大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bi面试技巧的问题，于是小编就整理了2个相关介绍bi面试技巧的解答，让我们一起看看吧。
BI大数据分析师面试技巧？
面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用***表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。
几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级***表、动态图表等问题。
不会python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
题主好像陷入了一个死区，Python和BI工具都能够做数据分析，但是各有优缺点，那为什么不两个一起结合起来用呢？
比如，我现在经常用Python在网上爬数据，然后用FineBI进行分析，有时候还用Python优化一下FineBI，结合两个工具的优点做起事来十分效率。
其实，Python这种伪代码性质的语言入门并不难，但是深入进去就不是什么简单的事情了，而且Python语言不能加密，但是目前国内市场纯粹靠编写软件卖给客户的越来越少，网站和移动应用不需要给客户源代码，所以这个问题就是问题了
BI工具的话，简单上手、灵活快捷，尤其是题主所说的FineBI、pentaho等自助化工具，傻瓜式操作很适合现在的数据分析小白入手，就算是掌握了R这种编程语言，也很适合拿来做分析工具
我非常同意上面一位答主的话，工具没有好坏优劣之分，在于这个工具适合什么样的人、做什么样的事情，想要在数据分析这一行做到一定高度，FineBI这种BI工具和Python这种编程语言绝对是要两者兼得的。
python只是一个工具。
如果不喜欢写代码的工作，可以通过自助式工具（如Tableau）从数据平台上提取出数据来做分析。
很多公司的业务部门提供有业务分析的岗位，这种岗位也是数据分析，但比较偏业务，日常工作主要是，向IT部门提取数需求，分析数据，解读解雇，撰写分析报告，等等。
如果你想去互联网行业，先包装一下自己吧，因为互联网还是挺看重学历的；但是你想去传统行业先做起来的话，也是一条不错的路。
你说你不会编程，完全ok，事实上就算会编程，在实际工作中用到的也不多，真去用python做数据分析的少之又少，会建模，会让业务用起来就行了。
企业为什么需要数据分析师? 试想一个企业内部包含跨部门的庞大数据量，怎样火眼金睛抽取有效数据，并将数据转化为清晰图表，呈现给管理者做决策呢？这时候就需要数据分析师了。
分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具得到全局的数据视图，对往期业绩进行分析，了解企业现在的问题并预测将来的发展，将最终结果呈现给企业的管理者，以***决策。
1 SQL
SQL至关重要，你的SQL query 能力直接决定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因为提升有不同方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，可以是reporting等等，但是首先你得通过这行的门槛，那就是SQL。
2 Data Warehouse
DW（数据仓库）使我们的query能力又得到提升，并且保证了数据的安全性。数据仓库里的数据可以按需求排布成不同模型。
