2110期-BI学习班-结业总结

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#为什么要学BI?#

     大数据时代,数据分析在我们的日常生活和工作中应用越来越广泛,不管是公司的行政、人事、销售、运营还是专业的数据分析师,都经常需要通过数据来发现业务问题,因此数据分析正逐渐成为职场通用能力。

一直觉得数据仅仅处在企业底层,自己费时费力,认认真真的做的事情很难达到预期的效果,甚至感觉毫无价值?你有被这样灵魂拷问过么?

      当然,说到数据分析,必然不得不说Excel,大到可视化分析驾驶舱,小到简单的数据统计汇总,它都能做,功能强大、入门简单、可谓办公司人手必备,但是大部分人excel水平基本都停留在简单数据处理汇总,基础图表制作上,比如像下面这样:

 

    这样的基础表格没有什么基础含量,且观赏性差,如果做一些更加复杂的分析和可视化报表,就需要学习更多的Excel技能,比如透视表功能和VBA代码等等。

      但是Excel入门简单,想要进阶实属不易,一些复杂功能的实现,步骤繁杂难记住,各种公式、函数的应用也难理解。更难的是,网上的Excel教程五花八门,杂乱无序,大部分都在单纯讲函数、公式、快捷键,很少有完整的针对数据分析的教程。

  • 数据处理响应速度:一旦数据量过大,卡顿到能怀疑人生,时效性太差
  • 便捷性:若是自身的掌握EXCEL技术不好,真要死磕公式、函数耗时有费力,而且部分还是”一次性“,时效性当真很低。
  • 数据安全与更新:EXCEL文件难以按相关人员权责范围管理和阅读,也可能因为电脑损坏或误操作导致数据丢失、外传等,数据安全无法得到有效的保障。而数据是变化的,通过EXCEL去更新统计和查看,麻烦且易出错,若是领导的数据分析需求发生变化,又需要重新整合、制表,易造成重复劳动,传递效能低。
  • 动态可视化展现:不是不能实现,但是耗时耗力,不易维护,我觉得总之非大神吧,只能”望洋兴叹“。

#第一次知道Fine BI#

     第一次见是某次领导给我们展示的一段片子,当时真是有种被“亮瞎眼”的感觉啊,转瞬扪心自问:我现有掌握的技能可以做到这样么?这些可以用在我们的日常工作中么?很快公司引进了Fine BI(当然小卒子我是不知道的),慢慢的手工报表被系统报表取代、很多原本查询不便的数据也变的更为方便、进一步公司统一的驾驶舱,我可以访问,查阅,使用这些,但我终究是不知道怎么来的!!!!

  感觉自己被丢下了,当时我不知道怎么追赶?是否还能赶上?

#了解Fine BI#

       今年公司请了帆软公司的老师来公司讲课,一个相对简单的数据分析工具(之前了解过powerBI),功能覆盖了数据分析的全流程:数据链接、数据加工、数据可视化分析、报告展现分享。不用写复杂的函数和公式,鼠标点击拖拽就能完成,图表制作也比Excel简单多了,拖拽式制表,全程无需一行代码,偶尔使用函数,就能实现高级的数据可视化分析:

不用担心学习困难,难以继续,线上帆软社区有帮助文档、学习视频、论坛等、线下有老师的悉心耐心指导。

课时安排。

【2110标准】课程表.jpg

#FineBI商业智能#

数据链接:支持的数据类型多,而且不用担心像EXCEL,数据稍大就卡顿。

数据准备:在EXCEL中我们一般是对数据表直接加工的,这样很容易因为错误操作破坏原始数据,且在BI中,拿到数据后在自主数据集中加工,把需要用到数据表导入,通过鼠标点击就能够对数据实现处理的操作包括:选择字段、过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排序、左右合并、上下合并。如下图所示:,也可以自己写函数去处理数据。因为没用在原始数据中直接加工,不会破坏原始数据、一旦发现错误,溯源差错也容易。

数据加工快速入门 - FineBI帮助文档 (fanruan.com)

仪表板(数据可视化分析)一张精心设计的仪表板不仅能够协调组织工作,帮助发现问题的关键,还能让别人一眼了解您想表达的内容,或者在你的基础上发散思维,拓展分析。

PS:零售门店管理驾驶舱做举例

 

  • 数据准备
  • 组件使用
  •  各月销售额、毛利、毛利率分析(函数、堆积图、柱状图、线图、饼图、仪表盘图等)

  •  
  • 销售品类TOP5:思路:先做出TOP5个产品的玫瑰图 后做出TOP5的仪表盘图,然后进入仪表盘,将其中一个图表“悬浮”重叠即可(这里单独详细说明,是因为这个驾驶舱花时间最多的地方,之前不知道怎么做,因为一直想不通,一旦想通,分分钟搞定)


 

  •  各季度销售额百分比堆积图

  • 最后再把做好的图表组件,布局在仪表板上,用系统自带的一键换肤,随意美化了一下,快速生成了一张可视化分析模板:
  • #系统中还有很多贴心的模板!#

#小结#

  简而言之,为什么需要商业智能BI,或许不同的人有更多不同的理解,但毋庸置疑的是,使日常的分析工作更加高效,帮助企业更好地发现数据价值。对于数据量较大的企业来说,可以更高效地实现数据的横向联动及纵向挖掘,可层层穿透直至明细数据,也可从多层面让分析决策更快得到数据支持,从而使Ø数据价值缺少最后一公里落地应用。

Ø知识就是财富,希望同学们都能够保持一颗终身学习的心态。

Ø莫问前程,勇往直前!

 

 

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沙发
发表于 2021-12-8 16:26:10
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最后回复于:2021-12-9 23:08

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