找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

请上传宽度大于 1200px,高度大于 164px 的封面图片
    调整图片尺寸与位置
    滚轮可以放大缩小图片尺寸,按住图片拖动可调整位置,多余的会自动被裁剪掉
取消
冥河(uid:257664)
路过荆棘,却不觉得坎坷。有泪可落,也不是悲凉。 职业资格认证:FCAP | FCBP | FCJA | FCRP | FCRP-D | FCJP
【九数云·用故事板说话】手机不睡我不睡——睡眠浅析
一、背景     睡眠是人体的一种主动过程,可以恢复精神和解除疲劳。充足的睡眠、均衡的饮食和适当的运动,是国际社会公认的三项健康标准。2003年中国睡眠研究会把“世界睡眠日” 正式引入中国,每年3月21日是世界睡眠日。中国GDP在高速发展,迎来了新的里程碑。而随着经济的发展,国民的睡眠时长却在减少。相较于2012年的8.5小时睡眠时长,2021的睡眠时长则减少了约1.5个小时,降至7.06小时。据世界卫生组织调查结果显示,世界有27%的人存在睡眠问题,我国则是有38%的存在睡眠障碍。睡眠问题已经成为影响国民生活质量的突出问题。   二、分析目标     按“是什么”、“为什么”,“怎么办”的简单思路,浅谈我国睡眠现状,原因,及改善措施。     并给自己立一个“118”的早睡flag~   三、睡眠现状 1,睡眠基本情况 1.1,上床时间 1.2,起床时间 1.3,睡眠时长     约2/3的国人在22点-24点之间上床睡觉,约1/4的国人0点之后上床睡觉。接近8成集中在6-8点之间起床。8小时及以上约只有1成,大部分人睡眠时长为6-8小时,6小时以下约有15%。平均睡眠时长7小时。 2,睡眠质量     约35%的人睡眠质量较好或非常好,约2/3睡眠质量不佳。 3,主要睡眠困扰 3.1,睡眠困扰渗透率 3.2,主要睡眠困扰     大部分人都会经历睡眠问题,其中,睡眠困扰深睡困难、入睡困难、睡得晚成为主要睡眠困扰。 4,各类人群睡眠情况 4.1,各代际睡眠情况     80后/90后睡眠问题突出,睡眠时长、睡眠质量、睡眠困难渗透率三项指标均表现不佳。 4.2,各类城市睡眠情况     随着城市等级变高,生活节奏也越快,入睡时间越晚,睡眠时间越短。北上广深不允许早睡。熬夜冠军属于深圳市。 5,睡眠困扰的消极影响 5.1,颜值折损 5.2,万年瞌睡 5.3,神游罢工 5.4,身体掏空     睡眠困扰不仅影响了外貌美观,还对精神、身体、工作、生活等各个方面带来了消极影响:视力下降、颜值下降、犯困打磕、免疫力变差、注意力不集中、效率低下等等。可见,睡眠问题是一个非常需要关注的。   四、影响睡眠的四大因素     每天疲惫起床后都告诉自己明天要早点睡,但第二天又延续着拖延睡觉的痛苦循环。那么,影响睡眠的主要因素都有哪些呢? 1,精神压力:被内卷抢走的睡眠     国人因压力而影响睡眠的比例高达74.1%。毕业之后,工作占据了一天的大部分时间,下班后,依然还需要思考工作上的事情。     此外,愈发可以明显感受到的职场、校园“内卷”也是抢走睡眠的帮凶。 2,心理健康问题:你emo了吗?     心理健康问题和失眠是互相作用的两个常见问题。焦虑、抑郁会影响睡眠,睡眠也会影响心理情绪。有58.7%人认为心理健康会影响睡眠。     国人心理问题的主要表现有“心情烦躁,睡不好”(占比45.4%),“做事情不能集中精神”(占比44.3%)。 3,睡眠拖延症:再等5分钟,再等5分钟 明知道熬夜伤身,但又不知不觉又拖很晚才入睡。其实也没有事是睡前非得干的,可就是想熬着。。。这就是当代年轻人的真实写照。有51.6%的人有睡眠拖延行为。 最拖延的人群是00后,最拖延的是新一线城市,最拖延的职业是中介。     00后作为大学生的代表,也是最能熬夜的人群。有85.5%的大学生在23:00之后入睡,46.0%的大学生在0点之后入睡。 4,手机:手机不睡我不睡 有53.6%的人有睡前看手机的习惯。据研究,视觉细胞受蓝光刺激8分钟,就会让身体兴奋超过1小时。每日手机使用时长超过2小时会导致睡眠障碍。虽然睡前玩一会手机可以让自己得到一定的满足感,释放压力。但因此拖延睡眠时间,其实有一点得不偿失。睡前玩手机已严重影响了国人睡眠。   4.1,失眠 71.7%的人因花时间在手机上而导致失眠。 4.2,白天精神不济 63.0%的人曾因熬夜上网而导致白天精神不济。 4.3,睡不到四小时 49.8%的人曾因上网而睡不到四小时。   五、改善措施     在当前快节奏的生活下,高质量睡眠是一件相对奢侈的事情。“想睡不能睡,想睡不愿睡”的睡眠问题将长期影响国人。网上实际上已经有很多专家学者提出过专业建议了,这里不再赘述。只分享一些睡眠文案。   1,亚马逊海外购:睡不着的晚上,或许需要通过调整家居空间和氛围,或者阅读一本好书来度过入睡前的漫漫时光。   2,九牧电动按摩浴缸:泡个按摩澡,会睡得更香。   3,舒达床垫:有舒达,放心睡。   4,OPPO健康:睡个好觉,没那么难。   5,美的空调:有你在,我才好入眠。   6,蒙牛乳业:一杯牛奶的幸福使命,让每个夜晚更甜美。   7,爱慕内衣:每当夜幕降临,黑色闪耀登场。今晚,好好享受性感。   故事板公共链接: https://work.jiushuyun.com/decision/shared/a87a941c  
【2022BI数据分析大赛】事业告急——月老KPI下降分析
Your browser does not support video tags.   一、团队介绍 团队介绍 团队名称:结婚一个踢一个队 团队组成: 冥河:队长,“不因技不如人而碌碌无为,也不因小有成就而沾沾自喜,始终保持一种新人的姿态,努力充实自己。”FineBI2020年新秀,现在是22年新秀。 梅子青转紫:队员,从事制药行业信息化工作4年,从2019年开始关注商务智能以来,曾了解使用过水晶报表、PowerBI、FineReport、FineBI等工具、软件。帆软产品给我的感受是报表开发体验良好,没有报表开发经验的小白也能快速上手;功能强大,不仅支持生成绚烂的复杂报表,对于使用者的能力提升也能带来诸多帮助。本次参加比赛的目的是借助帆软的优秀平台,提升自己的数据运维管理、数据分析利用能力,同时也想看一下帆软的无限潜力。 小鲨宇:队员,涉世未深的小白,新手入门帆软BI产品,建一个小目标:精通帆软BI产品。本次参加比赛的目的是提升自己在BI产品上的使用、数据分析能力。   2、参数初衷       团队小伙伴来自多家单位,在队长“一支穿云箭,千军万马来相见”提出要参赛后,觉得是非常好的锻炼机会,因此组团参加。选了很多主题,包括“春秋去哪儿了”的气候变化分析、“五一只想回家宅”的五一旅游景点攻略、“一鸽都不能少”的冬奥主题分析、“海参的一百种吃法”男足篇等,最后是因为一篇漫画《当90后班车已经到达了结婚站》深有感触,觉得对结婚这一时事热点话题进行数据可视化,从工作回归到生活,更有意义。   二、作品介绍   1、背景        2022年3月28日,由梁建章、任泽平联合多位学术专家设立的育娲人口研究机构发布《中国婚姻家庭报告2022版》。报告数据显示,2021年我国结婚登记对数为763.6万对,连续八年下降。这是继2019年跌破1000万对、2020年跌破900万对大关后,结婚登记对数跌破800万对大关。报告一出,引发社会热议。结婚人数持续降低将导致生育率降低和人口萎缩,而低生育率将深远影响中国经济增长潜力、创新活力、民众幸福指数。人口大幅萎缩,也意味着规模效应的持续弱化和综合国力的衰退。       掌管婚姻的月老一看大惊失色,“额滴个亲娘勒,咋天上才过几天,KPI就变得这么难看了!老朽事业告急,乌纱帽不保啊!”着即,找到天庭数据中心想要通过数据可视化与分析应用,找到结婚对数、结婚率下降原因,并希望得到一些提升结婚率、结婚对数这两个核心KPI考核指标的建议。   2、数据来源       本作品数据来源于: 育娲人口《中国家庭婚姻报告2022版》、《中国生育成本报告2022版》; 民政局历年发布的《民政事业和社会服务发展统计公报》; 国家统计局《中国统计年鉴2021》、《第七次人口普查》; 安居客、环球房讯网房价信息; 珍爱网《珍爱网2021年轻人婚恋观图鉴》; 36氪联合后浪研究所发布的《2021当代年轻人下班行为报告》; 猎聘2021年《当代年轻职场人现状洞察报告》; 《中国妇女发展纲要(2011—2020年)终期统计监测报告》; 共青团调查报告《靑年婚恋意愿调查:面对婚姻,年轻人在忧虑什么?》; 喔趣科技联合美团研究院《2020灵活就业十大趋势》等。   3、分析思路   (1)分析思路 先总览展示目前婚姻状况(问题具体是怎么样的,有多严重),再展示目前青年人的婚恋状态与婚姻打算,然后,按照广义的“人-货-场”思维,依次探究影响结婚的因素(影响因素的情况),最后给出相应的结论与建议。 (2)部分关键指标说明 结婚对数:民政局公布的结婚对数; 结婚率:(某年登记结婚对数/当年平均人口数)×1000‰; 离婚对数:民政局公布的结婚对数; 离婚率:(某年登记离婚对数/当年平均人口数)×1000‰; 人均GDP:这里采用的是各省份的2021年官网公布的人均GDP; 养育成本:包含两部分,一部分是各省份0-17岁的养育成本,另一部分是大学期间的培育成本,统一以142000元计; 89平房全款购买耗时:这里的房价取的是2021年各省份省会房价的平均值(安居客、环球房讯网公布),计算公式为89*每平方价格/2021年人均GDP。 (3)排版布局设计   4、数据处理 (1)左右合并:根据省份字段将2021人均GDP、彩礼、省会房价、0-17岁平均养育成本进行合并。     5、结果展示 (1)Chapter1,整体现状分析:   1,单身成为普遍现象:2021年末总人口约141260万,其中单身成年人口约2.5亿,约占总人口数17%,意味着日常生活中6个人中就有1个是单身成年人(未成年单身不算,好好学习);独居人口约9200万人,约占6.5%; 2,21年31个省自治区直辖市中,四川、广东、河南、山东、江苏、安徽结婚的新人对数较多,当然这6个省的本身适婚人口基数也较大;维持适婚人口基数是一件很重要的事。 3,2013年转折点之后结婚开始呈历年下降的趋势:从历年结婚趋势来看,2013年是一个转折点,2013年之前的2008年至2012年,一直呈上升趋势。但在2013年迎来最高峰之后,2014年到2021年的八年时间里,结婚率与结婚对数一直呈下降趋势;相较于2013年,结婚对数下降约563万对,降幅达42%,结婚率下降了4.6个千分点,近乎腰斩; 4,离婚率攀升将成为社会一大痛点问题:2008年至2019年的这十二年里,离婚率总体呈逐年攀升的趋势,离婚对数和离婚率在2019年达到峰值404万对,3.4‰。较高的离婚率将引发未婚人口对婚姻的不信任,抵触心理,从而影响结婚率与结婚对数。2021年离婚对数和离婚率下降较多,说明2021年1月1日开始执行的离婚冷静期是一项不错的政策,起到了一定的作用。 5,结婚会挑日子,但离婚并不会:从每季度的结婚数比较环形图来看,结婚集中在年底年初,这段时间有放年假,,也有较多节日(如情人节、春节等);从每季度离婚数比较数来看,则基本是在25%左右,幅度在2个百分点以内想离的时候,日子什么的根本不是事。 (2)Chapter2,目前婚恋状态与婚姻打算: 1,受访者里近九成处于单身状态,距离上一次恋爱一年及以上的近五成,大约只有一成处于恋爱阶段; 2,从调研结果看,26岁及以上的选择率占比超过八成,这说明晚婚已成为主流; 3,影响结婚的最大顾虑因素是经济压力; 4,结合各类官方专业研究报告来看,从广义的“人-货-场”角度出发,影响婚恋的因素有: (1)人:性别比(客观)、下班后生活安排等。由于货、场会影响人的主观因素;(2)货:房价(房子)、彩礼、养育成本、收入存款(人均GDP)等;(3)场:职场环境(女性职场环境改善)、工作环境(加班时长)、教育环境(受教育水平)、交友圈子等。 (3)Chapter3.1,影响婚恋的“人”因素: 1,从调研结果看,近五成人还是很希望可以找到对象的,极少部分不期待;但从下班后安排来看,回家躺尸和追剧看书是大部分人的选择,口嗨型想找对象的人还是很多的;阻碍年轻人脱单的主要因素是圈子小,这也就不足为怪了; 2,影响结婚率的一个非常重要的客观因素就是人口年龄结构的变化,适婚人口总数减少。有相对于80后,90后减少约1300万,00后、10后的人口数则大幅减少约6000万。这与上世纪七八十年代开始实行计划生育政策,出生人口数量减少有关。适婚的主力军人数减少,自然结婚数就降下来了; 3,适婚人口男多女少:从各省男女性别比,广东和海南的男女比约为53比47,也就意味着每100人中会产生6个单身汉,找对象的压力还是蛮大的;简单看各省份的男女比还略显粗糙,从各年龄段性别来看,65岁之后女生占比逐渐提升,这与男女工作压力也息息相关;关注到0~29岁区间,0~24岁区间男女比例还是存在失衡现象的。对于00后来说,并不友善,找对象像抽奖一样,还是蛮困难的。事实上,根据第七次全国人口普查数据显示,20~40岁男性人口比女性人口约多1750万人。 (4)Chapter3.2,影响结婚的“货”因素: 1,以买89平三居室为例,平均约需19.5年,可见买房如果仅靠个人,就算不吃不喝也是非常难的;其中广东、北京、上海、浙江等省份直辖市不出意料的在前五,甘肃倒是出人意料地入围了,当然,这不是一件值得称赞的事;内蒙古、新疆、宁夏、重庆、湖南相对交易买房,内蒙古仅需11.2年;房子是结婚时考虑的重要条件,虽然一部分条件也可以接受租房结婚,但在大城市里适合新婚夫妇居住的房子房租也不便宜。很多年轻人还是希望可以买房结婚,但因为买不起房子而只能推迟结婚或者干脆因为这个原因而被迫只能一拍两散; 2,通过观察彩礼与人均GDP的四象限图,我们可以发现第四象限的同学相对轻松,其中北京最轻松,比只有0.2;处于第二象限的同学则需加倍努力,其中江西省以5.8的比例成为压力最大的地区;彩礼金额过高导致了很多青年男子结不起婚,并且往往越是偏远、经济不发达的地方,彩礼压力就越大; 3,养育成本也是结婚的一大顾虑因素:通过观察各省份养育成本(培育至大学)与人均GDP的四象限图,我们可以发现第四象限的同学相对轻松;但是第一象限的江苏省还是以5.4的比值成为经济压力最小的地区;处于第二象限的同学经济压力最大;甘肃省比值最高12.2,加上房价与人均GDP比也不容乐观,默默心疼5分钟。 (5)Chapter3.3,影响结婚的“场”因素: 1,教育环境:随着我国高等教育的普及,尤其是女性受教育水平的大幅提高(2020年高等教育在校生中女研究生人数为159.9万人,相较于2010年增加117%。占全部研究生的比重达到50.9%,比2010年提高3个百分点),新一代人的婚恋观已开始发生变化。他们更多地开始看重婚姻质量,寻找另一半宁缺毋滥,结婚意愿也随之降低。并且受教育的年限增加,结婚年龄也就不断推迟,相当于一部分适婚人口也没有结婚。 2,职场环境:女性参与企业经营管理更加深入,女性在企业管理中占据着越来越重要的地位。2020年,企业职工董事和职工监事中女性比重分别为34.9%和38.2%,分别比2010年提高2.2个和3.0个百分点。女性的经济独立程度也随之不断提高,婚姻很难再说是必需品;北上广不相信眼泪,新一线同样也是。加班晚归已成为常态,更多的年轻人为了打拼事业而选择晚婚,结婚并不是当前首要事项; 3,就业环境:目前灵活就业人数已达2亿。从薪酬核算的方式来看,上班族计时,而灵活就业则以多是计件+底薪+提成为主,近9成,收入不稳定性较高。且近一半人员月收入低于5K。自然很难考虑结婚事宜。 (6)Chapter4,总结部分: 1,总结:在适婚人口萎缩、适婚男女比例失衡、经济压力较大、婚恋观发生变化结婚意愿降低、加班晚归常态化等多种因素影响下,结婚人数与结婚率未来仍将有较长一段时期不容乐观,并且还会进一步下降,短时间内难以逆转。如何采取切实可行的措施,纾解年轻人诸多压力,让结婚率回到合理水平,让适婚年轻人愿意结,并且有能力结,不走欧美、日韩等发达经济体的老路,将成为中国社会发展面临的重大挑战。 2,建议: (1)青年人“口嗨型找对象”并不可取,应以积极的心态看待婚姻,扩大自己交友圈,寻找自己的另一半; (2)倡导节俭文明婚礼新风,鼓励参加公益集体婚礼,遏制部分地区巨额彩礼、大操大办婚礼等现象; (3)政府部门出台相关政策措施鼓励年轻人结婚,如延长带薪结婚假时间,新婚夫妇凭结婚证可享受银行贷款购房、购车优惠; (4)出台奖励生育政策(奖励一胎,鼓励二胎),如个税减免+现金补贴;在孩子幼托、医疗、教育等方面加大投入,让结婚年轻人愿意生,可以养,无过多后顾之忧; (5)增加大城市住宅土地供应,抑制高房过高现象; (6)学校、家庭、社会等相关方需要引导年轻人树立积极的恋爱观、婚姻观,促进现代家庭观念的健康成长; (7)企业、民政部门、校友会等可以积极创造有利条件,如企业联谊会、校友联谊会等帮助更多单身青年走进婚姻、建立家庭; (8)关注并采取积极措施保障灵活就业人员的社会保障(五险一金等); (9)改善职场环境,减少不合理不必要的加班,保障结婚女性与未婚女性享有同等的求职晋升机会。最后捎上《单身青年脱单自救指南》。   写在最后: “结婚的意义是什么?结婚是为了一个相爱相知相伴的人在生活中能给你勇气,遇到事能有个人商量,在生活累的时候彼此互相安慰鼓励,在外面受了委屈回到家能有个温暖的拥抱。我开着车,你坐在副驾驶,车里放着我们相互听的音乐,一起下班回家浪漫、吃饭。愿你此生终得一人,暖你心窝伴你终老”。   (7)最终效果展示: 公共链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/4EFV 三、参赛总结 1、工具应用 冥河:本作品使用了较多悬浮与组件背景设置为透明,类似于FineReport绝对布局,仪表板预览界面的效果比之前自适应情况下要好很多。但是也发现挂载出去之后,位置偏移的情况,产品体验不是很好。希望后续产品迭代可以改进。当然,FineBI在制作报表和数据分析方面一直都是一款很便捷的工具。 梅子青转紫:FineBI总是让人眼前一亮,当使用FineBI将一行行一列列的数据以可视化的形式展现出来,仿佛赋予了数据灵魂,组件、图表、地图等的新形式使用都会使自己有种陌生感且伴随着一句“厉害的呀”。 小鲨宇:在使用FineBI上,对图表有新的理解,使用多种图表组合到一块,指标显示形状的多样化可以让人眼前一亮,“竟然还可以这样玩!”     2、心得体会 冥河:记得有一次面试,有一个领导问了我一个问题,“给你一个分析主题,你会怎么通过分析作用于业务?”当时回答不上来。但是那个领导很耐心地和我介绍了1个多钟头。FineBI用的一直都很不好,并且今年转投使用了另一家公司的BI工具。这次团队做这份作品,从选题到最终成品,总共只用了4天时间,略显粗糙。但也算是近期学习数据分析的一个实践。数据采集和结论编写是花费最长的环节,但是小伙伴认真负责、高效执行的态度让我很感动,团队合作的力量远大于单打独斗。 梅子青转紫:将本次BI大赛作为一个项目看待,控制成本、保证质量、把控进度、提升功能等是保证项目成功的关键因素,这时有一个经验丰富的队长就显得尤为重要。通过本次BI大赛,在队长的帮助下,不仅在报表工具的使用能力方面有所提升,在项目管理方面也学到了很多东西,可以说是收益良多。 小鲨宇:参加这次BI大赛,学习到很多,从主题的确定,列举了很多主题,比如刚结束的“冬奥会、冬残奥会”、“旅游”、“婚姻”等主题,最后选了“婚姻”这一主题。理清分析思路,一起探讨该展示哪些指标,收集数据上也遇到了很多困难,有很多想分析的思路都找不到数据,以致于我们换了分析思路。总的来说,这次经历收获到不少。
******
作废贴~~~~~
日常摸鱼小记:FineBI百分比堆积柱形图,如何添加数值标签
一、预期效果: 百分比堆积柱形图:标签或提示可以显示当前维度的百分比及具体数值。   二、原帮助文档:https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-460.html 百分比堆积柱形图: 添加数值字段进标签或提示后出现问题:在标签或提示处,拖入具体数值字段后,按理说这边的当前维度百分比应该还是原先的数值,并且加起来等于100%。但是并没有,如图所示,加起来为50%,通过快速计算得到的当前维度百分比减小,与计算指标里的百分比不一致。无法实现预期效果:   三、改进后的做法: 在纵轴分析区域,拖入新增的计算指标 在标签或提示处,拖入需要的百分比指标与数值指标。当前维度下的百分比加起来的和等于100%,并且在各个部分的百分比与数值正常显示。  
/
当我空想的时候,目标总会很长远。
/
这一夜,我走了10年
/
“不纠结于当下,不忧虑于未来,当你经历过一些事情时,眼前的风景已经和从前不一样了”。                     编辑于 2021-11-15 14:28
/
不管何时何地,做你想做的事永远都不嫌晚,如果你发现生活不如意,我希望你有勇气重来!             一、考证初衷 出新手村,真正准备进入项目实战的毕业考试。 二、学习过程 阶段一:跟着入门视频文档做,报表效果倒是重现了,关键步骤也做笔记了,但就是没记住多少,独立做报表时,又得去翻文档,挺长一段时间都是这样。 阶段二:扔在一边几个月,又重新拿起来,发现好像都没怎么掌握住。报表培训班学前调研时,很诚恳地写了自己没基础。又以一个新手身份里开始学习,大概懂了主线内容,但对于项目实战还是远远不够; 阶段三:离开前东家的庇护,在招聘市场里看到了很多不足。原本可以快速提升能力的项目实战也很缺乏。所以花了3个月老老实实强迫自己把帮助文档全部半看半实操完,真正掌握的其实没多少,只是巩固了基础,学习到很多细节。可能更多的是了解到帆软可以做到什么程度,一个需求可以以哪些方式实现。碰到不熟悉或者棘手的知道在哪里可以找到。 阶段四:Kettle是今年刚接触的新工具。学习一门新工具的时候,比较痛苦的是没有相对完善的学习资源,也不知道哪里的课程算是比较实用的,在网易云课堂、B站、CSDN、天善智能博客零零碎碎地学习。虽然项目实战不行,但好歹算是入了门。SQL重新学习了下,进阶掌握了开窗函数这种自己过往不用的东西。同时也用SQL语句实现了很多需要在FineReport设计界面实现的功能。   三、印象深刻的人和事 学习部署看文档时感觉不是很难,但实践中遇到了很多问题:使用Vmware虚拟机时搭建Linux和Windows环境时,因为镜像文件有问题,傻傻整了两天,还是导师直接看出问题,让我去下个正经点的镜像文件;独立部署时,SSH上传的文件多了一层嵌套,导致无法正常访问;CentOS镜像文件没有解压软件导致无法正常解压文件;Linux编辑配置文件时,少输了一个标点符号,一直报错等等。庆幸在碧桂园遇见了很耐心的导师华辉,体验了有问题可以及时快速解决,被人拖着快速成长的感觉。是一个很负责技术很猛很全面的宝藏老师。Linux和Tomcat服务器部署项目实施需要掌握的必要知识点也是在这个时候真正学会。虽然刚开始入门时问了挺多幼稚的问题,被偶尔嫌弃。毕竟团队还是鼓励自主学习和自己解决问题,如果没有思考或者尝试,就提一些呆萌的问题,很容易被鄙视。首月准备答辩的时候,也分享了很多心得: 比如数管中心人员一千多号人,在注重技术积累的时候也要注意宣传包装自己,这样才能升职加薪; 写PPT在大公司里是一项重要技能; 做项目时要及时反馈进度,遇到问题要及时说,不要掖着; 要做好时间管理,集中处理问题,不然一会处理这个一会处理那个,很容易一天感觉很忙,但是真正完成的事都没有; 在客户面前要自信一点,不要表现得自己没实力不靠谱,不会的私下要及时跟上; 抗拒学习另一款新工具PowerBI时,会告诫我多学一门工具没坏处。 也有下班后的晚上在办公室教我集成部署和服务器扩容,听得一愣一愣的,反正说嗯嗯嗯就是了,最怕突然来一句:“既然你听明白了,来演示下”。依然记得刚入职时,感觉自己在小公司待得久了视野狭隘,会的很少,到大公司看见很多优秀的人,觉得差距很大,很沮丧。同时也不是一个很外向的人,也不喜欢和不熟的人讲太多话。是靠谱的老大哥带着我逐渐成长起来。 四、考试过程 “考试有多近,心就有多浪”,原本一天半可以做得差不多的卷子,硬是拖到了第四天。正式卷难度降了很多,题量也少了很多,但也只有364分。有很多细节处自己没有深入学习。    五、考证感悟     “不管何时何地,做你想做的事永远都不嫌晚,如果你发现生活不如意,我希望你有勇气重来!”               编辑于 2021-11-16 11:42
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:43
/
~~~~~ 编辑于 2021-10-6 17:53
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:47
/
~~~~~ 编辑于 2021-10-6 17:55
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:45
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:42
/
~~~~~ 编辑于 2021-10-6 17:56
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:46
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉。 编辑于 2021-11-3 13:44
/
不管何时何地,做你想做的事永远都不嫌晚,如果你发现生活不如意,我希望你有勇气重来!             一、学习初衷:公司买FineReport讨价还价捎上的数据运营官课程名额,自己花6000块去报名应该不会(其实真的超值); 141266 二、学习过程:理论课居多,但是企业数据生态诊断、需求调研、关键绩效指标、可视化专业度、统计方法等知识都是实打实的干货、精华。特别是业务部门需求收集那一块,让自己懂得如何系统性地收集需求,减少了很多调研时间。嗯,是的,还有Dave老师讲的“材料四小龙”,真的给力。肉实敦敦,今年有一种学习两个月但是成长一整年的厚实感。 137017   三、特别感激的人:是Dave.Guo老师。在自己都不愿相信自己,逐渐放弃自己的那段时间里,每周微信Call我,问我学得怎样了,督促我学习。希望我早点把数据项目实施能力固化到身上。 137018 “卧槽,这老师也真的太敬业了吧!”被Dave每周催得有点烦的时候,我跟同事吐槽说。 137013 后来终于跌跌撞撞熬到结业,不用再一字一句憋作业内容。结果,“MD,都结业了,Dave还来找我。这人真真是。。。”最后来到了我的公司,想要让我把课程学习时创建的数据分析项目实际落地下来。   137014 老师亲自动手,帮我写文档,很认真地手把手带了我2天去业务部门里实战调研。泪目,工作三年,是第一次有人这样耐心教我。 137015   四、考试过程:08期的考试,课程结束后的2个月才考的。本来和珠珠说这期我不考了,可不可以延期。居然不行,让我就去盲考下。忘得差不多了其实,周五拿到卷子前,花了一天的时间复习了课程PPT。在公寓里默默待了2天,还看了一部电影叫《当幸福来敲门》,胡诌了快两万字,比写大学论文还要多。 137009   五、考证结果:每天上班焦虑地时不时刷新着QQ邮箱,心想“要是AP认证没过,国庆除了BP考试,还要加个AP补考,这也太惨了”。第六个工作日,千呼万唤收到了通过的邮件。以FCAP历史最高的98分拿下证书。真好! 137022 六、人生感悟:憋不出来。但是由衷感谢今年可以遇见一位好老师,非常幸运。 “看,前面漆黑一片,什么也看不到。” “也不是,天亮后便会很美的。”   137008 七,期许:希望2020年结束时能够拿下最后一本RP证书,三证合一。摆脱现在的窘境,可以有一份自己觉得做起来有意义的工作。 137019 编辑于 2021-1-5 19:32   编辑于 2021-11-21 01:15
/
不管何时何地,做你想做的事永远都不嫌晚,如果你发现生活不如意,我希望你有勇气重来!                             1.学习初衷(1)个人背景:  学完数据运营官课程之后,想要更进一步学习具体企业数据项目落地应用的技术。在浓浓的职业危机感笼罩下(毕业3年多了,也一直没想清楚自己未来的路怎么走),抱着“多学一项本事,就多一条出路”的初衷,报了FineBI的课程。 136409 (2)从哪里了解到的BI学习班、为何选择BI学习班:是在帆软销售小哥坚持不懈的安利下了解了FineBI。因为年纪大,静下心学习东西已经不容易了。所以报个学习班跟着节奏学。 136412 2.学习经历(1)熬夜学习:刚刚赶上了工作最繁忙的一个月,软件培训与被培训,用户UAT测试等等。所以每周一、二晚上都在肝作业。但好在终于要结束了。 136413 (2)感谢的人:谢谢助教丁老师,在平常作业上给了很多帮助与指导,终于可以顺利完成了学习。 136414 (2)课程建议:视频比较老旧了,部分内容与现版本FineBI对不上了,需要更新。 136415 3.学习成果(1)个人成长掌握了哪些技能和方法:PPT、视频总结得很详细,助教也是非常耐心的好老师。收获满满,终于看到BI的门了。报班学习是很明智的选择。图表选择:按想要展示的主要内容(比较、分布、构成、联系)选择图表;数据分析基本流程:洞悉业务背景——制定分析计划——数据拆分建模——执行分析计划——提炼业务洞察——产出商业决策——验证决策效果颜色搭配一致性原则:数值指标、指标颜色、色系颜色、语义颜色一致性等原则;仪表板布局:故事性可视化布局、管理驾驶舱布局;故事讲解技巧:讲解形式、讲解语气、叙事结构、三分钟故事&&中心思想......。。。。 136416 最让你印象深刻的内容?是二次违章罚款那道题,时间转换函数一直用不好,没思路。让我一度怀疑官方的作业建议用时是认真的吗?学习的初衷实现了几成、是否达成目标?目标还没实现,希望国庆可以考下FCBP。 136423 是否有信心拿下FCBP?数据加工建模那块,不是很会,还得多练。模拟卷讲解也还没看完。但是必须相信自己可以的!!!个人的心得体会:“莫问前程,勇往直前!”我行的!!!...... 136418 (2)工作应用/学习作品   136424   136425 一、洞悉业务背景年度目标:理财用户数量同比增长20%;发生问题:营销手段单一,过程随意和盲目性比较强,导致每月理财用户数量增长缓慢;在网点进行视频播放,需要大量的网点作为支持,也导致银行营销成本增加。期望:转变营销模式,遵循以客户为核心的概念,结合客户对银行整体利润的贡献以及实际的金融需求,开展分层次的服务模式。1,对于普通客户,提高宣传的效率。做到宣传对象要有侧重点,宣传内容也要有侧重点。2,对于高端客户,主要采取的提高服务质量,提高客户体验的方法来进行营销。二、制定分析计划1,普通客户:制定出高价值潜在客户属性的标签,以此来提高寻找潜在目标客户的效率;找到客户最感兴趣的产品,加强宣传,优先宣传;2,高端客户:筛选出头部客户,点对点的进行高端服务三、数据准备及建模四、执行分析计划五&&六、提炼商业洞察&产出商业决策1,客户基础属性分析:男女比例平均,30~35岁中青年用户占比较大,家庭收入中等用户占比较大,专科以上文化水平人数占比高;2,用户偏好分析:购买金额最多的是银行理财产品,收益率较高的是股票、国债、信托、理财产品,风险偏好喜欢中低风险的客户居多;3,头部客户:针对头部客户,重点在于提升服务质量,提高用户服务体验。头部客户选择本行的原因多为认可本行服务质量;七、验证决策效果成功实现了理财用户数量同比增长20%的目标。1,利用客户标签筛选出的客户中有80%都有理财的意向和需求;2,调整了宣传视频的内容,增多了对于低风险产品的介绍;3,重点关注头部客户,维护好了头部客户的关系,保证头部客户没有流失。八月毛利率异常下滑是花的时间比较多的一个作业(从入门到入门,高阶布局和美化技巧在这个作业上弄了很久)。 136419   136420   136421 136422   业务背景:近期总体经营状况不佳,8月毛利飘红,3季度存在达标风险。通过查询发现8月销售额环比增长,但毛利率却环比下降,问题可能出现在成本控制上。 问题定位:通过区域/门店毛利率分析,定位到异常门店湖南长沙梅溪湖店。进一步通过监测异常类别/商品发现异常品类为零食-德芙巧克力,出现高销售额低毛利率情况,导致总毛利下降。最后进行异常订单明细监测,发现8月1日,巧克力大量异常销售,疑似员工空买空卖,集中使用优惠券套利,目前交由审计部跟踪追查。 采取措施:为了避免同类情况再度发生,以门店、品类、商品为监测维度,通过销量与毛利率预警线的设置,建立异常销售预警模型,及时监控高销售低毛利的情况。 4、小结参加本次课程的心得体会小结  平凡并不是不需要付出代价的,机会永远是给有准备的人。很感谢帆软开设的课程和老师们,让自己又感受了在学校学习的那种紧张感与实实在在的成长感。收获了很多日常在企业中无法接触到的知识。也感谢自己能够坚持学完这门课程,没有像以前那样容易放弃。感觉成长了不少!对未来的要走的路也开始有了点方向。 编辑于 2021-1-5 11:17   编辑于 2021-11-21 01:14
/
踏过荆棘,却不觉得坎坷,有泪可落,也不是悲凉 编辑于 2021-11-3 13:52
个人成就
社区核心粉丝
内容被浏览70,185
加入社区2年253天
贡献:11592

联系社区管理员|联系帆软|《帆软社区协议》|手机版|帆软社区|Copyright © 帆软软件有限公司 ( 苏ICP备18065767号-7 )

GMT+8, 2022-5-28 02:49 , Processed in 0.442106 second(s), 102 queries , Gzip On.

返回顶部