一、选手简介
1.选手介绍
团队名称：啊对对对
队长介绍：詹兴树，帆软社区用户名：小詹同学_莱，目前就读于广东工贸职业技术学院，个人比较感兴趣零售方面的数据分析。
成员介绍：
赵苑岑：帆软社区用户名：zyc111，就读于广东工贸职业技术学院。
李秀华：帆软社区用户名：lxh0129，就读于广东工贸职业技术学院。
陈晓锋：帆软社区用户名：MnIW，就读于广东工贸职业技术学院。
2.参赛初衷
团队希望和更多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，而且团队合作有利于产生新颖的创意，因此我们抱着对数据可视化的极大兴趣，组成了这个队伍。
二、作品介绍
1、业务背景
对于店面营销来说，数据分析在其中是非常重要的，商品营销、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分析来发现店铺内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
因此，无论通过那种营销渠道，数据分析都成为企业发展的重中之重。而一个好的数据分析师，会对企业的发展有着重要的帮助。商业领域的分析师，不仅需要对数据分析的技能有着熟练的掌握，也需要对企业的业务特征、数据的特点，营销的方式方法有着深刻的认知。
2、数据来源
参考数据：
(1)订单售数据表-表结构：
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序号
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字段名称
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字段类型
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1
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序号
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数值型
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2
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订单编号
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字符型
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3
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客户编号
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字符型
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4
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所属省份
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字符型
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5
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所属地市
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字符型
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6
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销售员
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字符型
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7
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类别
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字符型
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8
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品牌
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字符型
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9
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购买方式
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字符型
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10
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销售日期
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日期型
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11
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销售额
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数值型
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12
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销售成本
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数值型
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(2)组织架构表-表结构：
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序号
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字段名称
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字段类型
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1
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序号
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数值型
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2
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销售员
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字符型
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3
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销售组别
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字符型
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(3)对应领导表-表结构：
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序号
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字段名称
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字段类型
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1
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序号
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数值型
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2
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销售组别
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字符型
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3
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销售总监
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字符型
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4
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性别
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字符型
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自创数据：
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序号
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字段名称
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字段类型
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1
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毛利额
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数值型
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2
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毛利率
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字符型
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3、分析思路
本篇报告主要通过对产品销售额和销货员业绩的相关数据进行分析。主要用到的分析指标有:销售额、产品类别、品牌、销货员等指标，用到的分析方法有:对比分析法、分类分析法、结构分析法、趋势分析法等。
目的是通过对数据的收集和整理，得出初步结论，制作可视化图表。根据对数据的分析，找到影响店铺利润的关键性要求，得出并分析结论。从数据层面为电商店铺提供某些参考意见和支持。
4、数据处理
(1)订单编号数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正;
(2)表中有多出空值，省份中的空值可使用INDEX函数自动查找填充，其余则使用查找或定位功能修正;
(3)销售员数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正;
(4)日期数据栏下有两个日期格式错误，使用“筛选”功能进行查找修正;
(5)销售额数据栏下有错误，使用“筛选”功能进行查找修正;
(6)表中数据出现错位，使用查找或定位功能，找到该错误，并将其进行移动修复;
(7)表中有八处重复值，使用“删除重复项”功能进行删除;
(8)序号出现错误，使用Ctrl+Shift+下反向键全选该列，进行填充修正.
5、可视化报告
(1)总体概览
经营时间:5年
总销售额:4902万
总毛利额：1225万
总毛利率：24.99%
销售地区:25个省
品类:主要经营范围为手机、相机、笔记本，涉及12个品牌
销售组别:3个
销售员:23人
(2)销售类别分析
本企业的主要销售产品类别为:手机、相机和笔记本。
手机的销售额最高，高达3086万元；相机的销售额不足手机销售额的百分之五十，相机的销售额是1228万元；笔记本的销售额最少，为587万元。
(3)、销售额、毛利额、毛利率的分析
从下列三个图表分析得出：
1月份的销售额环比增长率最大，为65.14%；毛利额环比增长率也是最大的，为69.17%；在毛利率环比分析中屈居第二，为2.44%；但该零售商二月份的图表中一致显示大幅度下滑，其中销售额环比增长率为-44.52%，毛利额环比增长率为-45.83%，毛利率环比增长率为-2.37%
- 月份销售数据分析
从折线图可以明显看出来，笔记本销售额从2020年1月到2021年6月几乎保持稳定，相机销售额增长缓慢，反观手机的销售额持续增长，但波动过大。
销售异常是手机销售额持续增长，但在2021年2月销售额呈现降低的趋势。
 (5)最终页面布局
  
三、参赛总结
1、FineBI工具：
（1）在使用FineBI工具的过程中，我发现即使是非技术人员也可以通过短暂的自学即可上手做属于自己的可视化报表。
（2）FineBI集成了FineReport的优点，使用更加简易、上手也更加容易；同时FineBI可以通过已有数据集制作自创数据，并且关联数据，为制作可视化图表带来了极大的便利。
2、参赛总结：
通过可视化可以将原本繁琐枯燥的海量数据，以一种更为直接的方式展示出来，数据可视化是要深入挖掘数据蕴含的信息，从而直观地体现出来，为管理层的后续决策提供依据。最后，感谢帆软公司给我们提供了这样一次比赛的机会，让我们在数据分析的道路可以走得更远。 | 
