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经过几个星期的“煎熬”，终于迎来的来之不易的“解脱”。虽然，这是第二次报班学习（上一次半途而废没能结业），但两次的付出、收获和成长却有着很大很大的差距！结合两次的学习，以及公司内部的培训和自身的总结，借助这次结业总结的机会有几个简单的数字“1”、“2”、“3”、“4”做一次简单的总结以及和大家分享我个人一些不成熟的观点。
“1”个主线：自助分析
在公司一次培训老师讲了一句话让正在学习的我非常有感触，他认为“数字化建设的终点，一定是人人自助分析。”
作为数据搬运工，相信大家都有和业务打过交道，每一次完成业务的需求的时候，对需要他们给我们介绍业务逻辑，这样的沟通成本、翻译成本比较大。设想一下，如果业务都会使用工具，会出现什么让的情况呢？当然是数据人集体失业啦！开个玩笑，有“内涵”的数据搬运工是不会失业的，我们可以发更多的时间去进行数据治理、平台建设、经营分析、运营培训等等，太多的事情可以去完成了。
如果您正在进行数字化建设，不妨教会更多的人去做“自助分析”，发挥业务团队的力量，让真正懂业务的人去完成业务的探索分析。
“2”个方向：OLAP分析，数据分析
自助分析真正的核心，便在于此处了吧。无论是OLAP还是数据分析的应用，都给业务数据赋予了真正的意义。数据本身是没有意义的，是靠赋予的。而FineBI的olap和数据分析方法的应用便是其中很好的手段。
其中，olap主要包括下钻、跳转、联动、过滤、切片、复用、数据预警等等；数据分析方法包括对比分析、趋势分析、FRM客户价值分析、ABC分析、波士顿矩阵、漏斗分析模型等等。通过这次的BI班级的学习和场景的应用，终于还是大体掌握它们的应用背景、实现方式。
“3”个步骤：拖字段，选图表，做设置
其实，FineBI工具一旦领悟了它的“灵魂”所在，那么它变成了一个很简单的工具。和平老师的这9字口诀，在公司的传唱度特别的高，也让很多业务的同事从此不在害怕担心不会使用FineBI自助分析工具。客观的评价，经过这2年的学习使用，确实觉得它比Excel更加的实用，可能有所欠缺的是不能像Excel那样随意做透视表吧。
“4”个流程：数据准备，数据加工，数据可视化，数据分享
很多时候，业务的同事属于一种“巧妇难为无米之炊”的状态，不是他们不会用这个工具，而是咱们的数据准备这个环境没做好，业务包里根本没有他们所要分析的经营数据。虽然，数据准备这一步班级学习好像没多大关系，但它确实分析的基础和前提。个人观点，在推广使用自助分析工具之前，得花更多的心思准备好数据！
对我个人而言，最难的可能是数据加工这个步骤，可能因为不是IT出身的原因，数据逻辑思维也不是很好，所以很多时候还是得一直查找帮助文档去对照完成。继续加油ing
当然，这并不是学习的全部，还有配色布局、分析报告的撰写技巧等等也是本次课程的重大收获之一。自己完成的仪表板虽然还不能做到像UI那样的设计美感和视觉效果，但基本的原则还是会遵守，不会像以前那样犯太多低级的错误。
感谢帆软那么优质的课程，也感谢自己的坚持。如果你也像我那样曾经半途而废了，建议抽个时间重新捡起来，好好学习，你一定会感谢自己。我相信，经过几个星期的“煎熬”，你的数据思维、分析思路、操作技巧都一定有质的提升！
期待大家的更多“数”说FineBI!
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