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Ewill(uid:2223039)
职业资格认证:FCP-FineBI V6.0 | FCP-报表开发工程师
《报表工程师从入门到精通》学习班结业总结
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   在学习FineReport之前,公司正在如火如荼的使用FineDataLink进行数仓的搭建。而数仓中的大量数据要从台后走到台前,离不开FineReport的强大前端展现能力。 作为公司推进数字化建设的一份子,学习FineReport的需求非常迫切。于是我和公司各部门的同事纷纷加入了学习FineReport的大军中。   2.学习经历 第一次课的大屏作业算是给刚入门的我来了一个下马威,花了好几天才完成。但同时也体会到了FineReport的威力,对它能完成的效果有了大概的认识。完成第一个大屏后的那种成就感,妙不可言……欢迎广大番薯来细细品味。 之后的几周,都很期待新的作业,尤其是其中的实操题。有些实操题需要反复的看视频才会操作,可能每次看的时候吸收到的知识点是不一样的。而这些实操,都是很贴近工作需要的。 帆软在知识库建设方面确实下足了功夫,所以平时使用FR遇到问题,第一时间先查社区文档,看一下图的标注,基本就知道卡在哪里了。如果是JS小白,也不用怕,文档有大量的JS实例来帮助我们实现我们想要的效果。 课程建议:作业中的理论题,有些并不严谨,比如“样式中的公式”,在软件的样式中找不到可以输入公式的地方。   3.学习成果 (1)个人成长 数据填报可以修改数据库的数据,这是FineBI所不具备的,也是我们之前测试中希望实现的功能。 层次坐标的功能也非常强大,能很好的支持数据库不同行列数据的复杂计算。有点难学,但是牢记绝对坐标就以!开头,相对坐标就以±开头,基本就没问题了。在删除一个空行/列的时候,观察不同层次坐标公式的自动变化,也就豁然开朗了(省略的!会自动补齐)。 个人觉得FR中的参数是最强大同时也是最难学的,很多功能(如填报、联动、钻取等)都离不开参数,而其中传递的AREA_NAME、SERIES、CATEGORY等怎么用好,至今还没理解透彻,还需要更多的实操和修炼。 FR中的很多地方都可以灵活的使用公式来实现各种需求,而且每个公式有有很详细的范例和说明,使用基本没有障碍。   (2)工作应用 目前我们还在完善数仓,日成本加工看板的大屏基本完成(限于数据敏感性无法分享),FineReport的更多需求还在整理中。以下分享一个课程作品:商城销售大屏。 分析场景: 销售人员通过分析销售额变化趋势、地域分布、类别占比、折扣与利润等指标,指导销售人员在库存控制、销售定价策略方面做出决策。   组件含义: 1.3个指标卡反映整体的销售额、利润、利润率。 2.趋势图反映淡旺季(按销售额)及利润变化。 3.区域地图反映各地的销售额差异,闪烁提示负利润的区域,可钻取。 4.省份/城市四象限图反映各地的销售额、利润、利润率,省份四象限图联动折扣分析组合图、类别销售额分析玫瑰图、类别利润分析矩形树图。 5.折扣分析组合图反映折扣对销售额的增加效果和对利润的影响,负利润用红色配色。 6.类别销售额分析玫瑰图反映各类别及子类别的销售额占比,可钻取。 7.类别利润分析矩形树图反映各类别及子类别的利润情况,负利润用红色字体标签提示。   发现问题和行动: 1.通过趋势图分析:每年春节后的两三个月为淡季,需提前降低库存减少成本;而6月(六一八活动)、8月(开学季)、11月(双十一活动)为旺季,需要提前备货应对。 2.折扣定价在六折以下会导致大幅亏损,而对销售额的提升有限。折扣对利润的影响最大,湖北、江苏、辽宁等存在高销售额负利润的情况,尤其是其省会城市,需要调整当地的销售策略,适当降低折扣率来避免负利润的情况。 3.在类别方面需重点关注桌子的利润,需要进一步分析亏损原因。 4.打折促销力度有逐年上升的趋势,足见零售商城竞争激励与日俱增,但需要平衡好折扣与利润的关系。     指导意义: 1.在调整库存策略后可根据发货日期与订单日期的时间差的变化来分析是否可以通过调整库存策略缩短发货周期; 2.在调整折扣定价策略后可进一步分析利润的变化和对销售额的影响程度,及时做出调整应对。   4.小结 这个课程设计的很精妙也很贴近实际工作需求,虽然学习过程中经历了不少磨难,但收获却是颇丰。 通过一个个实操题的锤炼,我感觉根据实际的业务需求制作报表或者一个完整的大屏已经没有问题了,高分拿下FCP应该也不在话下。
跟随时代的脚步,唤醒沉睡的数据
  1.学习初衷   初识FineBI,源于公司对决策支持平台的建设推进。   随着精益生产的不断推进,公司对数据分析挖掘的需求持续升温。唤醒沉睡的数据,让数据服务于生产销售、质量管理、能源管理、仓储物流等方方面面,成为目前亟待解决的头号大事。   通过选型试用,发现帆软在功能完善度、跨库支持、知识库建设等方面都优于某大厂的产品,于是我们有幸踏上了帆软产品的探索之旅……   2.学习经历   在课程开始前,已经对FineBI软件有了一定的了解,所以刚开始一周的课程可以说驾轻就熟。 随着学习的深入,发现视频讲解的内容可谓只是冰山一角。在之前与帆软技术交流的时候,发现他们也经常会查阅社区文档。所以在完成作业时如果卡在一个知识点,我会优先去查文档,也果不其然的很快能找到突破点。不得不说,帆软在知识库建设方面确实很优秀! 在课程学习中,我发现做作业其实才是快速深入了解FineBI的不二法门。作业中有大量的实操题,只有在实操的时候,才能解锁FineBI的各种用法,学到更多的新技能。而这其中积累的大量知识,对日后的数据分析工作大有裨益。 FineBI的课程还没结束,FineReport的课程开始了,时间开始不够用了,熬夜成为日常了……   3.学习成果 (1)个人成长 钻取联动分析、各种函数(尤其是DEF函数)等技能如果学会灵活运用了,对数据分析处理的效率会有非常大的提升。 其中让我影响最深刻的当属DEF函数。DEF函数好用,但要用好却是不易。有一次就卡在DEF_ADD的分组中包含日期时,得出的结果怎么都达不到预期,经过快一个小时的折腾,突然回想起学习群的讨论提起过类似问题,才发现原来助教老师已经有给过解决方案,需要FORMAT函数的配合使用,只是当时没有经历所以不懂。 通过课程的学习,我对FineBI的认识完成了从“电视”到“电脑”的跨越,也真正了解到了帆软的强大,了解到什么才是数据分析。   (2)工作应用 目前我们对决策系统的运用还只是停留在数据查询展示的阶段,钻取、联动分析等等进阶的用法,都值得在工作中深入推广。   以下是在已经在使用的质量分析页面案例。TQI模块为查看整体合格率的趋势,一次合格率为查看各产品的合格率和责任归属单位,缺陷饼图为根据缺陷原因反应导致缺陷的主要根源,据此发现可能存在异常的设备或工艺环节。   在我们的日常工作中,也需要将每个产品独立的dat文件读取到EXCEL来调取分析,十分低效繁琐。有了FineBI的加持,相信以后定能大幅提升工作效率,来辅助提升产品品质。 为公司建设决策支持平台的时候,也会在提升数据分析效率和提升显示效果等方面有更多思路。   4.小结   最后一次课的两个分析案例让我意识到,只是复刻现有的分析流程还不算什么。真正能做到拿到数据可以自己写分析思路、分析流程,得出不一样的分析结论和策略建议,才是真的难,也真的很锻炼人。 FineBI课程让我走出数据分析探索之旅的第一小步,浩瀚的帆软知识库,还有GALD原则、MECE原则等等数据分析的很多知识等着我去探索学习和应用。 在大数据兴起的时代,跟上时代的脚步,唤醒沉睡的数据。让我们以数据为引导,开启全新的信息时代,共同迎接一个更加智能,更加高效的未来。      
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