1、学习初衷
（1）个人介绍
我目前投身于外贸行业，日常工作涵盖客户沟通、订单处理以及供应链协调等多个环节。在这个过程中，我深刻体会到数据对于业务决策的重要性。例如，通过分析客户的采购频率、偏好以及市场趋势数据，能够更精准地制定营销策略，提升客户满意度和业务绩效。
一直以来，我对数据分析抱有浓厚的兴趣。这种兴趣不仅源于数据背后隐藏的巨大价值，还因为它能够帮助我们从复杂的信息中提取有价值的洞察，为解决实际问题提供有力支持。在业余时间，我会主动学习数据分析的相关知识，阅读各类数据分析的案例和技术文章，尝试使用一些简单的数据处理工具来分析工作中的数据，以提升自己在这方面的能力。
（2）学习初衷
一次偶然的机会，我在帆软官网上发现了数据分析学习班，这犹如为我打开了一扇通往全新知识领域的大门。
近年来，大数据在各个行业中展现出了巨大的潜力和影响力，其应用范围不断拓展，从商业智能到人工智能，从医疗健康到金融科技，大数据正深刻地改变着我们的生活和工作方式。我坚信，在未来，大数据将成为推动行业发展和创新的核心驱动力之一，掌握数据分析技能将使我在职业发展中具备更强的竞争力。
同时，我对国内的软件发展前景充满信心。随着国内科技的飞速发展，越来越多的优秀软件企业崭露头角，帆软作为国内领先的数据分析软件提供商，其产品在功能和性能上都具备很强的优势。我希望通过参加帆软的学习班，能够深入了解国内先进的数据分析软件，学习其强大的功能和应用技巧，从而更好地适应国内数据分析领域的发展需求。
此次学习也是我自我突破的重要契机。我渴望能够系统地学习数据分析的理论知识和实践技能，弥补自己在这方面的不足，拓宽自己的职业发展道路。我相信，通过深入学习数据分析，不仅能够提升我在现有工作中的表现，还能为我未来的职业转型和发展提供更多的可能性。
总之，基于对大数据前景的看好、对国内软件的信任以及自我提升的强烈愿望，我非常期待能够参加帆软的数据分析学习班，开启一段充满挑战和机遇的学习之旅。
2、作品简介
（1）业务背景/需求痛点
医药公司正面临着激烈的竞争和不断变化的市场需求，为了能够及时了解销售情况，数据分析师需要帮助销售团队和老板了解销售业绩达成情况。
查看目标达成率，识别销售趋势；预警目标达成低的团队、产品；体现休眠用户，提醒销售团队对休眠用户进行拜访
（2）数据来源
本次分析使用了 “医药 - 产品信息”“医药 - 客户信息”“医药 - 目标表”“医药 - 销售表” 这四个数据表。
· 医药 - 产品信息表：记录了医药产品的详细信息，包括产品 SKU 的具体规格、中文名、通用名、产品代码以及销售产品 sku 相关信息，用于了解产品的基础属性。
· 医药 - 客户信息表：包含客户机构代码、等次、等级、类型、性质、省份和所在市等信息，可用于分析客户的特征和分布情况。
· 医药 - 目标表：涵盖销售年月、产品代码、区域、事业部、小组、销售目标金额和销售目标数量等字段，明确了不同维度下的销售目标设定。
· 医药 - 销售表：有销售年月、客户机构代码、年月日、小组、医药代表、产品代码、纯销金额、纯销数量、金额（当期）、金额（同期）、销售产品 sku 代码等信息，用于呈现实际的销售情况。
（3）分析思路
目标达成分析：围绕销售目标，对比不同时间跨度（YTD、QTD、MTD）的销售额及目标达成进度，了解整体销售目标的完成情况。这是因为明确目标完成度是评估销售业绩的关键，能帮助判断业务的整体走向。
业绩趋势分析：观察各月份的达成率变化，找出业绩波动的规律和异常点，以便及时发现问题和潜在机会。
区域与产品业绩分析：从区域和产品两个维度分析销售额和达成率，了解不同区域和产品的表现差异。因为不同区域市场环境和产品市场接受度不同，通过此分析可针对性制定策略。
休眠用户分析：对休眠用户数据进行研究，找出客户休眠的原因，以采取措施唤醒客户，维护客户资源。
· 分析模型：运用了 top 分析，对区域业绩和产品业绩进行排名，突出表现好和差的区域与产品；同时也有简单的对比分析，如不同时间跨度的目标达成对比、区域间和产品间的业绩对比。
· 分析主题：
目标达成分析主题：各时间跨度目标达成进度及差异原因。
业绩趋势分析主题：各月份达成率变化原因及对未来业绩的影响。
区域与产品业绩分析主题：不同区域和产品业绩差异的影响因素及改进方向。
休眠用户分析主题：休眠用户的特征、休眠原因及唤醒策略。
（4）数据处理
· 使用自助数据集进行数据处理：
数据关联：通过产品代码、客户机构代码等字段，将 “医药 - 产品信息”“医药 - 客户信息”“医药 - 目标表” 和 “医药 - 销售表” 进行合并，整合数据。例如在 FineBI 中，使用 “主题模型” 功能，以销售年月+小组+产品代码为合并关联字段，方便后续分析产品销售情况。
计算字段创建：创建目标达成率字段，公式为 “实际销售额 / 目标销售额”，以便直观展示各维度的目标达成情况。
数据筛选与过滤：筛选出需要的时间范围数据，如 2020 年的数据。同时，过滤掉一些无效或异常数据，比如销售额为负数的数据。
· 遇到的困难及解决方法：在数据关联过程中，由于不同表中的数据格式存在细微差异，导致关联失败。例如 “医药 - 目标表” 中的产品代码数据类型为文本，而 “医药 - 销售表” 中的产品代码数据类型为数值，通过在 FineBI 的字段设置中统一数据类型，成功解决了关联问题。
（5）可视化报告
· 数据含义表达和图表排版布局：
整体布局：采用上中下结构，上方展示关键指标（YTD、QTD、MTD 销售额及目标达成进度、月累计目标达成进度），中间部分为业绩趋势图、区域业绩排名表和产品业绩排名表，下方是休眠用户信息表。这样的布局符合从上到下的阅读习惯，先展示总体情况，再深入分析具体维度。
颜色设置：整体采用蓝、绿、橙等冷色调为主，关键数据如目标达成进度用红色突出显示，以便快速抓住重点。例如在业绩趋势图中，实际销售值用蓝色柱状图表示，目标值用灰色柱状图表示，达成率用橙色折线表示。
组件业务含义：
关键指标卡片：直观展示不同时间跨度的销售目标达成情况，帮助管理层快速了解整体业绩进度。
业绩趋势图：呈现 2020 年各月份实际销售值、目标值及达成率的变化，便于发现业绩波动趋势和异常点。
区域业绩排名表：列出不同区域和事业部的销售额、达成率及排名，可对比各区域业务表现。
产品业绩排名表：展示产品代码、实际销售值、达成率及排名，帮助分析产品销售情况。
休眠用户信息表：呈现休眠用户的机构信息、休眠月份和纯销金额等，为唤醒休眠用户提供数据支持。
· 分析结论及价值总结：
结论：
通过观察关键指标卡片，发现 YTD 目标达成进度较高，而 QTD 和 MTD 较低，11 月业绩下滑明显。
从业绩趋势图可知，2020 年初至 10 月多数月份达成率超 100%，11 月大幅下降。
区域业绩排名表显示不同区域和事业部销售额和达成率差异大，部分区域和产品表现不佳。
休眠用户信息表表明存在一定数量的休眠用户，可能影响长期业绩。
价值总结：
发现问题：QTD 和 MTD 未达标以及 11 月业绩下滑，可能是市场和内部因素导致；区域和产品业绩差异源于多种因素；休眠用户问题需重视。对应的解决方案建议是制定促销活动、深入调研低达成率区域和产品、优化产品、挽回休眠用户。
影响决策：为销售策略调整提供数据支持，有助于合理分配资源，优化区域管理和产品推广，降低客户流失风险，提升整体业绩。
3、学习总结
（1）学习经历
上班原因，时间比较少，个人也没有接触过这个行业，所以经常一遍遍的听课，有时间就多练习，感谢老师，在群里对我们的帮助和指导。
课程建议：建议多一些行业实景案例
（2）个人成长
掌握参数联动、决策报表设计、等核心模块技能
印象深刻的内容是主题模型的构建与函数的应用有了一个更系统的认识与应用
有信心拿下fcp考试 | 
