1、学习初衷
目前就职于制造业企业用户服务中心的400服务部，主要负责400客诉数据及业务运营指标的处理分析，提出合理化运营建议。
本人在日常工作中会经常使用Excel，而且还需要使用Excel画数据透视表与数据透视图，每一次数据有更新，都需要重新建立一遍数据关系，效率较低，FineBI这款十分强大且便利的BI工具，极大的提高了我的工作效率：第一次设计好BI可视化大屏，之后就只需要进行数据更新即可
3、作品简介
（1）数据来源
本案例选取的数据为X公司2013-2016年的销售数据，包含订单日期、产品名称、地区、订单ID、国家、客户名称、类别、省/自治区、细分、邮寄方式、制造商、子类别、利润、数量、销售额等字段。
（2）分析目的
本案例主要对销售数据进行分析，首先看总体销售关键指标，之后探讨利润率低下的原因，最后从客户角度去分析。
思维导图如下：
（3）数据处理
1、创建计算字段，命名为利润率，公式为SUM_AGG(${销售数据_利润})/SUM_AGG(${销售数据_销售额})
2、将“省/自治区”字段转为地理角色“省/市/自治区”
（4）可视化报告
首先分析关键销售指标，看总体的销售情况
其次从商品维度进行分析
再次从客户维度进行分析
得到的结论与分析
1、虽然该公司2013-2016年的销售额呈现上升趋势，但是成本额也是在上升的，从而出现高销售额、低利润的情况，说明该公司的销售不太乐观，建议控制成本，缩减不必要的开支，提高利润额。
2、家具中的桌子、办公用品中的美术这2类商品是负利润率，说明它们属于异常商品，需要重点关注，而且桌子的销量最低，建议减少桌子的库存、进货量，对于美术用品来讲，从源头控制成本，减少中间环节。
3、华东、中南、东北、华北等地区、山东、广东、黑龙江等3省、C端的消费者和B端的公司是主要的消费群体，需要重点维护，保持用户黏性，对于潜在用户，可以通过发放优惠券、开展促销活动、加大宣传等方式吸引用户消费，提升用户忠诚度。
4、学习总结
为期六周的学习，让我从FineBI入门到现在的熟练，掌握了：
（1）新建主题分析、数据导入、数据清洗、绘制组件、绘制仪表板、撰写分析文档；
（2）掌握了同环比计算、明细过滤、参数使用、def类型函数的使用；
（3）让我印象最为深刻的就是新老客户留存率、复购率的计算。
（4）最主要的就是数据分析思维，理解并掌握了数据逻辑，学会用一份Excel数据讲解好数据故事。
| 
