2、作品简介（作业10）
通过2025年全省诉求，支撑以下业务目标：
1. 区域诉求量监控与优化
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- 识别高诉求区域：从地图可直观看到福州（2044 单）、泉州（1707 单）、莆田（1179 单）、漳州（1017 单）、南平（1007 单）诉求量最高，可针对性排查供电质量、服务响应等问题。
- 定位低诉求标杆区域：三明（503 单）、龙岩（544 单）、宁德（817 单）诉求量较低，可提炼其运维经验，向高诉求区域推广。
- 资源倾斜决策：将人力、抢修资源优先向福州、泉州等高诉求地市倾斜，提升整体服务效率。
2. 时间维度趋势分析与预警
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- 月度波动洞察：从趋势图可看到 2025 年 1-9 月工单量、同比 / 环比变化，识别诉求高峰（如 6 月、8 月）和低谷（如 2 月）。
- 异常波动预警：2 月环比 - 18.61%、同比 - 9.73%，4 月环比 - 4.17%，这些负增长节点可验证服务优化效果；而 6 月环比 44.11%、8 月同比 38.92% 的高增长，需快速定位原因（如极端天气、设备故障）。
- 效果评估：对比优化措施前后的同比 / 环比数据，验证降诉求工作的实际成效（诉求量、环比、同比越低越好）。
3. 服务质量与效率提升
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- 问题归因分析：结合区域与时间数据，定位高诉求集中的时段和地区，深挖背后原因（如老旧线路、台风季故障、用户投诉集中点）。
- KPI 考核与对标：以 “诉求量、同比、环比下降” 为核心指标，对各地市供电公司进行绩效考核，推动服务质量持续改善。
- 预测与规划：基于历史趋势，预测未来诉求高峰，提前部署运维力量，避免服务过载。
3、学习总结
（一）学习经历
这段学习是一段充实的进阶之路。作为职场人，我利用碎片时间深耕数据技能，从被函数逻辑绕晕，到能独立完成数据处理与可视化呈现，虽有疲惫，但每一次突破都带来满满的成就感。
我也收获了并肩前行的伙伴情谊，在社群里与同学切磋技巧、互相打气。特别感谢授课老师传递 “数据驱动决策” 的思维，感谢班主任的督促与关怀，感谢助教老师及时解答技术难题，让我稳步前行。
（二）个人成长
我从零基础熟练掌握了 FineBI 全流程操作，学会用 RFM 模型、ABC 分类等方法分析业务问题，更懂得用 “数据讲故事” 驱动决策。从 “看报表的执行者” 到 “主动挖掘价值的分析师”，我基本达成了学习目标，也对 FCP 考试充满信心。
这段经历让我明白，坚持积累终会蜕变，而 FineBI 学习只是起点，未来我将继续在数据领域探索，用专业能力创造更多业务价值。
