GSDYF-CYQ结业总结
一、【结业总结】发布和提交
1、学习初衷
（1）个人介绍
帆软社区用户名3786443，目前就职于安徽国胜大药房，我司是药品零售行业；目前从事数字化运营工作，个人感兴趣的方向和领域为数据分析。
（2）学习初衷
学习背景：工作需要、个人尤为喜欢数据分析一步步探索及逻辑指标拆解的过程。
2、作品简介
药店在常规运营下，需要进行销售同比数据分析，以判断药店销售是向好还是变差；公司希望通过数据分析来优化运营，实现以下业务目标：
洞察整体销售业绩： 了解销售额、毛利额和毛利率的变化。
分析商品表现： 找出提升与下降商品，客户产品偏好，调整销售策略。
自选数据：这是国胜某家药店2025年1-6月与2026年1-6月的商品销售数据。
（3）分析思路
当前数据体现问题：
销售额、毛利额、毛利率三降，在此前提下，我们要抓住销售下降的主要矛盾，首先分析销售额下降原因，先提销售额，再提毛利额，最后提毛利率，稳住客流，再做利润；
数据分析：
2025年1-2月有流感，给药房带来了一定的销售增长，但是剔除1-2月销售，26年3-6月销售仍在同比下降，为避免销售一再下滑，我们要从“天时、地利、人和”三方面去归因；
天时：即自然因素，是否存在恶劣天气、某些传染性疾病的爆发与消逝；
地利：即地理位置/自身因素，周边环境是否有变动：小区拆迁、超市搬迁、新竞争对手入驻等；本店商品是否断缺货，价格是否异常，服务是否到位等；
人和：员工是否异动，老员工的流失、新员工的加入（仍不熟练掌握联合用药与货架位置）；
因系统未保留天气、人员、周边环境变动等数据，故我们直接从商品的维度去进行分析，到底是哪些商品的下降，导致销售的下降；
商品分析：
在我们对商品大类、中类、小类到具体商品的逐一分析中，我们发现下滑品种中，下滑幅度较大品种为：磷酸奥司他韦、玛巴洛沙韦、葡萄糖酸钙、酸枣仁、云南白药、藿香正气、感冒灵、舒筋健腰、避孕套、血压计、党参、当归、连翘、布洛芬、醋酸地塞米松、阿司匹林、头孢克肟、松贝、西洋参、左炔诺孕酮、白术、全蛤蚧、川贝枇杷、阿莫西林、苍术、丹参、羔羊胃提取物、碳酸钙D3；
针对这些品种，我们对接了门店进行详细的商品分析与止降措施：
①部分品种的下降是因为25年1-2月流感导致销售激增，比如：磷酸奥司他韦、玛巴洛沙韦、布洛芬、头孢克肟；此为不可控因素；
②部分品种的下降是因为25年有团购，而今年未做，比如：葡萄糖酸钙、云南白药、藿香正气、感冒灵、舒筋健腰；针对此类情况，我们要求门店再联系团购客户进行团购咨询，以保障团购商品的正常供应；
③部分品种的下降是因为中医开方骤减，比如：酸枣仁、党参、当归、连翘、松贝、西洋参、全蛤蚧、苍术、丹参等；针对此类情况，我们要求门店进行老顾客调研，从而提升服务；
④部分品种的下降可能是因为我们的价格高于周边竞争药店，比如：避孕套、醋酸地塞米松、阿司匹林、左炔诺孕酮等；针对此类情况，我们要求门店进行周边门店价格调研，及时进行价格应对；
（4）数据处理
数据预处理：
1、数据清洗与处理：
①剔除销售额为0，毛利额为负数的数据；
分析维度：
整体销售业绩情况：
1、KPI指标卡： 2026年1-6月销售额（销售额增长率）、毛利额（毛利额增长率）、毛利率（毛利率增长值）。
2、组合图（柱形图+折线图）-大类销售/毛利/毛利率分析/二八分析、大中小类销售明细、商品销售明细
①组合图+二八分析图，明确帮我们定位到销售占比较大的大类，再去定位对应大类项下的下降品种；
②销售明细，方便我们查询具体下降商品；
（5）可视化报告
3、学习总结
（一）学习经历：一段痛并快乐的充电时光
回想这次学习经历，脑海中浮现的一首歌词就是“这世界总有人在忙忙碌碌寻宝藏”。作为一名产后两年的晕头妈妈和白天被工作填满的职场人，每次的学习都是学了前面，忘了后面，到写作业的时候，又开始忙忙碌碌翻找各个讲解视频的解题思路；
依稀记得刚接触BI视频学习时，自己的窘迫与无措，学习第一章基础篇的视频时，看着视频中BI操作的全新场景，类似又区别于Excel表格的数据处理，第一次感受到小白的进阶路之难，好在勤能补拙，可能别人看一遍视频，甚至在不需要看视频的前提下，都能完成作业，我需要付出更多得努力去一遍遍看视频一点点学习，了解FineBI操作技巧；
在第一次学业以满分回馈时，觉得自己又能行了，于是又开始在“感受困难”>"咬紧牙关下劲学习">“不懂再学”，周而复始得一次两次刷同一个视频；
在前三次作业成绩尚可的前提下，误认为自己掌握了已学到的知识，在作业四、五中被打回了原型：新知识学到了，前面的知识又开始忘记，于是又开始忙碌复习之前的知识点；
借此，想借用论语中的一句话告诫自己：学而不思则罔，思而不学则殆；希望自己可以边学边思考，并去结合实际运用，在汲取新知识的同时，仍要对已学的知识点进行反复复习，以达到巩固作用；
在本段学习的路程上，我收获的知识历历在目，但仍需巩固：
获取数据>数据清洗>调整数据结构>多表分析>认识组件>调整组件>运用图表>使用图表的特殊显示>制作仪表板（设置联动、跳转、钻取）>掌握函数、过滤层级>数据分析模型、方法；
整个链路完整得构成数据分析的闭环；
本次的学习虽近尾声，但却不是结束，而是新的开始，是运用FineBI快速准确分析数据的开始；
本次的学习路程收获满满，期待后续的FCP考试。
（二）个人成长：从工具使用者到思考者的蜕变
掌握的技能与方法：
核心技能：从零基础到熟练掌握了FineBI的数据连接、自助数据集加工（合并、过滤、分组汇总、新增列等）、可视化组件搭配、仪表板设计与发布等全流程操作。
分析方法：最重要的是，我学会了如何用数据分析的思维解决业务问题。RFM客户分群模型、销售趋势分析、产品ABC分类、多维钻探分析等，这些曾经听起来高大上的概念，现在已成了我分析工具箱里的常备工具。
业务沟通：我懂得了数据分析的终点不是华丽的图表，而是驱动业务决策的建议。我学会了如何用数据讲故事，让我的报告更能打动业务部门。
学习的初衷与目标达成：
我学习的初衷是希望自己能从一个只会看报表的“旁观者”，成长为能主动挖掘数据价值的“分析者”。回首来看，这个目标已达成九成。我不仅掌握了工具，更重要的是建立了数据分析的思维框架。虽然前路漫漫，但我已经拿到了入门券，并找到了持续精进的方向。
对FCP考试的信心：
是的，我有信心！ 这份信心并非空穴来风，它源于每一次课程的认真听讲，源于每一个作业的反复打磨，源于对官方模拟题的深入研究。我已经做好了充分准备，渴望在考场上检验自己的学习成果，用一纸证书为自己的努力正名。
心得体会与感悟：
坚持的意义：学习数据分析的过程，就像用数据清洗一座大理石雕塑，过程充满重复与琐碎，但每一次坚持，都会让最终的形象更清晰一分。我坚持下来了，所以我看到了那个更强大的自己。
终身学习：在这个数据驱动的时代，停止学习就意味着落后。FineBI的学习不是终点，而是一个新的起点。它为我打开了一扇门，门后是广阔的“数据智能”世界，等待着我去继续探索。
总结：
这段FineBI-FCP的学习旅程，是一次宝贵的自我投资。我收获的不仅仅是一个即将到手的证书，更是一套受用终身的分析思维和解决问题的能力。感谢所有老师和同学们的陪伴，未来，我将带着这份收获，在数据的海洋中继续航行，去发现更多未知的商业价值。
