一、数据智能分析是什么？
数据挖掘等综合技术，这里面有讲 大数据分析
二、智能数据分析就业前景？
数据分析的职业规划，每个企业都是需要数据分析师，特别是集中在保险、银行、电子商务企业、零售业等行业都是有机会的，数据分析师的种类也有数据分析师以及数据工程师，建模工程师，数据分析师也可以跨行发展，只要自己肯学习以及有潜力的话，发展方向也是有不同的。数据分析师主要是针对数据指标的分析以及解读，简单来说就是诊断企业现阶段的业务发展情况，是不是符合预期的目标，达到了什么成效，例如做一场营销计划，数据分析师会告诉策划方，在营销计划开始之前的一些数据，以及在营销过程中，通过数据发现一些问题，从而作出活动的调整，保证营销活动达到理想的效果。
三、数据智能技术前景分析？
数据智能技术前景很好。数据智能技术能直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定，所以说前景很好。
四、人工智能数据分析原理？
1、探索性数据分析
当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析
在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析
通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
五、商业智能、大数据与数据分析有何区别？
简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。
也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？
如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途
或者也可以先在【知乎数据分析3天训练营】体验一下数据分析学习，看看自己到底适不适合，喜不喜欢数据分析。这个课程也是我结合国内外互联网大厂的一线业务案例设计，和谷歌、滴滴等数据专家合作，讲解常用工具和框架逻辑，技能和思维双线并行，非常适合0基础小白入门：
另外，如果真的想要学习商业智能BI，可以看下面我整理的商业智能Power BI免费资料。
1、免费教程《7天学会商业智能BI 》
知识点：
什么是报表？
如何设计报表？
免费教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143
知识点：
什么是商业智能BI？
什么是Power BI？
如何安装Power BI？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167
知识点：
如何从 Excel 获取数据？
如何从数据库获取数据？
如何编辑数据？
如何行列转置？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633
知识点：
如何管理数据关系?
创建计算列
隐藏字段
创建度量值
创建计算表
浏览基于时间的数据
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361
知识点：
如何可视化数据？
如何创建切片器？
如何绘制地图？
常用图表可视化
页面布局和格式设置
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330675062
知识点：通过一个项目，手把手学会你如何设计、制作自动化报表
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748
知识点：
如何保存报表？
如何发布报表？
如何制作优秀报表？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983
不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。
针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：
六、数据分析和商业智能的区别？
数据分析只是一种工具（一种系统化分析问题的方式），可以很简单也可以很复杂。
简单点的例子：通过分析购买我产品的人大多数来自北京，则北京是我的主要消费者居住的城市。 复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买我产品概率比较大的客户，则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。 无论你的商业模式是什么样子，你用数学方法，用数据证明你的假设都可以称为 数据分析。所以数据分析师这个职业，形容的是一个会利用数学方法，用数据证明假设的人。 而商业智能则是一种产品/服务，这个产品/服务可能包含报表，分析，管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子：水果店老板利用商业智能工具FineBI做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量，购买量，购买时间，及时调整自己的库存和销售节奏。 之前的人做生意，依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下，可以利用数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，明白生意好的因由。而商业智能将这一切，尽可能的自动化和简化 。七、多维异构大数据智能分析包括什么？
多维异构大数据智能分析涵盖了多种数据类型、来源和结构的分析技术，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像识别等。它通过对大量数据进行整合、分析和建模，可以帮助人们从中提取出有价值的信息和知识，支持企业决策、产品创新、客户管理等业务活动。同时，多维异构大数据智能分析也是未来智能化发展的重要方向之一，将对各行各业的发展产生深远的影响。
八、人工智能数据分析软件功能？
包括智能分析模型的优化，决策建议，预警分析，统计查询等。
九、商务智能技术可以分析哪些数据类型？
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
十、数据分析十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
