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1、学习初衷
（1）个人介绍
我是【2511】学习班的学员【3478921】，目前主要从事IT软件开发工作，我公司是工程机械制造业；我希望通过不断的学习提升，掌握数字化分析工作，提高个人价值。
（2）学习初衷
- 学习背景：工作需求。由于工作过程中接触大量的商旅订单报销单信息，这些信息对于我工而言，可以合理分析和挖掘，为公司和个人的商旅订单报销提供更好的决策依据，提高个人的工作效率。
- 将数据分析仪表板等工具应用到工作汇报中，将数据的可视化应用到自己的工作中，也可以实施监督商旅订单的进展情况。
2、作品简介
- 针对目前已经具备的10月，11月商旅单评价信息，通过数据分析，实现以下业务目标：
- 找到共享系统商旅单评价最积极的人：通过这两个月的频率词云找到该用户，对该用户进行奖励。
- 分析单据量按照分月的趋势分析：找到单据评价量是呈现什么样的趋势，针对性的去采取一些措施。
- 分析商旅单不同单据类型的数量：针对不同类型的单据的量进行比较。
- 分析员工的商旅单的满意度分析：分析员工的满意率，超过一定比例则需要加紧对不满意的情况进行分析调整。
- 分析商旅订单驳回情况：分析商旅订单驳回的原因，找出驳回的出现最高频率的原因，并针对性的解决。
（3）分析思路
（4）数据处理
该数据是从财务共享系统获取的商旅订单评价数据以及商旅订单驳回数据，数据已经进行清洗和处理，我这边对数据处理如下：
数据预处理：
1、左右合并：将商旅评价表与员工信息表按照工号进行左右合并，为了能获取评价员工的姓名，进行词云展示。
2、获取单据类型，新增字段：用left函数对订单号进行截取获取单据类型。
3、获取月份，新增字段：利用获取时间功能，获取时间的月份。
（5）分析维度：
整体销售业绩情况：
1、自定义图表-折线图-每月单据量，柱状图-每月单据量环比：商旅评价按月单据量趋势分析/环比分析
2、柱状图-不同单据类型的评价单据量：商旅评价单量不同单据类型按月分析
3、词云-用户评价数量：根据评价频率进行人名展示分析
4、分组表-用户满意度分析：对比不同月份评价单据的满意度分析
5、饼图-驳回原因大小类占比：商旅单驳回单驳回原因分析
（6）可视化报告
3、学习总结
个人学习经历
这段在职学习的经历是我到目前为止为数不多的原因花很多时间去学习的一门课程，我觉得帆软BI在我的工作当中很实用。以前只会觉得帆软是做报表的，用前端代码也可以实现啊，自己接触了之后，才发现帆软这个工具的强大之处，非常值得所有人去学习。在学习过程中也遇到了大大小小的问题，比如：观看教学视频时自觉理解顺畅，但实际解题时却难以灵活调用知识点，往往需要反复回看视频。由于每天都基本上在处理工作上的事情，真正用来学习BI的时间很少，一般是利用下班之后或者周末休息的时间去学习，确实会减少很多的个人时间，但是我觉得学习帆软BI是值得的。一开始做作业的时候花的时间是很长的，因为操作不熟悉，功能不熟悉，做一个功能点往往需要花很多时间，比如找功能点的位置啊，函数的使用准确性啊之类的。随着使用的熟练度越来越高，后面的作业花费的时间也越来越少。现在已经能够独立做出一张报表了，我听为自己感到骄傲的，但同时，学习还没有结束，后面还有挑战需要我去面对，继续加油！
在此我由衷感谢助教老师：唐老师，史老师，以及帮助过我的现场老师，都是他们在群里及线下及时帮助我指明错误的地方，让我及时了解自己的不足之处。自己在做作业7的时候有一题卡住了很久，始终得不到我想要的结果，于是在现场咨询了一位老师，她耐心的指导我，发现我的问题所在，并告知我正确的解题逻辑，让我对帆软的使用有了更深层次的理解。
课程建议与小小吐槽：
1、建议课程学习视频增加一些课程分支细节的文字描述，不然找一个知识点要一点点滑动去找，很麻烦。
个人成长与工作启示
通过Fine BI的数据分析学习，我深刻认识到数据不是只能通过写sql或者写代码的形式去形成需要的数据模型，帆软的背后需要数据的支撑，所以也就涉及到了湖或者数据仓库。利用数据仓库的分层设计得到想要的BI的数据去分析。利用帆软的BI分析，可以将重复性的报表开发时间大大缩小，并且通过参数化的设计，可以将一个模板供多个公司或者多个时间使用。在财务共享领域，建立运营监控的数字化，能够了解到单据处理量/人/日，平均处理时长，单据驳回率，商旅订单或其他类型的订单占比等，在财务数字化领域起着非常重要的参考作用。
作为财务共享的IT人，学习BI最大的收获不是掌握了一个新工具，而是获得了“数据翻译官”的新身份——既能听懂财务的业务语言，又能用技术将数据转化为洞察。这条路还很长，但方向已经清晰。帆软BI是我数据化转型的重要里程碑，但不是终点。 | 
