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结业总结
一、学习初衷
本人就职于基层农商银行，从事银行信贷方面。由于经济下行，信贷投放始终是我行重点工作，随着我行业务的日益复杂化与数据量的爆发式增长，传统的数据分析方式已经难以满足快速、精准、可视化的需求。FineBI的出现为高效处理和分析海量数据提供了可能。通过参加 FineBI培训，使我掌握先进的数据分析技术，能够更高效地完成机构业务发展情况的数据分析工作，为信贷投放的决策提供更有力的支持，同时提升自身在数据处理与可视化呈现方面的能力，更好地服务于我行务拓展工作。
二、作品简介
（一）业务背景
贷款业务发展是衡量银行经营状况的重要指标。它涉及到多个部门的业务数据，准确、及时地分析上述业务发展情况，可以帮助银行管理层及时发现问题、调整策略。然而，以往的数据分析方式存在诸多局限性，如数据分散、处理效率低、可视化效果差等，难以满足快速决策的需求。分析企业贷款整体运行情况，我利用FineBI可构建一个高效、直观的数据分析看板，对于其数据一目了然。
（二）分析思路
明确分析目标：创建分析主题——分析企业贷款数据，对现有2565条企业贷款数据进行加工，分析企业贷款授用信情况、企业贷款户数前十机构、抵押贷款占比、流动资金贷款与固定资产贷款占比、不良贷款余额前十名单位等指标。
关键指标选取：授信总额、贷款总额、抵押占比、不良贷款余额等。从多维度分析框架构建：如抵押、信用、保证、质押等指标，从企业规模、所属行业来分析，实现对企业贷款情况的全方位剖析，挖掘潜在问题。对于不良贷款分析，从支行，以及所属行业，分析得出那个行业的不良率高，以及那个支行的不良余额高。
趋势分析与预测：通过对数据的分析，结合当前业务情况，为未来制定可执行营销策略，帮助管理层提前布局，应对潜在风险与挑战。
（三）可视化报告
设计原则：遵循简洁明了、直观易懂的设计原则，避免过多复杂的图表与数据堆砌。确保用户能够快速获取关键信息，了解支行目前业务状况。
图表选择与布局：不同的根据分析内容，选择合适的图表类型。例如企业贷款户数前十机构，清晰展示支行户数情况。在布局上，合理安排图表的位置与大小，使整个看板的结构清晰、层次分明。
三、学习总结
（一）知识与技能提升
FineBI操作熟练度：通过这次培训，我系统地学习了FineBI的基本功能与操作方法，包括数据转换、整合以及可视化设计等各个环节。从最初对工具的陌生，到能够制作组件、仪表图、分析任务等，我的操作熟练度得到了显著提升。
数据分析思维深化：培训过程中，通过对实际业务场景的分析与案例学习，我的数据分析思维得到了进一步深化。但本人对于数据函数了解的还不是很彻底。我将利用更多的时间进行学习，争取尽早地掌握和熟练运用。
（二）对工作的实际帮助
提高工作效率：以往在进行业务发展情况的数据分析时，需要花费大量时间在数据的收集、整理上，且容易出现数据错误或遗漏的情况。而通过运用FineBI，数据清洗过程自动化程度大大提高，数据处理效率显著提升。同时，可视化报告的生成也更加高效，只需在工具中进行配置简单的与调整，即可快速生成直观、美观的分析报告，大大缩短了数据分析与报告制作的时间周期，能够将更多的时间和精力投入到深入分析与决策支持工作中。
提升分析质量与深度：FineBI强大的数据分析功能，使我能够对海量数据进行多维度、深层次的分析。通过对不同维度（区域、业务产品、所属机构等）的组合分析，以及运用数据分析模型进行趋势预测，能够更全面、精准地反映业务发展状况，挖掘出以往容易被忽视的细节问题与潜在风险。 | 
