一、学习初衷 （一）个人介绍 我的帆软社区用户名是 “帆软用户Imy6rkHy4u”，目前就职于江苏宝应农村商业银行股份有限公司。在公司我担任普惠客户经理一职，日常工作主要负责信贷营销与管理工作。我个人对金融数据可视化分析和业务决策支撑领域有着浓厚兴趣，一直希望通过专业工具提升数据解读能力，为本行提供更精准的分析服务，也期待在帆软社区结识更多志同道合的数据分析从业者。 （二）学习初衷 我是根据江苏农商联合银行数据资产部工作安排，了解到帆软BI。选择这个学习班，一方面是工作需求驱动。我日常需要给出业务分析报告，传统 Excel 图表不仅制作耗时，还难以实现多维度联动分析；另一方面是自我突破需求，之前我只会基础的数据清洗与简单可视化，缺乏系统性的分析框架，希望通过学习班掌握从 “数据” 到 “业务洞察” 的完整转化方法。 二、作品简介 本次分析2023年1月至12月期间大数据项目终端大屏的各项关键指标，包括出账客户数、线上售卡用户数、权益用户数及5G相关客户数据。通过多维度分析，揭示业务发展趋势、区域分布特征及客户结构，为业务决策提供数据支持。背景：数据来源于"大数据项目终端大屏取数需求2301-2312"底表，涵盖了全年各月份、各渠道、各网格的业务数据。分析重点关注出账客户数：、线上售卡用户数：、权益用户数：、5G资费用户数：、5G终端客户数：和5G网络客户数：等核心指标，通过多种可视化图表展示数据特征。核心数据趋势：该多系列折线图展示了权益用户数与线上售卡用户数在2023年各月份的变化趋势。从列名推断，图表可比较两项指标随时间的波动情况，分析季节性特征和增长模式。 综合分析所有图表数据，可以得出以下结论：出账客户规模达到 ，线上售卡用户和权益用户分别占27.8%和33.0%，显示数字化渠道和增值业务发展良好。 5G业务发展迅速，终端客户数与资费用户数均超过1500万，但网络客户数相对较少，仅145万，可能存在终端普及与网络使用不同步现象。 渠道和网格分析显示业务发展不均衡，存在明显的头部集中现象。 区域分布分析表明权益用户和5G业务在不同区县发展不均衡，有进一步优化空间。 展望： 随着5G技术普及和数字化进程加速，预计： 5G相关业务将继续保持快速增长，终端普及率与网络使用率的差距可能缩小。 线上渠道和数字化服务占比将进一步提升。 区域发展不均衡现象可能持续，但差距有望缩小。 建议： 针对5G网络客户数偏低的问题，可加强网络覆盖和用户教育，提升网络使用率。 对于业务发展不均衡的渠道和网格，可分析成功经验并进行复制推广。 针对权益业务区域发展不均衡，可在低渗透区域加大营销力度。 持续监测各项业务指标的月度变化，及时调整营销策略。 对头部渠道和网格的成功经验进行总结，形成最佳实践进行推广。 三、学习总结 （一）学习经历 和行内一起参加的小伙伴，我们组建了小群，进行 “互助学习” 。特别感谢助教唐老师的认真答疑”，之前我在 “def函数”学习时卡了很久，唐老师积极在群内解答，让我快速掌握了方法。 （二）个人成长 1. 技能与方法提升 掌握了 FineBI 的核心功能：从 “自助数据集清洗” 到 “多图表联动设置”，现在能独立搭建一套完整的业务仪表板，相比之前用 Excel，效率提升了至少 50%； 建立了 “数据 - 业务” 的分析思维：以前拿到数据只会 “算指标、画图表”，现在会先思考 “业务目标是什么”（比如本次的 “贷款业务健康度”），再拆解分析维度，真正做到 “用数据解决业务问题”。 2. 目标达成与未来计划 本次学习完全实现了我的初衷 —— 不仅能快速输出专业的金融业务分析报告，还能为本行提供更精准的洞察建议。 这次学习也让我深刻体会到 “终身学习” 的意义：数据分析工具在不断更新，业务需求也在变化，只有持续学习，才能不被行业淘汰。未来我会继续深耕金融数据领域，用 FineBI 为更多金融机构创造数据价值。