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1.学习初衷
（1）个人背景：
我企业里面的IT人员，日常的工作是服务器及网络运维。本人从2019年起断断续续的开始学习数据分析，从EXCEL的powerquery 到 powerpivot ,从python 到数据建模算法，网络数据抓取到PowerBI和Tableau都尝试过。
这几年的学习，已经让我对数据分析有了一定的了解,并且对这行很有兴趣，虽然离精通还很远但是一直在学习和研究的路上。
（2）从哪里了解到的学习班、为何选择学习班
本次参加这个finebi的学习班，还是很机缘巧合的。自己一直以来不注重数据的展示，认为数据的理解和建模才是最重要的，数据展示我一直只给了10%的关注度，直到这一次上级公司给我们下了一个带领全片区公司掌握finebi的重点工作。而这个重点工作的执行落到了我头上。
没办法，为了节省时间,直接报班吧。Finebi学习班走起。
2.学习经历
（1）熬夜学习、结交新朋友、感谢的人、有趣的事儿......
真没想到,finebi的学习班,作业量真大。
在培训群里有抱怨作业量大的，有提前做出来了去得瑟的。
这里感谢熊猫可爱、叮当小红帽一起学习的同学，沒有你们少了很多共同学习的乐趣。
同时也感谢助教近12点还在答疑，最敬业的助教老师！
（2）课程建议：对学习班的想法和建议、对讲课老师、班主任、助教老师想说的话、想吐槽的点......
Finebi的这个学习班非常值，虽然很多同学底子都不错，自学也能掌握finebi的知识和使用，但是没有学习班学的系统和全面，掌握的快。
学习班是5周时间，10次作业，如果是自己自学我想花上两倍的时间也不止了。因为这个学习的课程是把finebi的必要知识点梳理过的，课程和作业都是精心设计的。
课程建议，视频要认真的听，作业要认真做，我的一个方法是作业最好不要先去听助教老师讲要点，或者是去问助教老师这个做不出来怎么处理。一定是自己绞尽脑汁、想尽一切办法去实现作业的要求，这样通过做作业掌握的finebi的知识和技能是最扎实的，等到助教讲了提示后，再去对比实现方法的不同和优劣。
助教老师很敬业,批作业的助教批的真够细致的，我想估计那个作业批的也很累。非常感谢2位助教的尽心尽力！
3.学习成果
（1）个人成长
我是感觉课程上教授的技能和方法应该都会了，到底作业不是白做的。
最深刻的就是有个明细过滤,动态展示年月，我用了2种方法实现了,跟助教提示的不一样,被作业老师扣了1分，其实我都会了但是作业量太大，实在不高兴补交第三种实现了。但是这个知识点是掌握扎实了，那2种方法都是我熬夜熬会的。
学完给同事开个finebi业务人员培训班，一点没压力。
理论知识很多,自己不擅长，能一次过就很开心了。
这个应该是有信心的。
其实人生没有那么多的意义，不学习干嘛呢? 上一张视频课程每次结束的时候都会放的PPT图激励下自己吧
（2）分享场景案例
分享一个我做的2015年福布斯富豪榜可视化分析案例
设计了5个指标卡,分别展示经过过滤组件筛选后相应的
上榜财富和 入榜人数 跨越国家 女比男比例 中国上榜人数
财富排名TOP10
可以从区域地图组件中 看到富豪的国家分布
可以从矩形树图中 看到 财富来源分布情况
可以从矩形树图 看到 财富行业分布
筛选房地产后,中国的富豪这个行业是最多的
筛选技术后 美国的富豪比例是最高的
过滤组件条件设置了前100名 中国富豪姓名词云图
过滤组件条件设置了前100名 统计了中国入榜的人数
所有富豪入榜人数的国家排名
所有富豪的年龄段分布和性别比例
所有富豪的财富和年龄气泡图
所有富豪的财富年龄段分布玫瑰图
通过finebi梳理和观测我的见解
美国由于是世界货币,所以金融业异常发达，富豪来至金融业的较多，我们国家需要在金融业上加大发展，加大人民币的国际化，在国际贸易中要加强国家间货币互换，加强人民币在国际贸易中使用。其次是要注意房地产风险，加大技术类的投入和发展，同时要加强制造业的发展降低房地产的比重。
另外财富还是在50-80岁年龄段的占比高，看来财富是需要时间去积累的。
4.小结
我参加的这一期的学习班还是蛮内卷的，我这样的成绩还排不进前三，想想都是泪。不过加油吧，努力总归是有收获的。
Finebi的学习班还是蛮值的！大数据时代，数据分析的技能很有用，finebi的会给我们带来惊喜的，另外就是数据展示很重要，很重要！！！
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