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1、学习初衷
（1）个人介绍
- 帆软社区用户名：帆软用户EdSYCL3eSs，UID：3305719
- 我是来自华润微电子下属工厂的一名工艺工程师，因为平时工作内容经常接触到数据分析，撰写良率报告等，6月初公司组织了这次FineBI数据分析课程的学习，我也报名参加，借此也见识到了FineBI工具化繁为简的强大功能。课程学习的周期整体比较短，线上学习视频的同时也要结合线下练习，复习公式和操作步骤，各个组件的运用等等，FineBI整体对小白比较友好，不像VBA那么复杂，可以尽快的上手和入门，操作步骤也很简介，可以代替excel中一些重复性分析，帮助自己在平时工作中能更快地、更精准地找到问题症结，并对症下药，实现公司和个人的双赢；
（2）学习初衷
- 重新认识数据可视化分析和处理，不单只是做excel的重复性数据处理工作；
- 提高工作效率，剖析数据分析思维，将数据分析结果更可视化的呈现出来；
2、作品简介
（1）业务背景
通过对某产品线封装段整体投入，产出分析整体良率表现，和不良项目TOP5；不同客户端的产品良率表现和不良项目；量产产品和工程批产品良率表现等等，可以帮助产线和工程师掌握产品表现，大概预测下半年整体良率趋势，针对不良TOP5，开展优化改善方案，为后期提升良率目标做好准备工作；
（2）数据来源
某公司某产品线2025上半年度封装良率，产量，投入，不良项目数据（2025.01~2025.06）;
（3）分析思路
1. 对原始数据进行初步处理，左右合并，过滤等等，计算出封装良率和封装良率环比率；
2. 运用模型视图，建立不良品明细和产品投入之间的逻辑联系；
3. 产品封装良率明细表，良率时间趋势图(预估良率走向)，良率客户类别趋势图，良率同环比趋势图；
4. 主要量产产品良率趋势图，不良TOP5 柏拉图；
5. 良率异常下滑原因分析，采用跳转或联动，新开异常分析仪表板；
3、学习总结
在数字化时代，数据可视化已成为理解复杂信息的重要工具。通过Fibine可视化学习平台的学习，我对数据可视化有了更深入的认识和实践经验。这次学习不仅提升了我的数据分析能力，也让我对信息呈现方式产生了新的思考。 Fibine平台最突出的特点是其直观的操作界面和丰富的可视化模板。初学者可以快速上手，通过拖拽方式完成基础图表制作。平台内置的智能配色系统解决了我在色彩搭配上的困扰，自动生成的配色方案既美观又专业。在数据导入方面，Fibine支持多种格式，包括Excel、CSV等常见格式，大大提高了工作效率。
学习过程中，我重点关注了数据可视化的基本原则。Fibine的教学模块详细讲解了图表类型的选择标准。例如，时间序列数据适合用折线图，分类比较适合柱状图，比例关系则适合饼图。这些知识帮助我避免了常见的可视化误区。平台提供的案例库展示了优秀可视化作品的共同特点：简洁明了的标题、恰当的比例尺、清晰的图例说明。
Fibine的交互功能是另一个亮点。通过学习，我掌握了创建动态筛选器、设置图表联动等进阶技巧。这些功能使静态报表转变为互动式分析工具，用户可以通过自主探索发现数据中的规律。 这次学习让我认识到数据可视化不仅是技术活，更是一种沟通艺术。优秀的可视化作品应该做到：准确传达信息、引导观众注意重点、激发进一步思考。 总的来说，Fibine可视化学习经历让我获益良多。从基础操作到设计理念，系统化的课程设置帮助我建立了完整的知识体系。这段学习经历不仅提升了我的职业技能，也培养了我的数据审美能力。在信息爆炸的时代，掌握数据可视化技术将成为职场人士的重要竞争力。
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