商務BI分析是一種利用商業智能(BI)工具和技術，通過對企業數據進行收集、處理和分析，以支持企業決策和優化業務流程的方法。以下是對商務BI分析方法與技巧的詳細介紹：

1、明確分析目標：在進行商務BI分析之前，首先要明確分析的目標。這可能包括了解市場趨勢、優化銷售策略、提高客戶滿意度等。明確的目標有助于指導后續的數據收集和分析過程。

2、數據收集：數據收集是商務BI分析的基礎。企業可以通過不同途徑來收集數據，包括銷售記錄、客戶反饋、市場調研、網絡流量和社交媒體活動等。確保數據的全面性和準確性對于后續的分析至關重要。

3、數據清洗與整理：在進行分析之前，需要對收集到的數據進行清洗和整理，以確保數據的質量。這包括處理缺失值、去除異常值、標準化數據格式等操作。

4、選擇合適的分析方法：根據分析目標和數據特點，選擇合適的分析方法。常見的分析方法包括回歸分析、聚類分析、時間序列分析等。

5、解釋結果：對模型的輸出進行分析并解釋結果，將統計學或機器學習中的復雜概念轉化為可理解的業務洞察。這有助于決策者理解數據分析的重要性，并制定相應的業務策略。

6、制定業務決策：將數據分析的結果應用于實際業務中，制定相應的業務決策。這可能涉及到改進產品、調整營銷策略、優化供應鏈等方面。

7、監控與反饋：數據分析并非一次性任務，而是一個持續的過程。需要建立監控機制，定期評估業務績效，并根據反饋進行調整和改進。

8、使用合適的工具：在整個商務BI分析的過程中，使用適當的工具是關鍵的。商業智能軟件(如Tableau、FineBI)、統計分析工具(如R、Python)、大數據分析平臺等都是常用的工具，具體選擇取決于數據的規模和分析需求。

9、可視化報表展現：通過使用柱狀圖、餅狀圖、折線圖、二維表格等圖形可視化的方式將企業日常的業務數據展現出來，再通過各種數據分析維度篩選、關聯、跳轉、鉆取等方式查看各類業務指標。

10、數據的“異常”分析：在可視化報表上，如果業務人員發現了一些數據指標反映出來的情況超出了日常經驗判斷，這時就需要要對這些 "異常" 數據進行有目的的分析，通過相關聯的維度、指標使用鉆取、關聯等分析方式探索出可能存在的原因。

11、業務建模分析：業務建模分析通常是由精通業務的業務人員提出，通過合理的建模找出業務中可能存在的問題，將其反映在可視化報表上，并最后要回歸到業務，形成決策并不斷優化的一個過程。

綜上所述，商務BI分析是一種結合了現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術的綜合解決方案。它能夠幫助企業從大量數據中提取有價值的信息，支持決策制定，優化業務流程，提升企業競爭力。