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1、学习初衷
（1）个人介绍
- 帆软社区用户名3416260，目前就职于港铁中铁电化，我司是轨道交通行业；目前从事仓储系统维护管理工作，个人感兴趣的方向和领域为数据分析、流程规划。
（2）学习初衷
- 学习背景：工作需要、个人尤为喜欢数据分析一步步探索及逻辑指标拆解的过程。
2、作品简介（作业10）
公司各个设备均需要采购零备件维护，为达到以最少的维护零件成本满足维修要求的目的。公司希望通过数据分析来优化备件结构，实现以下业务目标：
- 洞察采购备件的规律，提前预警。
- 识别关键用途： 找到成本主要用途及目的。
- 评估备件采购策略：分析需求，集中大批量专项采购，获得价格优势。
- 自选数据：这是公司在2024年期间的入库数据（已脱敏处理）。
（3）分析思路
以数量及金额两个角度，分析物料属性及用途占比，再结合数据了解原因，预测未来需求。
（4）数据处理
该公司为全球性电商业务，所售产品高达2800余种产品，主要分析侧重点在RFM-客户分析与产品表现以便后续进行精准营销以及客户维护
分析维度：
整体入库情况：
1、KPI指标卡： 年入库总值、月均入库值、季度入库值。
2、饼图-类型占比，饼图-用途占比，组合图-入库趋势，明细表-入库明细
（5）可视化报告
3、学习总结
（一）学习经历：一段痛并快乐的充电时光
被问题困扰，通过各种尝试举证，仍得不到想要的结果真的很令人抓狂，但是峰回路转通过自己努力找到答案后也是非常令人兴奋的。能感受到自己在进步的快乐。
（二）个人成长：拆分与组合的思考
- 掌握的技能与方法：
- 核心技能：从零基础到熟练掌握了FineBI的数据连接、自助数据集加工（合并、过滤、分组汇总、新增列等）、可视化组件搭配、仪表板设计与发布等全流程操作。
- 业务沟通：我懂得了数据分析的终点不是华丽的图表，而是驱动业务决策的建议。我学会了如何用数据讲故事。
- 心得体会与感悟：
- 拆分：学会数据拆分，分析数据，工作、生活中很多认为困难的事情也可以通过拆分学习，逐个击破。
- 组合：不同数据通过适合的维度加以分析，可以得到意想不到的结果，不同人员的配合也可以发挥1+1大于2的成果，学会善用资源，可以在现有资源发挥最大效益。
总结：
这段FineBI-FCP的学习旅程，是一次宝贵的经历。让我收获一套受用终身的分析思维和解决问题的能力。
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