我的数据可视化分析实战成长之路

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我是社区第2112613位番薯,欢迎点我头像关注我哦~

一、学习初衷

(1)个人介绍

帆软社区用户名:2112613,我司是食品制造业企业,打造科技驱动的世界级营养食品企业;目前从事财务工作,帆软BI对我日常的工作提供了便捷,同时,也有许多志同道合的朋友们一起学习、一起探讨,共同进步。

(2)学习初衷

1、工作痛点驱动学习需求

在新希望乳业的财务工作中,我深刻体会到数据分析对业务决策的重要性。例如,在处理较大数据的时候,excel往往会出现卡顿,数据加载不出来的情况,但是接触到了BI,我发现了对日常工作有很大的便捷性,通过设定好的仪表板会形成享应的分析数据或者分析报告,一定层面解决了数据量大的问题,其次是节约了时间成本,让我有更多的时间去处理更为重要的事情。

2、工具、场景与行业的精准匹配

一方面,帆软在制造业的财务数据分析领域有成熟的解决方案,如 FineBI 的动态看板功能可直观展示 “成本 - 收入 - 利润” 关系,能实现数据自动化生成,与我在乳业的财务工作场景高度契合;另一方面,帆软社区提供了丰富的食品行业案例(如乳制品企业库存周转率分析模板)和实战教程,既节省了自主摸索时间,也能通过行业对标快速优化分析模型。此外,帆软工具的低代码特性降低了技术门槛,适合财务背景的从业者快速上手,同时支持与公司现有 SAP系统的数据对接,便于落地应用。

二、作品简介

(1)业务背景 / 需求痛点

  1.  业务背景:作为超市的财务人员,主要负责为销售业务提供财务支持,涵盖销售利润分析、成本管控、预算执行监控等工作。
  2.  需求痛点:1、传统分析方式依赖 Excel 手工整合多源数据(如销售订单、成本核算),效率低且易出错;2、管理层需要实时掌握各区域、各产品的毛利率波动原因,但现有报表无法快速定位问题(如某区域毛利率骤降,无法快速判断是成本上涨还是促销折扣过大导致);

(2)数据来源

      参考数据:从网页中下载了某超市的销售数据

(3)分析思路

  1. 对比分析法:区域间毛利率对比。FineBI 中的柱状图、折线图,直观展示数据差异(如用柱状图对比各区域收入/毛利率,标红表示收入环比/利润率环比小于0);
  2. 散点图:精准锁定影响的客户主体与品类是那些,定位到具体去进行分析毛利率的影响因素。

(4)数据处理

  1. 数据的计算:1、新增计算字段:毛利率 =(销售额 - 总成本)/ 销售额;2、按区域、产品维度进行数据聚合;
  2. 难点与解决:设置参数时候发生了一些问题,选择了同一时长1年前数据,数据没有得到变化,通过查看之前的作业找到了问题点并进行了解决。

(5)可视化报告

  1. 布局与设计:
  • 采用 “总览 - 明细 - 结论” 三层结构:中部展示区域收入总额、毛利率趋势等核心指标;左侧用饼图展示区域的销售占比;右侧用矩形树图展示各区域各客户分类的销售占比情况;下方围绕品类和客户组织进行毛利率环比分析,定位到具体的商品明细;
  • 配色以(绿色系)为主,异常数据(如毛利率为小于0)标红预警。

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  1. 核心组件及结论:
  2. 销售收入、毛利率环比趋势图:发现南部地区收入环比双位数增长,但利润率环比却双位数下滑;
  3. 客户组织:南部地区的销售收入主要是依靠消费者带来的,而小企业的购买力度较弱;
  4. 产品类别:南部地区的商品类别主要为家具和技术带来的负影响,而家具主要为桌子带来的负影响、技术主要为机器带来的负影响。

三、学习总结

(1)学习经历

       在帆软学习的这段时光,充满挑战与惊喜,每一个瞬间都成为我职业成长路上的珍贵印记。学习初期,为了掌握帆软工具的复杂功能,经常学习到晚上10点左右,结束一天的工作后便开始了BI的学习之路,每周的作业按时完成。虽然疲惫,但每当成功解决一个难题或者成功完成老师布置的作业时,那种成就感让我不断前行。

       其次,学习过程中,我还结识了来自各个子公司的朋友们。我们在学习群里分享各自行业的数据分析经验,大家互帮互助,分析作业的技巧与方法。

      最后,特别感谢授课老师和助教团队的耐心指导。老师在讲解帆软功能时,总能用财务场景举例,比如复购率、新客/老客等,让我们了解到def函数的使用;助教老师则会及时解答学习群里的疑问,有时间我也会看群里的消息,在其他同学咨询的时候同时也加深了自己的印象。

(2)个人成长

         通过系统学习,我实现了从 “数据处理新手” 到 “分析实战者” 的蜕变。技能上,不仅熟练掌握了 FineBI 的数据清洗、可视化设计和 FineReport 的报表开发,还学会运用帆软工具搭建供应链成本分析、销售利润监控等实用看板。例如,用 FineBI 制作的区域销售毛利看板,能实时展示各区域、各产品的利润贡献,彻底告别了以往依赖 Excel 手工处理的低效模式。

        最令我印象深刻的是课程中关于def函数的使用,在计算复购率的时候少不了运用该函数,同时在我平时的分析过程中也经常运用到,为建立数据提供了很大的帮助。

        回顾学习初衷,我希望通过掌握帆软工具解决乳业财务分析的效率与深度问题,目前来看,目标完成度超过七成。无论是报表自动化生成,还是为管理层提供更有价值的数据洞察,帆软工具都让我在工作中更得心应手。对于 FCP 考试,我充满信心,这段时间的系统学习和大量实操练习,让我对考试涉及的知识点和技能点有了扎实的掌握。

       这次学习让我深刻体会到终身学习的意义。在数字化转型加速的时代,财务人员唯有不断学习新工具、新方法,才能不被时代淘汰。坚持学习的过程或许辛苦,但每一次突破带来的成长,都让我离 “财务数据分析师” 的目标更近一步。未来,我也会将所学知识持续应用于工作,同时在帆软社区分享乳业财务分析经验,与更多同行共同进步。

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