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1、学习初衷
在数字化时代，数据分析已成为解决实际问题、辅助决策的核心能力。此次参与相关学习，我的核心初衷是掌握数据分析的基础方法与工具应用，能够将杂乱的数据转化为有价值的信息。尤其希望通过实践，学会运用 FINEBI 等工具搭建仪表盘，并基于数据开展深度分析，为后续应对各类业务场景中的数据解读需求积累经验，提升自身的逻辑思维与数据洞察能力。
2、作品简介
本次结业作品是“公司招标竞价分析及异常点提示” FINEBI 仪表盘及配套分析报告。作品以2025年招标竞价数据（基于数据保密性原则，本课题所使用基础数据为虚拟数据，如有雷同纯属巧合）为核心，涵盖 3000 个竞价项目、25776 万元预算总额、50 家供应商的相关数据，通过仪表盘直观呈现了招标竞价的整体态势、供应商表现及潜在异常问题，最终形成的分析报告为优化招标流程、强化供应商管理、防范违规风险提供了数据支撑。
（1）分析思路
（2）数据处理、分析
将原始数据复制后分组汇总，并运用数据主题模型进行关联，增加多个计算数据列，便于后续分析使用。
本次分析围绕招标竞价业务的核心痛点，设定了三个关键维度：一是整体态势维度，聚焦项目数量、预算总额、供应商参与度、超预算比例、弃标率等核心指标，呈现业务整体运行情况；二是供应商表现维度，通过中标率、弃标率等指标，分析不同供应商的竞争力与合作稳定性，为供应商分级管理提供依据；三是风险异常维度，重点排查 IP 地址、MAC 地址重复等违规线索，防范串标、围标等行为，保障招标公平性。
3、学习总结
通过本次学习与实践，我不仅掌握了 FINEBI 仪表盘的搭建技巧，更深化了对数据分析流程的理解 —— 从数据清洗到维度拆解，再到结论输出，每一步都需要严谨的逻辑支撑。在实践中，我意识到原始数据的质量直接影响分析结果的可靠性，也学会了如何从业务场景出发，精准定位分析重点。同时，通过解读招标竞价数据中的异常信号，我提升了数据洞察与风险识别能力。
当然，我也认识到自身不足：在数据处理的效率上仍有提升空间，对复杂数据关联分析的技巧掌握不够熟练。未来，我将继续加强实践，深入学习数据分析模型与工具高级功能，尝试结合更多业务场景开展分析，进一步提升数据解读的深度与实用性，让数据分析真正成为解决问题的有力工具。 | 
