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上弦月(uid:846550)
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FineBI6.0打卡营--结营小总结
  FineBI6.0打卡营--结营小总结 1.学习初衷  大约两年前,在网上查阅资料的过程中,偶然发现了“帆软”官网这个宝藏,官网上丰富的学习资源给我留下了深刻的印象。由于2024年春季学期有数据可视化课程的教学任务,在寒假备课期间我对常用的数据可视化工具进行了熟悉和教学案例准备。期间对Fine BI的一些入门级的案例课程初步做了一些了解。 2024年4月初在浏览“帆软学院”相关课程和资讯的过程中,我看到有打卡营的安排。为了综合借鉴优秀教学案例,给学生更接地气的引导。我参加了4月17日开始的打卡营学习。 2.学习经历 在打卡学习的过程中,由于前3天的课程之前了解过,任务完成的速度比较快,很轻松。     第4天开始的内容,对我帮助很大,让我能够更好地利用FineBI工具完成数据编辑的细节。感谢平台和老师们提供的优质案例,让我对一些数据处理的需求有了更具体的认识。 前6天的打卡任务用了两三天的时间完成了,第7天的任务我稍微放了放,先熟悉了数据本身,做了一些思考后才开始动手制作的报告。 “学而不思则罔”,第7天直接给出需求,让学习者独立思考、设计和应用是很赞的一环。 3.学习成果  用一周的闲散时间,顺利完成了打卡营的各项任务,还取得了拿到了优秀学员证书,是平淡日常中的一点小确幸。下面是我的结营报告分享:   报告的主要制作过程如下: (1)导入数据,并新增公式列,分别计算毛利额、成本。    (2)创建组件,分别计算总成本、总销售金额、总毛利、总毛利率  (3)创建组件,以分析消费人群的消费习惯和主流消费群体的购买喜好   (4)根据地域和门店销售数据,分析经营状况 北京、南京、深圳、上海门店平均毛利额较高。 杭州总体表现平均,门店520的毛利额明显低于全国其他门店,需要注意T恤等产品的成本控制。 西安、成都、重庆门店的毛利额低于全国平均水平。   (5)对热销产品的销售情况做简要分析 其中,T恤、当季新品、配件总毛利额高。     4.对FineBI6.0产品的使用感受 对比其他数据可视化工具,Fine BI简单易上手,拥有丰富的数据编辑工具、可视化图表类型。官网上也提供的很多免费的学习资源,相信会吸引更多的数据分析爱好者的目光。    
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