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1、学习初衷
（1）个人介绍
大家好，我正在学习帆软BI，目前就职于徐工集团下属公司；目前从事IT运维工作，个人对数据分析、数据模型搭建有着十分浓厚的兴趣，
（2）学习初衷
学习背景：一方面是由于工作需要，另一方面是个人对数据分析和可视化的学习兴趣工作需要，且希望通过帆软这一优秀平台的学习，持续推进高效率、高效益的工作。
2、作品简介（作业10）
通过公司网络监控系统发现，9月份网络故障数达到185次，为年度最高值，较8月环比增长12.1%，达到年度峰值。为深入分析故障率异常升高的原因，我通过FineBI对9月份网络故障数据进行多维度分析，找出关键影响因素，并提出针对性改进建议。
（3）分析思路
（4）分析维度：
柱形图：9月份故障前20名：核心交换机故障影响最大，修复时间最长；设备类型故障分布：核心交换机故障次数最多，点比达18.9%
环形图：时间分布：周一到周五故障率相关不大，周六和周日最低，说明设备。
分区柱形图：故障原因分析：9月设备老化故障达75次，占40.5%。
分组表：运维效率指标：平均响应时间31.2分钟，创年度新高，SLA达标率仅55.1%
玫瑰图：成本分析：维修成本大幅上升，单月成本88,400元，其中硬件更换占82%。
（5）可视化报告
3、学习总结
通过6周的FineBI系统学习，我不仅掌握了一个强大的数据分析工具，更重要的是建立了数据驱动的思维方式。掌握了数据清洗、多系统整合、指标定义等核心技能，也明确了数据模型完整性、指标口径统一性对分析结论可信度的关键作用。从最初的数据连接、图表制作，到后来的复杂分析、仪表板设计，再到最后的业务应用、价值创造，我深刻体会到数据分析的力量。学会通过数据挖掘管理问题，深化了对业务本质的理解，实现了数据分析与管理逻辑的深度绑定。学习中，我遇到了数据字段不统一、多表关联错误等问题，通过优化解决这些问题，深刻意识到数据质量和业务逻辑理解是分析的基础。 | 
