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一、个人介绍：帆软社区用户名3489579，目前就职于制造业，从事品质工作，个人感兴趣的方向为数据分析、搭建实操。
二、学习背景：工作需要，个人对数据分析也想要探索及逻辑指标拆解的过程。
三、作品简介：本次以BI技术为支撑的产线测量数据统计分析，聚焦近6月的不完全测量数据统计，快速找出高发不良部品，针对性施策改善，为查找多次复发的不良提供了数据支撑，大大提升品质分析依据，现将分析情况总结如下：
（1）分析概况及思路
本次分析依托近6月的不完全测量数据统计，快速找出高发不良点，针对性施策改善，为查找多次复发的不良提供了数据支撑，大大提升分析能力，最终实现了不良产品数据的直观呈现，并为后期的高效解决多发不良提供解决思路。
（2）分析结果呈现 
四、学习结业总结
为期两个月时间的BI学习已圆满结束，通过理论学习与实践操作相结合的方式，我系统性的掌握了BI工具的核心技能与应用逻辑，现将学习感悟总结如下：
1.在理论学习阶段，我了解了BI的核心价值在于数据处理、可视化呈现与决策支持。唯一不美的是数据采集没有，只能对数据进行清洗、计算、优化、建模到最终生成直观报表，每一个环节都不可或缺，尤其数据的处理很是关键。我学习了如何梳理业务指标，明确数据维度，为后续的数据分析工作奠定了坚实基础。同时，通过对数据模型设计、关联规则制定等知识的钻研，我掌握了将分散数据转化为有价值信息的核心方法，理解了“用数据说话”的严谨性与重要性；首先就是清晰的明白你想要知道什么。
2.实践操作也是学习的重点。我以测量统计相关数据为实践案例。首先，完成了数据的收集与整合，将不良类型，产线、等多维度数据进行汇总清洗，处理了数据冗余、格式不一致等问题；其次，进行了指标体系搭建，围绕找到不良高发点为目的，设计了逻辑清晰的数据看板呈现；让关键信息直观呈现，实现了数据的动态展示与快速解读。在实践中，我也遇到过文档解析失败等问题，我们在使用函数计算这一块还是很有欠缺，这让我意识到数据采集阶段需提前关注数据格式与质量，避免影响后续分析进程。
3.过本次学习，我不仅收获了BI工具的操作技能，更培养了数据分析思维。面对复杂业务场景，我学会了从数据中挖掘问题、分析规律，例如通过众多数据中一步步深入，了解更多的真实原因，为业务决策提供了有力支撑。同时，我也认识到自身的不足，如在复杂数据模型优化、高级可视化效果制作等方面仍需加强，且要多多熟悉函数的使用。
4.未来，我将把所学知识运用到实际工作中，持续深化BI技术的应用，不断提升数据分析的深度与广度。针对学习中发现的不足，将通过进一步学习与实践补齐短板，探索更多数据可视化与分析的技巧。同时，我将保持对数据收集质量的重视，建立更完善、更简洁的数据处理流程，让BI工具真正成为辅助业务发展、提升管理效率的有力武器，以数据驱动决策，为业务的持续优化贡献力量。
最后，感谢公司提供这么好的学习平台，也感谢BI老师们的详细讲解及耐心辅导！ | 
