BI中常用的數據分析方法有哪些？

BI中常用的數據分析方法包括但不限于以下幾種：

1. 數據可視化：通過圖表、儀表盤等方式將數據以直觀的形式呈現，幫助用戶快速理解和分析數據。常見的數據可視化工具有Tableau、Power BI等。

2. 報表分析：通過制作各類報表，如銷售報表、財務報表等，對數據進行匯總、比較、分析，發現規律和問題。常見的報表分析工具有Excel、SAP Crystal Reports等。

3. 多維分析：通過構建多維數據模型，實現對數據的多維度、多角度的分析和展示。常見的多維分析工具有OLAP（聯機分析處理）技術、Pentaho等。

4. 數據挖掘：通過運用統計學、機器學習等方法，從大量數據中挖掘出潛在的規律和信息。常見的數據挖掘工具有R、Python等。

5. 預測分析：通過對歷史數據的分析，利用統計學、時間序列分析等方法，預測未來的趨勢和結果。常見的預測分析工具有SPSS、SAS等。

除了以上常用的數據分析方法，還有許多其他的方法，如關聯分析、文本分析、社交網絡分析等，根據具體的業務需求和數據特點選擇合適的方法進行分析。

在商業智能BI系統方面，以下是5款比較受歡迎的商業智能BI系統：

1. 觀遠數據（FineReport）：觀遠數據是一款國產的商業智能BI系統，具有強大的數據可視化和報表分析功能。它支持多種數據源，提供豐富的圖表和報表模板，并可通過簡單的拖拽操作實現個性化的數據展示和分析。觀遠數據還提供了豐富的數據計算和數據處理功能，可以滿足不同行業、不同部門的數據分析需求。

2. Tableau：Tableau是一款國際知名的商業智能BI系統，以其出色的數據可視化能力和用戶友好的操作界面而著名。它支持多種數據源，具有豐富的圖表和儀表盤設計功能，并提供了強大的交互式數據分析和探索功能。Tableau還支持移動設備訪問和在線協作，適用于各種企業規模和行業。

3. Power BI：Power BI是微軟推出的商業智能BI系統，與Microsoft Office和Azure云服務緊密集成。它支持多種數據源，具有靈活的數據建模和轉換功能，提供了豐富的可視化和報表設計工具。Power BI還支持自然語言查詢和AI輔助分析，方便用戶快速獲取洞察。

4. QlikView：QlikView是瑞典公司QlikTech開發的商業智能BI系統，以其強大的數據關聯和探索功能而受到用戶的青睞。它采用內存計算技術，可以快速加載和處理大規模數據，并支持自由的數據導航和多維度分析。QlikView還提供了豐富的可視化和報表設計工具，方便用戶進行數據展示和分析。

5. MicroStrategy：MicroStrategy是一家專注于商業智能和分析軟件的公司，其產品MicroStrategy Platform包括了多個模塊，提供了全面的數據分析和報表功能。它支持多種數據源，具有強大的數據建模和分析引擎，可以處理復雜的數據分析需求。MicroStrategy還提供了移動端訪問和在線協作功能，適用于企業的移動化和協同工作。

以上是5款比較受歡迎的商業智能BI系統，每款系統都有各自的特點和適用場景，根據具體的需求和預算選擇合適的系統對于企業的數據分析工作非常重要。