一、学习初衷 （1）个人介绍    目前就职于电动车制造业公司，主要负责数据的处理分析。 （2）学习初衷     面对日常工作中的大量数据处理需求，传统手动方式已难以满足效率和准确性的要求。为突破这一瓶颈，我决定充分利用公司提供的BI工具培训机会，通过系统化的线上线下学习，掌握高效的数据分析技术，从而提升个人专业能力，为团队贡献更大价值。 二、作品简介 （1）业务背景/需求痛点  业务背景：本次分析选取阿里云天池平台的公开日化商品销售数据集作为研究对象，涵盖多品类护肤、美妆等快消商品的销售明细数据，具有真实的行业参考价值。  需求痛点与目标：• 技能提升需求：通过完整的数据清洗、可视化及销售趋势分析流程，系统掌握BI工具的核心操作与分析方法• 业务洞察需求：识别畅销品类、区域分布特征、季节性波动等关键规律，建立可复用的快消品分析模型• 应用延伸价值：沉淀标准化分析框架，为后续企业内部的销售报表自动化、库存优化等场景提供方法论支持 （2）数据来源 基于时间限制及数据安全考虑，本次分析选用阿里云天池平台的公开日化商品销售数据，并对涉及商业敏感信息字段（如客户信息、供应商明细等）进行标准化脱敏处理，确保数据合规性。 （3）分析框架 1. 关键字段识别 聚焦核心业务指标： 业绩指标：销售额、利润额、利润率（计算字段） 维度字段：地区（省/市）、商品类别、月份 （4）数据处理 时间范围聚焦：筛选2019年度数据，确保连续性分析 数据增强： 新增计算字段：利润率 = 利润额 / 销售额 （5）业务建议 商品策略 降低高利润产品价格，推行高利润与低利润产品捆绑销售； 推出更多低利润爆品，薄利多销； 三、学习总结 （1）学习经历 本次BI工具的学习采用线上线下相结合的模式： 线上学习：由于白天工作繁忙，主要利用晚间时间系统学习网课内容，跟随课程完成实践作业，并通过整理学习笔记巩固知识点，避免遗忘。 线下培训：由专业讲师面对面授课，通过小组协作、实战演练等方式深化理解，并在课堂讨论中拓展分析思路，提升实际应用能力。 （2）个人成长 认知提升： 深刻体会到BI工具相较于Excel的高效性，能够流畅处理海量数据，避免卡顿，并生成更直观、可视化的分析结果。 掌握了从数据清洗到可视化呈现的完整流程，能够快速从原始数据中提炼关键业务洞察。 技能进阶： 通过线上线下结合的学习方式，熟练掌握了数据建模、动态看板搭建等核心功能，能够独立完成从数据整理到分析报告输出的全流程工作。 培养了结构化思维，能快速判断数据分析的重点方向，提升决策效率。 团队协作： 在小组作业中与同学深入交流，拓宽分析视角，学习到不同行业的应用案例。 特别感谢讲师的悉心指导和作业批改，帮助我及时纠正错误，优化分析方法。 此次培训不仅提升了我的数据分析能力，也为后续工作的高效开展奠定了扎实基础。