1、学习初衷
（1）个人介绍
就职于农商行，自入行以来，我一直深耕科技条线，目前主要负责数据决策系统报表开发。
（2）学习初衷
解决现有数据应用痛点：在不良贷款认领系统开发、开门红运营过程中，需频繁处理多维度数据，当前依赖 Excel 手动统计的方式存在效率低、数据可视化弱的问题，学习帆软 BI 可实现数据自动化整合与直观呈现，减少重复劳动。
支撑业务决策优化：无论是 数据决策系统功能调整后的效果评估，还是不良贷款认领流程的效率分析，均需基于数据洞察制定方案。帆软 BI 的多维度分析、报表自定义功能，能帮助快速挖掘数据价值，为功能迭代、流程优化提供数据支撑，避免决策依赖经验判断。
适配长期工作发展需求：随着系统开发工作深入，未来可能涉及更多数据驱动场景。提前掌握帆软 BI 技能，可搭建更完善的数据应用体系，为后续复杂业务需求提供技术储备，助力工作从 “功能实现” 向 “价值挖掘” 升级。
2、作品简介
（1）业务背景/需求痛点
作业背景是关于医药销售背景下，整体的数据展示，让领导层直观的看到公司医药在销售中的产品种类、当前销售客户在地图中的分布、总体销售金额。
（2）数据来源
参考数据来源于帆软BI公开数据，包括医药销售产品、销售客户、销售日期及金额。
（3）分析思路
数据主要是为了展示公司销售客户数、在销售产品、销售金额、销售小组排名、销售产品排名。
（4）数据处理
将公开数据引入到我的分析中，对销售产品和销售数据表合并，直观看到每个产品的销售情况。
（5）可视化报告
1.数据表达与布局设计
在可视化报告中，我注重数据含义的清晰表达和图表的合理布局。我选择了多种图表类型来呈现不同的分析结果。例如，使用柱形图和折线图，直观展示了销售小组排行和年月销售额。
2.图表设计
我注重颜色的搭配和布局的美观性。我选择了简洁明了的蓝色方案，背景使用深色，使用对比色来突出关键数据，同时避免过度使用颜色导致视觉疲劳。在布局上，我按照分析的逻辑顺序，将相关图表进行分组排列，使整个报告具有良好的逻辑性和可读性。
3.分析结论与业务价值
通过这次作品创作，我对FineBI工具的应用有了更深入的理解。我学会了如何根据业务需求，灵活运用FineBI的各个功能模块，从数据导入、清洗到模型构建和可视化展示，整个流程更加熟练。同时，我也意识到数据分析不仅仅是一个技术活，更需要紧密结合业务场景，深入理解业务逻辑，才能真正发挥数据的价值。
3、学习总结
（一）学习历程与感悟
在这几周的学习过程中，我经历了不少挑战，也有许多难忘的时刻。既要为不影响业务下班后紧急加班完成各类变更，还要参加网络直播培训，又要参加考证培训，同时还有参加 FineBI 学习，每天的工作和课程都安排得满满的，连充足睡觉的时间都格外珍贵。那几晚为了完成作业，常常深夜研究教学视频，反复观看琢磨 FineBI 的操作细节 —— 从一开始对数据联动、组件配置的手足无措，到对着“仪表盘组件联动”功能反复试错却始终达不到预期效果时的焦虑，再到凌晨两点终于调试出可视化看板时的豁然开朗，每一个阶段都充满了 “跌跌撞撞” 的摸索。
但正是这份 “挤时间” 的坚持和 “不放弃” 的琢磨，让我逐渐突破了学习瓶颈。原本需要两小时才能完成的 “多表关联分析”，现在半小时就能精准搞定；曾经觉得复杂的 “动态参数设置”，如今能灵活运用到 OA 门户使用频次的时段性分析中。更深刻的感悟是，FineBI 不仅是一款工具，更是改变工作思路的 “钥匙”—— 从前面对杂乱数据时习惯 “被动整理”，现在会主动思考 “如何通过可视化呈现核心问题”，看板后原本隐藏的流程卡点一目了然。这种从 “动手” 到 “动脑” 的转变，也让我更加明白，克服时间紧张、操作复杂等困难的过程，本质上是自己与 “数据应用能力” 的一次深度对话，每一次深夜的调试，都是向 “用数据驱动工作” 目标迈进的坚实一步。
（二）个人成长与展望
这次学习让我明白，数据分析不只是技术活，更是业务洞察力的体现。我打算把FineBI应用到银行日常的风险管控和营销策略制定中，用数据驱动业务增长。我相信数据分析会成为我职业生涯发展的新引擎，我也期待着在FineBI的学习之路上继续前行，用数据创造更多价值。 | 
