你们有没有遇到过这种情况：知道时间管理的好处，却总是无法坚持下去？我也是一样，曾经为此苦恼不已。直到我发现，原来，我们在做时间管理时，往往会忽视一个非常重要的事情，那就是数据分析，做时间管理不仅是记录时间，更重要的是分析时间。当我们拿到自己一个月的时间记录的数据之后，怎么评估做的如何，又怎么去做优化呢？   今天我们就用FineBI来制作一份个人时间管理的数据分析报告，尝试对这些记录进行分析，首先，“时间花在哪里，是看得见的”，通过数据分析看看你的时间都用在哪里了，哪些时间是被浪费了，哪些时间可以优化。其次，我们可以根据我们每个月给自己制定的目标来评估自己做的怎样，比如我们设定了阅读目标，这个月是否达成了呢，只有直面现实，我们才能真正理解自己的真实情况，从而做出正确的决策和行动。最后，根据这些分析结论，制定一个更合理的时间规划，尝试去执行。   一、选手简介 1、选手介绍 团队名称：时间不语   队长介绍：刘安骐（安骐君），一枚数据分析师，帆软社区忠实番薯，也是个人成长爱好者，一直想要把数据分析也运用在个人生活中来，这次无意中看到蛋蛋7月份的时间数据分析，瞬间充满兴趣，于是找她拿了三个月的数据参加本次比赛。和蛋蛋结识于笔记侠，常常惊叹于蛋蛋强大的时间管理能力和笔记作图能力，很高兴能够在这次比赛跟她一起并肩作战。   成员介绍：蛋蛋，公众号“真腔实蛋”主理人，时间管理教练、千万语写达人、思维导图讲师，目前二胎孕期中。更多请查看，蛋蛋的使用说明书 https://mp.weixin.qq.com/s/9Q5GlEcsifOqPtzfWiW-sw   时间从来不语，却回答了所有问题。正如本次的个人时间分析报告，时间记录的数据本身不会说话，但是通过我们的深度分析和结论，我们可以得知最近的生活到底过的怎么样。   2、参赛初衷 蛋蛋：通过「时间统计」APP做时间记录已经两年多时间了，可以说每天不到10分钟的时间，帮助我在生活、学习、工作等多方面都有很大的觉醒和改变，有了明显的时间结构变化。真心感恩时间统计法鼻祖柳比歇夫和我的导师剑飞，借此机会也把我在时间统计方面的一些经验分享给更多人。   安骐：去年我也做了一个民生话题的数据分析——上海抢菜系统，这次比赛专门就有了社会民生赛道，也就是说这次的数据分析内容不一定是服务于企业，服务于自己的生活的也可以参与本次比赛，感到十分激动。希望让更多人，可以复用这个数据分析报告，来指导自己的时间管理和个人生活。 二、作品介绍 1、业务背景/需求痛点   蛋蛋通过「时间统计」APP做时间记录已经两年多时间了，除了做时间记录，对时间记录的结果的数据分析也非常重要。下图是「时间统计」APP的操作页面，蛋蛋根据app的分类和提示进行每日的记录。   现在除了按年季周月日的时间记录明细外，希望借助FineBI工具，对时间记录的数据进行深入的分析和可视化展示。通过时间分析看到自己使用时间和提高时间使用效率的改变，并获得更多的时间管理的建议和提升方案，   2、数据来源   自选数据：数据来源于「时间统计」app，用户蛋蛋的2023年5月1日0:00-2023年7月31日23:59区间的时间数据。   为什么本次分析只选取三个月的数据呢？     周期性评估：对于个人时间管理的分析，周期性评估（如每周、每月或每季度）可能是更常见的做法。通过定期收集和分析数据，我们可以更好地了解个人在不同时间段的时间管理能力，从而找到合适的时间管理策略来提高生活质量和工作效率。三个月刚好是一个季度，从月的维度来横向对比的话，相对是足够的，对于新手而言的话来去看也会更好观察。   短期目标和计划：近三个月是一个人短期内的目标和计划实施的关键时期，分析这段时间内的时间管理数据有助于了解个人在实现短期目标和计划方面的表现，从而为未来的改进提供参考。   适应新环境：如果一个人最近刚刚更换了工作环境或者开始了新的项目，那么过去三个月的数据可能更能反映他在新环境中的时间管理能力。在这种情况下，分析这段时间内的数据将有助于更好地了解个人在新环境中的表现。     3、分析思路 刚拿到这份数据，发现虽然只有8个字段，但是可以拆分出很多数据分析的维度，针对不同的时间类型，对事件描述这个非结构性字段进行挖掘分析。   方向一：了解时间使用情况。 通过对各类时间的占比以及占比趋势进行分析，对每个时间模块单独的时间趋势进行展示，了解自己在哪些方面花费了时间，发现自己经常浪费时间的习惯，比如发呆，从而采取措施来改进。还能发现自己在哪些方面可以提高生产力，从而更好地规划自己的时间。   方向二：时间目标完成情况。 对于阅读，写作，早睡早起，蛋蛋每月都有自己的一个时间计划。通过分析自己的时间使用情况，我们可以更好地了解自己在实现目标方面的表现，并采取相应的措施来改进。所以我们对学习成长和睡眠板块进行了扩充分析。通过分析自己的时间使用情况，我们可以发现自己在哪些方面容易感到压力，并采取措施来减轻压力。   方向三：时间记录情况 我们每天记录时间，可能会有缺漏和偏差情况，对这个偏差进行分析，可以帮助我们更好的记录时间。   4、数据处理 ①时间记录月度占比表     首先计算每个事件的持续时间，通过6.0的新增时间差列进行计算，可以获得记录时间的准确秒数。   通过分组汇总对同一月份同一个标签的时间总数进行汇总，再通过新增公式列，增加本月时间作为辅助列。   通过持续时间/本月时间的公式计算获得该类时间的占比。   ②计算时间记录总表   由于时间记录会出现跨天记录，我们需要通过自助数据集对跨天的数据进行拆分，首先增加辅助表【跨天时间记录表】，来个公式判断是否跨天，并通过筛选功能筛选跨天数据。   对于跨天的数据，前半段时间记录的结束时间为开始当天的23:59:59。后半段时间记录的开始时间是结束当天的00：00:00，通过公式拼接这两个字段，最后过滤获得跨天时间记录表   建立时间记录总表，对辅助表进行上下合并，获得完整的数据，同时计算持续时间。 ③每日记录时间差   根据刚刚已经建立好的时间记录总表，对当天的活动时间进行汇总，并使用辅助列，计算当天总时间，相见即可获得时间记录的时间偏差。 ④睡眠时间分析   对睡眠的时间进行评估，对午睡评估时长是否低于30分钟，对晚间睡眠判断是否熬夜，以及是否超过8小时。   由于可能会出现熬夜状况（超过当天12:00记录），会把睡眠时间判断为第二天的时间，但是实际上应该当做上一天的睡眠，所以我们对六点前入睡的进行判断，设置正确的睡眠日期。 ⑤学习成长分析     对学习成长时间进行过滤，因为记录时都有对应的书名，我们对书名号进行一个识别，然后获取书名，便于后续对读书效果进行评估。 5、可视化报告     根据蛋蛋的建议，采取了经济学人杂志的配色方案和图表布局，下图是整体配色，参考自知乎退休老干部。   而且经济学人针对每一个图表有不同的标注和注释，极具高级感，很适合数据打工人模仿学习。     接下来我们一起来看看蛋蛋5-7月的时间记录情况吧。   一、时间使用分析     ①玫瑰图：近三个月时间占比分析   在时间占比上，睡眠占据时间的最大块，剩下是家庭生活，健康休闲，根据蛋蛋的目标规划，学习成长的「阅读时间」和「写作时间」值得再提升。     ② 堆积图：时间占比趋势     与6月和5月相比，有以下几项明显的变化。主要标签上，睡眠时间，家庭生活，健康休闲时间增加。「工作事业」时间有所减少。 工作基本上在7月10号左右就完成了，「工作事业」方面的投入有所下降，但是「睡眠时间」有所提升，这也是预料之中的情况。     进行次要标签钻取后发现主要表现为「家人陪伴」「休闲娱乐」「写作时间」这3项的明显增加。「阅读时间」有所减少。 其中，6月计划提升「家人陪伴」的时间，在7月获得了增加。由于语音写作的时间增加，「写作时间」明显高于前2个月。由于7月最后一周每天都在小红书上刷剧，导致「阅读时间」相对减少。 二、时间记录分析   ① 饼图：时间标记占比 通过是否标记的占比分析，检查是否所有的事件记录都已经打上时间标签，防止遗漏，发现2023-05-21有2条记录没有打上时间标签，需要及时做好标记。     未标记和已标记的标签，通过isnull公式进行判断。 ②柱状图：每日记录时间差   通过把记录的总时间跟每日总时间进行对比，看到每日记录的准确程度。 我们发现蛋蛋通过这个app记录，每天的时间记录数据几乎是分秒不差，最大的偏差只有113秒不足2分钟，看来真的坚持的不错。   三、时间目标分析：学习成长 我们需要在学习成长上花费更多的时间。学习是终身的，只有不断地学习，我们才能不断地提高自己，才能在竞争激烈的社会中立于不败之地。因此，我们需要在每天的学习成长上花费一定的时间，保持好奇心和探索欲。   ①组合图：阅读打卡分析     阅读可以让我们获取更多的知识和智慧，可以让我们更好地了解世界和自己。因此，每天都要保持一定的阅读时间，不断地丰富自己的知识和思想。 每天记录阅读时间，相当于完成一次阅读打卡，7月的阅读时间出勤率只有48%，远低于6月的86%。这主要受到两大因素的影响：一是信念感不足，与6月相比，7月没有像6月那样从月初就坚定地追求达到100%的阅读出勤率；二是7月最后一周沉迷于追剧，影响了阅读习惯的持续。不过，预计8月会再次努力，重拾阅读习惯。     ②流向图：阅读时间流向图 通过流向图可以看到行为的时间流向。从近三个月来看，早上10-11点是蛋蛋最集中阅读的时间，可以在这段时间集中安排阅读时光。     ③条形图：阅读书籍排名 输入和输出是密不可分的，每天都要保持一定的写作时间，不断地提高自己的表达能力和思考能力。通过阅读时长对书籍进行排名，写作条形图作为辅助，可以看到我们对书籍的整体学习情况，本月蛋蛋对《财富哪里来》这本书花了最多的时间投入。   ④组合图：学习成长趋势     对于关注个人成长的人，需要对整体的学习成长趋势进行把握。所以在这里单独把阅读写作拎出来，然后查看整体的学习成长时间折线图。 看时段分布，明显是最后一周刷剧去了，没有进行阅读了，为此蛋蛋也想了个办法，不如去看电视剧原著...细细品味一下...这个也算是阅读时间哦！   四、时间目标分析：睡眠时间   睡眠是身体恢复和精力充电的重要时期，因此，我们需要在睡眠上保证足够的时间，保持身体健康和精力充沛。同时，午休也可以缓解疲劳和提高工作效率，因此，我们可以在午餐后适当地进行午休。   ①条形图：睡眠时长TOP10天数     通过晚间睡眠时长的排名，可以看到多少天晚间睡眠超过了八小时，分别都是哪些日期进行的，蛋蛋看了这张图之后，感叹了一句“晚上倒头就睡的情况太幸福了”，她在7月有9个晚上超过8小时睡眠。（ps：安骐君在这里小小骄傲一下，表示没有几天是少于8小时的） ②组合图：起床睡眠图     这个图可以查看晚间睡眠时长及分布情况，入睡时间如果超过了零点，曲线就会有强烈的波动，数据展示非常明显。   我们再做一个月度横向对比发现，本月熬夜情况比较严重。对比6月的起床入睡时间线，7月起床时间明显在逐步更晚，而入睡时间就实在是有点不忍看了。 ③ 矩形图：熬夜记录分析   如果当天超过12点还没睡，就会被判断为熬夜。蛋蛋看了这个图表之后很吃惊，在未做这份数据报告分析之前，她完全没有想到竟然有10天以上是熬夜的。 ④午睡时间分析   对午睡也做了类似的分析，我们发现，本月有午睡的日子跟三个月持平，同时本月优质午睡天数增加，太棒啦。 ⑤ 起床入睡时间   7月的入睡时间直接比5月6月晚了50分钟...如果按照23:30来算的话，确实不太健康... 2023年05月，蛋蛋平均入睡时间22:55，平均起床时间06:08，平均睡眠时长7小时13分。 2023年06月，蛋蛋平均入睡时间22:55，平均起床时间06:01，平均睡眠时长7小时2分。 2023年07月，蛋蛋平均入睡时间23:44，平均起床时间07:16，平均睡眠时长7小时31分。 五、时间变动分析 ① 矩形图：社交网络时间块分布 社交网络是我们获取信息和交流思想的重要平台，在第一部分的分析中，发现社交网络占比有所下降，需要进行进一步的分析。     通过时间块我们发现，蛋蛋7月在社交网络方面，除了前5天依然在完成直播，基本上7月的时间就没有持续投入在社交网络上，预计8月还会继续降低。 ②柱状图： 「陪伴家人」时间趋势   家人是我们生命中最重要的人，因此，我们需要在陪伴家人上花费更多的时间，增进亲情和家庭关系。这也是蛋蛋本月的重要目标之一。 对比5月到7月的陪伴家人时间（71小时50分-95小时46分-120小时48分）和时段分布，还是蛮有意思的。从时段分布上来看，可以看到时段更多（101个-149个-158个），8月会持续陪伴家人的投入。   ③柱状图：「休闲娱乐」趋势图   休闲娱乐可以让我们放松身心，提高生活品质，但是过多的娱乐会影响身心健康。休闲娱乐时间看最后一周的时间段，再对比下睡眠时间段，直接就是7月熬夜的元凶...睡眠时间段上半部分缺的那几天，对应的就是休闲娱乐凸出来的部分。   ④箱型图：娱乐时长箱型图 我们继续做进一步的分析，看看可以如何调整娱乐时间，发现蛋蛋在周一，周六，周日的平均娱乐时长较高，周六是波动最大的，可以适当控制休闲娱乐的时间。   最终结果   https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/hJWy 三、参赛总结 1、FineBI工具 新版的FineBI新增了很多好用的图，箱型图，流向图，还可以做很多的组合图表，使得这些记录的时间变成一个个鲜活的故事。   苦恼的是，FienBI对时间的计算不太友好，比如想要计算平均时间，计算时间差也没办法按照时分秒一起来计算，只能通过单个类型比如小时来计算。   2、参赛总结   蛋蛋：非常感谢安骐的主动，邀请我一起组队参与本次第四届FineBI数据分析大赛，与我而言是第一次知道FineBI，也见识到了帆软的强大，看到了安骐的专业分析能力，真的超棒棒。 基于我三个月的时间数据，让我发现分析的维度还可以扩展，以及更加坚定了自己要一辈子做好时间记录这件事情的决心，良好的数据基础可以延伸出非常多的可能性，尤其是AI时代来临，更加值得期待。   此外许久没有参与过这种线上的赛事，也为我的时间记录数据增加了新鲜的内容哈哈，感谢帆软社区的工作人员和伙伴们，让我有了这样的内容可以记录到我的时间数据当中。生活是自己的剧本，任由自己创造，我们创造的数据就组成了自己的生活，感恩本次大赛的组织者及工作人员，感恩我的搭档安骐。   我会继续做好时间记录这件事情，并努力推广让更多人知道并培养这个好习惯，一起做时间的主人。     安骐：深度挖掘了蛋蛋这三个月的时间记录数据，感慨良多，想马上用上时间记录APP，然后每月打开这个个人时间报表就能知道怎么调整了，太棒了。正如蛋蛋所说“如何使用时间，决定了未来有多少可能。”时间记录→时间分析→行动改变，数据分析仅仅是这套时间管理体系的第二部分，更重要的是需要通过分析数据帮助我们改变行为，降低生活的随机性，同时监测生活的不同部分达到自己目标中的生活平衡。

一、项目背景        2022年3月27日晚，上海市防控办发布新一轮核酸筛查通告，上海市以黄浦江为界将浦东、浦西进行分批封控。通告一出，上海居民开始通过各个渠道“囤”物资。其中最有争议的话题莫过于上海抢菜，频频上热搜。目前上海疫情情况并不明朗，该现象预计还会继续维持。       在上海，线上线下都遇到了不同程度的买菜困难。1.线下买菜难。因居家隔离交通管制等原因很多市民无法走出小区买菜，同时部分蔬菜批发市场被封控、部分市民受焦虑情绪驱使大量抢购，导致蔬菜价格一路高涨。2.线上买菜难。各大生鲜平台上的蔬菜每天一开放就被一抢而空，而且部分平台在不同地区开放买菜的时间不同，无疑再增加了难度，可以说是一菜难求。       在网络上流传一份“上海买菜战术手册”excel表格，抢菜最快队查看了网络评价，并对几位上海朋友进行采访，发现该数据基本准确，有简单的指导作用。但该数据可调整性差，且无法根据居民个人情况迅速定位抢菜策略，无法给予针对性的建议。因此以这份数据为基准，对数据进行补充，处理，分析及展示，目的是帮助上海居民通过该数据分析系统，清晰获悉买菜的信息，成功抢到菜，从而保证日常生活。   二、需求分析 基于上述目的，本次的作品不仅仅是个数据看板，还是一个平台系统，是旨在帮助上海居民进行一站式自助买菜的网站。该数据分析系统主要有以下三大需求。 1.抢菜助手：分类展示所有的抢菜平台，对于有买菜时间限制的平台进行倒计时展示。并为用户提供快捷入口。 2.安抚人心：通过数据指标展示本分析系统数据足够全面，体现上海目前能够采购到的产品相对丰富，给用户以信心。 3.策略定位：通过对社区团购菜品的数据分析，特别是对比分析，针对用户所在区域和期望，给出较优的买菜建议。   三、数据准备 根据“上海买菜战术手册”数据，分为个人和团购数据，及团购的配送内容数据。 1.个人数据： 包括渠道下单时间以及平台特点，根据下单时间可以将平台分为两类，有时间限制的及无时间限制的平台。   2.团购数据： 包括来源，名称，团购起送条件，配送范围及联系人。对具体数据进行查看，发现不同的渠道起送条件和配送形式有不同，在这里拆分出来相应字段包括起送份数，起送金额，起送重量及备注。   3.配送内容： 以图片形式展示。不方便用户进行查找，我从网络上找到这些信息源，并将数据进行了合并处理。并根据上海地区相关公众号发出的最新信息对数据表进行补充，保证数据的及时性。   四、功能设计 基于上述需求及现有的数据，提供的功能分为两大板块，个人抢菜和社区团购。整体结构见下方思维导图。 1.个人抢菜页 抢菜倒计时指标卡 功能设计参考医鹿app疫苗助手，通过抢菜时间+倒计时+抢菜入口结合的形式，抢菜入口跳转到对应app平台，该功能为分析系统的主要功能，需要着重突出。如果能集成订阅功能和通知功能，倒计时功能的效果会更加好。 下单渠道明细表 用户根据不同的下单渠道形态对明细表进行筛选，找到合适的渠道。   2.社区团购页 地区选择过滤组件： 用户选择对应的区域，获取对应区域的团购信息。 数据概览 I 数据概览指标卡：用多个数据指标，突出本分析系统的及时性，全面性及可靠性。 II 货源分布：通过地图承载货源信息，做到一目了然。 III 菜品类别词云：展示菜品琳琅满目，给予市民抢菜的信心。 推荐专区 I 推荐菜品指标卡：根据菜品丰富度，规格，价格等维度对菜品进行推荐。功能设计参考淘宝网商品展示卡片，有产品名称，价格及菜品货源。 II 性价比分析图表：用户根据希望买的菜品品类进行筛选，可以查看性价比最高的产品，通过规格和价格进行分析。 III 热门菜品分析柱状图：列出最热门货量最多的菜品，进行排名，以供参考。 IV 货源最多的机构分析：列出货量最多的商家，进行排名，以供参考。 分类明细表：根据不同的类别列出社区团购的详细信息。   五、原型设计 根据功能设计，使用Axure输出低保真原型图，如下图。   六、数据分析 1.个人抢菜 有下单时间限制app（使用指标卡） I 时间显示：在大标题显示目前时间，指标卡显示抢菜时间，及抢菜倒计时。 目前时间：使用now函数即可显示目前时间。 抢菜时间：因FineBI无法不带日期直接显示时分秒，需要对数据进行right函数处理保留时分秒进行展示。 倒计时时间：因时间差只能计算小时/分钟，所以先对时间差进行计算，得出剩余分钟数“距离时间”，再通过round函数和mod函数计算出剩余的小时和分钟。 II 抢菜入口：配置文字组件作为按钮，点击超链接可以进入对应的抢菜app。 无时间限制app（使用明细表）   I 过滤组件：根据不同的个人购买渠道进行筛选，对多种渠道进行展示。使用了动态控件，标题按照过滤组件选择进行动态变化。 II 表头设计：序号，类型，渠道，地区限定，补货时间，配送时间，特点。如果能够在表格上加入超链接的话会有更好的效果，能够一键到达对应的app/小程序/公众号。     2. 团购抢菜 数据概览 I 数据概览指标卡：包括更新时间，资源总数，涵盖地区，商品总数，商品类别数，体现了数据的及时性，丰富性，全面性。 II 对机构的地址通过在线工具进行经纬度的导出增加到数据表中，进行地图的展示，希望后续FineBI在地图的处理上更加智能化，能够识别地址并转化到地图上。 III 对菜品种类通过在线工具进行词频分析，希望后面fineBI也可以实现词频分析，就可以与其他数据图表进行联动。并且能够设计词云的形状，也不需要跳出产品进行操作。 推荐专区 I 推荐菜品指标卡：指标卡列出商品名称规格价格及联系方式，由于菜品细分品类文本较长，文本编辑无法自动换行，导致商品品类内容无法全部展示，故效果如下。 II 免起送及新品专区，菜品排名：针对免起送条件和最新的菜品，进行明细表展示。对供货量最多的菜品及机构top5进行展示。因目前没有关于菜品销量的数据，暂时无法进行销售量的分析。   III 菜品性价比分析：使用散点图的形式，展示不同菜品的规格和价格情况，因疫情期间大部分菜品为套餐的形式，使用规格和价格进行性价比分析，具有参考性。将规格和价格平均线作为警戒线，左上方的菜品性价比较优。为了防止用户无法识别性价比数据，增加了注释方便查看。     3. 友情链接 增加跟抢菜有关的小工具，包括4月9日字节跳动上海员工欧瑜莹发起了《疫区人民自救手册》的飞书共享文档。微博用户@机智的云游君4月17日上线了做菜小工具，隔离食用手册腾讯文档，工具链接不断更新中。   七、看板优化 整体为浅色主题，方便居民快速查看内容。配色参考了FIneBI自带的淡雅浅绿主题，对应青菜的颜色，加深读者对分析系统主题的认知。增加了emoji小图标，通过小图标的形式帮助读者快速的理解数据图表的内容。并对不必要的提示显示进行了删除，保持页面的整洁。 作品链接：上海抢菜分析大屏V2 (fanruan.com) 作品截图：如下图   八、自我介绍 队名：抢菜最快队，导师：李和平 成员介绍： 1.刘安骐，FCBP认证帆软资深BI工程师，接触FineBI近1年，是本队队长，负责方案策划，原型设计，文档编写等。 2.陈华辉，帆软的忠实粉丝，精通FineReport和FineBI的平台搭建和各种开发技术，本次比赛负责数据的获取、加工及重难点技术攻关，并协助进行作品的美化和文案的编写。

1.学习初衷（1）个人背景：BI工程师从入门到精通实战班2012期学员，我的本职工作是负责数字化产品的产品运营，工作中有涉及到数据分析，数据报告的制作总是耗费大量时间精力，做出来的图表和分析结论也不够专业。同时也是希望自己能够更新自己数据分析技能，有机会找到自己运营工作当中的突破口，也可能是未来新的方向。（2）从哪里了解到的BI学习班、为何选择BI学习班平时工作中涉及的数据分析就是需要用到帆软的产品，主要是FineBI。也跟这个课程BI工程师从入门到精通实战班用到的工具一致。接触到BI学习班也是源于一次偶然的机会，与数据团队的同事一起参与帆软的冬季挑战赛，小组获得了企业特别奖（https://bbs.fanruan.com/thread-133956-1-1.html）在比赛当中主要负责原型图制作，以及项目文档完善和优化，特别是运营推广部分。担任但在比赛过程中发现自己很多的不足以及需要提升的地方，就决定参与后续的学习。2.学习经历（1）熬夜学习、结交新朋友、感谢的人、有趣的事儿......这次学习中，真的几乎把所有业余的时间都投入进去了，中午休息时间在公司看视频做理论题，晚上在家里做实践题，非常紧凑的去安排我的学习日常。每次看微信群，会发现大家做作业的速度都很快，特别是群里的海龟和coco，我还在看视频阶段，他们就已经有实践题的雏形了，每次看到他们发言，都会觉得很有力量。群里也有很多优秀的小伙伴，他们每次都能提前完成作业，还能给其他的同学一些指引。也要感谢帆软的老师们，在上课直播的时候，我可以说是问题学生了，经常拖着老师问各种问题。（2）课程建议：对BI学习班的想法和建议、对Lynn老师、Suri班主任、助教老师想说的话、想吐槽的点......课程对于零基础的同学不太友好，特别是实践课的作业的提示有点少，很多都是同学零散去群里问的，可以再丰富一点作业提醒或者直接在视频上简要讲讲大概的原理。3.学习成果（1）个人成长 掌握了哪些技能和方法？ 系统学习了FineBI各种功能使用，以及基本的数据分析思路，并通过案例实操进行深入学习。 最让你印象深刻的内容？ 最让我印象深刻的是学习到常用数据分析方法那一课，听了老师的直播答疑之后才发现原来数据分析不只是对数据的简单罗列，也可以进行下钻联动，最终找到数据变化的原因。 学习的初衷实现了几成、是否达成目标？ 在学习过程中，几次的数据报告，从完全用excel计算，到通过仪表板自动生成。确实有效提高了数据分析的效率和深度， 是否有信心拿下FCBP？ 目前来说还需要多练习。 个人的心得体会：坚持的意义、终身学习... 为了这次学习每天匆匆忙忙，但也非常充实，逐渐习惯了这样的感觉，这次训练营结束后，还是要持续利用下班时间来学习，不断提升自己，赢在下班后。 （2）工作应用 最后分享2个课程学习作品吧！142005142006