|
1、学习初衷
（1）个人介绍
目前就职于某农商银行财务部门，目前从事数据治理工作，个人感兴趣的方向和领域主要是数据分析等。
（2）学习初衷
本次是联合银行统一组织培训。这次主要是学习Fine BI。Fine BI工具比较容易上手，且对非科技专业人员较友好。
2、作品简介
（1）业务背景/需求痛点
公司整体销售和利润表现良好，但销售额同比波动较大，需关注销售波动的原因，分析市场需求和竞争状况，适时调整销售策略，以实现更稳定的销售增长。
（2）数据来源
帆软社区文档。
（3）分析思路
1.总体。总体销售、利润情况，同比及波动变化情况。
2.分析有哪些变动趋势、存在哪些问题。
3.从不同维度、如区域、经理、回款间隔天数分析。
4.对存在问题提出建议。
（4）数据处理
难点在于设置参数并绑定过滤组件，使用参数参与「当月销售额」「去年同期销售额」「上个月的销售额」的计算。
（5）可视化报告
1.数据特征：发现存在负利润产品的区域错配数据特征，部分产品在特定区域频繁亏损（如华北地区部分办公椅订单、西南地区部分收纳柜订单）。
决策建议：暂停在负利润区域的该类产品主动推广，优先消化现有库存；同时调研区域需求差异（如华北企业更偏好低价家具，可替换为低成本供应商）。
2.数据特征：孙阳（负责华东）、李林（负责华北）订单量占比超 60%，但李林负责区域的负利润订单占比更高；张梦瑶（负责西南）订单量少但利润转化率高。
决策建议：对高利润、高增长区域的经理（如张梦瑶）给予资源倾斜（如更多推广预算），并让其分享区域开拓经验；对负利润订单占比高的经理（如李林），协助排查问题（如供应商选择、定价策略），设定 “负利润订单占比≤5%” 的考核指标。
3.数据特征：部分订单 “签约 - 付款” 间隔超 90 天（如 2021 年 12 月签约、2022 年 3 月付款的订单），且间隔长的订单多集中在家具类大额订单。
决策建议：对 “签约 - 付款” 间隔超 60 天的客户，推行 “预付款折扣”（如预付 30% 享 2% 折扣）；大额家具类订单采用 “分阶段付款”（签约付 50%、送货付 30%、验收付 20%），减少坏账风险。
3、学习总结
（1）学习经历
本次学习是一次非常充实的体验。由于白天工作繁忙，很多课程和作业都是在晚上熬夜完成，虽然辛苦，但每当解决一个数据处理难题或完成一个图表组件时，成就感满满。感谢老师及时解答我们的困惑，同时感谢群里志同道合的同学们，大家的讨论拓展了我的分析思路。
（2）个人成长
在整个学习的过程中，我基本掌握了FineBI的核心功能和操作技能，包括数据的处理、图表的制作、数据钻取和联动效果的实现等等，并能够运用一些常用函数应对实际场景需求。通过这段时间的学习积累，面对FCP考试，我有一定的信心。同时，我也领悟到坚持的意义和持续学习的重要性。在当下这个知识飞速更新，技术日新月异的时代，终身学习是保持竞争力的不二法门。在未来的工作中，我不仅会将学到的本领用于实践，更会保持不断学习的热情，充实自己的技能。 | 
