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一、学习初衷
（1）个人介绍
- 帆软社区用ID 2946136，目前从事亚马逊运营工作，主要涉及家居类目；
（2）学习初衷
- 学习背景：日常工作中需要频繁的进行数据处理和分析，因此希望通过本次的学习提高数据分析处理的效率，从而更好的服务于运营工作。
二、作品简介（作业10）
1、在运营的日常工作中，需要对已有的数据进行深度的分析和复盘，实现以下业务目标：
- 明确销售、利润的达标情况；
- 分析数据问题，寻找到运营推广过程中遇到的问题、犯的错误和不足之处；反思解决方法，避免后续问题的再次出现。
- 总结归纳成功经验，为后续推广探寻可借鉴的路径方法；
- 从问题中发现改进点、机会点；
自选数据：选取了已淘汰产品的新品推广数据，产品存在较强的季节属性，包括了库存、流量、销售等核心指标内容，能够清晰的体现出推广过程中的问题所在；数据已进行脱敏和清洗；
2、分析思路：
基于电商公式：销售额=曝光 x 点击率 X 转化率x 件单价 x 件数 x 单位时间复购率
3、数据处理
数据清洗与处理：
A.对产品名称、变体名称、广告名称等数据进行命名替换；
B.对销售、利润、成本等进行赋值计算；
C.提前将目标值同实际值做比例匹配；
4、分析维度
A.第一部分：销售利润总览；KPI指标卡：展示销售、销售额、利润额和利润率情况；组合图：月维度呈现销售额、利润额和利润率趋势；
B.第二部分：库存状况盘点；饼图：呈现不同变体销售占比，后续联动，重点展示核心SKU问题；条形图：月维度展示销量变化，进一步体现销量问题；组合图：展示日库存和周转，联动展示库存问题；
C.第三部分：流量转化率分析；通过柱状图和折线图直观展示流量、转化率差距，明确转化率问题；
D.第四部分：成本占比分析；通过明细表直接展示并标注展示问题成本项；
E.第五部分：广告数据分析；通过折线图：展示销量和广告变化，反映历史时段调整策略；通过散点图标注不同广告的效果，并进行联动；条形图；联动上图，体现不同月份的调整动作；
（8）可视化报告
三、学习总结
1、学习经历：在试错中前行
学习FineBI的过程，就像在迷宫里摸索前行。一开始，我以为只要认真看完教学视频就能掌握，但真正上手操作时才发现完全不是那么回事。
最常遇到的情况是：看视频时觉得“这个我懂了”，可一到自己做作业就卡住。有时候因为函数用错，有时候因为参数设置不对，有时候甚至只是少点了一个勾选框。我记得为了关联模型问题，反复看了三四遍视频，前后花了差不多半天时间，最后才知道破局关键就藏在视频最后的几秒钟。、明明老师讲得很清楚，可自己动手就是会忽略这些细节。
这种“一看就会，一做就废”的状态持续了挺长一段时间。每次作业都要花上大半天，有时候甚至从早做到晚。不过现在回想起来，正是这些反复试错的过程，让我对每个操作步骤都印象特别深刻。那些曾经让我头疼的问题，现在都变成了宝贵的经验。
2、学习收获：
最大的收获就是思维的转变，学会了图形的表达
最大的收获不是学会了FineBI怎么用，而是开始用数据分析的思维看问题。以前看到业务数据，可能就简单的计算下环比、同比。现在会自然地想：这些数据能说明什么？背后有什么规律？该怎么用图表讲清楚这个故事？
3、感谢与展望
特别感谢授课老师的清晰讲解，还有助教老师每次及时的帮助。有些问题自己想往往会陷入误区，但经过简单的提示往往就豁然开朗了。
虽然课程结束了，但我觉得这才是真正学习的开始。接下来我打算把学到的知识用到实际工作中，从简单的报表开始，慢慢尝试做一些数据分析，真正让数据发挥作用。
这段学习经历让我明白：学习新东西从来都不是一帆风顺的，但每次突破困境后的收获，都会让人感觉所有的付出都值得。 | 
