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一、学习初衷
我是帆软社区用户3059925，公司开发工程师，负责数字化系统开发。喜欢用代码解决业务问题，尤其喜欢将复杂数据变成“会说话”的故事。
- 工作刚需：公司二手机业务数据庞大但分析方式粗放，报表可读性需提升。
- 个人执念：用可视化打破“技术黑箱”，让非技术人员快速理解数据。
- 小目标：把设备编码、库龄天数等信息，变得像游戏地图一样直观有趣！
二、作品简介
- 业务目标：优化二手机业务，聚焦三大挑战：
- 库存积压：部分设备库龄较长，影响资金周转。
- 利润波动：毛利率稳定性需提升。
- 区域失衡：江苏销量领先，需分析深层原因。
- 数据来源：公司2025年1-12月二手机交易及库存明细数据。
三、分析思路：业务问题→数据语言
构建“三层漏斗式”逻辑：
- 结果诊断（健康体检）
- 通过核心KPI指标卡（如成交量、毛利率、超期率），模拟“体检报告”形式，快速定位问题。
- 归因分析（寻找病灶）
- 时间维度：用“成交量趋势图”分析问题起始点。
- 来源维度：用“已售来源散点图”揭示利润偏低原因。
- 行动指引（开药方）
- 区域热力图：为销售团队提供方向参考。
- 热门机型与库龄预警：明确库存处理优先级。
四、数据处理：给数据“洗个澡，排好队”
- 数据清洗
- 过滤库龄极长的设备，避免干扰分析。
- 标记特殊来源设备（如债权机），与正常销售数据分离。
- 关键字段加工
- 库龄天数→新增“库龄分级”（健康/关注/预警/高危），暴露库存风险。
- 成交额→按产品线、区域分组汇总，识别优劣势领域。
- 毛利率→计算环比增长率，定位波动关键点。
五、可视化报告：让数据“开口讲故事”
因公司数据保密，故不作具体展示
六、学习总结
- 成长：从“技术执行者”到“数据叙事者”，学会用工具构建数据故事，注重业务理解。
- 成果：业务团队根据分析调整策略（如优化采购、清理库存），内部培训用“游戏地图”比喻帮助新人理解。
- 致谢：感谢老师教会“用数据讲人话”，可视化是沟通的桥梁！
最后彩蛋：数据不是冰冷的数字，而是业务的映射，等待我们用可视化讲述背后的故事。 | 
