1、学习初衷
（1）个人介绍
帆软社区用户名3421766，目前待业中，原为人力资源工作人员，个人感兴趣的方向和领域为数据分析、建模。
（2）学习初衷
学习背景：个人能力提升需要、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
数据集来于在线数据
是一家私房小站，数据为8月订单相关及会员相关数据情况，希望通过8月的私房小站经营情况的数据分析来优化运营；
实现以下业务目标：
（1）洞察整体销售业绩：了解销售额、会员数量、客单价、结算情况；
（2）分析各门店会员情况、销售情况、存在未结算金额门店情况；
（3）消费群体画像：从年龄、性别角度进行私房小站的客户群体；
（4）评估自身菜品情况:通过菜品情况，优化菜品推荐、菜品套餐搭配、活动开展等；
3、分析思路
（4）数据处理
数据预处理：
1、建立模型关系
（1）观察《订单信息表》、《订单详情表》，均有订单号与日期字段，二者缺一不可，对以上两表分别进行“新增列”=点餐时间/时间+订单号，并命名为“合并依据”；
（2）建立模型关系，观察两表可发现是N:N的关系，故以“合并依据”作为匹配，建立N:N的关系；
（3）观察《订单详情表》、《菜品信息表》并以“菜品名称”建立N:1关系；
（4）观察《订单信息表》、《会员信息表》并以“菜品名称”建立N:1关系；
2、考虑到后续希望对周末及工作日的销量进行统计，故对《订单信息表》、《订单详情表》分别获取时间为“星期”；
分析维度：
整体经营情况：
1、KPI指标卡： 总销售额、未结算金额、当月总客户数、客单价。
2、柱形图-每日销售情况
3、分组图：存在未结算费用门店明细；条形图-各门店销售额情况；饼图-各门店会员顾客数量占比；
4、饼图-会员数量占比；分组图-各年龄会员占比及消费金额；
5、条形图-销售额前十/销量前十/推荐度前十的菜品情况；折线图-不同菜品口味的销售趋势；
可视化报告
   
学习总结
时光荏苒，为期六十天的《FineBI从精通到入门》学习之旅已圆满画上句号。回首这段充实的日子，心中充满了收获的喜悦与蜕变的感慨。
作为一名正处于职业转型期的HR，我深知提升数据能力至关重要。这次学习于我而言，恰似一场“及时雨”。从最初面对FineBI界面时的些许茫然，到独立完成第一个数据分析主题时的激动不已；从深入学习数据获取、清洗、过滤的严谨过程，到领略多表关联分析的强大魅力——每一步都走得扎实而清晰。制作直观的数据表格、设计巧妙的仪表板联动与跳转、运用函数解决实际业务问题，这门课程真正做到了系统性与实战性的完美融合。每一次紧跟课程内容完成作业后的那份“豁然开朗”，都让我对数据驱动的价值有了更深刻的理解。
这段旅程不仅让我掌握了一项硬核的数据分析工具，更重塑了我的职业思维。我惊喜地发现，数据思维能与我在人力资源领域积累的经验产生奇妙的“化学反应”。如今，再面对组织人效、人才画像、离职率分析等议题时，我不再止于定性描述，而是跃跃欲试，渴望用数据可视化的“语言”去洞察本质、提供更具说服力的决策支持。
感恩这段宝贵的学习经历，它不仅是技能上的“充电”，更是我职业道路上的一盏明灯，为我接下来的求职与发展注入了新的信心、力量与无限可能。前路漫漫，我已携带着这份新收获的“利器”，更加从容自信地迈向未来
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