|
1、学习初衷
（1）个人介绍
帆软社区用户名【2511】+【3479092】，目前就职于徐工集团，从事商机调度和运营管理工作。个人感兴趣的方向和领域为数据类分析和建模。
（2）学习初衷
学习背景：对新技术的好奇和羡慕，同时在工作中需分析信息数据，进行数据分析及汇总提报。希望通过FineBI的数据分析对未来的业务工作中有所帮助和提升。
一、项目整体思路：四年零售数据分析全景图
第一阶段：明确商业目标与故事主线
核心命题：我们集团2018-2021年经营健康度如何？哪些驱动因素影响了业绩？2022年该如何行动？
故事脉络：总体表现 → 区域纵深 → 产品矩阵 → 未来预测 → 精准施策
第二阶段：搭建分析框架（模块化设计）
模块1：总体经营脉搏（仪表盘首页）
关键指标：销售额、利润、销量
可视化建议：
折线图（4年总体趋势向好）
KPI指标卡（显示销售额、销量以及利润）
模块2：区域战场地图（下钻分析）
分析维度：
区域排名：华东持续领跑，西部区域销售情况不容乐观。
城市级分析：聚焦TOP10/后10名城市，找成功模式与问题区域
区域利润率对比，找出“增收不增利区域”
可视化建议：
分层设色地图（销售额分布）
条形图（区域排名+利润对比）
散点图（销售额vs利润率，识别高贡献区域）
模块3：产品竞争力解码
分析重点：
各类产品销售额占比（帕累托分析，找到核心产品线）
产品利润率排行榜：哪些是“隐形冠军”？哪些是“流量单品”？
可视化建议：
波士顿四象限图，分析不同产品的销售额与利润率
模块4：2022年预测与模拟
预计2022年第一季度销售额、利润、销量均会环比下降，但总体走势呈上升状态。经过分析要加大西部区域以及海南的产品销量，通过提高产品质量，增加产量，调整定价策略等方式增加办公桌的利润。
模块5：决策建议看板
精准行动建议：
区域策略：资源向高增长、高潜力区域倾斜，对下滑区域进行诊断
产品策略：优化产品组合，考虑“高毛利+高周转”双引擎策略
营销建议：基于季节性规律与区域特点，制定精准营销日历
二、收获与未来分析规划
本次分析的核心收获
技术层面：掌握了FineBI多维度下钻、预测建模、仪表盘联动等实操技能
业务层面：理解了销售额、利润、销量之间的动态关系，以及区域、产品维度的业务逻辑
思维层面：形成了“数据观察 → 问题定位 → 根因分析 → 预测模拟 → 决策建议”的闭环分析思维
未来可拓展的高价值分析方向
客户维度深入分析：
客户分群（RFM模型）与精准营销
客户生命周期价值（LTV）预测
流失客户预警模型
供应链协同分析：
库存预测与智能补货模型
物流成本与配送效率分析
供应商绩效评估体系
营销效果归因分析：
促销活动弹性测算
价格敏感度模型
预测预警体系升级：
基于机器学习的需求预测
异常波动自动检测与预警
动态定价模拟系统
三、对FineBI学习课程的优化建议（“吐槽”与期待）
课程内容方面
案例过于理想化：提供的数据太“干净”，缺少真实业务中常见的数据缺失、异常值、口径不一致等挑战
业务场景深度不足：更多是操作教学，缺少“为什么这样分析”的业务逻辑解读 | 
