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1、学习初衷
（1）个人介绍
帆软社区用户名：用户2526838，目前在一家机械行业公司就职，从事IT运维工作，日常负责ITSM运维和运维数据分析——希望通过数据挖掘实现运维的数据价值最大化。但是本次作业因为数据问题我选取了平时作业中经常联系的零售的数据，通过挖掘各品类的销售规律、区域市场潜力，从而来优化库存和促销策略，实现利润增长和销售额增长的平衡，从而实现利润的持续增长。
（2）学习初衷
了解渠道：最初在网络和同事了解到帆软，后在帆软官网看了一些相关的介绍视频，看到有学员分享用FineBI分析户外用品品类的案例，后来我们公司上帆软软件，从而有机会全面学习帆软bi的知识。
学习背景：日常工作中，我需要每月处理ITSM运营分析报告，处理ITSM运营数据。从中找到目前的运维短板和决策建议。
2、作品简介
（1）业务背景 / 需求痛点
业务背景：某集团公司零售店每月经营分析报告，核心围绕 “销售额、毛利、毛利率” 三大指标，拆解品类的销售表现，分析门店覆盖地区的市场潜力，同时跟踪月度销售和利润趋势，为采购部、门店、管理层提供决策支持。
需求痛点：如果用 Excel 做分析存在两个问题：一是是缺乏动态分析能力，如领导想查看全面的数据，需重新筛选数据生成新表；二是可视化不足，毛利率分布、区域销售差异只能用表格呈现，领导需逐行对比才能发现问题，无法快速抓住核心结论。
（2）数据来源
此数据是来自于finebi学习公开数据集，通过下载获取。
（3）分析思路
拿到数据后，将分析主题和方向拆解逻辑如下：
主要分四个版面：1、第一部分列出最核心的销售额、利润、利润率及相关的每个月的环比的指标卡和图标。
2、第二部分对各区域和门店毛利率进行分析，主要使用区域地图和条形图的形式。
3、第三部分对产品类别和产品利润进行检测，使用气泡图。
4、第四部分对每日利润率情况和订单明细进行检测，使用折线图和图标。
以上四个页面正好层层递进，可以全面排查利润率低的门店及商品，找到最终的影响利润的问题所在。
（4）数据处理
本身数据比较标准，未进行特殊加工处理。按照关注利润和销售额的核心问题进行了分析。
1、第一部分列出最核心的销售额、利润、利润率及相关的每个月的环比的指标卡和图标。
2、第二部分对各区域和门店毛利率进行分析，主要使用区域地图和条形图的形式。
3、第三部分对产品类别和产品利润进行检测，使用气泡图。
4、第四部分对每日利润率情况和订单明细进行检测，使用折线图和图标。
（5）看板及可视化报告
透过后续的分析报告的结论发现，在分析报告中：
这样通过看报和分析报告，就可以清晰地说明我们发现的情况和明确的数据证据。如果还有发现其他情况，可以另起一个分析报告说明，这样给领导看的时候就会非常清晰明了。
3、学习总结
（一）学习经历：
历时6周以上finebi学习可以说很耗时，因为我们是在工作的间隙去自主学习，同时每周要定时完成作业，可以说这段时间是比较痛苦的，毕竟学习新的知识，又没有大量的时间是很难受的，最终还是需要自己找时间来克服困难，并且很多知识自己也不会，需要不断地去查找，为了更好地完成作业，自己只能向别人你请教，老师是不会告诉答案的，有时候真想放弃，但是最终还是坚持了下来，毕竟，学习也是一种挑战，并且可以给自己增加一份技能。
（二）个人成长：
通过学习对帆软的复杂的用法有了更清晰的了解。原先的思路打开了，感觉自己学会了好多新的有用的思路和模板，这将有助于我下一步在工作中，把帆软使用的更好，目前我们的数据在湖仓，可以直接使用finebi调用，更多的思路打开后，我们可以对数据的价值进一步进行挖掘，让数据发挥出更好的作用，同时给领导的报表也有了更多的展现形式。
这段FineBI的学习旅程，是一次宝贵的经验和数据思维的思路拓展，更是一套受用终身的分析思维和解决问题的能力。感谢所有老师和同学们的陪伴。
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