学习初衷 在这个数据时代，无论是内部需求还是外部需求，都需要用数据作为辅助手段，以此做出更好的决策。而作为一名专业不是对上数据分析的大学生，是如何想为成为一名数据人的呢？ 初次了解到BI，是2021年的11月份，当时在老师的引导下，报名参加了BI在11月份的数据分析比赛，此次参加，直接引发了我对数据世界以及BI的好奇，想要探索到底的心情，由于初次接触数据分析，并不熟悉BI，对于Excel的接触也是从那时候开始，一路使用BI和Excel下来，BI的简便，功能的强大，令我惊叹！ 在22年4月BI又举办了数据分析的比赛，我和小伙伴们也参加了。而后在兴趣与对数据的探索，双重驱使下，我报名了此次《【2207期】BI工程师从入门到精通实战班》，希望能够深入了解数据，让数据产生价值，早日成为一名合格的数据人。 学习经历 我是一名小白，初来乍到，从一名仅仅只是会使用BI最表面功能的小白，通过本次学习成为了一名浅浅的深入了解BI功能的合格使用者，虽然课程在7月13日就进行了开班典礼，但是由于学校有事，每天都要忙到晚上10.多，连着好几天，导致我的学习进度远不如其它同学，这也让我更着急，想要赶上同学们的进度，我对自己进行了学习安排： 1.每一章节的PPT以及作业word我都会详细的看，进行记笔记，上课过程中遇到老师提醒的知识点，会着重记； 2.由于是暑假时间，我的学习时间安排在下午，下午看视频教程，记笔记，然后进行理论题的作答，在晚饭过后，进行实操题的实操训练； 3.遇到不会的问题，会先自己研究一会，研究不出来，会在群里问助教。 这段时间的学习，无论是讲课老师，还是助教老师都让我在学习的过程过受益匪浅，在他们的帮助下，我的课程进度有所追赶，没有放弃，没有掉队，这是一段让我感到充实，能力提升的经历，感谢这些老师的帮助。 学习成果 本次的学习，让我知道二八分析、购物篮分析、OLAP多维分析，还有RFM分析等等这些经典的分析方法，充实了我的知识宝库，让我在成为数据人的路上迈出了最重要的一步，让我对未来成为一名数据人的期待更深。无论是尝试做出老师那种好的效果，还是在过程中遇到问题，老师都能为我们一一解答。 当你为了某一个问题苦苦思考一个小时，最终自己研究出答案的时候，那种酣畅淋漓的感觉，实在是太舒服了，满满的收获感，因为在工作中，没有人会给我们提示，所以在写作业的过程过，我们不能有什么问题就立马问老师，我会进行尝试，不断的尝试，错了，就重新来，不可以用一种为了完成作业而写作业的心态，而要用一种我要成为数据人心态来上课，以及完成作业，这两者的感觉完全不同，收获也完全不同。 附上我FCA的证书截图： FCA证书只是第一个小目标，FCP考试才重中之重，对于FCP考试，要准备充分，希望此次共同学习的同学们都能一遍过！！！ 分享我的实操作业： 发现： 1.从地图分布情况上看，2015年福布斯榜美国和中国的人数是最多的，从经济层面上看，中国成为了第二大经济体，人数会越来越多； 2.从男女占比上看，男性人数占了很大一部分； 3.将男女占比细分到行业，发现行业状况与总体状况相似，皆为男性占比多； 4.时尚与零食、技术、投资行业占比将近40%； 5.分析年龄与行业、财富的关系： 从行业上看，技术行业的富豪年龄较轻，而时尚与零食等行业的年龄较大；从财富上看，拥有更多财富的富豪年龄较大； 6.财富更多的集中在少数人手里，贫富差距过大； 总结： 从2015年福布斯榜来看，现在全球财富越来越多的集中在少数人手里，贫富的差距正在拉大，总体趋势是，这少数的富豪他们的财富正在快速增长，而其余阶层的人他们的增长速度远不如富豪，贫富差距的问题日益严峻。 最后的最后   对于想要实现的目标，不存在一蹴而就，而是在于努力途中的坚持，放弃与坚持往往就在一线之间，选择放弃还是选择坚持，一念之间，选择了这条路，就要一路走下去，走到最后，属于你一个人的故事就会诞生！

一、选手简介 1.选手介绍 团队名称：啊对对对 队长介绍：詹兴树，帆软社区用户名：小詹同学_莱，目前就读于广东工贸职业技术学院，个人比较感兴趣零售方面的数据分析。 成员介绍： 赵苑岑：帆软社区用户名：zyc111，就读于广东工贸职业技术学院。 李秀华：帆软社区用户名：lxh0129，就读于广东工贸职业技术学院。 陈晓锋：帆软社区用户名：MnIW，就读于广东工贸职业技术学院。   2.参赛初衷 团队希望和更多FineBI大神交流学习，进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞，而且团队合作有利于产生新颖的创意，因此我们抱着对数据可视化的极大兴趣，组成了这个队伍。   二、作品介绍 1、业务背景 对于店面营销来说，数据分析在其中是非常重要的，商品营销、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分析来发现店铺内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。 因此，无论通过那种营销渠道，数据分析都成为企业发展的重中之重。而一个好的数据分析师，会对企业的发展有着重要的帮助。商业领域的分析师，不仅需要对数据分析的技能有着熟练的掌握，也需要对企业的业务特征、数据的特点，营销的方式方法有着深刻的认知。   2、数据来源 参考数据： (1)订单售数据表-表结构： 序号 字段名称 字段类型 1 序号 数值型 2 订单编号 字符型 3 客户编号 字符型 4 所属省份 字符型 5 所属地市 字符型 6 销售员 字符型 7 类别 字符型 8 品牌 字符型 9 购买方式 字符型 10 销售日期 日期型 11 销售额 数值型 12 销售成本 数值型 (2)组织架构表-表结构： 序号 字段名称 字段类型 1 序号 数值型 2 销售员 字符型 3 销售组别 字符型 (3)对应领导表-表结构： 序号 字段名称 字段类型 1 序号 数值型 2 销售组别 字符型 3 销售总监 字符型 4 性别 字符型 自创数据： 序号 字段名称 字段类型 1 毛利额 数值型 2 毛利率 字符型   3、分析思路 本篇报告主要通过对产品销售额和销货员业绩的相关数据进行分析。主要用到的分析指标有:销售额、产品类别、品牌、销货员等指标，用到的分析方法有:对比分析法、分类分析法、结构分析法、趋势分析法等。 目的是通过对数据的收集和整理，得出初步结论，制作可视化图表。根据对数据的分析，找到影响店铺利润的关键性要求，得出并分析结论。从数据层面为电商店铺提供某些参考意见和支持。   4、数据处理 (1)订单编号数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正; (2)表中有多出空值，省份中的空值可使用INDEX函数自动查找填充，其余则使用查找或定位功能修正; (3)销售员数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正; (4)日期数据栏下有两个日期格式错误，使用“筛选”功能进行查找修正; (5)销售额数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正; (6)表中数据出现错位，使用查找或定位功能，找到该错误，并将其进行移动修复; (7)表中有八处重复值，使用“删除重复项”功能进行删除; (8)序号出现错误，使用Ctrl+Shift+下反向键全选该列，进行填充修正.   5、可视化报告 (1)总体概览经营时间:5年 总销售额:4902万 总毛利额：1225万 总毛利率：24.99% 销售地区:25个省 品类:主要经营范围为手机、相机、笔记本，涉及12个品牌 销售组别:3个 销售员:23人 (2)销售类别分析 本企业的主要销售产品类别为:手机、相机和笔记本。 手机的销售额最高，高达3086万元；相机的销售额不足手机销售额的百分之五十，相机的销售额是1228万元；笔记本的销售额最少，为587万元。 (3)、销售额、毛利额、毛利率的分析 从下列三个图表分析得出： 1月份的销售额环比增长率最大，为65.14%；毛利额环比增长率也是最大的，为69.17%；在毛利率环比分析中屈居第二，为2.44%；但该零售商二月份的图表中一致显示大幅度下滑，其中销售额环比增长率为-44.52%，毛利额环比增长率为-45.83%，毛利率环比增长率为-2.37% 月份销售数据分析 从折线图可以明显看出来，笔记本销售额从2020年1月到2021年6月几乎保持稳定，相机销售额增长缓慢，反观手机的销售额持续增长，但波动过大。 销售异常是手机销售额持续增长，但在2021年2月销售额呈现降低的趋势。 (5)最终页面布局   三、参赛总结 1、FineBI工具： （1）在使用FineBI工具的过程中，我发现即使是非技术人员也可以通过短暂的自学即可上手做属于自己的可视化报表。 （2）FineBI集成了FineReport的优点，使用更加简易、上手也更加容易；同时FineBI可以通过已有数据集制作自创数据，并且关联数据，为制作可视化图表带来了极大的便利。   2、参赛总结： 通过可视化可以将原本繁琐枯燥的海量数据，以一种更为直接的方式展示出来，数据可视化是要深入挖掘数据蕴含的信息，从而直观地体现出来，为管理层的后续决策提供依据。最后，感谢帆软公司给我们提供了这样一次比赛的机会，让我们在数据分析的道路可以走得更远。

1.团队介绍 团队名称：树上的鸟儿成双队 指导老师：崔聿 团队成员：詹兴树，谢欣燕，邹慧 组合契机：团队合作有利于产生新颖的创意，我们的团队是由不同班级的同学组成，每个人对于数据可视化分析都有不同的见解，因此我们抱着对数据可视化的极大兴趣，在指导老师的引领下组成了这个队伍。   2.作品背景 目前，以数据统计分析为代表的定量化统计手段在企业中被广泛应用。在数字信息时代，信息获取的及时性、准确性决定了企业能否做出科学的经营管理决策，数据信息的准确性和及时性对企业的长远发展具有重要意义，如何使这些数据成为对企业经营等的有用信息，统计分析工作就显得尤为重要。 近年来全球能源供应紧张，煤炭价格上涨，导致电力、热力企业的成本、负债、亏损等多个指标上升，且在拉闸限电政策之下，电力等能源也受到影响，因此，通过整合煤炭以及电力的相关数据信息，利用数据可视化分析，进一步分析煤炭对电力、热力生产和供应业的影响以及电力对新能源的影响，从而更好的得出结论及找到其中存在的问题做出调整和建议。   3.制作流程 数据主要来源: 中国煤炭工业协会http://www.coalchina.org.cn/page/zt/211014/index.html  国家统计局https://data.stats.gov.cn/index.htm 中商产业研究院https://s.askci.com/ 前瞻数据库https://d.qianzhan.com/ 设计思路: 先进行开会讨论社会热点，选择合适的数据主题，经过指导老师最后建议的出最终主题.进行构思分模块， 第一阶段:通过主题进行三人分工合作，从多角度寻找有关信息，进行各方面筛选分析得出备用数据，在搜集数据中，出现了数据过多重复，数据可分析程度较小等问题，我们通过再一次会议讨论，进行大规模的数据筛选. 第二阶段:把各部分寻找到的资料合并再进行更细致的筛选.然后从中查缺补漏，把缺失的数据资料搜集补充. 第三阶段:进行数据导入，然后数据数据集，整理仪表盘，进行内部结构调整，使数据更好的展现出来.在整理仪表盘后，发现整理出来的数据不够全面，又进行了二次数据主题更新，因为有了先一次的搜集过程，让二次搜集的速度很大提升，进行补充数据以及文字描述，让此次分析更加完善.   4.成果展示 4.1 模块一 我国煤炭资源丰富，是全球最大的生产国，2020年年度产量占全球的51%，我国产量最大的地区为山西   4.2 模块二 国内动力煤价格与进口煤价格的对比   4.3模块三 “限电”与国内社会用电量及发电量的关联。 4.4模块四 电力、热力生产和供应业企业成本与动力煤价格的关联 4.5模块五 煤炭产量与电力、热力生产和供应业企业存货的关系 5.总结 全球能源供应紧张，煤炭成本上涨，国家管控电价，导致电力、热力企业的成本、负债、亏损等多个指标上升，造成企业生产积极性下降，使得我国电力缺口巨大，这也导致今年9月以来全国多个省份拉闸限电、控煤；在全社会用电量保持平稳增长的同时，电力消费结构正日趋优化，也带动了新能源产业的发展，在未来，清洁能源产业将逐渐弥补上我国的电力缺口。