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学习初衷
- 我是帆软社区用户名3478905，目前在电商行业做中台系统的产品经理，我司是零售行业；作为产品经理，一定会接触到很多数据，而我们也需要数据去驱动功能的优化和迭代。
- 在对数据的分析的一步步探索中，我们可以获取数据背后的原因和逻辑。
- 数据分析对产品经理的价值，已经从一个“加分项”演变为当代产品决策的核心驱动力。它不仅仅是看报表，而是构建了一套从直觉到验证的科学决策系统。
我的作品是分析公司近一个季度的订单情况，具体业务目标包括
1、 销售额及变化：我们是否在正确的增长，哪些因素会影响我们的销售额
2、 订单量及趋势：我们的用户基盘和交易活跃度是否健康？”
3、 复购用户的占比
4、 客单价的趋势：用户是否愿意在我们这里花更多钱？
5、 我们沉默用户的占比，未来可以使用哪些策略唤醒
6、 我们的爆品是什么，如何利用爆品赚取更多收益。
这是我的分析脑图
数据处理逻辑
1、数据清洗与处理：
我是多张表合成了一张表，采用了上下合并功能，然后隐藏了下不需要的字段，我还过滤掉了一些异常数据，比如已取消的订单，或者商品是赠品的，又或者是支付了又取消的订单。
2、用户相关信息处理
①购买2次级以上，标记为复购用户
②利用新增汇总列功能计算用户最近一次购买时间，再用时间差功能计算用户在休眠天数，按以下天数对用户进行分类标记。
分析维度：
1、 KPI指标卡： 总销售额、客单价、用户数、复购用户数。
2、 饼图：用户分层
3、 柱形图|折线图：柱形图显示每个月销售额折线图显示客单价，并且设置从年月到年月日的钻取
4、 明细图：展示每个品带来在销售额，top靠前的用户，产品销售额排名表。
可视化报告
接下来分析下的我学习经验
一：学习经历（每周都在很认真做作业，感觉回到学生时代）
非常感谢公司提供的这次为期一个月的FineBI系统学习机会。作为一名产品经理，我深知数据驱动的决策至关重要，但之前自身的数据分析知识较为薄弱，常常感到心有余而力不足。这次学习如同一场“及时雨”，让我得以构建起从数据连接到可视化分析的完整知识框架，受益匪浅。
FineBI工具的强大功能让我印象深刻。其直观的拖拽式操作、丰富的可视化图表类型以及强大的数据处理能力，极大地降低了数据分析的门槛，同时又提供了满足深度分析需求的灵活性。它让我看到了将复杂业务数据转化为清晰洞察的高效路径，对未来的产品优化与市场分析工作帮助巨大。
在此，我要特别感谢培训老师的辛勤付出。面对我们提出的各种基础或复杂问题，您总是不厌其烦、耐心细致地解答，这种专业的指导与鼓励是我坚持学习并克服困难的重要动力。
通过这次学习，我不仅掌握了一个强大工具，更重要的是点燃了对数据的更深层兴趣。未来，我期望能将所学应用于实际工作，深入挖掘产品数据背后的故事，让数据真正成为产品迭代与创新的可靠导航。
二，我的收获，要善用工具
在技能层面，本次学习使我系统掌握了FineBI的核心操作：从数据准备与清洗、建立多维数据分析模型，到通过拖拽高效制作可视化仪表板，并最终完成动态数据报告。这一流程的熟练掌握，显著提升了我的数据处理与分析效率。
在方法论上，我最大的收获是建立了“业务问题驱动”的分析思维。我不再仅关注工具操作，而是学会了首先界定清晰的业务目标，再选择相应的数据指标和分析模型进行验证。FineBI的探索式分析功能，让我能快速进行多维下钻与联动，这种“假设-验证-洞察”的迭代方法，为产品优化提供了更科学、更敏捷的决策支持。
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