以下是一些快速获得BI大数据分析能力的方法：

一、学习基础知识

阅读专业书籍：选择一些经典的数据分析书籍，如《Python数据分析》《R语言实战》等，这些书籍会介绍统计学、数据处理和数据可视化等基础知识，并提供实际案例进行讲解。

参加在线课程：许多在线教育平台提供数据分析相关的课程，这些课程通常由专业的导师授课，涵盖从基础到高级的内容，可以系统地学习数据分析的各个方面。

参加培训班：如果更喜欢面对面的学习方式，可以考虑参加一些数据分析的培训班

二、掌握工具使用

Excel类工具：优点是常用、免费，基础功能齐全，但缺点是上手门槛较高，能实现的图表效果有限，比较基础。可先学习其基本操作，如数据录入、公式计算、函数使用、数据透视表等，再进一步学习如何制作专业的图表和报告。

开源BI工具：如Tableau Public、Metabase Community Edition等，它们比Excel更专业，但需要有一定的代码基础。可以通过在线教程和文档学习如何使用这些工具进行数据连接、处理、分析和可视化。

商业BI工具：像Tableau、Power BI等，这些软件各具特色，但都具有易于上手、功能全面的特点，能够帮助初学者快速掌握BI技能。

三、参与项目实践

个人项目练习：可以从公开的数据集中选择一些感兴趣的项目进行分析和可视化，例如Kaggle上的数据集。通过实际操作，深入理解数据分析的过程和方法，锻炼自己的数据分析能力和解决问题的能力。

团队项目合作：参与公司内部的数据分析项目或与其他数据分析师合作完成项目。在团队中，可以学习到不同的分析思路和方法，了解如何与团队成员协作，共同完成复杂的数据分析任务，同时也能积累实际项目经验。

四、深入学习专业知识

机器学习：学习机器学习算法的原理和应用。了解监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，并学会如何使用Python或R等编程语言实现这些算法。通过学习机器学习，能够构建预测模型、分类器和聚类算法，从而更好地理解和利用数据。

数据挖掘：深入学习数据挖掘的概念和技术。了解各种数据挖掘方法，如关联规则挖掘、聚类分析和异常检测等。熟悉常用的数据挖掘工具和库，如Weka、scikit-learn和TensorFlow等，以及它们的应用场景和算法原理。

五、关注行业动态和案例

关注业界案例：关注业界领先的数据分析案例和技术趋势，了解最新的数据分析方法和工具。参与相关的研讨会、论坛或者社区，与其他数据分析从业者交流和分享经验。这样可以不断更新自己的知识储备，并了解行业的最新需求和发展方向。

研究优秀作品：分析优秀的数据分析作品和报告，学习其分析思路、方法和呈现方式。可以从数据来源、数据处理、分析方法、可视化设计等方面进行剖析，借鉴其中的经验和技巧，提升自己的分析水平和审美能力。