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1、学习初衷
（1）个人介绍
•帆软简道云、Fine Report老用户。
（2）学习初衷
•以前学习过Fine BI 5.0的课程，这次是学习升级后的6.0课程，关注和学习软件的新功能。
2、结业作品简介
2.1、业务背景
由于新冠疫情，浙江省XX市旅游业遭遇重创，随着疫情结束旅游业逐步复苏。23年年初，文旅部预期2023年本市的旅游业会迎来巨大复苏，旅游业收入会得到大幅增长，但五一小长假结束，发现2023年上半年的数据并不乐观。
2.2、需求痛点
疫情结束，旅游业急需复苏，需要通过数据分析，找到上半年旅游业收入未达预期的原因，并给出针对性收入挽回方案和策略，保证完成全年目标。
2.3、数据来源
2022年和2023年浙江省XX市五一期间旅游数据
2.3、分析思路
主要分析思路：
（1）处理数据，分析出总体数据指标卡、用户画像和景点分析
（2）对比22年和23年数据做原因分析，旅游收入=主门票人均消费+副门票及周边人均消费+餐饮人均消费
（3）第三步，归纳结论，提出建议和策略，过程中使用经典分析模型，如ABC分析，购物篮分析等
2.4、数据处理
数据处理主要步骤：
(1) 在用户画像时，把年龄分段赋值,10年为一段；
(2) 满意度分析时，将满意度在4.5-5设置为很满意，4-4.5为较满意，3.5-4为满意。3-3.5为一般，3以下设置为不满意；
2.5、可视化报告
（1）总体分析
首先明确分析的目标，五一期间旅游业收入的变化，然后抽取关键指标：总收入、总人次、日均客流量、平均满意度.
通过景区筛选可以迅速了解各个景点的数据概况。通过2022年和2023年数据对比，可以看出游客人数增长较多，但收入方面增长相对增长较少。反映出疫情之后大家消费的新方向，更多积极出游，更谨慎的消费。
（2）用户画像
游客性别比例：男女游客数量相当，各占一半。
游客类型占比：散客约占70%。
游客出行方式：主要交通工具都有涉及，其中大巴、高铁和火车三类占72%。
游客购票渠道占比：主流的网络购票渠道占人数占92.3%
客源省份地图数据处理依据客源数量将客源相对集中地地区区分出来，可见浙江及周边5省是主要客源地。
（3）渠道分析：
通过二八分析，分析出高客单价且有稳定销售的优质渠道。由渠道二八分析可以看出美团和马蜂窝渠道购票人数较多，且该渠道的客单价较大。
大体可分为三类渠道。A类：美团、马蜂窝、飞猪、去哪儿、携程；B类：官网；C类：线下窗口、官方小程序。
（4）景区满意度分析：
通过环境满意度、项目满意度、服务满意度三个方面的满意度数据，分析出较受欢迎景区的制胜点，从而借鉴学习。
将满意度在4.5-5设置为很满意，4-4.5为较满意，3.5-4为满意。3-3.5为一般，3以下设置为不满意；
由数据可知:
1）环境满意度中，杜甫故居、玻璃房、市博物馆满意度都较高，其中杜甫故居满意度4.5以上占比最多，约占40%，不满意的是桃子湖、南山古镇、野生动物园。
2）项目满意度中，杜甫故居、玻璃房、市博物馆满意度都较高，其中杜甫故居满意度4.5以上占比最多，约占40%，不满意的是桃子湖、南山古镇、野生动物园。
3）服务满意度中，杜甫故居、南山、太阳岛满意度都较高，其中杜甫故居满意度4.5以上占比最多，约占32%，不满意的是桃子湖、森林公园、东钱湖。
4）分析满意度在3以下的订单，可以看出桃子湖在三项满意度中差评率都较多，需要后期在各个方面做相应调整.
（5）景区路线分析
通过购物篮分析模型，将不同景区之间进行关联，并挖掘二者之间联系，从而便于推荐游玩景点路线。研究景点之间的关联数据可以看出金顶寺和大慈寺，李白故居和杜甫故居关联度较高。但是从提高旅游收入的角度，要实现旅客流量的更大变现，即把旅客流量大的景点与收入高的景点（或者创收容易的景点）相结合实现，旅客流量变为实打实的地方收入，发展本地经济，从而有利于更多的资金投入旅游开发中。
3、学习总结
课程的学习路线就是：看教程、做作业、交作业，老师直播讲作业，最后自己改作业。一个循环下来印象加深了，做题时克制自己问老师，问群友。看到有的人还没看视频就做作业，甚至让老师远程协助，实在无法理解。这样的作业得分就算是满分，能代表什么呢？助教老师的及时答疑解惑很负责，讲课的时候经常用多个角度去解决问题，开拓了思路。时间真的很快，课程马上结束了，想起前面的每个做作业的夜晚，有时候为了赶个作业做到凌晨一两点，感觉自己变年轻了，又回到了上学的年代，接下来会去努力冲击FCP，把自己学到的知识展现下。不是为了加薪，而是为了不辜负自己每一个努力的夜晚！
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