1、学习初衷 （1）个人介绍 我是帆软社区的一名普通用户，目前就职酒类行业，从事于数据收集分析等相关工作，在大数据时代下，BI等高阶工具对于高效办公、精准处理、寻找差距等方面具有非常大的好处。 （2）学习初衷 学习背景：工作需要、接触更多更全面的数据处理 2、作品简介 （1）业务背景/需求痛点 业务背景： 药品公司针对持仓如何布局、产品选定、人员能效等进行数据分析支持。 需求痛点： 公司总部需求每年针对不同区域作出数据分析，从销售大区、小组、业代多层级指标分析，销售回款分析、销售数量分析等核心指标，完成经营分析报告，并完成数据洞察汇报给营销线各负责人 （2）数据来源 自选数据：BI自带数据，包含目标、销售明细表、客户明细表、产品明细表等。 （3）分析思路 针对数据做数据模式视图，通过辅助列（时间+小组+产品代码）进行拼配，以便后续做夸表处理。 针对不同产品销量、大区、小组、业代个人达成情况进行拆解 主要方向有：各时间段各品项销量、大区任务达成、业代同环比达成、各区域回款金额缺口分析等方向。 运用指标卡、地图、折现图等方式展示。 （4）数据处理 构建数据模型后，部分城市规划销量、城市不匹配，反复进行数据核对较为复杂。 （5）可视化报告 （1）数据含义表达和图表排版布局非常有意义 分组表醉成常用可以直观反馈出图表数据及意义，设置钻取后，非常方便查看 地图非常直观的表达出各区域销售的达成情况 组合图可以展示达成率等折现图的设置，表达明确 （2）通过分析得出的结论 通过观察组件的达成率、同环比可以得出：业务代表的日常工作人效，各区域达成数据，重点产品的达成数据等。 这些结论对业务工作及决策：应该终端关注华东大区及广东区域，重点发展广东区域，制定差异化促销政策。