BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）數(shù)據(jù)分析需要以下技術條件：

1. 數(shù)據(jù)收集與整合：首先需要收集和整理原始數(shù)據(jù)，將其轉化為可用的格式。這可能包括從不同的源導入數(shù)據(jù)、清洗和轉換數(shù)據(jù)等。

2. 數(shù)據(jù)處理與分析：使用適當?shù)臄?shù)據(jù)處理和分析工具和技術，如SQL、Python、R等，對數(shù)據(jù)進行預處理、清洗、轉換和聚合，以便進行后續(xù)的分析和可視化。

3. 數(shù)據(jù)分析模型：選擇合適的數(shù)據(jù)分析模型，如描述性統(tǒng)計、假設檢驗、回歸分析、聚類分析、分類算法等，以從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察。

4. 可視化與報告：使用圖表、儀表盤和其他可視化工具將分析結果以直觀的方式呈現(xiàn)給決策者，以便更好地理解數(shù)據(jù)和做出決策。

5. 數(shù)據(jù)挖掘與機器學習：利用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和關聯(lián)，以預測未來的趨勢和行為。

6. 數(shù)據(jù)安全與隱私保護：確保在處理和分析數(shù)據(jù)時遵守相關的數(shù)據(jù)安全和隱私法規(guī)，如GDPR、CCPA等。

7. 技術選型與系統(tǒng)架構：選擇合適的技術和工具，構建適合業(yè)務需求的BI系統(tǒng)架構，如云計算、大數(shù)據(jù)平臺、ETL工具等。

8. 持續(xù)學習與優(yōu)化：隨著技術的發(fā)展和業(yè)務需求的變化，不斷學習和優(yōu)化BI分析方法和技術，提高數(shù)據(jù)分析的準確性和效率。