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丁文昊 职业资格认证:FCA-FineBI | FCA-FineReport
新型冠状病毒感染的肺炎分析
我已经学完报表工程师从入门到精通课程,详情请看:报表工程师从入门到精通·实战班 1.学习初衷 (1)个人背景:工作需要、自我突破、学业学习 (2)学校开设FineReport学习班 2.学习经历 (1)熬夜学习,与同学、老师共同学习十三周。 (2)课程建议:提高课程视频与作业的关系度,作业的完成可以通过对视频的观看完成,提高上手度。 3.学习成果 (1)个人成长 l 认识了数据脱敏功能,能够对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,从而实现对敏感隐私数据的保护。 l 掌握了数据整合功能,将不同来源和格式的数据进行合并、清洗和转换,以形成一个统一的数据集,为后续的数据分析提供基础。 l 学习了数据过滤功能,在数据处理过程中,可以使用数据过滤功能对数据进行筛选和剔除,以获得更准确和可靠的分析结果。 l 了解了数据排序功能,按照指定的字段或表达式对数据进行排序,以便更好地组织和展示数据。 l 有十足的信心拿下FCP考试! l 通过学习FineReport,我更加明白了数据可视化的重要性。以前,我总是将数据简单地呈现为数字和表格。但现在,我学会了如何使用FineReport的各种图表和可视化效果,将数据以更直观、更易懂的方式呈现出来。这不仅提高了我的数据分析能力,也让我更好地与团队成员沟通交流。   (2)工作应用 分享关于课程学习过程中所制作的一份基于FineReport的新型冠状病毒感染的肺炎分析: l 新型冠状病毒在全球范围内引发了广泛的关注和恐慌。这种病毒不仅对人类的生命安全构成了严重威胁,也对全球经济和社会造成了巨大的冲击。本文将对有关新型冠状病毒感染的肺炎的症状、特性、国内病例分布情况以及谣言和辟谣等进行分析。 l 报表块内容分析:1.疫情相关。2.KPI指标。3.疫情区域数据详情 。4. 钻取地图。5.全国疫情发展趋势。6.确诊数。7.谣言与辟谣。   4.小结 在数字化时代,数据成为了企业决策的关键。为了更好地处理和分析这些数据,我选择了学习FineReport这一强大的报表工具。经过一段时间的学习和实践,我收获颇丰,对FineReport有了更深入的了解和体验。 FineReport的学习过程让我体会到了其强大的数据处理和报表设计能力。通过简单的拖拽操作,我就能快速地构建出复杂的报表,大大提高了工作效率。同时,FineReport的数据处理功能也十分强大,无论是数据处理、清洗还是转换,都能轻松应对。 当然,学习的过程中也并不都是一帆风顺的。对于初学者而言,FineReport的某些高级功能可能需要一定的时间和耐心去掌握。但正是这些挑战,让我更加深入地了解了FineReport的原理和功能,也锻炼了我的问题解决能力。 通过学习FineReport,我更加明白了数据可视化的重要性。以前,我总是将数据简单地呈现为数字和表格。但现在,我学会了如何使用FineReport的各种图表和可视化效果,将数据以更直观、更易懂的方式呈现出来。这不仅提高了我的数据分析能力,也让我更好地与团队成员沟通交流。 此外,FineReport的权限管理和数据脱敏功能也给我留下了深刻的印象。在权限管理方面,FineReport细致入微的控制能力确保了数据的安全性;而在数据脱敏方面,它成功地保护了敏感数据的隐私,避免了数据泄露的风险。 回顾这段时间的学习,我深感FineReport不仅仅是一个报表工具,更是一个强大的数据处理和分析平台。它不仅提高了我的工作效率,也拓宽了我的视野。我相信,随着FineReport的进一步学习和应用,我将在数据处理和分析领域走得更远。
【2022BI数据分析大赛】养老行业可视化分析
一、选手简介 1、选手介绍 团队名称:七拼八凑队 队长介绍:丁文昊,帆软社区用户名dwhhh,目前就读于金陵科技学院数据科学与大数据技术专业,对电脑数据处理及数据分析方向好奇,享受用电脑处理数据的过程,日常喜欢打游戏和打球。 成员介绍: 宋鹏程,帆软社区用户名SPCC,目前就读于盐城工学院材料科学学院材料科学与工程专业,平时没事喜欢关注国家动态并且对数据处理等方面有一定的兴趣,喜欢收集和时事相关的信息,并希望通过对数据的处理和分析来完成一些对国家有一定帮助的分析,日常喜欢打球和玩游戏 徐梓皓,帆软社区用户名XZHH,目前就读于潍坊学院机械与自动化学院机器人工程专业,平时热衷于科研竞赛和学科教学设计,喜欢收集各类信息并且做出自我理解,已经在互联网+、挑战杯等比赛获得一些成绩。希望通过数据处理分析获得新的见解以此为社会做出一些贡献,日常喜欢打球和玩游戏。 龙嘉驹,目前就读于徐州工程学院商学院国际经济与贸易专业,平时热衷于科研竞赛,对历史有浓厚的兴趣,关注时政,热心生活,已经在挑战杯、互联网+等比赛获得一些成绩。希望通过数据处理可以有效分析一系列问题,并能对问题进行有效解决帮助,日常喜欢读书和辩论。 阿尔山,目前就读于金陵科技学院数据科学与大数据专业,正在努力学习专业知识的路上,日常喜欢辩论。 团队组成:通过学校的宣传最终组成五个人的队伍。   2、参赛初衷 希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧, 和更多FineBI大神交流学习,进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞 大赛奖励很诱人   二.作品介绍 业务背景 “快节奏”是这个时代的关键词之一,大多数的中国年轻人们为了不落人后和生存立足,迫使自己进行着增强时间关键、提高办事效率、增强竞争能力的生活方式,在这样生活节奏下的年轻人们自然无力也无暇去妥善照顾到老人的生活,那么,在这个什么都很快且中国经济水平大幅度改善的大背景之下,关系到老年人晚年生活的养老行业是否在未来有令人意想不到的广大市场呢? 本次我们想要从企业的角度去探索养老行业的现状以及对未来的适当预测。 数据来源 数据来源于八爪鱼采集器、和鲸社区与国家统计局资料。 分析思路: 老年人作为我们本次分析对象的核心群体,我们首先应通过对中国当下及近几年人口分布的变化,获得中国老年人口的结构变化,并在此基础上进行对于养老市场规模的预测。(折线图或者柱形图) 通过分析不同省级行政单位的年龄构成细化并得出具有地域性或特殊性的规律并做出不同的计划方案。(可以用东西南北中的饼图和中国地图的热点图) 对老年人的生活情况进行分类分析,分类依据为健康,基本健康,不健康但生活能自理,不能自理,并在此基础上做出不同的投资决策(柱形图) 数据处理 ① ②   可视化分析 分析报告: 折线图的优点在于可以清晰展现数据的增减趋势、增减速率、增减规律等。可以从折线图中看出的每年65岁及以上的老年人口数量呈现连续性增长,这符合中国老龄化的现状也反映出未来一段时间内很有可能按此规律发展,背后体现出的是养老市场不断扩大的市场。 分析报告: 热力地图利于清晰地呈现数据在地理空间的分布、频率或密度情况,从图中我们发现老年人口多的省份正是人们印象中的人口大省如山东、江苏、四川等,这也说明了在我国未来的养老行业的市场主要分布区域应在这些人口大省。 分析报告: 在热力地图的基础上我们使用玫瑰图对各省份60岁以上人口做出了更为直观的、利于比较的可视化分析。 分析报告: 利用多系列柱形图,我们分别在全国范围内、不同省份中比较四种身体情况的老年人口:健康、基本健康、不健康但生活能自理、生活不能自理。决定养老市场的基本取决于后两种健康状况的老年人群,通过分析我们发现依然是山东、江苏、河南等省份占据大头。 作品公共链接: https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/xrIf https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/KDcN https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/JEU3 https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/w8MW   三.参赛总结 题材的选择 受我们小组成员中某位的挑战杯项目主题的启发而选择了养老行业的市场分析。   2.数据集的选择 如何获得自己想要的,利于分析的数据让我们头疼,在分析的同时更需要考虑到数据获取的难易程度   3.Finbi使用 对于第一次使用数据分析工具的我们每一个人都是一次极大的挑战,往往需要通过查阅文档,不断的完善;与此同时对每个人的耐心也进行了一次磨炼。   4.致谢 感谢帆软平台为我们大学新生提供的这次对数据处理的实战机会,感谢大赛老师及学校老师的指导,感谢队友们的鼎力相助,感谢本次大赛所有人的付出。
个人成就
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