招聘BI工程师笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个工具通常用于数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程？A. ExcelB. TableauC. TalendD. PowerPoint2、在BI（商业智能）项目中，以下哪个阶段通常不涉及数据分析工作？A. 数据采集B. 数据清洗C. 数据建模D. 数据报告3、以下哪个工具通常用于数据可视化？（）A. ExcelB. TableauC. SQLD. Python4、在BI项目中，以下哪个阶段通常负责数据清洗和预处理？（）A. 数据采集B. 数据建模C. 数据分析D. 数据展示5、某世界500强集团在分析销售数据时，发现以下数据分布：•销售额低于10万元的占比30%•销售额在10-20万元之间的占比40%•销售额在20-30万元之间的占比20%•销售额高于30万元的占比10%请问，该集团销售额的集中趋势最接近于以下哪个指标？A. 平均销售额B. 中位数C. 标准差D. 最大销售额6、在BI工具中，以下哪个功能不属于数据可视化的一部分？A. 条形图B. 折线图C. 地图D. 数据透视表7、以下哪种工具被广泛用于数据可视化，并且支持多种编程语言进行扩展？A. TableauB. Power BIC. QlikViewD. Python8、在数据仓库设计中，以下哪项不是数据仓库的常见数据模型？A. 星型模型B. 雪花模型C. 物化视图D. 冒烟测试9、某公司使用BI工具进行数据分析，以下哪种数据源最适合用于构建实时报表？A. 数据库B. 数据仓库C. 云存储D. Excel文件 10、在BI工具中，以下哪个功能不属于数据建模的范畴？A. 关联数据表B. 创建数据透视表C. 设计数据立方体D. 定义数据规则二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术是商业智能（BI）工程师在开发数据可视化和分析时常用的工具或技术？（）A、SQLB、TableauC、Power BID、Python的Pandas库E、Excel2、在BI项目中，以下哪些是数据治理的关键方面？（）A、数据质量管理B、数据安全性C、数据一致性D、数据标准化E、数据生命周期管理3、以下哪些工具或技术是数据可视化领域中常用的？（）A、TableauB、Power BIC、Python的Matplotlib库D、ExcelE、Google Analytics4、以下哪些是BI工程师在工作中需要具备的技能？（）A、数据清洗和预处理B、SQL数据库查询和操作C、数据仓库设计和实施D、数据分析和挖掘E、团队协作和项目管理5、以下哪些是数据仓库中常用的数据模型？（）A、星型模型B、雪花模型C、事实表D、维度表6、以下哪些工具通常用于数据清洗和预处理？（）A、PandasB、NumPyC、Spark SQLD、Tableau7、以下哪些工具或技术是BI（商业智能）工程师在数据分析和报告过程中常用的？A. ExcelB. SQLC. TableauD. PythonE. R8、在BI项目中，以下哪些角色或职责是关键的？A. 数据分析师B. 数据库管理员C. 业务用户D. 技术支持工程师E. 项目经理9、在进行数据可视化时，以下哪些图表类型适合用来展示时间序列数据？（多选）A. 折线图B. 饼图C. 条形图D. 热力图E. 散点图 10、关于数据仓库和数据湖的区别，下列哪项描述是正确的？（多选）A. 数据湖存储原始数据，而数据仓库主要存储处理过的数据。
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软件自带地图绘制功能，可以轻松地将数据绘制到地图上进行展示。此外，软件还应支持连接WMS、导入自定义地理编码。同时，也支持地图的钻取功能。
数据预警
软件支持以多样化的形式对关键指标的异常值进行预警，例如变化一下背景颜色、改变图标等。此外，软件也支持What-if分析和回归模型拟合。
数据钻取与联查
系统集成
制作好的报表可通过JavaScript代码嵌入到其它应用系统中或外部网页中。
网页与移动终端访问
制作的报表发布后，支持网页浏览以及移动终端如iPad、Android平板电脑浏览，并可在网页上和移动终端上编辑报告。
网页与终端查阅效果
不管是通过浏览器还是移动终端查阅报表，都具有交互式的功能，可实现筛选、过滤、突显、钻取到底层数据的功能。浏览器支持（ie7、8、9、10、11等、chrome、Firefox、opera、netscape、Mosiac等）
Tableau商业智能BI平台采购技术要求
产品规格要求
产品名称
说明
Tableau Desktop-Professional
允许3-5个用户安装使用
Tableau Server - Web Client Interactor
允许最多同时10个不同用户登录
技术指标：
功能参数
技术说明
整体操作
无需任何编程，只需通过拖放即可完成各种视图的制作，支持VizSQL。
数据源连接
软件支持连接各类型的数据库数据源，包括DB2/MySQL/SQL Server/Oracle/OracleEssbase/Netezza/OData/Greenplum/ParAccel/SAPBW/SAP HANA/Teradata /Cloudera HadoopHive/MapRHadoopHive/ Sybase /Vertica / Access/Excel/Text Files等等,同时也支持ODBC连接数据库。另外，数据的连接除支持in-memory的方式外，还支持实时的动态连接，即不用将数据导入软件也可做分析。
软件支持用户在不同维度之间切换查看报表。此外，在数据的列表展示上，软件支持在一个平面报表上，固定一个维度，允许用户随时更改另外一个或多个维度。
故事点
支持Story Telling功能
用户权限控制
软件可以实现对各类报表查询人员进行权限控制，详细度可达到对某个字段的某条记录进行权限控制。
数据更新
软件可以设置实时刷新数据，或指定在什么时间自动全量或增量刷新数据。
软件可以方便的进行数据钻取，可进行逐层深入、抽丝剥茧的分析，发掘数据价值。同时，软件还支持各图表之间的联动、突显、筛选的功能。
数据刷新
软件支持数据的实时自动刷新。在仪表板的界面模式固定好后，若数据源中的数据有增加、删减、修改等情况，仪表板在每次打开后可以自动实时刷新界面以展示变动后的制作各种动态仪表板，动态仪表板能支持多种选择器控件，包括单选按钮、复选框、下拉框、时间滑动器等，所有的选择控件都应摆在仪表板上的明显位置，以备使用者随意使用，只需以拖曳的方式，即可将选择控件加入仪表版，无须任何编码。
图表展示
软件支持饼图、柱状图、热力图、瀑布图、突出表、折线图、散点图、交叉表等各种图形，并且拥有自动推荐图表的功能，即用户只要选择好字段，软件会自动推荐一种图表来展示这些字段。图表可以在仪表板中自由摆放，形成图文结合的报表。这些报表可以是一表多图、一图多表、多表多图的表现形式。同时，软件支持图表的动态轨迹播放功能。
元数据处理
软件支持对元数据的基本操作，包括定义字段的类型、修改字段名称、添加注释、创建层级结构等，并可以根据需要构建新的字段或参数。
处理数据量
支持实时连接到数据源以及将数据导入到数据引擎，可以快速的处理海量数据。
异构系统集成
软件支持多数据源整合功能，实现在报表开发层面屏蔽不同数据库之间的差异，提供无差别的数据源支持，实现对来自不同数据库的数据进行融合。
平台部署
软件可以实行分布式部署，实现软件的高可用性。
应用环境：
（1）服务器端：Windows Server 2008或更高版本.
（2）客户端：Windows7及以上
(3)移动端：提供iOS、安卓等专用App
业务
提供和业务系统进行集成，并开发指定特种设备业务数据源的Demo实例10个，提供不少于3天的专业技术培训。