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1、学习初衷
我从帆软官方网站以及专业的数据可视化论坛了解到 FineBI 的相关学习班信息。之所以选择参加 FineBI 学习班，主要基于我的工作需要。作为某车企公司的数据管理工程师，日常工作中涉及大量数据的处理与分析，此前我已熟练掌握 Finereport ，但随着业务的拓展与深化，公司对数据可视化及多维分析的需求日益复杂。FineBI 强大的自助式数据分析功能、丰富的可视化组件以及高效的数据处理能力，能助力我更快速、精准地从海量数据中挖掘出有价值的信息，为公司的决策提供有力支持。通过学习 FineBI，不仅能进一步提升我的工作效率与质量，也能让我在数据管理领域保持技术敏锐度，实现自我突破，以更好地适应行业发展趋势，所以我毅然决定参加此次学习。
2、作品介绍
本次我为作业准备的数据是某货运公司近两年产生的货运明细数据，在可视化分析之前，我将货运明细表和客户信息表关联并合并。
而在仪表板部分，做了指标卡、地图、柱状图等类型的数据分析。
通过分析可以看出，2018 年公司的盈利能力有显著提升，是由于收入增加和成本控制得当，2019年应该继续保持这个势头。
饼状图显示运输类型分布较为平均，没有一种运输类型占据绝对主导地位，而这种均衡的运输类型分布有助于分散业务风险，适应不同客户的需求。
可以看出S 级客户数量较多且托运量大、利润贡献高，C 级则相反。客户行业分布较广，“其他行业（临时托运方）” 、家电电器、化妆品等行业占比较高，部分行业如汽车零配件、电子电器等占比低。
3、学习总结
通过本次 BI 工具的专项培训学习，我收获颇丰，如今已基本能够熟练掌握 BI 工具的各项基础操作与部分进阶功能。这一技能的提升，就如同为我后续的工作配备了一把 “利刃”，在面对复杂的数据处理与分析任务时，能够更加高效、精准地完成，为工作的顺利推进提供了实实在在的便利。
此次学习，我在技术层面的进步显著，学会了数据的筛选、清洗、转换等处理技巧，能够精准地进行参数设置以满足不同的分析需求，也熟练掌握了 DEF 数据的使用方法，这些技能都将成为我工作中的得力助手。但比具体技能更宝贵的是，我逐步形成了系统的数据思维，学会了如何从海量的数据中提炼关键信息，运用科学的分析方法挖掘数据背后的价值，为业务决策提供有力支持。 | 
