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我是一名网约车行业的数据分析师，工作中需要不断提升自己的能力，尤其是在制作 BI 看板方面。因此，当了解到公司购买了 FineBI 并通过帆软官方人员得知有学习训练营时，我觉得这是一个能够更加系统地了解 FineBI 常用分析方法的好机会，于是报名参加了此次学习班。
在学习过程中，我经历了熬夜学习的阶段，从 4.6 到 4.8 三天完成了作业六，每天都学习到晚上 22 点多。虽然之后的作业七、八有所“放纵”，但得益于前期的努力，作业进度并没有落下。和我一起报名的同事则因为工作太忙太累，从作业一、二就开始拖延。在此期间，助教流年-万玉龙老师给予了很大的帮助，他非常热心，即使晚上 10 点也会回复问题，并且对每个问题都认真负责地跟进和回复。同时，我也想提出一点建议，作业八中的结业总结模版链接可以更换一下。
通过这次学习，我掌握了自定义同环比、时间参数过滤以及 def 函数在复购率、回购率上的应用等技能和方法。其中，时间参数对结果进行过滤，然后在仪表板中绑定时间过滤组件，避免直接在仪表板中进行时间筛选导致同环比的值缺失的问题，让我印象最为深刻。学习的初衷实现了八成，基本达成了目标，对 FineBI 的一些细节有了更深入的了解，可以更好地应用于工作中。我之前就通过了 FCA 考试，也有信心拿下 FCP 考试。在学习过程中，我深刻体会到坚持的意义和终身学习的重要性，有时间一定要提前学习，这样即使在状态不好或特别忙的时候，也不会落下进度。
在工作应用方面，我将课程所学内容运用到了实际工作中。我分析了各区域行程费和毛利率的情况，使用波士顿矩阵图观察各区域表现。横轴放毛利率（警戒线为 0%），纵轴放行程费（警戒线为均值）。通过观测每个大区毛利率和行程费的关系，我发现中区、南区行程费最高，毛利率为正，有盈利；而北区、东区毛利率负得厉害，且行程费低于平均值，需要加强运营。这对业务工作和企业发展决策都具有重要的指导意义，北区、东区需要加强运营，有以下工作方向：
- 深入分析北区和东区的具体问题：进一步研究这两个区域成本高、收益低的原因，比如运营成本构成、市场竞争情况等。
- 制定针对性的运营策略：根据分析结果，为北区和东区制定专门的提升计划，包括优化线路规划、提高服务质量、控制成本等。
- 加强与相关部门的协作：与运营、财务等部门合作，共同解决北区和东区的问题，形成合力。
- 持续监测和评估：定期跟踪这两个区域的改善情况，及时调整策略，确保达到预期目标。
- 学习借鉴其他区域的成功经验：将中区和南区的好做法推广到北区和东区，促进整体业务的提升。
- 培养专业人才：加强对相关人员的培训，提高他们的业务能力和管理水平，以更好地应对挑战。
总的来说，参加本次 FineBI 学习训练营让我收获颇丰。FineBI 的基础使用相对简单，但要深入挖掘其潜力，实现业务的复杂需求，还需要付出更多的努力。多学一个知识点，就多一个快速解决问题的可能，这也让我更加坚定了不断学习的决心。我相信，这些知识和经验将对我的工作和个人发展产生积极的影响。 | 
