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一、学习初衷
1.个人介绍
- 帆软社区用户名3478307，目前任职法务，主要处理国内工程机械用户应收账款清收工作。
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。通过参加本次培训，希望系统掌握一款高效的数据分析工具，将零散的统计知识转化为解决实际问题的能力。
二、作品简介
1.业务背景
公司应收账款清收任务重，需要分级分类应收账款情形，实现差异化清收。
2.数据来源
节选自某小组负责的应收账款，并进行数据清洗。
3.分析思路
从客户已回款、逾期率、抵押率等角度尝试聚焦总结客户欠款与车辆抵押间关系。
4.数据处理与可视化报告
（1）从应收账款整体入手，分析得出B小组应收账款整体情况：
因公司数据保密，故不作具体展示
（2）从未收回应收账款角度分析逾期金额及逾期率：
因公司数据保密，故不作具体展示
（3）基于车辆抵押办理情况，得出现在的车辆抵押率：
因公司数据保密，故不作具体展示
（4）基于上述数据分析，得出回款率、逾期率与抵押率间可能存在的关系：
因公司数据保密，故不作具体展示
三、学习总结
1.学习经历
作为牛马，在完成每日工作后，利用夜晚时间进行学习，每天对着屏幕上的数据“较劲”，起初对数据模型的构建一头雾水，到后来能流畅地构建仪表板，那种豁然开朗的成就感，是对所有付出最好的回报，学习群里的老师及伙伴们也让我感受到温暖与力量，大家分享解题思路，还互相点赞鼓励，那些并肩作战的日子将成为我珍贵的回忆。
2.个人成长
通过本次FineBI的深入学习与实践，我完成了从理论到实战的跨越。我不仅熟练掌握了数据关联、可视化组件制作与仪表板设计等核心功能，更重要的是，我学会了如何让数据“说话”，即从商业目标出发，构建分析框架，并利用可视化工具将复杂数据转化为清晰的洞察与行动建议，我也期待着在FineBI的学习之路上继续前行，用数据创造更多价值。 | 
