德斯内尔。
1989年，调查机构Gartner公司前分析师霍华德•德斯内尔提出了“商业智能”作为一个术语来描述“通过应用基于事实提高企业决策支持系统”的概念和方法，事实上，德斯内尔被称之为商业智能之父。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商业思维是当今职场所必备的一项重要技能，许多招聘者和面试官都会在面试过程中提出各种商业思维面试题来评估求职者的潜力和解决问题的能力。在本文中，我们将分享一些常见的商业思维面试题及其解析，帮助你准备面试，并在面试中展现出色的商业思维。
招聘者常常提出一些抽象的问题，要求你从不同的角度思考并给出合理的解答。例如：
针对这类问题，你需要显示出你的思考过程和创造力。你可以从不同的角度思考问题，例如成功的定义可能因人而异，因此你可以根据个人经验和价值观给出个人化的解释。你也可以在答案中展示出一些创新的思维，例如，如果你是一支笔，你可以不仅仅视自己为写字工具，而是一个可以记录人们的故事和思想的艺术品。
在现代商业中，市场调研是非常重要的一个环节。在面试中，招聘者可能询问你如何进行市场调研和分析。例如：
对于这类问题，你可以提出以下步骤：
这些步骤可以帮助你进行市场调研和分析，并得出有效的结论，为公司的决策提供支持。
在现代商业中，创新是推动企业成功的关键。招聘者通常会询问你是否有创新思维，并能够提出新颖的解决方案。例如：
对于这类问题，你可以采用以下方法：
通过这些方法，你可以展示出你具备创新思维和解决问题的能力。
数据在商业中扮演着至关重要的角色。在面试中，招聘者可能会提问关于数据分析和决策的问题。例如：
对于这类问题，你可以采用以下步骤：
通过这些步骤，你可以展示出你的数据分析技能和对数据驱动决策的理解。
在现代商业中，项目管理是一项重要的技能。招聘者可能会问道关于项目管理和优先级的问题。例如：
针对这类问题，你可以采取以下措施：
通过这些方法，你可以显示出你的项目管理技能和处理困难情况的能力。
商业思维是一个必不可少的技能，在职场中具有重要的价值。通过准备和练习商业思维面试题，你可以展示出你的潜力和解决问题的能力。同时，商业思维也是一个可以不断学习和发展的领域，通过不断学习和实践，你可以提高自己的商业思维能力，并在职场中取得更多的成功。
希望这些商业思维面试题的解析和实例对你的面试准备有所帮助，祝你在面试中取得好成绩！
人工智能的意义如下:
第一、人工智能可以提高学习和工作效率。人工智能与大数据相结合，丰富学习和工作的资源、数据和方式。比如，疫情期间很多大学开设的“云课堂”，克服了物理上的阻碍，提高了教育资源配置效率。
第二、人工智能可以让生活更美好。在家居、医疗、交通等与人们生活密切相关的方面，人工智能都发挥了重要作用。智能家居系统为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统，人工智能推动基础医学、临床医学的实验和创新，智能交通系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵，方便人们出行。
第三、人工智能可以推动国家经济的发展。人工智能是科学技术上的一次重大革新，在智能制造、量子计算、航天航空、AI芯片等方面产生出更多的新增长点，将极大推动国家经济转型升级。
在公司里的BI，一般就是指 Business Intelligence，简称BI，中文为商务智能。它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。我以FineBI为例讲一下BI的功能，管理员创建FineBI数据决策系统到数据库的连接；通过创建的数据连接从数据库中取出新建数据表，供后续业务人员使用；管理员将不同表的权限分配给不同业务人员，实现各部门的分类管理；业务人员通过创建自助数据集对已创建的数据表进行数据再加工处理； 业务人员在前端的dashboard界面通过选择图表、拖拽数据、设置样式等来实现对数据多维度的分析，展示分析结果； 将创建好的仪表板挂出到系统，其他用户可对该分享的模板根据自身需求进行二次编辑。
一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。
对于任何渴望进入人工智能领域的学生或从业者来说，掌握智能机器学习面试题是至关重要的。在如今竞争激烈的人工智能工业中，不仅需要具备扎实的理论基础，还需要应对各种挑战和实际问题。
智能机器学习是人工智能领域的一个分支，旨在通过训练使计算机系统能够从数据中学习并改进。这种学习方式使机器能够不断优化自己的性能，以满足特定的任务需求。
在面试中，面试官通常会针对智能机器学习的基本概念、算法和应用领域进行提问。下面我们将讨论一些常见的智能机器学习面试题，希望能够帮助你更好地准备面试。
在监督学习中，算法会从标记的数据中学习，并试图建立输入和输出之间的关系。而无监督学习则是从未标记的数据中学习，目的是发现数据中的模式和结构。
过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现糟糕的情况。欠拟合则是指模型无法捕捉数据中的相关性，导致在训练数据和测试数据上都表现不佳。
决策树是一种用于分类和回归的机器学习模型。它通过对特征进行逐步分割来构建树形结构，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或值。
交叉验证是一种评估模型性能的技术，将数据集分成若干份，重复地在不同的子集上进行训练和测试。这样可以更客观地评估模型的泛化能力和减少过拟合的风险。
支持向量机是一种二分类模型，通过找到能最大化两个类别之间间隔的超平面来进行分类。它在高维空间中表现出色，适用于处理非线性可分问题。
梯度下降是一种优化算法，通过迭代地调整模型参数，使目标函数取得最小值。它是训练神经网络等模型时常用的方法，有助于加快收敛速度和提高模型性能。
深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通常包含多个隐藏层，能够学习数据中的抽象特征。与传统机器学习相比，深度学习更适用于处理大规模数据和复杂任务。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要用于处理图像和视频数据。它通过卷积和池化层来提取特征，广泛应用于图像识别、目标检测等计算机视觉任务。
通过了解和准备智能机器学习面试题，你将更有信心在面试中展现出色。这些问题涵盖了机器学习领域的基础知识和常见概念，希望能够帮助你取得成功。祝你面试顺利，未来职业生涯充满辉煌成就!
商业智能bi是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。
而今伴随着企业信息化发展的浪潮汹涌，组织流程的固化、改进，知识的积累、应用，技术的创新、提升，作为商业智能管理的系统软件bi也在不断求新求变，在推进企业信息化建设中继续建功立业。
bi新走向之一：融合加强，演变成门户化
cio必须清楚认识，未来的商业智能bi趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统，可以联结企业各个岗位上的各个工作人员，可以联结企业各类信息系统和信息资源，真正实现跨平台，最后演变成门户化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。
商业智能平台提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，帮助企业取得利润。国内做的比较好的有奥威软件，国外做的真不错的是qv
商业智能 BI 实际上是一套由数据仓库、ETL、查询报表、可视化分析等组成的一个技术类解决方案。主要目的是将企业内各种不同的业务系统，例如ERP、OA、CRM、手工填报系统等打通，对数据进行有效的整合。最终通过合适的查询和分析工具，形成可视化的分析报表为企业提供管理决策支持。
在大部分的企业中，有很多不同的部门、不同的业务系统，数据也相应的分散在各个部门、各个业务系统、各个业务模块中，这个时候看数据的视角更多的是从个人或者部门来看的。现在我们就需要通过BI把这些数据打通，消灭数据孤岛，从企业整体的视角，从管理的视角来了解一个企业完整的经营运转情况。
二者是一样的，商务智能BI又叫商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
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。国外BI厂商tablaeu、国内FineBI都很不错。
所谓商业智能（BusinessIntelligent），就是将企业中的现有数据转化为知识的过程。企业在开展业务的同时，获得了大量数据，来自国外的统计结果表明，全球企业的信息量平均每1．5年翻一番，而仅仅利用了全部信息数据的7%。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业生死存亡的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据美国PaloAlto管理集团预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。 在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者做出更好的商业决策，例如开拓什么市场、吸引哪些客户、促销何种产品等等。商业智能还能够通过财务分析、风险管理、欺诈分析、销售分析等过程帮助企业降低运营成本，进而获得更高的经营效益。简单说就是帮助您把现有的数据变成能帮您获利的工具。现在的新型敏捷BI产品普遍都要比传统的实施周期短4/5，处理速度也相当的快，并且与传统的比如SAP的BI系统对比，敏捷BI的价格也就是对方的零头，甚至都不到。过内目前也有了自己的敏捷BI的厂商，永洪科技就是现在国内唯一的敏捷BI厂商，国外还有像QV,等等一些敏捷BI的提供商。
