一、学习初衷
（1）个人介绍
我是杨航（编号【2511】+【3478729】），目前在徐工建机供应链数据分析相关工作，专注于企业库存优化、物料流转效率提升及数据驱动的库存管理决策支持，核心职责包括库存数据梳理、异常问题定位及优化方案输出。
（2）学习初衷
学习背景：工作需要、个人尤为喜欢数据分析一步步探索及逻辑指标拆解的过程。
二、作品简介
企业库存管理中，呆滞物料长期占用流动资金与仓储资源，已成为影响资金周转效率的关键痛点。本次项目依托企业库存核心数据，聚焦呆滞物料的规模、结构及分布特征，通过系统化数据分析挖掘呆滞成因，为库存清理、采购优化及供应商管控提供精准依据，助力企业降低呆滞库存占比，释放被占用资金。
(1)分析思路
1. 数据采集：提取库存总金额、呆滞库存金额等核心指标，及物料名称、库存数量、累计呆滞天数、供应商名称等明细数据；
2. 数据清洗：处理数据中的缺失值（如物料库存数量 “###”）、异常格式（如日期 “22:”），统一物料及供应商名称表述，确保数据准确性；
3. 多维度分析：从金额占比、呆滞时长、物料排名、供应商排名四个维度拆解数据，挖掘关键特征；
4. 问题定位：结合分析结果，定位库存管控、采购规划、供应商协同等层面的核心问题；
5. 方案输出：针对问题提出分级清理、精准管控等优化建议，形成闭环解决方案。
(2) 数据处理
本次分析数据涵盖企业库存核心指标与 80 条物料明细，核心处理内容如下：
1. 数据维度梳理：整合 “库存总金额 9.56 亿、呆滞库存金额 0.84 亿、呆滞占比 8.74%” 等核心指标，及物料类型、呆滞时长、供应商、库存数量等明细维度；
2. 数据清洗优化：剔除无效标注（如 “蒙村舞”“安慕希” 等无关信息），修正异常数据格式，补全关键字段缺失信息，确保分析口径统一；
3. 核心指标核算：基于清洗后的数据，核算各物料呆滞金额、供应商呆滞总额、各时长区间呆滞占比等衍生指标，为多维度分析奠定基础。
分析维度设计：
· KPI 指标卡：库存总金额、呆滞库存金额、呆滞库存占比；
· 占比分析：各时长区间呆滞占比、核心物料呆滞金额占比；
· 排名分析：呆滞物料金额 TOP10、供应商呆滞金额 TOP10；
· 词云分析：呆滞物料名称词云（突出高频呆滞物料）；
· 明细展示：核心呆滞物料的名称、库存数量、累计呆滞天数、对应供应商。
(3) 可视化呈现
1. 核心指标总览：以大数字卡片形式呈现库存总金额、呆滞库存金额、呆滞占比，快速传递核心信息；
2. 维度拆解图表：用饼图展示各时长区间呆滞占比，柱状图呈现 TOP10 呆滞物料及供应商金额排名，词云图直观呈现高频呆滞物料；
3. 明细数据表格：列出关键呆滞物料的完整信息（物料名称、库存数量、呆滞天数、供应商），支持精准定位具体对象。
三、学习总结
（1）学习收获
通过本次帆软 BI 学习，我系统掌握了各类可视化组件的适用场景与实操方法。从基础的表格、折线图、柱形图，到高级的地图可视化、联动报表、钻取功能，能够根据数据特点与分析目标，选择最直观的呈现形式。在报表设计中，注重实用性与美观性的平衡：学习了网格布局的逻辑、色彩搭配的技巧（如用红色标注异常数据、蓝色呈现正常数据）、字体层级的设置，制作出层次清晰、易于解读的报表；同时熟练掌握了联动、下钻、导出分享等功能，满足了工作中 “快速查看 - 深入分析 - 多方同步” 的需求。
此次学习不仅提升了工具使用技能，更实现了数据思维的进阶：技能层面，能够独立完成从数据源接入、数据清洗、报表设计到仪表盘制作的全流程，具备了应对工作中常见数据分析需求的能力；
（2）存在的不足
· 业务融合深度不足：面对跨部门业务场景（如结合财务成本评估节点扩容优先级）时，对非本领域业务指标的理解不够精准，导致数据分析与业务决策的衔接不够顺畅；
· 数据清洗效率偏低：处理多源异构数据（如系统日志与业务系统数据结合）时，缺乏高效的清洗方法，花费时间较长。
（3）未来学习规划
· 深化高级功能学习：重点钻研数据建模、复杂报表逻辑设计、自定义组件开发等高级功能，结合工作中的实际需求（如多数据源关联分析、动态报表制作）开展专项练习，提升复杂场景的应对能力；
· 加强跨业务知识积累：主动学习网络安全、海外业务合规、项目成本核算等相关领域知识，深入理解各业务环节的核心痛点与指标逻辑，实现技术与业务的深度融合；
· 聚焦实战项目打磨：以工作中的实际需求为导向，开展更多实战项目（如年度安全访问系统使用分析、海外节点扩容效果评估），通过真实场景积累数据处理、报表设计、决策支撑的全流程经验；
· 保持持续交流学习：关注帆软 BI 的版本更新与功能迭代，及时学习新特性；积极参与帆软社区、行业技术论坛的交流，分享实践经验、探讨疑难问题，与同行共同进步，不断提升专业素养。 | 
