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结业总结
1.学习初衷
谈论起与FR的缘分，那还得从2016年说起，当时还在XX药业任职，初次接触FR,眼前焕然一新，突然感觉excel貌似要从我的工作视野中淡出。因为2012年有幸接触过润乾，所以上手FR对于我来说并不难，一周时间就能够很熟练操作了。后续就是帮助部门构建了小型的报表平台。当时还是试用阶段。部门看到了FR的高效与便利。在试用一年后，于2017年，部门开始把FR采购事宜提上日程。
在参加数据分析挑战赛，连续2年获得行业最佳应用奖，获得了相关的优惠券，所以有幸参加BI学习班，系统的对Fine BI进行学习，查漏补缺，希望在技术上能够更上一层楼。
2.学习经历
其实边上班，边学习，本就是件有意思的事情。俗话说“活到老，学到老”。在不影响工作的前提下，只有不断充电学习，才能不断提升自己。多一种技能，对于自己就相当于多了一次机会。如果想让自己不落伍，想让自己不容易被替代，适当的学习是必不可少的。所以抱着这样的学习心态，即便在工作1天后已经是身心疲惫，但是想到这是提升自己能力的机会，也就释然了。
当然对于学习，不必拘泥于死板，对于在学习之前就已经熟练使用BI的我来说，看视频需要筛选重点，不再拘泥于1倍速看完所有。
看视频，写作业，确实时间有些紧张，每次只能紧巴巴完成，因为毕竟是课余时间。
针对于课程，整体来说还是蛮不错的，基础知识、案例、结合作业的实操，可以说真正做到了，理论联系实际，理论与实践的完美结合。
建议的话，可以简单归纳为以下几点：
1)作业提交时间可以放宽一些，比如最后这次8,9,10，3次作业一次性提交，时间确实紧张。
2)课程可以1次性开放，每周规定必须完成的课程及作业，这样就比较灵活，本周时间充裕，可以多学，下周时间紧，可以少学一些。
3)可以进一步讲解一下如何根据业务构建相关的指标体系。
3.学习成果
(1)个人成长
通过系统化的学习，自身有了很大的进步。不管是技术理论，还是实操的熟练度，甚至是数据分析思维，都有了进一步提升。
对我印象最深的是，讲故事的思维。因为数据分析最为核心的是：你分析出的问题，能够深入浅出的讲出来，说明白，让业务人员能够准确理解，进一步提出可以落地的措施。
所以你如何把分析出的结论讲出来就变得尤为重要，包括结论的正确性，结论的推理过程，结论的验证，都需要有一个严谨的分析思维。你创建的模型合不合理，是否与业务实际相贴合。千万不要为了炫耀技术而分析，为了分析而分析，这是数据分析的大忌。
借此机会分享一些对数据分析的价值的思考，如下：
(1)数据分析应用场景：数据监测、数据预测、数据检测。
(2)数据分析四维空间：人、货、场、时间。
(3)四大结论：
维度越低、检测越容易；
高维度的检测就要向低维度去拆解；
检测的方法就是先往下拆分，再左右比对；
要判断检测结果的正确性，需要从低维度，再回到高维度。
（2）工作应用
秉承理论联系实际的态度，我将所学应用到了工作当中，带领团队，在Fine BI基础上构建了一套商业智能平台，涉及10几个大的分析主题，每个主题又可以细分为几个相互关联的小专题。满足了整个事业部对于数据分析的基本诉求，后续还会进一步推广Fine BI的自助式分析，让业务人员也意识到数据的重要性，把数据分析的主动权返还给最熟悉业务数据的业务人员，充分发挥业务人员的主观能动性，让业务人员可以自己进行数据分析。这样使中高层领导，基层业务人员都能对数据重视起来，使“从上到下”与“从下到上”并驾齐驱，从企业层面打造良好的数据生态。
因为涉及到公司的商业机密，具体的业务场景不再分享，如果有机会，大家可以去看一下我的参赛获奖作品，需要的可以在社区私聊，在此还请大家多多包涵。此处仅拿平时的某个作业稍作展示下，如图所示：
图1：第六次作业
4.小结
跟BI打交道已经接近6,7个年头，从技术，走到规划、管理岗位，可谓是感慨良多。FR认证，我只拿了一个，就是交付工程师，是在第一期通过的。本人在数据分析领域，差不多走过了7个年头。在这里分享一下，我对于从事数据分析的一些拙见。如下：
1、对数据分析能力的理解
数据分析思维是道，数据分析方法是术，数据分析工具是器。如何感悟自己的道，如何修炼自己的术，如何选择自己的利器，是我们提升数据分析能力时时刻刻需要思考的问题。
2、对数据分析的理解
洞察数据背后的问题，用简单的形式表述出来，用能够落地的策略去执行，产生可观的效果与价值，能够结合实际情况不断迭代与完善。 | 
