一、学习初衷 我是来自江苏省盱眙县农村商业银行，目前担任数据分析专员。我司作为地方性金融机构，扎根农村，服务本地农户和小微企业。我于2025年报名参加FineBI培训班，因日常工作需深度挖掘银行海量数据，为风控、营销提供决策支持，以前仅靠Excel效率低且可视化效果欠佳。我希望借助FineBI强大的数据分析与可视化功能，突破局限，为银行精准决策助力。  二、作品简介  （一）业务背景与痛点 在农村商业银行的运营中，不良贷款的管控是重中之重。不良贷款不仅影响银行的资产质量，还可能引发一系列金融风险。我们银行在不良贷款管理方面，缺乏有效的数据分析手段，难以精准定位不良贷款的形成原因和潜在风险点。日常工作里，我们只能依赖传统的经验判断和简单的报表统计，无法直观展现不良贷款的全貌和变化趋势。这成为了我们银行在提升风险管理水平过程中的一个关键痛点。  （二）数据来源 在本次作品创作中，我主要参考了了银行内部的当年新形成不良业务数据。涵盖了客户基本信息、新形成不良月份等关键字段。鉴于数据敏感性，我已对数据进行了脱敏处理。这些数据为我们提供了丰富的分析维度，包括客户类型、时间序列以及贷款特征等多个方面。   （三）分析思路 拿到数据后，我先对不良贷款的业务逻辑进行了梳理。我将分析方向拆解为以下几个关键维度： 1. 客户类型：区分对私客户和对公客户，分析两类客户在不良贷款形成中的占比和特点。 2. 时间趋势：观察不良贷款在不同月份的新增情况，找出波动规律和潜在的季节性因素。 3. 风险分布：确定不良贷款在不同分支机构、不同客户经理以及不同年龄段客户中的分布情况。 4. 影响因素：结合客户经营状况、行业属性等因素，探究不良贷款形成的深层次原因。 在分析过程中，我采用了多种分析模型和方法。例如，通过Top分析，找出不良贷款余额最高的客户和机构；运用趋势分析，观察不良贷款的月度变化。  （四）数据处理 在进行可视化分析之前，我面临着数据源转换和数据清洗的挑战。在将经过Excel预处理的数据导入FineBI时，我遇到了时间字段无法识别的问题。为解决这一问题，我首先仔细检查了数据源的格式设置，确保时间字段的格式符合FineBI的要求。同时，我还对缺失值和异常值进行了补充和修正，以提高数据的完整性和准确性。  （五）可视化报告 1.数据表达与布局设计 在可视化报告中，我注重数据含义的清晰表达和图表的合理布局。我选择了多种图表类型来呈现不同的分析结果。例如，使用柱形图和折线图相结合的方式，直观展示了不良贷款余额的月度趋势和环比变化。 2.图表设计 我注重颜色的搭配和布局的美观性。我选择了简洁明了的红黄颜色方案，使用对比色来突出关键数据，同时避免过度使用颜色导致视觉疲劳。在布局上，我按照分析的逻辑顺序，将相关图表进行分组排列，使整个报告具有良好的逻辑性和可读性。 3.分析结论与业务价值 通过这次作品创作，我对FineBI工具的应用有了更深入的理解。我学会了如何根据业务需求，灵活运用FineBI的各个功能模块，从数据导入、清洗到模型构建和可视化展示，整个流程更加熟练。同时，我也意识到数据分析不仅仅是一个技术活，更需要紧密结合业务场景，深入理解业务逻辑，才能真正发挥数据的价值。  三、学习总结  （一）学习历程与感悟 在这六周的学习过程中，我经历了不少挑战，也有许多难忘的时刻。每周的课程都安排得满满的，但我总是迫不及待地想要掌握新的知识。那几晚为了完成作业，我钻研到深夜，反复琢磨FineBI的操作细节。起初对数据模型的构建一头雾水，经过不断摸索，豁然开朗的瞬间至今难忘。学习群里的伙伴们也让我感受到温暖与力量，我们常常热烈讨论遇到的难题，分享解题思路，还互相点赞鼓励，那些并肩作战的日子将成为我珍贵的回忆。 这次学习也让我对FineBI课程提出一些建议。鉴于我们都是农村商业银行的学员，希望能结合行业实际，增加针对农村金融场景的数据分析主题，让我们能够学以致用，更快地将所学知识应用到实际工作中。  （二）个人成长与展望 这次学习让我明白，数据分析不只是技术活，更是业务洞察力的体现。我打算把FineBI应用到银行日常的风险管控和营销策略制定中，用数据驱动业务增长。我相信数据分析会成为我职业生涯发展的新引擎，我也期待着在FineBI的学习之路上继续前行，用数据创造更多价值。