一、学习初衷
Ø 个人介绍
我是某医院数据中心员工，社区ID：3121633，现主要工作内容就是：根据院领导或科室的需求查询并整理医院所有的医疗数据，将部分数据呈现到医院的BI看板上。
Ø 学习初衷
学习帆软BI，其实是倒逼过来的，因为在医院门诊场景中，每天都会产生大量的挂号、收费、退号等数据，靠人工Excel统计数据会出现数据错、数据差、数据来源不准等等一系列问题，并且在面对多表关联、动态筛选和可视化展示时显得力不从心。
二、作品简介
(1) 分析目标：
通过分析门诊收入、挂号人次、科室变动、挂号渠道等多维度，回答以下核心业务问题：
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2025年整体营收趋势如何？哪些月份异常？
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收入与人次的变动是否同步？背离的原因是什么？
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哪些科室是收入/挂号的主力？哪些科室出现了大幅下滑？
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8月和9月，哪些科室、哪些日期出现了明显的异常波动？
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不同挂号渠道（窗口、自助机、微信公众号）的分布情况如何？
(2) 数据来源
通过SQL查询挂号表、收费表，得来两个结果集：
最终导入到帆软BI中：
a. 2025年门诊挂号（含挂号数量、退号数量、挂号渠道、科室等字段）
b. 2025年门诊挂号收费情况（含金额、费用类型、科室等字段）
c. 数据时间范围：2025年1月 ~ 2025年12月
三、分析思路
(1) 整体分析框架
采用对比分析法和下钻分析法，从宏观到微观逐层深入：
整体概览
├── 门诊整体走势 → 查看全年营收，找出波动明显的月份
├── 门诊挂号走势 → 查看全年挂号，对比营收与挂号的变化关系
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├── 异常月份下钻（8月）
│ ├── 科室维度：哪些科室下降最多？
│ └── 日期维度：哪些天下降最严重？
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├── 异常月份下钻（9月）
│ ├── 科室维度：哪些科室下降最多？
│ └── 日期维度：哪些天下降最严重？
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├── 科室分析
│ ├── 挂号量Top5科室
│ └── 各科室挂号渠道分布
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└── 挂号渠道分析
├── 窗口 vs 自助 vs 微信公众号
(2) 核心指标
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指标名称
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计算方式
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用途
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总营收
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SUM_AGG(金额)
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观察收入规模
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总挂号人次
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SUM_AGG(挂号数量)
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观察就诊量
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环比增长率
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(本期-上期)/上期
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观察变动幅度
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各渠道挂号数
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窗口挂号、自助挂号、微信公众号挂号
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分析渠道结构
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收入差
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8月收入 - 7月收入
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定位异常日期
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……
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(3) 关键分析方法
1) 通过门诊全年环比增长率，快速定位异常的月份
2) 维度下钻从全院 → 科室 → 日期，逐层深入定位到科室和日期，并迅速找到问题根源
8月：体检中心环比下降↓41.70%（科室），8月9日 ↓127.46%（单日）
9月：泌尿外科 ↓66.63%（科室），9月25日 ↓56.22%（单日）
最终得到的结论就是：体检中心不参与挂号数据，但是参与收入数据；并且这个科室全年收入最多，从而导致7-9月的异常增长和下降的情况出现。
3) 收入占比分析通过玫瑰图，一眼就能看出收费最多的是哪个费用
4) 渠道对比分析通过堆积柱形图展示各科室的挂号渠道构成，识别渠道结构差异，明白小城市患者的就诊习惯
(4) 可视化报告
四、学习心路
(1) 组件使用与数据展示的困惑与突破
记得最开始学习帆软BI的时候，完全不明白，为什么要用柱形图，堆积图或者多系列柱图形这些组件去展示数据，只知道说：老师给的题目参考答案看起来就是这样子的，那我就按照这个做就好了。也不去思考，这样子做我能看到什么？呈现给别人看的时候，别人能不能看懂我想表达的意思。
后来在毕业设计的时候，才发现了什么数据用什么组件是最合适的。例如：我在做挂号渠道分析的时候，刚开始是想用多系列柱形图展示，那结果就是完全没法看：
在筛选了挂号数据最多的15个科室后，仍然会有下列问题：
1、不能直观看到各科室的总体挂号情况
2、不能看到各渠道的对比情况
调整为堆积柱形图后：可以清晰看到每个科室的各渠道挂号数量，占比情况，对于阅读者来说也是可以一眼就看清楚我想表达的意思
五、个人成长
(1) 技能提升
通过这次学习实践，我掌握了以下能力：
Ø FineBI 数据建模（关联、合并、汇总、添加公式列、计算列等）
Ø SUM_AGG/DEF/ DEF_ADD/MIN/MAX等函数应用仪表板组件设计（指标卡、柱状图、堆积图、热力图等）
Ø 数据分析思路（下钻、对比、异常定位）
(2) 思维转变
从「做表格」到「讲故事」以前做数据分析，我关注的是"把数字算对"。现在理解了，数据的价值在于能够回答业务问题。比如：体检中心下降了41.70%，这个数字本身没有意义，有意义的是"为什么下降"和"该怎么办"。
从「工具操作」到「逻辑思考」遇到数据膨胀、控件失效、公式报错等问题时，我发现真正需要解决的往往不是"这个按钮在哪里"，而是"这个工具的逻辑是什么"。
从「报表展示」到「驱动决策」以前做报表，领导想看什么我就做什么，目标就是"按时交差"。现在理解了，一份报表的真正价值不在于"展示数据"，而在于通过数据发现问题、解决问题、推动决策。 | 
