为期一个多月的课程即将要结束了，作为一名数字化分析人员，去年有幸参与公司帆软系统一起上线，在项目中对帆软系统有初步的了解，但仍感觉很多盲点，希望通过此次的深入学习，更加全面的认识帆软系统，汲取行业中翘楚思维模式，技术水平，能够更好地掌握BI，在公司内部的项目上，赋能公司的更多的数据专家，提高帆软的影响力普及度。同时数据化行业背景下，经营分析人员要逐步变成数据专家，具备搭建数据报表能力，通过数据分析系统提高效率，分析价值，用户接受程度。 虽然课程只有短短的五周时间，但却是紧张而又忙碌的，每天都需要跟着老师进度学习课程，还需要做大量的理论和实操作业，由于白天上班也很忙，只有晚上的时间才能做题，本来以为题目会是比较简单的操作题，没想到这段时间被这作业一层一层的折磨扒皮，不过学习总是有很大的收获，自己也慢慢从一步一个坎，不知道如何下手，跟着视频老师不断学习，每个步骤都按照老师的讲解来，一点一点的摸索着前进，到最后自己也没想到可以作出漂亮的仪表板，交出满意的作业。 课程设置有两个非常好的地方：①学习群，群里的学习氛围很足，个个都是夜猫子，个个都是勤奋好学的优秀生，答疑老师也很给力，基本上问的问题都能一一解答清楚，做到有问必答，甚至通过群里面解决不了的，老师也会远程指导。②虽然自己很讨厌做作业，不得不说通过学加练，最后自己才能扎实的掌握帆软这个工具，并且每次的作业都有专业的老师认真打分，并备注出每个人的错误问题，同时每周四也会有固定的答疑时间，梳理问题，及时沟通。 鉴于个人的体验，也对课程设置有两个小建议：①每次实操作业哪些点会扣分，分别扣多少分，再做作业之前是不公开透明的，每次只是事后等老师批阅完作业给出分数，才能知道这边是扣分点，每个点扣多少分。对于自己来说觉得相对比较被动，不知道提升点在哪里。②每次交完作业后只能看到自己的平均分和排名，特别好奇的是感觉自己已经非常优秀了，排名还是很靠后，难道第一名就一直是100分嘛？很好奇是哪位优秀的同学是永居第一名的，希望每次会在群里面之前公示，哪怕不公示真人姓名，只公示id 学习收获：通过五周的学习，学到了很多之前没有接触过的知识，以前也只是会在EXCEL中处理数据，而且对数据只是进行简单加工筛选，现在通过学习BI，可以用BI处理数据且可以通过大屏展示数据，可以把总结性的东西展示出来，BI的学习，对未来自己的工作也有非常帮助。 工作运用：通过不断深入的学习，也把这个工具很好的应用于工作中，例如每次月会的KPI部分已经做成仪表板，可以月会上面直接展示并且结论和风险的输出，不用再用EXCEL做好报表数据并且制作成ppt，节约每次做ppt时效，同时业务财务数据同源口径一直，避免数据核对的过程，不仅节约沟通的时效，同时大家达成共识，财务更好的服务业务，业务也更信服财务，共同促进业务成长。自己也在工组中实现自我价值，获得领导认可。

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互联网时代，尤其当前环境下，足不出户的购物体验已经成为大多数消费者的必要需求，O2O到家服务既能满足消费者线上体验，又能保证时效，所以在商品同质化较高的零售商中，O2O到家服务以及时效很大程度上影响消费者的选择。   2、业务背景 某国某公司在各地有数家线下零售门店，在互联网、新零售的行业背景下，公司定位实现全渠道线上线下互联、实践新零售的战略方向。例如提出大力发展O2O到家服务，实现销售业绩的全面增长，O2O业务中面临两个痛点，第一如何更好的提升服务，主要是产品好，服务好，时效快；第二物流成本降本增效，主要是单均成本、物流费率的最优化。对O2O到家服务的业绩贡献、时效分析、物流成本以及消费者评价来进行综合评价分析，帮助业务端及时调整策略，提升消费体验，满足升级需求，提升企业社会价值，进而创造满足会员全场景的全渠道消费体验是我们本次进行数据分析的目的   3、前期准备 3-1 团队选题 报名参与后，团队成员积极贡献智慧，集体召开小组会议对主题进行研讨，大家集思广益，纷纷抛出自己感兴趣的主题，后经过共同研讨、表决，形成最终的分析主题——零售行业O2O模式下的机会分析。 3-2 拟定思路 根据既定主题，团队经过与专业业务、数据分析以及技术部门深入沟通后，拟定主要分析思路，经过头脑风暴，确定从业务大数到会员分析、商品分析、时效分析以及成本分析五个维度开展，娓娓讲述零售行业里O2O运行的模式以及过程中发现的机会点，希望能借助此套分析思路，为业务路径及决策提供有效支撑。 附：手工版分析思路 3-3 分析框架 思路已出，如何往下深入，是团队接下来的重点任务。小组成员经过多次研讨&共创，在某个漆黑的深夜，分析框架最终呈现。 附：分析框架 3-4 分工及制作前准备 为更高效、合理的安排工作，团队内根据个人优势及兴趣点，对整个流程进行分工及节奏把控，最终形成进度表；同时对已经形成的分析框架，制定仪表板组建准备工作，为后续制定可视化报表提供充分准备。 附：进度及分工表   4、分析思路   5、数据来源 5-1、数据源说明: 用到企业数据。企业是某国某公司数家线下大型零售门店 ①数据已经过脱敏处理，采集脱敏，关键字转换处理 ②为达到数据分析过程中可视化的直观性，已将源数据各门店的地理位置虚拟为中国的地理位置 ③由于数据量庞大，本次分析选取了数个门店在某个月份的数据进行分析，部分数据进行随机数生成的方法处理 ④所有名称均做不同方式的代号处理 5-2 数据导入方法： 由于原则上无法直接使用企业数据，因此本分析数据均使用excel进行初步的数据处理，后使用SQL导入并进行脱敏处理。 5-3 原始数据表含义简述： 事实表： ①订单交易数据表：O2O到订单维度的交易数据等，包含会员编码信息 ②会员信息表：会员信息数据，使用会员编码与订单交易数据表进行关联 ③订单时效表：订单号，订单配送时效，配送类型等服务时效信息 ④配送成本表：包含配送订单的成本数据，以及简单的配送信息 维度表： ①门店信息表：门店信息、门店对应的省份城市等，使用门店编码与订单交易数据关联 ②客诉内容表：含客诉的订单，以及客诉内容，使用订单号与订单时效表关联   6、指标定义 6-1 O2O定义 ①O2O业务：为线下零售门店通过线上APP、小程序等工具为消费者提供到家服务业务，包含两个服务产品，限时达和非限时达两种产品 ②订单类型 限时达：线下零售门店同城5KM内订单，从消费者下单到送达消费者，2小时内实现，可满足门店周边消费者分钟级体验 非限时达：线下零售门店同城5KM以上订单，当天实现从消费者下单到送达消费者，可实现商品从区域中心仓集中配送，小时级体验 6-2 会员相关数据定义： ①新老会员：新会员为首次消费时间在交易数据当月的顾客，其余为老会员 ②会员等级(L3-L7)：为会员在我司的消费积分计算等级，即消费产值越高，等级越高 ③会员标签：包含高中低活跃会员，忠诚会员，沉睡会员 a. 忠诚会员：近三月，每个月均有消费会员 b. 高活跃会员：近三月有两次消费 c. 中活跃会员：过去三月(即会员标签更新月的前三个月)消费一次，且过去六个月消费大于1次 d. 低活跃会员：过去六个月有一次消费，且过去十二个月有一次消费 e. 沉睡会员：过去十二个月仅一次消费 6-3 时效相关数据定义： ①2H达&预约单：2H达为公司O2O业务中对时效要求的部分：2H内到达顾客指定地点预约单为顾客约定时间将商品送达 ②履约率：是否在顾客预期的时间内送达，如为是，则为履约成功，如为否，则为履约失败，其公式=履约成功订单量/总订单量 ③平均时效：每单从顾客下单到送货到家整个流程的时长，平均时效为时间均值 ④客诉率：有客诉的订单量/总订单量 6-4 成本相关数据定义： ①单均成本：每单订单需要的运费（不同供应商成本不同），衡量每单费用 ②物流费率：物流费用与交易额的占比，衡量费用与交易之间的合理性 ③5公里+订单占比：订单距离超过5公里的订单量与总订单量的占比，衡量选择到家业务距离上是否合理 ④同城：顾客下单城市（门店发货城市）与目的地城市（订单送达城市）为同一个   7、数据处理 7-1 数据处理的步骤 ①数据加工及清洗和脱敏： 将原始数据在PL/SQL Developer下使用Text Importer导入到数据库中，经过加工处理成需要的事实表和维度表。原始数据加工过程中，用到dbms_random、update等命令进行脱敏等原始数据处理 ②整理各表之间的关联： 整理事实表和维度表之间的关联图 7-2 数据表之间的关联图 在使用多张SQL底表的时候，需要对表之间进行关联，特别是维度表与事实表之间，相当于Excel的匹配功能，同时可以通过对维度表进行权限控制，使不同用户身份进入可视化报表时看到的数据会根据权限改变，实现数据的保密性。 7-3 建立自助数据集 自助数据集建立后可以进行多种操作，通过层层梳理，建立多种字段关系，简单轻松地处理新建字段，过滤等过程，方便快捷。 ①关联后选择需要的字段 ②新增列，通过公式取需要的字段（此处运用DATESUBDATE函数处理时间差问题） ③仪表板制作时，可对指标进行过滤操作 ④仪表板制作时，还可新增字段（通过公式处理，取需要的指标）   8、可视化报告 8-1 图表选择 仪表板制作中，如何选择合适的图表来展示，是可视化分析的重要一部分，所以，团队在事先根据每个组件需要表达的意图和分析思路，研讨出适合的可视化图表，为整体的可读性、展示性加分。 附：仪表板图表应用 8-2 颜色及设置 本分析为O2O相关分析，可应用场景为运营相关业务同事直观查看分析结果，并且由于O2O业务为新兴互联网产品，年轻人为主要用户，因此本分析使用主色调为明黄和蓝绿色，展现出活力快乐的氛围。 8-3 报告内容 8-3-1 概览 意义：使仪表板使用者在阅读分析初始，对O2O业务的业绩现状有整体的概念，同时也能清晰查看业绩情况 内容概述：本模块为O2O业务的交易概览，使用KPI卡片和趋势图直观的展现业绩指标以及业绩指标趋势 8-3-2 用户偏好分析 意义：对O2O用户进行初步的画像，为业务以及决策者提供O2O用户在各个指标维度下的消费偏好，能够帮助分析用户找到触达会员，转化会员消费的机会点。 内容概述：本模块展示了区域维度，付费会员，新老会员，年龄段等会员标签的经营结果占比，形成会员画像；同时增加会员消费商品或服务的人群数据，以此分析会员在O2O平台上的消费偏好；最后还展示了业绩TOP和LAST门店，帮助业务或一线组织者寻找O2O经营优秀的对标门店以及存在经营问题的门店，进行相关帮助。 8-3-3 限时达服务质量分析 意义：对限时达订单的部分进行细致分析，从订单分布到履约结果，再到整个订单时长，最后看客户端反馈情况，全流程反应限时达服务质量 内容概述：本模块主要展示了限时达订单量情况，2H达订单及预约单情况，同时分析了订单时效的每个环节花费的时间，找出其中关键问题，针对性解决。并且直面用户评价，找到顾客不满意的原因，帮助业务后续制定改善方案，全方位提升O2O服务质量 8-3-4 成本分析 意义：对O2O的成本进行详细的分析，从单均订单成本、物流费率两个指标，找到可以实现O2O降本增效的机会点。 内容概述：本模块主要展示了O2O物流成本情况，从订单结构（距离、是否跨省两个维度）承运商结构差异，分析O2O成本的主要问题和可以改善的机会点，同时对于部分物流成本高的省份给予预警。 8-4 报告整体呈现   三、参赛总结： 1、想法总结 整个项目最终完成经过三个关键的环节，分析思路搭建、底层数据建模，仪表板最终呈现，这也是我们在实际业务中生产报表的逻辑。作为数字化的部门，如何能够生产出有价值的报表，警惕数据堆砌，报表重叠，先我们从分析框架的搭建上，要站在业务战略目标的实现高度，充分考虑业务场景环节，保持和业务价值链一致，在整个业务框架下确定相应的评价标准和评价指标，对于指标进行分类分级，找到关键有效的指标。同步在业务框架下搭建数据底层，巧妇难为无米之炊，数据库设计，对数据来源的规范性、可靠性，延展性充分考虑，数仓的设计合理性，最终呈现的业务包，对应用户要简洁，数据准确性易用，维度延展。最终报表的呈现，要多利用系统图形，报表使用者便捷性，简单有效表达观点。   2、建议 ①我们整个参赛过程对于，主要考验的环节是，如何生产报表，对于报表的分享，推广，系统基础功应用考核点较少 ②系统功能建议 方向 序号 问题 优化建议 表格 1 表格无法画边框框线 建议增加边框功能 2 格式中冻结表格维度 冻结某几个重要维度，其他维度不冻结 3 表格合计无法居中 建议跟随表格字体种的自定义走，可以居中/左/右 4 维度无法根据指标进行表色 建议维度颜色中可以拖进指标进行判断标色，形状 5 两张表拼接 例如合计专门的表跟上面的拼接在一起，不会出现每个人看到的样子不一样 6 权限列控制，无权限的以"*"展示，还是不好看 在不需要手动的情况下，直接该列不显示 7 只有合计行可以设计某个指标显示与隐藏这个功能 建议其他行（维度）也可以选择每个数字是显示还是不显示 8 某些行列数据隐藏 数据隐藏但是需参与计算 9 格式选择展开表头节点后需美化 单元格内的+-符号排序符号隐藏 10 当表组件的表头内容比较长的时候，不能自定义换行 建议表头可以有更多个性化设置，换行、字体、背景等 组件 11 过滤日期时无法选择某段时间前这种 建议增加过滤时可以选择某时间之前、之后功能 12 组件标题部分的宽度不能调整 建议设置成可以调整 13 在写TAB组件时，复用其他组件的时候直接在TAB组件外面，而不是里面，拉进去的时候又铺满全部的界面，且是非悬浮状态导致比较难找 ①建议复用组件的时候直接进去TAB，且不会自动拉那么长 ②建议可以选择层次，例如是悬浮还是置底，上一一层之类的 14 年月过滤组件设置动态时间后，想要选择时间，点开默认出现动态时间的页面 建议默认动态时间这个页面在编辑时间组件里面，不要在外面展示 15 图形组件可以调整位置 所有组件的标签及图形可以通过拖动来调整位置