【2023BI数据分析大赛】2023年浙江旅游分析

浙江旅游分析

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访问地址：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/8irn

 

准备工作

软件：
Finebi=6.0.11
数据：
2022年和2023年浙江某市五一期间旅游对照分析
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FineBI V 6.0.11-Windos版64位

2022年和2023年浙江某市五一期间旅游对照分析

 

 

一、选手简介

1、选手介绍

• 个人介绍：帆软社区用户名：晕晕cc，真名：陈驰；目前从事业务顾问岗位，主要负责SAP质量板块，业余之余喜欢用数据驱动决策，让自己可以快速发现本岗位中存在的问题，及时进行优化改进。

   

 

2、参赛初衷

• 新的一年里希望通过比赛提升BI工具的使用方法和技巧

• 结交到各行业志趣相投的人，共同学习

• 找到自己的不足，逐步进行完善

二、作品介绍

1、业务背景/需求痛点

• 在年初，您所处部门预期2023年本市的旅游业会迎来巨大复苏，旅游业收入会得到大幅增长，但2023年上半年的数据并不乐观。您所处部门的负责人交给您一项任务——通过分析2022年和2023年劳动节期间本市景区的有关数据，来分析背后的原因，并结合游客画像及不同类型游客的景区游览路线（一个游客ID可能对应多个景区）和游玩风格，制定相应的营销与服务策略，以推动当地旅游业的增长。

2、数据来源

• 官方提供的旅游数据

3、分析思路

• 日期字段，可以开展对比增长分析

  主要分析模型：直方图、指标卡。

• 通过分析，发现2023年较2022明显增长，增长点在哪，这个我们并不清楚，故就ID、省份、来浙江方式、游客类型、年龄、性别分析

主要分析模型：购物篮分析。

• 消费情况又是如何的，通过省份、旅游景点对收入情况进行分析

主要分析模型：直方图、桑基图

• 评价情况，景点都进行了评分，可以给消费者更多的选择

主要分析模型：指标卡

4、数据处理

• 购物篮模型

1、过滤2023年，取ID和景点名

2、基于上表创建自主数据集

3、左右合并

4、过滤字段

5、后续购买订单数、支持度、置信度等可直接查看官方文档。

购物篮分析

• 桑基图

（1）新增省份2023收入排名字段

1、新增总收入

2、分组汇总

3、过滤2023年

4、总收入排名

5、新增一级ID

6、新增字段

（2）新增连线字段

可以在excel中做，长度-8至8，间距0.5

（3）汇总数据

1、新增汇总字段

2、新增字段年

3、行列转换

4、排名左右关联

5、排序

 

6、新增二级ID字段

年龄划分：《中国年龄划分标准新规定》2022最新年龄划分标准如下： 1、0岁—6岁称之为童年。 2、7岁—17岁称之为少年。 3、18~40岁称之为青年。 4、41~65称之为中年。 5、66岁以上称之为老年。

5、可视化报告

（1）相关图表制作

1）收入情况

选择直方图，直观展示，上年度和本年度情况，同步展示环比情况

2）矩形块

展示人数占比情况

人头是通过新增meoji，公式如下：

CONCATENATE(REPEAT("👤",ROUND(10*${记录数}/AVG_AGG(DEF(${记录数})),0)),REPEAT("     ",round(10*(1-(${记录数}/AVG_AGG(DEF(${记录数})))),0)),${记录数},"人")  

通过上述分析，可以发现2023年五一期间来浙江旅游收入2690.15万，相对与2022年增长率为68.90%；人数方面，2023累积旅游人数33821，相对与2022年增长率为69.82%

3）条形图

选用数据加工中桑基图的数据，条形图如何画这个比较简单，就不多说了。

4）桑基图

🤪重点来了，跟着一起来画桑基图

新增字段F-t

AVG_AGG(${一级ID})+((AVG_AGG(${二级ID})-AVG_AGG(${一级ID}))*(1/(1+POWER((EXP(1)),-AVG_AGG(${t})))))
​

t是连线中的字段，构建视图关系

选择组合图

过滤器中方的省份，是做了动态传参。最终效果如下：

为此我们可以直观发现各省份旅游情况及对应景点的排名、收入、环比情况。

5）选用的组合图

主要是了解各年龄阶段占比情况

6）星级排名

星星的画法，其实还是用了emoji,新增星级字段

IF(AND(${推荐指数}>=4,${推荐指数}<4.5),"⭐⭐⭐⭐",IF(${推荐指数}>=4.5,"⭐⭐⭐⭐☆",IF(AND(${推荐指数}>=3.5,${推荐指数}<4.0),"⭐⭐⭐☆",IF(AND(${推荐指数}>=3,${推荐指数}<3.5),"⭐⭐⭐",""))))
​

7）购物篮

官方标准模型就不多说了

省份人群方面还进行动态筛选，可选择游客类型，景点分类，同步细化分析

总结及建议：

对比2022年，我们可以发现2023年旅游经济明显增长，增幅在70%左右。

通过省份的分析，我们可以发现消费最高的省份和增量率最高的省份，同时针对每个省份钟意的旅游项目，我们是不是可以聚焦改善？结合省份我们可以发现人群占比最高的群体，结合景点评分、提升度，可以进行精准拟定方案。

如路途遥远的是不是可以拟定优惠政策，增强用户粘性，让来过的人下次再次来；团体和个人是不是也有不同促销方案。游玩项目不好的是不是要进行改进？收集下顾客意见，进行针对性的改进（评分低的原因收集）

 

（2）最终结果呈现的页面布局

 

三、参赛总结

1、FineBI工具

• 点赞

• 数据处理方面较5.0版本操作步骤变得更加直观，左右关联的时候，可以直观展示关联的总数据，之前旧版本的时候经常要核对关联后的数据。

• def函数，这个新函数明显提升了工作效率，之前统计汇总的时候，由于指标随维度的变化，导致需要重新做新的数据集，现在直接写函数就可以了。

• 吐槽

• 仪表板之间相互复制组件的功能木有看见

• 明细表分类排序正常，但是将其选用文本图形时，排序出现乱序现象

2、参赛总结

• 尝试下双开，果不其然，头发又掉了不少。😭

• 数据直接用的官方提供的旅游数据，对于一个不涉及的领域，学习的东西确实很多，不过随着不断的尝试和学习，也让我对旅游行业有了一定了解。

加人头和桑葚图棒棒哒，学习了。

做了很多精美的组件。
个人觉得有一个大亮点，每个景点都做了满意度、评价人数和人均消费分析对比。
如果能结合分析内容和思路把所有组件穿起来，做到每一步分析都有依据有结论，每一个组件展示都有目的的话就更好了。

一起进步，加油

打卡：分析看板全是精华，筛选控件动态传参的应用效果十分惊艳，学习了！

打卡：动态传参厉害的呢，展示形式眼前一亮的感觉。动态传参那块没有看懂如何实现传参的，希望作者可以详细描述下，感谢

打卡：分析看板等感觉很棒，能学习到相关操作。

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路不错，UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解，逻辑贯穿始终

打卡：作品从收入增长、游客画像、旅游渠道、景点评价等维度全面分析了浙江旅游数据。使用购物篮等模型进行关联分析,指标之间联动性强。使用emoji创造性设计星级和人头图标。页面布局合理美观,配色简洁大气。对省份排名变化进行动态展示,交互性良好。数据处理包含时间处理、年龄划分等,为分析提供了支撑。图表丰富,并配有必要的业务解读。

学习了，浙江旅游今年肯定兴旺，看到好多浙江旅游的分析了，这里很荣幸看到CC大佬的作品

打卡：完整的数据分析过程，配色统一，布局合理美观，图表类型选取合理，故事化表达相关的数据分析场景，值得学习。