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一、选手简介
1、选手介绍
帆软社区用户名ALICE。目前在一家金融公司主管贷后业务数据分析工作。个人对数据分析及可视化十分感兴趣，热衷于通过可视化将枯燥的数据变成一门会说话的艺术，使数据在业务管理中发挥最大价值。
2、参赛初衷
- 向社区大神学习（活动结束争取能认识几位大神），在数据可视化及分析思维方面有新的灵感。
- 将自己觉得比较好的点总结分享给大家，和大家一起学习一起进步。
二、作品介绍
1、业务背景
有数据不会用，会用但效果不好，这是目前企业在数据化转型中业务管理方面存在的最大问题。如何将数据运用到业务管理中，还是值得深入探究的课题之一。
以曾经发生的真实场景为切入点引入此次作品的制作背景。
场景一：
二季度业务复盘会上，业务部门汇报业绩达成情况，针对6月业绩出现明显下滑：
领导追问：下滑原因是什么？
汇报人思考片刻答道：目前推测原因可能有以下几点：1、人员变动；2、账户资源变动；3、日常管理不到位......
领导：你说人员变动，人力那边给我的数据可是人员规模一直在增加，说实话你刚说的几点原因在座的各位都知道，但我现在要知道的是引起问题的根本原因是什么而不是可能原因是什么？
汇报人：额，，，我们会后找一下原因再向您汇报。
领导：。。。。。。
大家可以想象当时的场景有多尴尬，汇报人恨不得能有个地缝钻进去。可见没有数据支撑的结论都是空谈。
场景二：
二季度业务复盘会上，业务部门汇报业绩达成情况，针对6月业绩出现明显下滑：
领导追问：下滑原因是什么？
汇报人立即答道：针对下滑原因，我们主要从以下几方面进行了数据验证：
（1）数据源：经排查，数据接口未发生过异常，数据更新正常，该原因排除
（2）贷款账户资源：账户规模及难易程度较之前未发现明显变化，该原因排除
（3）人员规模：二季度团队快速扩张，新员工留存率仅XX%，由此引发团队稳定性出现问题，整体离职率由XX%上升至XX%，导致业绩不稳定
（4）策略部署：从各月对比数据中可以明显看出，6月前期回收节奏缓慢，但对应策略未及时调整，加上高难度系数账户突破本身存在周期性，导致后期也未能扭转局面
综上，6月下滑主要原因在于人员不稳定及策略部署出现异动未及时发现调整。
针对以上问题，我们拟从以下几个方面进行优化整改：
（1）员工管理方面：增加人员流失比数据监控，当人员流失比>1时，进行异常提醒，做到及时干预。
（2）日常监控方面：一是增加实时业绩监控，月度目标下达后，将目标拆解至每日，并对每日完成进度进行公示，加强目标感。二是奖励预览：增加奖励数据预览，通过对明星员工榜及奖励榜单进行公示，带动员工工作积极性，营造积极的工作氛围。
领导：OK，有哪些方面需要支持可以及时找我沟通，其他部门全力配合。
对比场景一二，可以发现好的数据管理是多么的重要。为了避免以后出现场景一的情况，因此决定制作一套通用的业务数据分析模板，既可以在工作汇报时用，又可以当作日常监督管理的数据支撑工具。
2、数据指标及含义
3、分析思路
4、数据处理
4.1 数据预处理
对数据表进行检查：是否存在重复值，是否存在缺失值、是否存在异常值
检查结果：数据表很干净，无需进一步处理。
4.2 处理前准备
因涉及分析模块比较多，维度不同，一张数据表可能会衍生多个数据集，因此为了便于后期的管理与修改，针对不同模块新建不同文件夹及主题。
4.3 数据清洗加工
梳理完各表之间的关联及所需要的字段后，开始对数据表进行清洗，并建立主题及相关数据集。
（1）贷款规模变化主题
目的：得到各月贷款规模总量、不同特征（贷款本金、逾期天数）贷款账户贷款规模的数据
主要操作步骤：
- 通过本地Excel文件途径导入【贷款信息表】
- 新增赋值列-分别对【贷款金额】、【逾期天数】字段赋值
这一步操作主要是因为这两个字段值太多，无法观察特征，因此通过分组赋值的方式建立区间值，易凸显特征
（2）人员规模变化主题
目的：得到各月员工总数、入离职数量及司龄数据
主要操作步骤：
- 通过本地Excel文件途径导入【员工信息表】
- 新增公式列-对【离职日期】字段中属于1899-12-31的日期全部替换成时点日期（注：因作品数据为导入数据，无法实时更新，默认时点日期为2023年6月30日，即只要操作步骤中涉及2023-06-30，均表示实际场景中的today())
这一步操作主要是为了后面计算在职员工的司龄
- 新增时间差，用【离职时间（修正）】-【入职时间】得到员工司龄
- 新增赋值列，对【司龄】字段赋值得到【司龄分布】
- 新增赋值列，对【司龄分布】字段赋值得到【新老员工】，半年以内（含）为新员工，半年以上为老员工
- 新增公式列，得到【当月入职】、【当月离职】人数，因为数据集为二季度每月末人员数据，因此对当月的判断是通过将入离职月份与数据月份进行比较，如果相等，则表示是在当月入离职，具体公式如下：
（3）策略变化分析主题
回收账户期初贷款信息数据集目的：得到贷款账户期初信息，并将信息与回收表匹配
主要操作步骤：
- 通过本地Excel文件途径导入【贷款信息表】
- 新增汇总列，分别对【贷款金额】、【逾期天数】获取最大值
- 删除重复值，通过【贷款编号】、【年月】两个字段对数据集进行去重
上面两步操作是因为这张表记录了每一条贷款账户每一天的时点信息，为了统计不同贷款账户类型的回收结构，只需要保留当月该账户的期初（最大）贷款金额及期初（最大）逾期天数即可。
回收表数据集目的：得到不同特征（贷款金额、逾期天数、风险等级）贷款账户回收数据，便于观察各月的贷款账户结构
主要操作步骤：
- 通过本地Excel文件途径导入【交易信息表】
- 新增分组汇总，通过【贷款账户编号】、【年月】将上一层加工后的数据集的字段匹配过来
- 新增赋值列，对【逾期天数】、【贷款金额】进行分组汇总，便于观察规律
- 新增分组汇总，得到每个月不同特征账户的回收额
回收表-累计回收额数据集目的：得到各月贷款账户累进回收数据，便于观察回收节奏
主要操作步骤：
- 将上一层的结果另存为一个新的数据集
- 新增汇总列，得到月累进回款额
（4）员工管理主题
目的：与（2）相同
主要操作步骤：数据集在（2）的基础上通过左右合并得到员工的所属区域信息
（5）业绩监控主题
目的：获得当月（2023年6月）的回收额、回收目标、剩余工作日数据
主要操作步骤：
- 通过本地Excel文件途径导入【交易信息表】
- 过滤，仅保留当月（2023年6月）数据
- 通过左右合并，将员工归属（城市、部门、区域）、目标、剩余工作日信息匹配过来
- 新增汇总列，统计出各月每个城市的数据记录条数m
- 新增公式列，通过目标/m得到拆解后的目标，便于制作仪表板时通过汇总方式得到每个城市的月度目标（注：因为每个城市需要保留多条数据，因此匹配过来的目标不可以直接求和，只能通过最大值或者均值计算，但不便于后续加工，因此通过拆解目标的方式处理）
- 新增汇总列，获取最晚时间，这一步是为了得到数据的最新更新时间
（6）奖励预览主题
目的：获得员工的排名数据
主要操作步骤：
- 将（5）加工后的数据集另存为一份
- 分组汇总，保留需要的字段即可，得到每月员工的当日及当月回款数据
PS：本来是在仪表板里直接通过排序函数计算排序，但发现筛选后排名是跟着变化的，与实际想要达到的效果不符（本来设定前50名员工能获得奖励，但因为筛选，可能导致原来后50员工也能拿到奖励），所以就通过数据集处理，刚开始是直接在（5）的基础上直接计算累计回收额再排名，但发现一个员工保留有多条数据（即存在重复值），而相同值连续排序，导致排序不对，所以只能单独用一个数据集进行加工
5、可视化报告
5.1 配色及布局
5.2 可视化报告分析
主模块一、发现问题
6月回收目标达成率环比5月下降幅度超过正常浮动范围5%，高达20.13%，出现异常值预警警告。
因此，开始排查原因：
假设因素1：数据源出现问题导致
经排查，数据接口6月未发生过异常，数据更新正常，假设因素1可排除
假设因素2：贷款账户6月出现较大波动导致
需数据进一步验证
假设因素3：人员规模6月出现较大波动导致
需数据进一步验证
假设因素4：业务策略6月出现较大变化导致
需数据进一步验证
主模块二、分析问题
针对以上假设，通过数据验证：
2.1贷款规模波动的影响
贷款账户规模及贷款账户的难易程度上来看，6月较之前并未发现明显变化，可排除假设因素2影响。
2.2人员规模变动的影响
发现二季度人员规模逐月增加，并未出现人员减少的情况；
继续对人员波动情况进行分析，发现：
（1）5月、6月伴随人员大量入职，离职人数也明显增多
（2）离职员工中，司龄在半年以内的新员工占比超过70%。
综上，5、6月开始团队快速扩张，新员工留存率及引发的团队稳定性出现问题。
因此假设因素3对业绩下滑存在一定影响。
2.3业务策略变动分析
发现6月较5月整体趋势都趋于缓慢；
继续对回收账户结构特征进行分析，发现：
（1）各贷款本金段、各逾期天数账户回收额环比5月均出现下降
（2）除A类账户外，B、C、D类等级账户回收额均环比下降，尤其D类难度系数较高账户，历史回款贡献度高，但6月回收较4月缩水接近50%。
因此假设因素4对业绩下滑存在一定影响。
主模块三、总结及下一步措施
3.1 总结
6月业绩下滑严重主要原因在于：
1、人员规模扩张的同时未考虑到人员留存及团队稳定的问题，人员波动一方面对现存员工心态产生影响从而影响团队稳定性，另一方面新员工培养会分散团队主管部分精力，导致团队管理效能下降，进而影响到整体回收质量；
2、目标感不够，4、5月份存在缺口但都非常少，另外日常业绩监控不到位，过程中出现异常应及时干预，调整策略部署，防止问题进一步恶化导致类似6月的情况发生。
3.2 下一步措施
基于此，拟通过以下几个方面进行改善：
1、员工管理：增加人员流失比数据监控，当人员流失比>1时，进行异常提醒。
2、业绩监控：增加实时业绩监控，目标拆解至每日，对每日完成进度进行公示，加强目标感。
3、奖励预览：增加奖励数据预览，通过对明星员工榜及奖励榜单进行公示，带动员工工作积极性，营造积极的工作氛围。
因为考虑到页面承载信息过多，分析维度受限而且不宜于受众快速获取关键信息，因此通过快捷入口（公共连接）的方式将整个页面内容简化但又能全面详细的展示更多维度信息。
子模块一、员工管理
展示时点人员概况、在职人员、离职人员情况，对入离职比进行监控，若当月入职人数<离职人数，进行提示，可查看不同月份及不同区域城市部室的数据，便于业务部门直接定位到最细粒度，达到精细化管理。
子模块二、业绩监控
对日目标完成进度进行监控，数据实时更新（因为作品是导入的数据，暂无法实现实时更新的效果），当日完成率达到100%及以上或已提前完成进行特殊标注；完成率在【90%，100%）之间，进行红色标注，因为缺口小，达成概率会更高，该部分标记为重点关注对象，督导人员进行重点监控及跟进；另外，日目标用月缺口/剩余工作日而非剩余自然日来计算，更能贴合实际场景，给业务部门带来的主观感受也会更好。通过【城市】字段关联月目标复盘页签，可查看各城市月度业绩完成概况，方便业务部门除了盯着每天的目标外，也能了解全局，及时复盘。
子模块三、奖励预览
通过明星员工榜展示当日及当月TOP8员工。
奖励排行榜展示全部员工奖励情况，前50名员工奖励回收额的0.01%，其余无奖励，员工可通过员工号查看自己的实时奖励金额（因为作品是导入的数据，暂无法实现实时更新的效果）。
（3）最终结果呈现的页面布局
报告版：
链接：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/hPQ1
业务版：
三、参赛总结
今年是第二次参加比赛，每一次参加比赛其实都是在给自己找虐，但每一次完成作品后都是自己的一次蜕变。
过程痛苦但快乐，还记得第一次参赛总是因为这样那样的理由拖到截止日前一周开始疯狂输出，中途甚至出现过好几次想放弃的想法，最后还是硬着头皮卡着时间点交了作品，交完后开始后悔自己为什么不早点做好不然还有多余时间优化。这一次吸取教训，做好了时间规划，提前到了最后两周疯狂输出（哭笑不得），也算是进步了一点吧。
整体来说，无论是框架还是布局，都比上一次丰富了一些，作品完成前，感觉好痛苦啊，为什么要来参加这个比赛，但完成那一刻，感觉很欣慰，过程中所有的痛苦都不值一提了。虽然不是我非常满意的作品，有些内容的确是因为时间和精力的原因，没有继续完善下去。但没关系，比赛只是开启了一段路，比赛结束后作品也还是会继续优化的，毕竟可以应用到工作场景中。如果有好的点，可能会在公众号分享，其实这也是我写公众号的原因，因为初识BI源于2020年，当时看到在一篇公众号推送的关于可视化的文章，大为震撼，没想到枯燥的数据可以以这种美观又直接的方式呈现出来，就一直跟着自学。现在也在FineBI圈摸爬滚打了好几年，如果自己的经验能给一些小伙伴带去帮助，那真的是一件非常有意义的事情。
最后附上本次作品的制作流程：
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