商业智能难点（商业智能的应用方面）

人工智能专业怎么样?

你好，虽然人工智能技能的开展需求一个进程，但是其时跟着各大科技公司纷繁开放自身的人工智能途径，其时人工智能的就业生态也有了必定的规划，信任在5G通讯的推进下，未来人工智能范畴也会迎来一个更好的开展环境。

前景广阔：人工智能是当今最炙手可热的领域之一，它在几乎所有行业都有应用和需求。无论是医疗保健、金融、交通、娱乐还是教育等领域，人工智能技术都有着巨大的潜力和发展空间。因此，选择人工智能专业可以为你的职业发展打开更广阔的道路。 创新驱动：人工智能是一个不断进步和创新的领域。

人工智能专业好。专业前景好 人工智能专业未来发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方句的毕业生也能在各领域大展拳脚。

图像识别、视频识别等方面的市场规模是最大的，未来联系还会变得更紧密，不过人工智能的基层技术积累薄弱，专业的人才缺口大，企业对这类人才给出的薪资待遇也比较诱人，考生毕业后很吃香，发展前景好、高薪机会多，不用太担心就业的问题。

南京农业大学工学院人工智能专业是一门非常前沿且具有很高发展潜力的专业。随着科技的不断发展，人工智能技术已经逐渐渗透到各个领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。在这样的背景下，南京农业大学工学院紧跟时代步伐，开设了人工智能专业，旨在培养具备扎实理论基础和实践能力的高素质人才。

零基础能成为数据分析师吗?

在这里，小编推荐大家学习掌握的代码有SQL和开源的MySQL数据库，以及Python基础和Python数据分析，这些都是数据分析师所需要的必备技能。

零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。

零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。

商业智能系统BI应用的重难点

1、展现方式。这个展现方式指的是系统分析呈现给使用者的感官效果，图表或者仪表盘所展现出来的内容能被使用者接受。当然，你可以说使用者的使用习惯是可以后期改变和影响的。但前提是系统所做出的展现方式的确比较靠谱，比较简洁和清晰才行。我认为一切给不了别人需要了解的数据和信息的都是混淆视听。

2、二）交互分析难，定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

3、简单来说，在业务系统中这个问题的调整可能只需要半天的开发时间就完全可以调整完毕。对于数据逻辑来说，在数据质量上的控制，越在源头端控制，效果越明显。这就是问题前置、程序前置处理。前面不处理，越往后放，后置处理，一旦进行商业智能BI等涉及数据的项目，问题就变得就难上加难。

4、对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。

企业如何数字化转型

1、利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。

2、制定数字化转型战略：首先，企业需要明确自身的数字化转型目标，这包括了解数字化转型的意义、目的、方向和路径等。在制定数字化转型战略时，企业需要从行业趋势、市场需求、自身优势和业务特点等方面出发，明确数字化转型的重点领域和优先级，以及相应的资源投入和时间安排。

3、供应链数字化：实现供应链的数字化管理，提高供应链效率和灵活性。智能制造：采用智能化设备和技术，实现生产过程的自动化和智能化。员工数字化能力提升：培养员工的数字化技能和素养，提高企业的数字化转型能力。

4、企业数字化转型的办法有：明确数字化转型的目标和战略、重新构建企业文化、建立数字化转型团队、选择合适的数字化技术、持续推动数字化转型。明确数字化转型的目标和战略 数字化转型需要企业制定一个清晰的战略，以确保该转型可以帮助企业实现其目标。

数据分析和商业智能的区别

1、所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。数据分析的概念：通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。

2、数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。数据分析只是商业智能运用里的一部分。在使用方面，FineBI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。

3、传统报表：向上级报告情况的表格。简单的说：报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据。商业智能：BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

4、商业智能（BI）系统是直接连接到业务系统的，可以对MIS的数据进行抽取、转换和加载（ETL），生成多维数据模型，然后用户可以直接对这个多维数据模型进行包括钻取、切块等分析操作。以我们正在用的Wyn Enterprise为例，整个过程全是图形界面的，拖拖拽拽即可完成这些数据处理。