FineBI学习总结

1、学习初衷

（1）个人介绍

• 帆软社区用户名Lc，目前就职于青峰医药集团；目前从事需求分析师，个人感兴趣的方向和领域-数据可视化分析等。

（2）学习初衷

• 在24年的7-8月份，公司的运营部想要做一个观察公司仓库库存数据的仪表盘，其中包括销售计划、销售出库、生产计划、生产入库、退货、报废、近效期、呆滞、库存结构、库存周转天数、库房利用率、各目标达成率等可视化数据，最开始用试用版做了一个看板，非常粗糙，也没有很清晰的逻辑。
• 当时做完第一版，后续联系帆软的看板老师，带着我们开了一期学习打卡营， 并且做了一个试点看板作为学习的示例。
• 经过那段时间的学习，在10月份的时候，我又重新按学习后的思路制作了一版，得到了业务部门的肯定。帆软的老师也认为做的不错，于是送了我们三个进阶班的学习班激活码，才有了这次继续提高的机会。

2、作品简介（作业10）

（1）业务背景/需求痛点

• 简述业务背景：
  • 医药企业运营部的需求，对于商业退货的情况想要有一个把控，运营部日常工作包括决策支持、风险防范、绩效评价等工作，对仓库的退货情况想要做一些分析。

（2）数据来源

• 企业数据：金蝶云中退货通知单形成的退货明细表，由于退货明细表中只有数量，所以还另外导入了一个品规结算价格表，用来计算金额。另外还有即时库存明细表，实时更新，用于展示当前的库存结构，各品规的占比。

（3）分析思路

• • 既然是看退货的情况，那整体情况肯定是需要展示的，另外，针对每个品规的细节，异常情况才是运营部关注的重点。
  • 整体情况在看板中保留了退货金额、退货品规数、退货单数的指标卡，品规的细节也用了TOP5、每月柱形图+增长率折线图的方式展现。
  • 加上联动功能，最后细化到明细表，就能层层剥离，深入分析异常退货的原因。

（4）数据处理

• • 由于退货明细表只有数量没有金额，另外导入了结算价表，以左右合并的方式，让每条退货数据有了金额。
  • 为了方便模型关联，设置了日品规的关联列，以日期+品名+规格关联，这样可以实现组件间的联动。

（5）可视化报告

一、2024年全年退货情况

2024年，公司仓库共23个品规发生退货，共产生了1371单退货单，合计549.0万元。

二、各品规退货排名情况

根据金额和数量TOP5排名可知，甲钴胺片0.5mg在退货金额和退货数量上都是断档第一，全年的退货数量达到了2864.6件，退货金额高达302.5万元，需要进一步分析为何甲钴胺片0.5mg会有如此多的退货。

三、甲钴胺片0.5mg每月的退货情况

退货金额及环比增长率组合图联动筛选甲钴胺片0.5mg后，显示上图效果，明显1月的退货金额最高。

四、1月和10月甲钴胺片0.5mg的退货情况

退货分组表联动筛选甲钴胺片0.5mg及1月，得出下表结果。

其中1月26日和1月31日退货明显高于正常值。

五、针对1月26日和1月31日查看退货明细

从退货明细表中可以发现，1月26日，国药控股广州有限公司发生多笔高额退货，退货原因是下错单，1月31日，广西柳药集团股份有限公司发生多笔高额退货，退货原因是下错单。

 

结论：

1.能观察到，1月有两家商业客户都下错单。

2.异常的高额退货情况都是因为下错单。

3.可能还会有其他客户出现下错单的情况，是否加强客户培训，避免这种情况发生。

4.下错单导致大量退货的情况，会导致物流成本增加，运输过程中产品破损概率也会增加，需要加强对客户的下单操作培训，减少或避免因下错单导致的大量退货。

 

3、学习总结

（1）学习经历

• 在忙碌的工作中抽空学习，是个需要坚持的过程，好在坚持下来了，也受益匪浅。
• 虽然很多知识在打卡营期间已经接触过，但进阶班的学习还是能学到很多细节和思路上的东西。

（2）个人成长

• 如果把完全掌握fineBI当做10分，那打卡营应该能算6分，进阶班学完大概就到7-8分了，加上一些思路的应用，FCP考试还是很有信心可以通过的。
• 但通过FCP只是一个开始，更多的是深入思考，有可视化数据分析的思维，这样才能不断精进，越来越接近10分。