1、学习初衷
（1）个人介绍
我是帆软的初学者，目前就职于一家银行机构；目前从事贷后检查分片岗，因为在工作我们作为贷后部门需要经常对我行贷款进行分析以及对风险的排查，所以对于数据分析这块还是比较感兴趣的。
（2）学习初衷
为了加深对于数据分析的运用，同时提升效率，利用数据分析对单位、员工精准画像，对今后的贷款数据以及风险分析进一步的提高。
2、作品简介
（1）业务背景/需求痛点
根据2025年3月到6月，新贷后系统上线后，对支行零售业务触发的贷后检查任务进行分析，从而找到下一步优化方向。
（2）数据来源
自选数据：内网数据，2025年3月到6月份数据，并进行脱敏处理。
（3）分析思路
是从全行整体上来看，零售业务触发的情况，具体分析到每家支行的任务触发情况、贷款产品触发情况、贷后检查方式情况以及客户经理触发任务情况
（4）数据处理
根据指标具体分类进行同产品汇总、条线汇总等。
3、学习总结
（1）学习经历
刚开始接触帆软BI时，面对众多模块有点摸不着头脑。通过开班培训，再到线上视频学习这两个阶段。在学习过程中，了解了数据的加工、组建的制作、函数的运用等数据处理操作。特别是组件中的图标功能，以往在做EXCEL都要烦恼图表的选择以及如何调整图表，而在BI中可以随意转换图表，从而选中最符合自己要求的图表。
学习过程中，挑战也不少，尤其是在函数的运用，通过查找帮助文件以及视频学习，让我能够熟练的利用函数公式得出自己需要的数据。
（2）个人成长
通过两期的帆软学习，对于整体的运用有了长足的认识：
从数据恐惧到数据掌控：克服了对原始数据的畏惧，掌握了数据连接、清洗和建模的基本功，能独立准备分析所需的数据基础。
从图表堆砌到有效表达：不再满足于生成单个图表，开始学习通过合理的布局、筛选和联动，构建逻辑清晰、重点突出的数据故事看板，让数据真正服务于业务洞察。
认知升级：深刻体会到数据可视化不仅是“好看”，更是驱动决策、传递信息的强大工具。开始关注如何让我的分析结果更具业务价值。
接下来就是自身通过工作中的实际案例进行在运用至工作的同时，进一步深入学习。 | 
