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本人是某农商行信息技术部需求中心的办事员。本身日常的工作是应对各类复杂的需求，从事需求的分析、讨论、分发工作。之前也做过一些报表的测试。对于BI也有所闻。报表在银行日常工作中无处不在，每个业务系统都有复杂都报表。恰逢我行数据分析部给予这次学习机会，我果断报名了BI的培训。
 作品介绍
本次培训，历时颇长，内容丰富。历经了2个多月的学习，我对FineBI有了初步的理解，并进行了一系列的实操，收益匪浅。下面的案例是我对某超市近年来销售数据的报表进行了可视化的展现及分析。
- 简述业务背景：作为某超市全国销售总监，平时工作繁忙，需要负责战略规划制定、市场分析、每年销售目标的制定、客户关系的管理、定期审查市场销售数据和市场反馈，并据此调整销售策略。
- 数据来源：2017～2020年分区销售数据相关的报表两张。原始数据表是两张明细表，表1为销售数据明细表，数据量庞大，将近万条。可见的维度分为各个列：订单日期、订单编号、客户编号、客户名称、类别、商品名称；指标有利润、数量、销售额。表2为客户数据表，包括当前日期、注册日期、客户等级、客户编号、年龄标签、喜好结算方式、性别、注册省份。单纯的报表形式并看不出这庞大的九千多条销售数据和792条客户数据之间的关系及存在的问题，所以需要对这些数据进行归类、分析。
- 分析思路为：先总后分。先用KPI指标卡，把销售总览放入仪表盘顶部展现。然后通过柱状图、饼状图、散点图等分别对销售的商品、客户、地区进行分类展示和分析。四个部分，每部分分析都得出相应的结论。先整体后局部：先分析近四年的整体数据，再分析2020年最近一年的数据。
- 数据处理：用到了维度转指标后去重计数：用订单编号、客户编号可得到订单数、客户数；用到了常用的聚合函数，比如sumagg，便于得到利润率；用到了省份和城市的钻取，便于显示各地理层级的数据......
可视化报告如下：
第一部分，开门见山，列出该集团在销售总监掌管的四年内，总销售额、总利润、总利润率、总数量的KPI指标卡。
然后用柱状图和折线图结合的自定义图表，对2017～2020年间对年销售额和年利润进行比较，包括数值和环比值。可得出结论：随着人们物质需求的增加，及我们引入了较高水准的销售人员和管理人员，未来将继续呈现增长态势。只有在2018年，总销售额出现了逆增长态势，需要后续深度分析一下。
我比较关注最近一年2020年的数据，接下来对2020年数据展开分析。
第二部分：对2020年度商品进行分类分析。想看下哪类商品销售额最高，用饼状图一目了然，看出办公用品占比最高。再从三个商品大类，挖掘各个商品，用散点图可看出对于每个商品类别，各个商品占比。一眼即可看出落在哪个范围之内那些商品。得出结论：小件办公用品（纸张、文具）需求迫切，大件办公用品（复印机、机器）占比较低。未来，需要加大大件产品的进货渠道和宣传力度，让产品的类型、品种更加丰富。
第三部分：对于销售的对象-客户数据进行不同类别的分析：如性别、年龄、等级。
首先，将超市销售数据表与客户数据表在模型视图中通过客户编号主键进行了关联。在两张表之间建立了关联关系。通过饼状图一目了然，可见女性占比高，达64.65%；30～50岁之间达客户加起来占比高达66%以上；客户等级为V1和V2占比最高。结论：青中年女性是销售的重点客户。未来，需要维稳这部分客户，并且想办法开拓老年市场，比如多发掘一些中老年用品。
其次，喜好结算方式是运营部所关注的内容，用分区柱形图可见，微信支付宝线上支付的次数远远高于其它支付方式；信用卡支付次数最少。
最后列出各个支付方式对应的客户数、销售额、利润、数量数据，如表格所示。
得出结论：未来，可见线上支付普遍流行，有些超市支付方式单一，需要调研这些商户，全方位支持线上支付。
 
第四部分：发掘高销售额的城市以及大客户：
通过区域地图组件，不同的颜色，代表不同的销售额在全国范围内的分布形态。最高销售额落在墨绿色区域，韶关市。再展现两个分组表，通过过滤器，分别列出了销售额排名前十的城市和大客户。
得出结论：销售额排名前十的城市，需要继续维持；销售额排名前十的大客户，可见大客户大多数来自韶关，需要重点维护；西北和东北部地区销售额较低，未来重点开拓北方市场。
本次分析案例只是对于BI的一个初级应用。虽然简单，也是迈出了第一步。
 参加课程的心得体会
回顾BI课程，分为线上和线下课程，数据的分析-处理-分析-可视化展现贯穿在整个培训中。之前经历过很多培训和认证，一般任课老师负责在台上讲课，加以一定的互动、实操，最后通过考试。而BI课程分为线上线下结合的方式，先在线下进行基础理论的学习，边学习，边在自己的电脑上实操，对于更深刻的理解系统有较好的作用。当线下课程完成了60%左右，加上线下的学习。线下的学习课程较紧，学业较重。每周都有很多视频要看，作业要做，线上评讲老师会对作业进行讲解。一度不能坚持，因为平日工作也很忙碌，但是还是苦尽甘来，坚持下来了，也是在一次次的作业中，看到了希望，觉得自己好像已经入门bi，可以进行简单的数据分析和操作了。后面线下课，还有组队比赛，无疑是对自己学习成果的检验，让自己学到的东西得以升华。
学习中，比较印象深刻的是有些比较难的部分，老师会讲解多次，让大家好理解，比如对表格数据的处理、分组汇总；DEF函数、聚合函数用于复购率、留存率达计算；数据可视化的技巧；RFM分析等等。虽然当时学会了，做作业的时候还是不太熟悉，应该是没达到熟能生巧的境界。用多了，也许会有更好的收获。
接下来的打算是组队完成BI比赛，并且应用到实际工作中，为部门需求中心的日常工作添砖加瓦。
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