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结业总结
一、学习初衷
（一）个人介绍
我是帆软社区用户 180703，现就职于正奇能源科技集团股份有限公司，担任数据分析岗位。我对数据可视化与商业智能（BI）兴趣浓厚，期望从基础数据处理向深度业务洞察迈进，并结识更多同行。
（二）学习背景
从工作需求看，公司已搭建数据仓库，使用 Finereport 搭建报表，学习 FineBI 可提升公司数字化水平。从个人发展看，我希望实现从“数据整理者”到“数据决策者”的转型，借助 FineBI 实现自动化分析，增强自身竞争力。
二、作品简介：租赁业务风险管理报告
（一）业务背景
该报告旨在监控公司租赁业务规模、投放回款和风控指标，输出分析报告以支撑业务策略制定。
（二）需求痛点
公司风险管理部每季度制作风险管理报告时，依赖现有报表和线下 Excel 数据，不仅耗费大量精力，还易出现人工统计差错。同时，指标展示不直观，指标异常时无法直接通过数据钻取查询相关业务信息，难以有效支撑业务发展与合规运营。
（三）数据来源
基础数据源于公司 2023 年租赁业务数据，经脱敏处理。涉及的数据表有租赁业务台账表、租赁业务备份表、租赁业务回款表。其中，租赁业务备份表记录每季度末在租客户信息，核心字段包含客户信息、区域信息、业务投放金额、业务余额、五级分类等。
（四）分析思路
从业务规模、投放分析、回款分析和风控分析四个维度展开全面分析，详细思路如下图：
（五）数据处理
1. 数据准备与脱敏：从公司数据仓库导出相关表格，运用 Excel + 方方格子工具进行数据脱敏。
2. 数据处理
租赁台账备份表处理
复制业务余额，通过指标过滤得出 2022 年末、2023 年末业务余额及不良业务余额。
添加计算字段：
2023余额变化情况：(SUM_AGG(${租赁台账备份表_2023末业务余额})-SUM_AGG(${租赁台账备份表_2022末业务余额}))/SUM_AGG(${租赁台账备份表_2022末业务余额})
不良率：SUM_AGG(${租赁台账备份表_不良余额})/SUM_AGG(${租赁台账备份表_业务余额})
户均余额：SUM_AGG(${租赁台账备份表_业务余额})/COUNTD_AGG(${租赁台账备份表_客户编号})
业务余额占比：SUM_AGG(${租赁台账备份表_业务余额})/SUM_AGG(${租赁台账备份表_总业务余额})
总业务余额:DEF(SUM_AGG(${租赁台账备份表_业务余额}),[],[CLEAN(${租赁台账备份表_客户名称})])
租赁台账表处理
使用省份、城市钻取和地理角色映射功能，获取地区经纬度并进行钻取关联。
（六）可视化报告
1.图表制作：依据整理后的数据，选择指标卡、折线图、饼图、区域地图等合适图表，直接展示结果、突出要点。按分析思路添加组件，再到仪表板进行图表排位。
2.分析结论
6.2.1数据观察
1.业务规模：2023 年末业务余额较 2022 年末环比下降 0.8%，整体稳定。
2.业务投放：2023 年全年投放金额较 2022 年全年环比提升 14.85%，业务拓展有进展。
3.不良率：不良率从 1 季度的 39.5%降至 4 季度的 29.53%，风险控制有成效，但仍处高位。
6.2.2 商业决策建议
1.优化业务规模与投放策略
稳定业务余额，加强市场监测与分析，及时调整策略以应对变化；均衡投放金额，强化项目储备与前期调研；加强回款管理，完善跟踪机制，及时催收租金。
2.强化风险防控措施
完善风险评估体系，综合考量客户信用、行业前景等因素，引入先进技术与工具；加强贷后管理，定期实地走访与财务分析，及时处置风险预警客户；优化五级分类管理，确保准确一致，加强关注类和次级类业务管理。
3.结果呈现
四、学习总结
（一）学习收获
1.掌握数据处理与分析技能，学会连接数据源，进行数据清洗、转换、整合，构建维度表和事实表，运用数据分析函数和工具。
2.提升数据可视化能力，借助 Fine BI 丰富组件和模板，将数据转化为直观美观的图表和报表，依据场景选择合适图表。
3.增强决策支持能力，制作仪表板和分析报告，直观展示数据，为决策提供有力支持。
（二）未来展望
虽掌握了 Fine BI 基本功能，但实际应用还有很大的提升空间，需强化数据分析思维。我会继续深入学习 Fine BI 高级功能，提升数据分析的深度与广度。同时，将 Fine BI 应用于更多业务场景，为企业决策提供全面准确支持，并加强与其他 Fine BI 同学的交流分享。
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