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我已经学完BI数据分析从入门到精通课程，详情请看：BI数据分析从入门到精通
1. 学习初衷
学习完了FineReport，现在又来学习FineBI了，初衷还是一样，工作需要，兴趣使然。
因工作接触到FineBI之后，发现使用它做图表等分析，比使用Excel简单方便很多很多，并且更加灵活和美观。（当同事需要分析数据时，我还会推荐给他们使用，哈哈~）
2. 学历经历
当了解到工作需要使用FineBI做数据分析之后，就在平台上关注了学习课程。在正式报名参加学习班之前，还参加过7天打卡营，算是有一定的基础，因此学习班前期的课程算是比较简单。（建议先通过打卡营了解FineBI基础，这样作业压力比较小，打卡营免费^_^）。
随着课程深入，遇到了之前完全没有了解到的知识点，作业就需要多花点心思和时间了，又回到了FineReport时期周末写作业的场景了。平时工作比较忙，少有时间关注学习班讨论群，但是群里一直都有活跃的同学讨论问题，助教老师们都很耐心解答，有一次我的软件不知道出了什么问题，钻取地图异常，老师还远程给我看问题，无法远程控制电脑时给我录制视频，非常耐心负责了，感谢！建议的话，还是老样子，由于是自主命题，而且是FineBI专属的题目，没有常识参照和其他知识体系做参考，希望题目能更严谨一些，有歧义的题目做得人头秃。
3.学习成果
在之前打卡营的基础上，又深入学习了更多的图表，学会了更多数据处理方式及分析方法，印象最深的就是DEF函数，估计很多同学都被DEF家族绕到头秃。还有故事讲解，也是噩梦，希望能锻炼自己的分析和总结能力。
目前暂时还没有在工作中应用，分享一个课程中制作的销售分析仪表板。
根据这个仪表板，可以分析每月的销售额、毛利额、毛利率等的变化情况，以及各地区、各店的毛利率，通过联动可以定位到异常商品，并监测异常订单。
三个指标卡是销售额、毛利率、毛利额的总览，三个趋势图可以看出时间推移这三个指标的变化情况。通过观察这个趋势，发现异常的月份，再筛选异常月份的数据。通过毛利率分布的地图定位到异常的省份及城市，再联动到门店毛利率，找出毛利率最低的店，通过象限图更精准地定位到毛利率为负的商品，由此找出利润异常的商品。再在订单明细监测的图表中，发现毛利率最低的日期，通过联动筛选出这一天的所有订单，找到毛利额异常的具体订单。
根据销售异常的日期和商品，可以推测是由于节日活动存在大量使用优惠券情况导致的高销售低毛利，因此在之后的节日活动中可以针对优惠券的使用制定一些限制。通过继续追踪订单消费者，可以推测是否存在恶意使用优惠券低价购买行为。这些都可以帮助集团决策者在后面的活动策划中规避陷阱，减少损失。
4.小结
通过这次的学习，我的数据分析能力算小有提升，对于图表组件的制作也更加熟练，希望能尽快在工作中应用，并继续深入掌握数据分析能力。 | 
