BI分析中的专业术语

BI分析中的专业术语介绍

在商业智能（Business Intelligence，简称BI）分析中，涉及许多专业术语，这些术语对于理解BI的概念、功能及其在企业中的应用至关重要。本文将介绍一些常见的BI分析专业术语，帮助读者更好地理解和应用BI技术。

1. BI（Business Intelligence）

BI即商业智能，是一种主要由数据仓库、数据分析、数据查询、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。它帮助企业收集、整合、分析数据，并将结果以直观的方式呈现出来，支持企业的决策过程。

2. 数据仓库（Data Warehouse）

数据仓库是一个存储大量数据的系统，专门用于支持分析性报告和决策支持。它包含数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

3. 数据集市（Data Mart）

数据集市是数据仓库的一个子集，用于满足特定部门或用户的需求。它按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

4. OLAP（On-Line Analytical Processing）

联机分析处理（OLAP）是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并提供直观易懂的查询结果。OLAP具有共享多维信息的快速分析的特征（FASMI），其中F代表快速性（Fast），A代表可分析性（Analysis），M代表多维性（Multi-dimensional），I代表信息性（Information）。

5. 数据挖掘（Data Mining）

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现。

6. 自助式BI（Self-Service Business Intelligence）

自助式BI是一种允许用户（通常是业务分析师或部门经理）独立于IT部门自行探索、分析和可视化数据的工具。这种工具的设计理念在于“易用性”，使得没有深厚技术背景的用户也能轻松地创建报表、生成图表、进行数据挖掘和分析。

7. 平均指标与变异指标

• 平均指标：同质总体中各单位某一指标值的平均数字，反映总体在一定时间、地点条件下的一般水平。
• 变异指标：说明总体各单位标志值差异程度的指标，常用的变异指标是标准差和标准差系数。

8. 移动平均（Moving Average）

移动平均是计算指标在一段时间内的平均值的方法，用于平滑时间序列数据，去除周期性变化因素，使长期波动形势更清晰。

9. 线性加权移动平均与指数加权移动平均

• 线性加权移动平均：为当前数据指定更多的权重，权重的总和必须为1。
• 指数加权移动平均：根据平滑常量参数调整数据的权重，如果平滑常量小于1，最新数据的权重更大；如果大于1，旧数据的权重更大。

10. 差异分析（Differential Analysis）

差异分析是从时间序列中删除趋势的常用方法，为时间序列真正的基础行为提供更清晰的视图。

11. 目标与警报（Target and Alert）

• 目标：衡量给定指标是否完成，由目标值和容许区间组成，目标状态可以是绿色（满足目标）、黄色（在容许区间内）、红色（低于目标）或灰色（不确定状态）。
• 警报：当业务中发生任何较大变化时，警报会通知用户。

12. 趋势分析（Trend Analysis）

趋势分析法是指用若干个连续期间的财务报告的资料进行相关指标的比较分析，以说明企业经营活动和财务状况的变化过程及发展趋向。

13. 平衡分析（Balance Analysis）

平衡分析是分析事物之间相互关系的一种方法，它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。

结语

了解这些BI分析中的专业术语，对于有效地应用BI技术进行数据分析和决策至关重要。希望本文的介绍能帮助读者更好地掌握这些术语，并在实际工作中加以应用。