power bi怎么改變數(shù)據(jù)表示方式？中,選擇字段，接著在建模里面找格式設(shè)置，選擇類型合適的格式及小數(shù)點記錄位數(shù)什么是BI？互聯(lián)網(wǎng)時代信息技術(shù)的飛速發(fā)展也讓企業(yè)的信息化和智能化程度不斷提升，企業(yè)數(shù)據(jù)呈

power bi怎么改變數(shù)據(jù)表示方式？

中,選擇字段，接著在建模里面找格式設(shè)置，選擇類型合適的格式及小數(shù)點記錄位數(shù)

什么是BI？

互聯(lián)網(wǎng)時代信息技術(shù)的飛速發(fā)展也讓企業(yè)的信息化和智能化程度不斷提升，企業(yè)數(shù)據(jù)呈出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。相應(yīng)地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)問題就不暴露得越肯定，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求也變得更加恐怖。在這樣的時代背景下，商業(yè)智能（BusinessIntelligence，全稱BI）下一界了信息化熱詞，我們你經(jīng)常能聽了企業(yè)說“上BI”、“建設(shè)BI系統(tǒng)”、“構(gòu)建體系BI決策平臺”等內(nèi)容。

那么BI不知道是什么呢？也許除開相關(guān)的研究學(xué)者，絕大部分的人很難具體一個判斷的答案?？傊缭?958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力，并靠著這種能力去指導(dǎo)決策，以達到市場的預(yù)期的目標?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團一錘定音，宣布將商業(yè)智能符號表示為：商業(yè)智能詳細解釋了一系列的概念和方法，應(yīng)用方法基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。

而我們我之所以無法提出準確的商業(yè)智能定義，主要注意有兩個方面的原因。另外一方面，不斷信息技術(shù)的發(fā)展，20二十年來商業(yè)智能的內(nèi)容也發(fā)生了什么了一些變化，但是商業(yè)智能的定義仍舊停留在上個世紀；一方面，與歐美發(fā)達國家相比較，我國的信息化水平少見落后，除去互聯(lián)網(wǎng)和各行業(yè)龍頭企業(yè)，國內(nèi)完全繁榮起來BI熱潮都是在近幾年。而，業(yè)內(nèi)對BI也沒材的定義認知也在情理之中。

這樣這對今天的商業(yè)智能，大眾有著怎樣的理解和認知呢？不斷地這一疑問，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院對770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員參與了調(diào)研。對調(diào)研數(shù)據(jù)的整理、刷洗和分析，我們突然發(fā)現(xiàn)了一些有價值的結(jié)論，下面將對分析過程和結(jié)論并且詳細的介紹。

分析過程簡單的方法我們憑借python對調(diào)研能得到的數(shù)據(jù)通過了整理一番和刷洗，能去掉掉臟數(shù)據(jù)后，終于能夠得到了890條數(shù)據(jù)。

緊接著，我們根據(jù)被調(diào)研人員職位的不同，將被調(diào)研人員兩類IT部門從業(yè)人員和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員兩類，并打上數(shù)據(jù)標簽。

之后，我們的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調(diào)研者對BI符號表示認知的詞云圖，即橫向認知、IT部門從業(yè)人員認知和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知。

整體認知被調(diào)研人員對BI定義的構(gòu)造認知可以表述為“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”、“報表”、“業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可視化”等關(guān)鍵詞。

是需要，關(guān)鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”說明大眾對此BI的作用和目的有著都很準的表述，那是pk型企業(yè)決策的工具。

或者，“數(shù)據(jù)”、“總結(jié)”、“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞則體現(xiàn)出來了大眾對BI認知的側(cè)重點在于數(shù)據(jù)分析這一功能上，甚至還將BI等同于數(shù)據(jù)分析工具。反正BI還真包含了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL等功能，完全覆蓋了數(shù)據(jù)處理到影像展示的整個流程。并且底層的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)也非常重要，能為妖軍的數(shù)據(jù)分析需要提供強有力的支持，能讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果無比清楚。

別外，關(guān)鍵詞“可以展示”和“可視化”也揭示了BI的另一項不重要功能，即數(shù)據(jù)可視化。是從數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)分析最終以更非常直觀明白清楚的參與展示，能為決策者可以提供更非常清晰更深入的見解。

結(jié)果，一個都很奇特的關(guān)鍵詞“報表”也從某種程度上反映了我國的BI建設(shè)現(xiàn)狀。通過BI的定義，報表工具確實是BI的一部分，但并不能不能完全貞潔戒BI。但是我國企業(yè)信息化水平整體偏低，很多企業(yè)的決策能支撐依然以報表為主，所以才報表也BI在我國企業(yè)內(nèi)的一個主要表現(xiàn)形式。

圖1整體認知IT部門業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知被調(diào)研人員中，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員對BI定義方法認知的關(guān)鍵詞與整體認知帶有，核心是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”，這里我們比較多來看這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關(guān)鍵詞的大小來看，IT部門從業(yè)人員對BI的認知最為材，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員則相對于聚集起來。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門的多樣性關(guān)聯(lián)，完全不同業(yè)務(wù)部門的人員有著有所不同的理解。

第二，IT部門重技術(shù)，內(nèi)部部門重價值。IT部門從業(yè)人員認知詞云圖中，出現(xiàn)了“技術(shù)”、“挖掘”、“應(yīng)用”等詞，因此“智能”一詞并沒有什么和“商業(yè)智能”住在一起，只是以及另的關(guān)鍵詞又出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知詞云圖中，“價值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門從業(yè)人員認知圖中再次出現(xiàn)相對較少的。所以說IT部門更傾向于將BI定義,定義為技術(shù)，而業(yè)務(wù)部門則更注重實際商業(yè)價值。

第三，IT部門從業(yè)人員認知詞云圖中出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫不確定”，這那就證明有一小部分的IT從業(yè)人員對BI的定義沒有必須明確的理解和認知，的或企業(yè)卻沒剛剛進入BI系統(tǒng)建設(shè)階段，而IT人員就沒探索相互過BI。

第四，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知詞云圖中都說過了“數(shù)據(jù)挖掘”，當(dāng)然了出現(xiàn)的次數(shù)都的很少。數(shù)據(jù)挖掘作為更踏入的數(shù)據(jù)分析方法，在對于大量數(shù)據(jù)時，能可以提供更突出洞察力的見解，都是BI的一項有用功能。但就當(dāng)前國內(nèi)情況來看，數(shù)據(jù)挖掘仍處于泡沫和技術(shù)炒作階段，并沒有我得到肉眼可見的應(yīng)用。不過無可否認，數(shù)據(jù)挖掘是未來的一個主要注意趨勢。

后來，值得注意的是，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知詞云圖中，會出現(xiàn)了“帆軟”一詞。以及國內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，帆軟專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，致力于提供為全球企業(yè)提供一站式商業(yè)智能解決方案。帆軟很快推出的商業(yè)智能產(chǎn)品FineBI的一個核心優(yōu)勢就是業(yè)務(wù)人員自助分析，所以才業(yè)務(wù)人員相互的較多，說起來BI也就很肯定地聽到帆軟了。

圖2IT部門從業(yè)人員認知圖3業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認知以上分析結(jié)論可以不系統(tǒng)的總結(jié)為兩點：

整體上來說，國內(nèi)企業(yè)人員對BI的認知在宏觀層面的目標層面，對BI功能的認知集中在一起在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上；部門工作內(nèi)容和工作性質(zhì)的差異讓IT部門和業(yè)務(wù)部門的從業(yè)人員對BI的認知必然一定區(qū)別。據(jù)大眾認知調(diào)研結(jié)果和分析結(jié)論，結(jié)合保證的BI定義，我們是可以來重新符號表示商業(yè)智能：

商業(yè)智能（BI）是借用技術(shù)手段或方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為知識，用以支撐企業(yè)決策、發(fā)掘商業(yè)價值的一套解決方案。以數(shù)據(jù)為中心，BI的核心功能主要注意有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研說大眾對BI的理解聚集在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化層面，因此，報表制作與展示和業(yè)務(wù)人員自助分析是BI在國內(nèi)企業(yè)中的兩大要注意應(yīng)用場景。而數(shù)據(jù)挖掘只能說是未來的一個趨勢，目前對國內(nèi)企業(yè)來說仍是泡沫。

這樣企業(yè)必須做的，便行看重底層數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，逐步提升數(shù)據(jù)分析和可視化的水平，向更深層次過渡，從而構(gòu)建體系發(fā)下的BI體系，讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力，產(chǎn)出非常大的價值。