1、学习初衷       我从事数字化项目管理，平时项目中有很多数据需求，比如统计公司产品销售情况，进行公司财务数据分析等需求，过去通常是使用Excel或者开发的同学帮忙加工数据，费时又耗力，后面通过实施数字化项目，接触到了帆软工具，学会通过拖拉拽的方式去进行数据分析，让我体会到了，数据分析的灵活性，可以快速满足领导的临时需求，并且每到年终述职，我也可以使用帆软BI制作的仪表板去进行汇报，数据可以联动和下钻，让我的汇报分析变得更加的生动。因此我想进一步提高自己的数据分析能力，强化数据思维，培养数据决策的习惯，所以我报名参加了帆软认证培训，在课程中通过实践慢慢熟悉工具，学会了更多数据分析技巧，为下一步考试认证打下坚实的基础，以下就是我用帆软BI制作的销售分析内容，与大家简单分享一下实践思路。 2、作品简介 （1）业务背景       为了掌握全国门店销售情况，支撑零售业务高效运营与决策，针对全国门店网络（当前共312家门店）的销售表现开展数据分析。随着门店规模扩张，需清晰把控整体经营盈利水平（如总销售额7940.72万元、毛利额4560.49万元、毛利率57.43%），同时解决区域销售分化（如广东省销售额1432.28万元居首、西藏自治区仅2.95万元）、核心商品贡献不明、毛利增长趋势波动等业务痛点，通过系统化分析明确优势与短板，为优化运营策略提供依据。 （2）数据来源       本次门店销售数据分析以三大核心数据表为基础：一是《门店销售明细表》，承载各门店实际销售交易数据，包括销售额、成本额、毛利额等关键指标，是分析的核心事实数据；二是《门店信息维度表》，涵盖门店所在省份、地址等属性信息，为区域销售分析（如各省销售情况）提供维度支撑；三是《商品信息维度表》，记录商品品类、名称、属性等内容，支持商品Top10等品类相关分析。通过帆软BI工具进行可视化逻辑建模，将三类数据整合构建星型模型大宽表，实现多维度数据的统一关联与调用，为后续分析奠定数据基础。 （3）分析思路       以星型模型大宽表为核心载体，采用“多维度拆解、重点聚焦”的分析逻辑：从门店维度，整合销售明细与门店信息，分析整体门店规模（312家）、Top10门店销售梯队差异及单店盈利表现；从商品维度，关联销售数据与商品信息，挖掘Top10商品的销售额与毛利贡献，识别高毛利核心品类；从区域维度，结合门店地域属性，剖析各省销售与毛利率差异（如内蒙古毛利率70.30%、广东省规模领先）；同时纳入时间维度，分析毛利环比增长率等趋势数据。通过帆软BI实现上述分析内容的可视化呈现（如联动看板中的各类分析模块），形成“整体-细分-趋势”的完整分析链条，最终输出对门店销售情况的全面洞察，辅助制定商品结构优化、区域运营调整等商业决策。 3、学习总结       经过本期的帆软工具培训学习，我发现了自己的数据分析能力不足，在课程作业实践中，往往不是因为工具不会用，而是数据思维的局限性，当遇到了数据问题，无法快速转变为数据思维去分析问题，无法找到数据异常，做出根因分析，所以很多时候无从下手，但是经过课堂上的学习，从每一个小的案例开始尝试实践，渐渐的领悟了一些数据思维与分析技巧，学会了如何定义def函数，如何快速计算指标，如何进行分组排序，更重要的是可以通过设计组件，完成一个完整叙事仪表板，让数据分析结果串联起来，更好的支撑了我的汇报，也让我体会到了数据的业务价值，因此再次感谢帆软培训助教老师，感谢一起讨论学习的同学，我对后面的考试认证充满了信心，让我们一起加油，不断成长，通过帆软认证考试。