（1）业务背景/需求痛点
业务背景：
本项目聚焦于某电商平台的销售与用户行为深度分析，旨在通过数据挖掘揭示消费趋势，精准定位潜力商品，并描绘用户消费习惯的全貌。
需求痛点：
面对电商行业的激烈竞争，如何有效管控发展趋势、精准把握用户需求变化、科学制定销售策略成为亟待解决的问题。本项目通过深入分析用户行为与年度销售数据，旨在为电商平台提供决策依据，助力其优化资源配置，抢占市场先机。
（2）数据来源
- 自选数据：电商购物用户行为分析数据，涵盖用户信息、购买记录、产品详情等多维度数据。
（3）分析思路
首先，对数据进行清洗与预处理，确保数据的准确性与完整性。随后，基于清洗后的数据，从用户画像、产品表现、销售趋势等多个维度进行深入分析。通过构建用户消费行为模型，识别高价值用户群体；运用时间序列分析等方法，预测未来销售趋势；最后，结合历史数据与当前市场状况，制定针对性的销售策略。
（4）数据处理
- 按既定分析框架整理数据，确保数据有序且符合分析需求。
- 将数据导入FineBI，进行底表的基础处理，如缺失值填充、异常值处理，并增加年龄等条件标签以增强数据分析的精准度。
- 利用FineBI的组件制作功能，构建数据可视化模型，为后续分析报告的生成奠定基础。
（5）可视化报告
- 5-1 消费者性别分布饼图：直观展示性别比例，洞察性别偏好差异。
- 5-2 消费者年龄分布饼图：分析不同年龄段的消费能力与偏好。
- 5-3 不同产品年度销量柱形图：对比各产品年度销量，识别热销与冷门产品。
- 5-4 不同产品年度销售额柱形图：评估产品盈利能力，为产品优化提供依据。
- 5-5 2022年度销售额折线图：展现全年销售波动，识别销售高峰与低谷。
- 5-6 2022年度销售额同比增长率柱形图：对比去年数据，评估销售业绩变化。
3、学习总结
（1）学习经历
本次学习之旅，课程安排科学合理，讲解深入浅出，让我得以迅速掌握FineBI的核心功能与操作技巧。丰富的参考资料与实战案例，为我提供了广阔的学习空间与灵感来源。尽管过程中遇到了一些隐蔽的小功能点，但通过不断实践与探索，我逐渐熟悉并掌握了它们，为今后的工作打下了坚实的基础。
（2）个人成长
过去的六周，是我职业生涯中一段宝贵的学习与成长时光。通过系统学习，我在BI数据处理领域的知识体系得到了全面升级，从基础理论到实战应用，每一步都走得坚定而有力。这些新知识、新技能不仅提升了我的工作效率与解决问题的能力，更让我在数据分析的广阔天地中找到了新的方向与动力。更重要的是，这段经历锻炼了我的自我驱动力与学习能力，让我在未来的道路上更加自信与从容。
