数据可视化：以信息图表或视觉效果的形式提供信息和显示数据，以便用户轻松理解。
实验：进行因果关系和相关性（因果）分析。
分析和建模：收集和分析与趋势、消费者行为、产品性能和预测相关的数据。
商业智能（BI）工程师
如果 BI 分析师的工作是识别趋势，那么就必须有人负责构建系统。 这是 BI 工程师的角色，即开发、实施和维护 BI 系统（包括应用程序和仪表板）的人员。
BI系统是一种通过技术帮助存储和管理数据的结构，稍后BI分析师将使用它来分析数据/趋势以获得洞察力。 对于一个公司来说，拥有一个BI系统非常重要。
BI 工程师的工作范围是
数据仓库：设计和制作数据模型、数据库和数据仓库。
数据转换：执行清洗、管道化、标准化，并将数 高中高级邮件列表 据汇总为见解，以便用户（利益相关者）可以轻松使用它。
数据工具：提供和构建工具以提高日常工作效率。
系统及可靠性维护：维护BI系统及BI系统所在硬件，并在需要时进行技术问题解决。
数据管道：将各种来源的数据提取到BI系统中并保持其连续性。
商业智能和数据科学之间的区别
商业智能 (BI) 和数据科学之间的基本区别在于，BI 侧重于分析历史数据以监控需要关注（关注）的领域并得出见解，而数据科学则通过机器学习 B2B 电话列表 算法分析的数据模式产生预测性见解。
阅读更多：机器学习和深度学习的区别及案例
更详细地说，您可以比较 BI 和数据科学之间的差异如下：
商业智能
定义：基于技术的流程，收集、存储和分析数据，以提高业务决策的质量。
BI关注当前数据和历史数据
主要处理结构化数据
需要分析现状，找到根本原因，做出决策。
