【2023BI数据分析大赛】XX公司销售订单分析平台

XX公司销售订单分析平台

一、选手简介

1、选手介绍

• 个人介绍：帆软社区用户名255725，目前就职于某轮胎制造企业，从事销售订单管理工作，个人感兴趣的方向和领域-数据分析、BI工具等。

2、参赛初衷

• 希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧，以赛促学。
• 准备在部门内推广BI工具，先来学习了解。

二、作品介绍

1、业务背景

• 传统制造企业数据统计分析工具以Excel为主，只能进行简单的统计、逻辑计算和图表可视化，无法实现较为复杂的日期维度的计算和RFM分析、帕累托分析等。
• 数据散落在多个信息化系统和线下表格，数据整理清洗耗时耗力，重复性且繁琐的日常工作占用大量时间，亟需提升效率，把更多的时间精力用在数据探索和价值挖掘上，以更好地支撑决策。

2、数据来源

• 企业数据：使用了企业2022年至今的部分订单发票数据，对客户、产品、品牌、销售人员等敏感信息进行了脱敏。

3、分析思路

• 学习帕累托分析、RFM分析、波士顿矩阵和DEF函数，使用到作品中。
• 探索总体趋势、产品、客户和销售人员各个维度的数据。

4、数据处理

• 在Excel表格中进行了客户、产品、品牌的对应关系脱敏，并圆润了部分数据，建立了客户表、产品表。
• 利用FineBI的数据整理功能进行了数据合并。

5、可视化报告

• 总览：订单数量、订单金额、订单金额同比增长率、销售单价趋势。

• 大区分析：大区排名、地区分析。

• 产品分析：销量前10的产品、品牌帕累托分析。

• 客户人员分析：销售额前10的客户/销售人员。

• 客户价值分析： RFM分析、波士顿矩阵。

• 新客户占比：新客户占比、客户销售明细。

• 仪表板

三、参赛总结

1、FineBI亮点功能

• 帮助文档：哪里不会搜哪，学习效率高。
• 帆软学院：视频课，大部分都是免费课程，并且讲解的非常好。
• 日期分析：可以实现多种维度的自动分析。
• DEF函数：可以实现较为复杂的计算。

2、参赛总结

• 感受到了FineBI的强大功能，通过拖拉拽就能实现神奇的数据分析和可视化。
• 需要在实际工作中制作适合业务场景的分析报告，并经常使用，不断优化。
• 不足之处是准备不充分，时间投入少。同时缺少销售目标、利润等数据，无法进行更多维度的分析。

恭喜已通过初审！静候二轮专家评审！

抱歉，您的作品未能通过大赛初审！！

1、内容缺失，请参考作品模板（https://shimo.im/docs/l6QXA2Hq3k83tcjd）补充BI仪表板相关内容，或者检查内容是否在上传时有遗漏；

2、图片缺失，可点击文末“编辑”按钮重新上传图片，或者选择“导入Word”按钮，重新导入全文；

3、如果使用本地BI制作，请确保提交的附件resources.zip内容完整（附件如有更新请微信发送苏茜）；组委会将在8月16日后统一进行作品资源迁移，将您的作品导入大赛公共平台，形成在线模板查看链接，方便评委查看；

评审优先看此社区文章，请选手确保内容完整、排版清晰。截止8月17日20:00仍可调整排版问题，作品其他内容不可再修改。

打卡：建议楼主适当增加点文字说明，如果什么都不写，读者理解可以和作者有所出入

打卡：作者的比赛作品的结构是完整的，但缺少了分析环境，就少了灵魂以及不契合“数据分析”比赛的目的。希望下次能准备更充分，时间投入更多，输出一份更加全面的分析作品。

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路不错，UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解，逻辑贯穿始终

打开：
如作者所介绍，传统企业很多数据散落在各种线下表格，难以发掘价值。BI这个工具可以有效的解决这个问题，结合传统企业数字化浪潮的大背景。本分析报告是非常有意义的探索。
可能时间关系或者数据源不足，本分析主要是展示，分析维度和逻辑不足以成为关键决策依据。期待好好打磨为企业提供数据分析的价值

打卡：
分析框架解读清晰，具有完整的数据分析过程体现，图表类型选取合理，能够恰当的表达相关的数据分析场景。

报告本身是很不错的报告，但是如果可以加一些文字说明就更好了。
光通过数据分析和展示，只能看到数据情况，数据背后的故事还需要文字来表达的。
如果在完善一下，让我们看到数据背后的故事，那就一个很好的作品了

打卡：完整的数据分析过程，但作品介绍图片太多，希望能增加文字描述，让读者能学习更多的分析思路。