一、excel工作表中快速随机抽取数据？

在excel工作表中，随机抽取一个或两个数，用函数可以实现，但是很麻烦不高效，怎么快速实现随机抽取数据呢？

1在excel工作表里，随机抽取一个数或两个数。

2选择数据区域，随机重复，随机抽取

3选择抽取的个数。不勾选抽中的单元格置空，选择存放位置，完成

4如果抽中的单元格数据删除，勾选抽中的单元格置空

5选择存放位置，确定，快速随机抽取数据，完成

二、bi168大数据

BI168大数据：从数据源到商业智能的完美转换

在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。随着大数据技术的发展和普及，越来越多的企业意识到了利用数据来提升业务绩效和效率的重要性。而作为领先的大数据服务提供商，BI168公司以其卓越的技术和专业团队，在帮助企业实现数据转化和商业智能方面有着独特的优势。

数据源：

在商业领域，数据源的重要性不言而喻。企业需要从各个渠道收集海量的数据，这些数据来自于客户行为、市场趋势、产品销售等方方面面。而BI168公司通过其先进的数据采集和整合技术，能够帮助企业轻松地获取并整合各类数据源，为后续的分析和挖掘奠定坚实基础。

同时，BI168公司还注重数据质量的保障，通过数据清洗、去重、标准化等环节，确保数据的准确性和完整性，为企业决策提供可靠的支持。

数据分析：

拥有海量数据源虽然重要，但如何从中提炼出有价值的信息才是关键。BI168公司拥有一支技术精湛、经验丰富的数据分析团队，能够运用各种统计分析、数据挖掘和机器学习算法，深度挖掘数据背后的规律和价值，为企业提供全方位的洞察和建议。

通过对数据的分析，企业可以了解客户的偏好和行为习惯，预测市场趋势，优化产品设计，提升营销效果等，从而促使业务的持续增长和发展。

商业智能：

数据分析只是第一步，将分析结果转化为实际业务行动才是最终目的。BI168公司的商业智能解决方案，能够将数据分析的成果直观、清晰地展现给决策者，帮助他们快速做出准确的决策和调整。

通过交互式的数据可视化报表、智能化的数据仪表盘，企业管理层可以随时了解业务状况，监控关键指标，发现问题并及时调整策略，从而实现对业务的精准管控。

未来展望：

随着人工智能、云计算等技术的飞速发展，大数据行业也将迎来新的机遇和挑战。作为行业领先者，BI168公司将继续秉承“客户至上，技术为王”的理念，不断创新、提升服务质量，为更多企业提供更优质的大数据解决方案。

未来，我们相信，在BI168公司的引领下，更多企业将能够充分利用数据资源，实现商业智能的转型，赢得市场竞争的先机。

数据，是企业发展的原动力；商业智能，是数据转化的关键。选择BI168，让数据驱动业务，助力企业成功！

三、Bi指什么数据？

Bi是指Big Data Business Intelligence，即大数据BI。

它是能够处理和分析大数据的BI软件，区别于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。

大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值密度低(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据BI也应运而生。

四、bi数据是什么？

BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。

商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。

通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。

五、大数据 数据抽取

大数据与数据抽取的重要性

在当今的数字时代，大数据的重要性越来越受到人们的重视。企业、组织和个人都能通过利用大数据来获得有关市场趋势、用户行为和业务绩效方面的关键见解。然而，要有效地利用大数据，首先需要进行数据抽取，以从庞大的数据集中提取有用的信息。

数据抽取是大数据分析过程中的关键一环。它涉及从多个源中收集、提取和整理数据，以便进行后续的分析和应用。数据抽取的目标是通过筛选和转换数据，将其转化为有用的格式和结构，使其能够支持决策制定、模式识别和预测等任务。

数据抽取的挑战

数据抽取并非一项简单的任务，特别是在面对大规模和复杂的数据集时。以下是数据抽取过程中可能遇到的一些挑战：

1. 数据来源多样性：大数据通常来自多个不同的来源，包括数据库、日志文件、社交媒体等。不同的数据源可能使用不同的格式和结构，因此需要适应不同的数据源，并确保提取的数据具有一致性。
2. 数据量大：大数据通常包含数以亿计的数据点，这使得数据抽取变得复杂和耗时。有效地处理大量数据需要优化的算法和高性能的计算资源。
3. 数据质量问题：在大数据集中，常常会遇到数据丢失、重复、不完整或包含错误的情况。数据抽取需要解决这些质量问题，并确保提取的数据是准确、可靠的。
4. 实时数据抽取：对于那些需要实时分析和决策的应用程序，数据抽取要求能够实时捕获和提取数据。这需要高效的实时数据抓取和处理机制。

数据抽取的过程

数据抽取通常由以下步骤组成：

1. 数据源识别：确定要抽取数据的源头。这可能包括数据库、文件系统、API接口等。
2. 数据抓取：利用合适的技术和工具从数据源中收集数据。例如，可以使用网络爬虫、API调用或数据库查询来抓取数据。
3. 数据清洗：对抓取的数据进行预处理和清洗，以去除重复、不完整或错误的数据。
4. 数据转换：将抓取的数据转化为合适的格式和结构，以适应后续的分析和应用需求。
5. 数据加载：将抽取和转换后的数据加载到目标系统中，以供进一步的分析和使用。

数据抽取的最佳实践

以下是一些数据抽取的最佳实践，可以帮助您有效地处理大数据：

1. 选择合适的数据抽取工具和技术：根据您的数据源和需求，选择适合的抽取工具和技术。这可能包括ETL工具、自定义脚本、开源框架等。
2. 确保数据安全性：在进行数据抽取时，要确保数据的安全性和隐私保护。采取适当的安全措施，如加密通信、访问控制和数据脱敏等。
3. 进行数据质量检查：在数据抽取过程中，不可避免地会出现数据质量问题。建立适当的数据质量检查机制，以检测和纠正数据质量问题。
4. 优化数据抽取性能：对大规模数据集进行抽取时，性能优化是至关重要的。使用并行计算、数据分片和缓存等技术来提高数据抽取的效率。
5. 实时数据抽取和处理：对于需要实时数据分析的应用，选择支持实时数据抽取和处理的技术和工具。这可以确保您能够及时获取并利用最新的数据。

结论

大数据时代为企业、组织和个人带来了巨大的机遇和挑战。通过有效地进行数据抽取，我们可以从海量数据中提取有用的信息，为业务决策、市场分析和创新提供支持。在大数据的浪潮中，数据抽取是成功的关键之一，我们应该不断改进和优化数据抽取的方法和实践。

六、bi168大数据社区

bi168大数据社区是一个专注于大数据领域的在线社区，为大数据从业者和爱好者提供了一个交流学习的平台。随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的人开始关注并参与到这一领域中来。在这个社区里，您可以了解最新的大数据技术趋势，分享经验，解决问题，还能结识志同道合的伙伴。

bi168大数据社区的特点

作为一个专业的大数据社区，bi168大数据社区具有以下几个显著特点：

• 丰富的资源：在这里，您可以找到各种关于大数据的学习资料、技术文档、案例分析等，帮助您更深入地了解大数据技术。
• 互动交流：社区成员可以通过论坛、博客、问答等多种形式进行交流互动，分享自己的见解和经验，获得他人的帮助和建议。
• 权威性和专业性：社区聚集了大量专业的大数据从业者和专家，他们的经验和知识能够为社区会员提供有力的支持和指导。
• 实用性和有效性：社区致力于解决实际问题，为会员提供实用的技术方案和解决方案，帮助他们在工作和学习中取得更好的成绩。

加入bi168大数据社区的好处

加入bi168大数据社区将带来诸多好处，包括但不限于：

• 学习机会：在这里，您可以学习到最前沿的大数据技术和应用，不断提升自己的专业能力和技术水平。
• 交流平台：与同行交流经验、分享见解，拓展人脉，结识志同道合的伙伴，共同成长。
• 解决问题：遇到困难和挑战时，社区可以为您提供帮助和解决方案，节省时间和精力。
• 职业发展：通过社区的资源和支持，可以为您的职业发展提供更多可能性和机会。

bi168大数据社区的发展前景

随着大数据技术的发展和普及，bi168大数据社区的发展前景也是一片光明。未来，社区将继续扩大影响力，吸引更多优秀的从业者加入，打造一个更加专业、权威的大数据交流平台。

总之，bi168大数据社区是一个不可多得的学习和交流平台，希望更多的大数据从业者和爱好者能够加入进来，共同分享、学习、成长！

七、数据分析 bi

在当今数字化时代，数据分析是企业成功的关键之一。数据分析是一种通过收集、整理和分析大量数据来提取有价值信息的过程。不仅可以帮助企业了解市场趋势和消费者行为，还可以优化业务流程和决策制定。而商业智能（BI）则是支持数据分析的一种技术和流程。它通过将数据可视化和互动化，使用户能够更好地理解和利用数据分析结果。

数据分析的重要性

数据分析在商业领域中具有极其重要的作用。它能够提供准确的市场洞察，帮助企业了解消费者的需求和偏好。通过分析大数据，企业可以识别出市场趋势、竞争对手的优势和劣势，从而制定更好的业务策略。此外，数据分析还可以优化企业的内部流程，提高生产效率和运营效果。

数据分析也是决策制定的重要依据。企业的高层管理者在做决策时，需要准确地了解企业的当前状况和未来发展趋势。通过数据分析，管理者可以更好地评估不同决策的潜在影响，找出最优的方案。同时，数据分析也可以帮助企业预测未来市场发展趋势，从而为企业的战略规划提供有力支持。

商业智能的作用

商业智能（Business Intelligence）是一种通过技术和工具来支持数据分析的过程。它将大量的数据转化成易于理解的可视化结果，帮助用户更好地理解数据分析的结果。商业智能可以为企业提供以下几个方面的支持：

• 数据可视化：商业智能可以将数据转化为图表、表格等可视化形式，使用户能够清晰地观察和分析数据，更好地发现数据背后的规律。
• 数据仪表盘：商业智能可以提供实时的数据仪表盘，帮助企业实时监控业务情况和关键指标，及时做出调整和决策。
• 数据挖掘：商业智能可以通过数据挖掘技术，发现隐藏在数据中的有价值信息，帮助企业更好地了解市场和消费者。
• 数据报告：商业智能可以生成自动化的数据报告和分析结果，帮助企业更好地沟通和共享信息，加强团队协作。

商业智能的目标是帮助企业迅速洞察数据，作出准确的决策，并在竞争中保持优势。通过商业智能，企业可以更好地利用数据分析的结果，获取商业洞察，并根据市场变化做出及时反应。

如何应用数据分析和商业智能

应用数据分析和商业智能需要一系列的步骤和技术。以下是一个通用的数据分析和商业智能应用的步骤：

1. 确定业务目标：首先，企业需要明确自己的业务目标和需求。不同的业务目标需要不同的数据分析和商业智能应用。
2. 数据收集和整理：在进行数据分析之前，企业需要收集和整理相关的数据。数据可以来自多个渠道，包括企业内部的数据库、第三方数据提供商等。
3. 数据分析：在数据收集和整理完成后，企业可以使用各种数据分析技术和工具来分析数据。例如，统计分析、数据挖掘、机器学习等。
4. 数据可视化：将数据分析的结果转化为可视化形式，帮助用户更好地理解和利用数据。可以使用图表、仪表盘等可视化工具。
5. 数据报告和共享：将数据分析的结果生成自动化的报告，并与相关人员共享信息。可以使用商业智能工具生成数据报告。
6. 监控和反馈：持续地监控业务情况和关键指标，并根据数据分析的结果做出调整和决策。

在实际应用中，企业可以根据自己的需求选择合适的数据分析技术和商业智能工具。数据分析和商业智能的应用可以有很多种形式，例如市场分析、销售预测、客户关系管理等。

结语

数据分析和商业智能是当今企业成功的关键之一。通过数据分析，企业可以获取有价值的市场洞察和经营决策依据。而商业智能则可以帮助用户更好地理解和利用数据分析的结果，提高决策的准确性和效果。

因此，企业应重视数据分析和商业智能的应用，不断提升自己的数据分析能力和技术水平。只有通过数据驱动的决策和行动，企业才能在竞争中保持优势，实现可持续发展。

八、大数据 和bi

博客文章：大数据和BI的结合

随着大数据技术的不断发展，BI（商业智能）也得到了越来越多的关注和应用。大数据和BI的结合，不仅为企业的数据分析和决策提供了更多的可能性，同时也为企业带来了更多的商业价值。今天，我们就来探讨一下大数据和BI之间的关系以及如何更好地应用它们。

首先，让我们来了解一下大数据。大数据是指数据量庞大、数据类型繁多、处理速度要求高的数据集合。它包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等多种形式，如日志数据、社交媒体数据、交易数据等。这些数据不仅包含了大量的信息，同时也蕴藏着巨大的商业价值。通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率等。

而BI则是一种数据分析工具，它可以帮助企业快速、准确地分析大量数据，从中获取有价值的信息，为企业决策提供支持。BI可以通过各种工具和技术来实现，如数据挖掘、可视化报表、数据模型等。它可以帮助企业从多个角度分析数据，如业务角度、财务角度、客户角度等，从而更好地了解企业的运营状况和市场趋势。

在大数据时代，企业可以利用BI对大数据进行分析和处理，从而更好地挖掘数据的商业价值。通过BI，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求、竞争对手等，从而制定更加科学合理的决策。同时，BI还可以帮助企业优化业务流程、提高运营效率、降低成本等，从而提升企业的核心竞争力。

当然，大数据和BI的结合并不是简单的相加，而是需要深入挖掘它们之间的内在联系和规律。企业可以通过建立大数据平台、整合数据资源、优化数据处理和分析技术等方式，实现大数据和BI的有机结合。这样不仅可以提高企业的数据分析能力和决策水平，还可以为企业带来更多的商业机会和价值。

总之，大数据和BI的结合是当前企业数字化转型的重要方向之一。通过深入挖掘它们之间的联系和规律，建立科学合理的数据分析体系，企业可以更好地应对市场变化和挑战，实现可持续发展。

九、数据bi工具排名

在大数据时代，企业对于数据分析和业务智能的需求变得越来越迫切。为了提高效率和准确性，很多企业开始寻找最适合自己的数据BI工具。数据BI工具不仅能够帮助企业整合和分析海量数据，更能够提供直观、可视化的报表和图表，帮助决策者更好地了解企业现状和未来趋势。

一、数据BI工具排名的重要性

数据BI工具的排名对于企业选择合适的工具非常重要。首先，排名可以反映出一个工具的市场认可度和用户口碑。排名靠前的工具往往代表着在功能、性能、用户体验等方面都具备一定的优势。其次，排名也可以体现出一个工具的发展潜力和未来趋势。

而对于企业来说，选择一个高排名的工具，意味着能够更快地实现业务目标并取得更好的效果。因此，了解数据BI工具的排名情况对于企业来说至关重要。

二、数据BI工具排名的准则和标准

数据BI工具排名的准则和标准通常有以下几个方面：

1. 功能完备性：一个好的数据BI工具应该具备完备的功能，能够对各类数据进行提取、清洗、分析和可视化。
2. 性能稳定性：高效且稳定的性能是一个数据BI工具的基本要求，只有在性能稳定的情况下，才能让用户得到快速准确的分析结果。
3. 用户体验：一个好的数据BI工具应该具备良好的用户体验，操作简单直观，界面友好，同时还能提供个性化配置和自定义功能。
4. 扩展性和定制化：在满足基本需求的前提下，一个好的数据BI工具还应该具备扩展性和定制化的能力，能够根据企业的特殊需求进行定制开发。

三、数据BI工具排名的常见方式

数据BI工具的排名有很多不同的方式和渠道，下面是其中一些常见的方式：

• 市场调研和用户反馈：通过市场调研和收集用户反馈，可以了解一个数据BI工具的市场认可度和用户满意度。
• 权威机构评比：很多权威机构会对数据BI工具进行评测和排名，如Gartner、Forrester等，他们的评比往往有一定的公信力。
• 专业媒体报道：很多专业媒体都会对数据BI工具进行评测和报道，他们的观点和排名也是值得借鉴的。
• 用户评价和口碑：用户评价和口碑也是一个数据BI工具排名的重要参考因素，用户的真实反馈能够更客观地反映一个工具的优缺点。

四、数据BI工具排名的案例分析

案例一：Gartner的Magic Quadrant排名

Gartner是全球知名的信息技术研究和咨询公司，他们的Magic Quadrant排名被广泛认可和采用。在数据BI工具排名中，Gartner会根据工具的完备性、创新性、执行能力等方面进行评估，并将工具分为领导者、挑战者、新秀和追随者四个象限。

在最新的Gartner Magic Quadrant排名中，有几个数据BI工具名列前茅，如Microsoft Power BI、Tableau、Qlik等。

案例二：Forrester Wave排名

Forrester是另一个全球顶级的市场研究和咨询公司，他们的Wave排名也备受关注。在数据BI工具排名中，Forrester会根据工具的战略、现状、市场表现等方面进行评估，并将工具划分为领先者、强劲者、强劲者风险挑战和风险挑战四个等级。

在最新的Forrester Wave排名中，也有一些数据BI工具表现优异，如Microsoft Power BI、Tableau、Sisense等。

五、数据BI工具排名的发展趋势

随着大数据和人工智能的快速发展，数据BI工具的排名也在不断调整和变化。以下是数据BI工具排名的一些发展趋势：

• 云原生化：越来越多的数据BI工具开始向云原生化方向发展，将数据分析和业务智能能力与云服务相结合，提供更灵活、高效的解决方案。
• 智能化：人工智能在数据BI工具中的应用呈现出越来越大的潜力，很多工具开始通过机器学习、自动化和智能推荐等技术提供更智能、自动化的分析和决策支持。
• 移动化：移动终端的普及和移动办公的趋势，使得数据BI工具也开始向移动化方向发展，提供移动端的可视化分析和实时决策支持。
• 开放生态系统：越来越多的数据BI工具开始打造开放生态系统，与其他数据工具和平台进行集成和交互，提供更丰富、全面的数据分析和业务智能能力。

综上所述，数据BI工具的排名对于企业选择合适的工具至关重要。排名既能反映一个工具的市场认可度和用户满意度，又可以体现出工具的发展潜力和未来趋势。企业在选择数据BI工具时，可以通过市场调研、权威机构评比、专业媒体报道和用户口碑等多个渠道来了解工具的排名情况，从而做出更明智的选择。

参考文献：

[1] Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, 2020.

[2] The Forrester Wave: Enterprise BI Platforms (Vendor-Managed), Q3 2019.

十、大数据 bi 区别

大数据与BI的区别

在当今信息化高速发展的时代，大数据和商业智能（BI）是两个备受关注的概念。虽然它们都涉及数据的处理和分析，但在实际应用中却存在着明显的区别。本文将就大数据和BI这两个概念进行详细比较，帮助读者更好地理解它们之间的区别。

定义

大数据是指规模超出传统数据库处理能力范围，无法利用常规数据管理工具和方法捕捉、管理和处理的数据集。这类数据通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来自各个不同的来源。

商业智能（BI）是一种技术、流程和工具的集合，能够转换各类数据为有用的信息，支持企业做出决策。通过BI，企业可以更好地了解自身的业务情况，发现关键的商业趋势并做出相应的反应。

数据类型

大数据可以包含各种数据类型，包括传统的结构化数据（如数据库中的表格数据），半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、音频、视频文件）等等。

而BI一般更多地关注于结构化数据，主要是由ERP系统、CRM系统等企业内部数据库中提取的数据。这些数据一般已经经过清洗和加工，更容易用于分析和报告。

数据处理方式

大数据通常需要使用分布式计算系统（如Hadoop、Spark）进行处理，因为数据量庞大且多样化。同时，需要运用机器学习和深度学习等技术来发现其中的模式和规律。

相比之下，BI一般采用关系型数据库和OLAP工具进行数据处理和分析，主要是针对历史数据做出报表和查询，用于支持决策。

应用领域

• 数据类型：大数据更适合处理非结构化和半结构化数据，如社交媒体数据、物联网数据等。而BI更适合企业内部数据的分析，如销售数据、客户数据等。
• 技术需求：使用大数据需要具备大规模数据处理和分析的技术能力，对基础设施要求较高。而BI则更偏向于业务用户和分析师，技术门槛相对较低。
• 决策支持：BI更注重历史数据和当前业务情况的分析，为企业的日常运营和战略决策提供依据。而大数据更倾向于发现新的商业机会、了解未来趋势。

结论

综上所述，大数据和商业智能（BI）在数据类型、处理方式和应用领域上存在明显区别。选择合适的数据处理方式取决于企业的具体需求和业务目标，有时候也需要大数据和BI结合起来使用，以实现更全面的数据分析和决策支持。