Как BI связан с анализом данных?
Код ниже создает список всех объектов корзины.
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket(bucket_name)
return [o.key for o in bucket.objects.all()]
2 ответа
BI small создает подробный отчет (список сегодняшних продаж). Очень мало математики, возможно, подсчет строк и подведение итогов продаж. Здесь вы видите инструменты отчетности, называемые «BI»
Среда BI генерирует метрику (размер прибыли за квартал). Это всего лишь простая алгебра, но частое ее построение является сложной задачей из-за огромного количества данных. Это мир кубов и олапов.
BI large занимается математическим моделированием. Это может быть что угодно, от линейной регрессии до статистических моделей, что угодно. Ключевым моментом здесь является то, что модели используют большие объемы данных. Настоящие статистики используют фразу «интеллектуальный анализ данных» в уничижительном смысле, потому что люди, не обученные использованию статистики, скорее всего, будут анализировать данные до тех пор, пока не обнаружат ложную корреляцию. Чем больше ваш набор данных, тем больше вероятность, что вы обнаружите отношения случайно, вместо того, чтобы действительно иметь такие отношения в реальности.
Поскольку заказчиком бизнес-аналитики являются руководители бизнес-направления, а не аспиранты, такие поставщики, как Microsoft и другие. и др. упустили его, предоставив нам черный ящик «Инструменты интеллектуального анализа данных», многие из них такие же, как в SAS и т.п.
Единственное, что я вижу, объединяя все эти приложения во фразе BI, - это что все они используют большие объемы данных для принятия бизнес-решений.
Чтобы ответить на ваш общий вопрос «Является ли бизнес-аналитика проявлением интеллектуального анализа данных?», На самом деле все наоборот.
В общем случае BI - это использование данных вашей компании для понимания ваши рыночные условия и принимать решения. Итак, как сказал Мэтью Мартин, он может быть таким же простым, как отчет SSRS, или сложным, как система поддержки принятия решений в реальном времени / ИИ.
Data Mining - это аспект бизнес-аналитики, в котором Data Mining может использоваться в огромных количествах. данных для обнаружения и прогнозирования знаний с использованием инструментов, реализующих такие алгоритмы, как кластеризация, нейронные сети и т. д.