一、学习初衷在新零售白皮书中看到“人效比=数据敏感度×工具应用力”公式时，惊觉自己正被时代列车甩下，也可以说是自我PUA产生的一种焦虑。对于在大公司做商品岗位的我来说，经常性需要处理很多大数据，Excel好用是好用，而且用这么多年也蛮顺手的了，但是就是在遇到数据体量大的情况时，时常要抓头挠腮，在Excel承受不住崩溃时，也深刻的意识到大数据处理工具的必要性。公司在去年就开始大力推行FINEBI，但是毕竟这种工具还是有门槛的，所以在有相关培训的情况下，就报名加入到了学习的队伍中，也希望自己能通过学习好FINEBI，提高效率的时候，也多多认识公司其他的伙伴。二、作业十介绍背景：本次作业是做了《营收速览》的仪表板，核心的目的是通过营收及折扣的维度，快速的看到大面上的数据，从渠道到品类，到主题，到单款，逐步抽丝剥茧般找到问题的根因，或者揪出有问题的部门，再通过其他方式去深挖，并制定好相关策略版块运用（共制作了8个组件）：主要使用了KPI指标卡、自定义图表、饼图、分组表 ①通过KPI指标卡快速展示核心指标的具体数值，增长率等 ②通过自定义图表中柱形图及折线图展示分渠道的趋势 ③通过饼图快速看到品类的组成及增长率的情况 ④通过分组表展示到主题及TOP款的详细数据表现 二、六周学业全景回顾(1) 技能成长地图 阶段 里程碑 工具掌握 思维突破 第1周 突破技术恐惧 主题创建、数据清洗 理解BI价值 第2周 建立分析框架 表格/图表的使用 从描述统计转向诊断分析 第3周 构建决策中枢 仪表板整合及主题模板应用 建立全局业务视角 第4周 精进修炼提升 函数及过滤强化 拓宽应用边界 第5周 打造视觉叙事 图形美化/交互设计 学会用图表讲故事 第6周 完成实战闭环 完整项目交付 数据分析价值验证 (2) 未来应用蓝图短期：将课程方法论逐步实践强化，从经营面上问题细化到核心运营指标，再到库存管理等板块，建立自动化，提高工作效率中期：搭建部门级数据分析知识库，沉淀“分析方法卡片集”长期：推动建立部门数据文化，让整个部门都能都会用BI去处理数据问题，让“用数据说话”成为决策标配三、课程优化建议(1) 课程设计可以设置“常见分析陷阱”实操作业，如：作业中设置的实际分析案例，除了操作以外，出现辛普森悖论的陷阱，强化工具使用外分析意识的建立(2)实践环节提供模拟企业数据库，包含更多真实场景的"脏数据"四、结语六周的学习如同打开潘多拉魔盒，让我看见数据之美的同时，也深知商业分析的道阻且长。未来将继续践行“用数据思考，用工具赋能，用故事影响”的理念，让每个分析报告都成为推动业务增长的引擎。感谢导师深夜答疑的耐心，那些与数据较劲的凌晨，终将照亮前行的数字化之路。