|
学习初衷
数据可视化是展示大数据分析结果的最直观的方法。随着近年来各方面数据信息的不断积累，大数据的时代已经到来，各行各业急需对各类大数据进行有效的挖掘和分析，从而发现隐藏在其背后的规律和价值，以便对当前或未来的决策做出有利的支持。帆软BI提供了仪表板上丰富的数据操作，有效的支持各种数据分析角度，而且具有简单易学的特点，近年来被很多企业广泛接受的可视化分析工具。帆软也引起了浓厚的学习兴趣，这次有机会系统的学习帆软BI的使用，也让我收益颇多。
学习经历
通过具体分析数据与案例需求学习FineBI的使用是一种非常高效的学习方式。帆软课堂录制的学习视频讲授清晰、手把手带领大家完成操作过程，也使我们的学习过程变得轻松。从序章中只能跟着老师蹒跚学步般完成可视化作业，到经过几周的学习，逐步开始熟悉整个FineBI工具的各部分使用细节，可以将自己对数据分析的想法灵活地展示载数据仪表盘上，成就感十足，这个过程让我感觉这几周过得非常充实。过去我们经常使用Python完成数据的一些可视化操作，但完成的内容相对分散，不容易形成一个较系统整体的可视化展示角度，而帆软BI却可以轻松帮我们完成这一点，是我们的可视化工作事半功倍，真正展示了数据一张图的概念。我们在学习的同时，也把帆软应用到正在分析的其他数据上，也取得了不错的效果。下面我想跟大家聊聊学习过程中让我印象深刻的零售门店管理驾驶舱案例。
它通过门店毛利、门店类别、季度销售额、销售品类、地区等众多维度对零售门店进行分析，得出了各个维度和销售额以及毛利之间的关系。其中各门店毛利词云图组件、门店毛利TOP10和毛利总额可以看出门店的毛利额大小以及与整体的占比。各月份销售额/毛利/毛利率分析展示出了月份之间指标的大小以及变化情况。各地区销售额统计组件展示各地区之间的销售额之间的差距并且通过创建钻取目录能够得到次级地区的销售额情况。分店各月销售额组件展示了各分店的销售额情况。通过各种组件各个维度对零售毛利和销售额之间的分析能够直观清晰的展示出零售门店的销售情况，来决定对门店的投资，大区之间的资金流动和销售品类的管理。
学习成果
虽然只是短短几周的的学习，但我已经较系统的掌握了帆软BI的使用方法，而且也在不断探索学习中学会了一些其他的数据可视化问题的解决方法，通过分析数据可视化的结果，也可以得出隐藏在数据背后的规律和结论。
| 
