请上传宽度大于 1200px,高度大于 164px 的封面图片
    调整图片尺寸与位置
    滚轮可以放大缩小图片尺寸,按住图片拖动可调整位置,多余的会自动被裁剪掉
取消
帆软用户2UMHQfbyTl(uid:2853002)
职业资格认证:FCP-FineBI V6.x
学习心得
一、学习初衷 1、个人介绍     本人是金融从业人员,因企业引入帆软后开始接触帆软,在参加BI培训前没有接受过相关的知识训练所以刚开始接触的时候完全摸不着头脑。 2、学习初衷    近一年,企业大力推广帆软做数据分析,各种看板、出数据效率高且效果好,平时用excel进行的数据计算用BI可以大大缩短操作时间且容易发现问题。我想通过BI的学习,对帆软各项功能有了全面的认识,再将这个工具与平时工作结合起来,做好大数据分析,提供有效的决策建议。 二、作品简介ho   企业的数据是保密的,而且脱敏处理比较困难,于是在做设计的时候,我还是选择的学习期间的制造业毛利率数据,这个数据与企业的销售数据很像,我更多地是站在我们企业需要的层面来选取指标和组件。 (1)业务背景/需求痛点。    业务背景:通过数据观察销售额和利润率随时间变化的趋势,发现异常点,并深入查找原因,提出整改措施。    需求痛点:数据格式不统一,数据量大,数据规范处理困难;数据来源多,需要合并,且数据需要自动实时刷新;需要多维度更细粒度分析,层层找到问题症结,对症下药。 (2)数据来源   由于企业数据保密需要,脱敏处理困难,借用制造业毛利率数据进行分析。 (3)分析思路    看趋势:从时间维度层面,看趋势变化,找到差异点。    找原因:根据形成差异点,对产生的原因打开分析。    找对策:毛利率低的产品通过查看成本的偏差了解症结问题,从而进一步解决。 (4)数据处理 明细数据:在数据编辑阶段进行,分组汇总、时间处理等。 指标数据:在组件中进行,特别是涉及到价格等除法,为了保证合计结果的准确性,需要用聚合函数进行处理。          三、学习总结 (1)学习经历   本次学习,让本人全面认识了帆软BI的功能,并学会了很多有用的数据处理方法、可视化建模方法,数据分析处理的技术和思维都得到了很大的提升。老师讲解细致,作业布置也很有针对性,这是一次非常好的学习过程,个人收获很大。 (2)个人成长 帆软BI这种大数据处理分析工具,需要结合实际业务进行不断地实践。学会了这套工具对后期的营销工作有极大的促进作用,如果再加上我对帆软REPORT产品的应用和SQL语言的深入学习,结合自己的业务知识,相信能为企业营销工作做出更大贡献,提升工作效率,提供更多准确的,可视化的,有价值的意见和建议。  
个人成就
内容被浏览551
加入社区96天
返回顶部