结业总结
结业总结
1.学习初衷
谈论起与FR的缘分,那还得从2016年说起,当时还在XX药业任职,初次接触FR,眼前焕然一新,突然感觉excel貌似要从我的工作视野中淡出。因为2012年有幸接触过润乾,所以上手FR对于我来说并不难,一周时间就能够很熟练操作了。后续就是帮助部门构建了小型的报表平台。当时还是试用阶段。部门看到了FR的高效与便利。在试用一年后,于2017年,部门开始把FR采购事宜提上日程。
在参加数据分析挑战赛,连续2年获得行业最佳应用奖,获得了相关的优惠券,所以有幸参加BI学习班,系统的对Fine BI进行学习,查漏补缺,希望在技术上能够更上一层楼。
2.学习经历
其实边上班,边学习,本就是件有意思的事情。俗话说“活到老,学到老”。在不影响工作的前提下,只有不断充电学习,才能不断提升自己。多一种技能,对于自己就相当于多了一次机会。如果想让自己不落伍,想让自己不容易被替代,适当的学习是必不可少的。所以抱着这样的学习心态,即便在工作1天后已经是身心疲惫,但是想到这是提升自己能力的机会,也就释然了。
当然对于学习,不必拘泥于死板,对于在学习之前就已经熟练使用BI的我来说,看视频需要筛选重点,不再拘泥于1倍速看完所有。
看视频,写作业,确实时间有些紧张,每次只能紧巴巴完成,因为毕竟是课余时间。
针对于课程,整体来说还是蛮不错的,基础知识、案例、结合作业的实操,可以说真正做到了,理论联系实际,理论与实践的完美结合。
建议的话,可以简单归纳为以下几点:
1)作业提交时间可以放宽一些,比如最后这次8,9,10,3次作业一次性提交,时间确实紧张。
2)课程可以1次性开放,每周规定必须完成的课程及作业,这样就比较灵活,本周时间充裕,可以多学,下周时间紧,可以少学一些。
3)可以进一步讲解一下如何根据业务构建相关的指标体系。
3.学习成果
(1)个人成长
通过系统化的学习,自身有了很大的进步。不管是技术理论,还是实操的熟练度,甚至是数据分析思维,都有了进一步提升。
对我印象最深的是,讲故事的思维。因为数据分析最为核心的是:你分析出的问题,能够深入浅出的讲出来,说明白,让业务人员能够准确理解,进一步提出可以落地的措施。
所以你如何把分析出的结论讲出来就变得尤为重要,包括结论的正确性,结论的推理过程,结论的验证,都需要有一个严谨的分析思维。你创建的模型合不合理,是否与业务实际相贴合。千万不要为了炫耀技术而分析,为了分析而分析,这是数据分析的大忌。
借此机会分享一些对数据分析的价值的思考,如下:
(1)数据分析应用场景:数据监测、数据预测、数据检测。
(2)数据分析四维空间:人、货、场、时间。
(3)四大结论:
维度越低、检测越容易;
高维度的检测就要向低维度去拆解;
检测的方法就是先往下拆分,再左右比对;
要判断检测结果的正确性,需要从低维度,再回到高维度。
(2)工作应用
秉承理论联系实际的态度,我将所学应用到了工作当中,带领团队,在Fine BI基础上构建了一套商业智能平台,涉及10几个大的分析主题,每个主题又可以细分为几个相互关联的小专题。满足了整个事业部对于数据分析的基本诉求,后续还会进一步推广Fine BI的自助式分析,让业务人员也意识到数据的重要性,把数据分析的主动权返还给最熟悉业务数据的业务人员,充分发挥业务人员的主观能动性,让业务人员可以自己进行数据分析。这样使中高层领导,基层业务人员都能对数据重视起来,使“从上到下”与“从下到上”并驾齐驱,从企业层面打造良好的数据生态。
因为涉及到公司的商业机密,具体的业务场景不再分享,如果有机会,大家可以去看一下我的参赛获奖作品,需要的可以在社区私聊,在此还请大家多多包涵。此处仅拿平时的某个作业稍作展示下,如图所示:
图1:第六次作业
4.小结
跟BI打交道已经接近6,7个年头,从技术,走到规划、管理岗位,可谓是感慨良多。FR认证,我只拿了一个,就是交付工程师,是在第一期通过的。本人在数据分析领域,差不多走过了7个年头。在这里分享一下,我对于从事数据分析的一些拙见。如下:
1、对数据分析能力的理解
数据分析思维是道,数据分析方法是术,数据分析工具是器。如何感悟自己的道,如何修炼自己的术,如何选择自己的利器,是我们提升数据分析能力时时刻刻需要思考的问题。
2、对数据分析的理解
洞察数据背后的问题,用简单的形式表述出来,用能够落地的策略去执行,产生可观的效果与价值,能够结合实际情况不断迭代与完善。