通过分析数据，我发现产品的销售发运呈现出明显的淡旺季特征。具体来说，在春节前的一段时间（1月），由于礼品市场和家庭聚会的双重需求，销售订单和发运量均达到了高峰，订单实发数量趋近450万。而夏季（6-7月），由于天气炎热，消费相对减少，订单发运量环比下降，也随之进入淡季。预测未来的发运趋势也呈季节性、节假日性变化，这一发现有助于我们提前规划库存和物流资源，以更好地应对市场波动。
通过对发运到货区域的分析，我发现不同地区的需求量存在显著差异。其中，西南地区由于地处该企业根据地，产品较为欢迎，其占比约为全国的40%左右。华东地区由于经济发达、人口密集，需求量较大，发运量占比也相对较高。而西北地区由于地理位置偏远、经济相对落后，需求量较小，发运量占比也较低，这一发现有助于我们针对不同区域制定差异化的销售策略和物流方案。而在未来随着各种福利政策的刺激，预计目前市场认可度较低，并且人口相对较多，经济较为发达的华中、华南地区的发运量将大幅提升，以填补该区域的空白。
在分析过程中，我还关注了不同品类产品的物流发运情况。结果发现，高端产品由于存在市场送礼需求，其发运量高峰往往出现在节假日（如8月中秋前后），并且其发运区域也往往以经济中心、政治中心为主（如北京市）。而中低端产品（如头曲类产品）则受市场波动影响较大，发运量呈现出较大的波动性。这一发现为我们调整产品结构、优化库存管理提供了重要参考。而在未来，随着经济水平不断提升，预测由于高端产品具有对企业高利润与对消费者高口感、高送礼价值的特征，其发运量将逐步提升。而中低端产品将主打消费水平较弱、注重性价比的市场。
为找出何种原因主要影响订单发运，以迭代提升供应链运输效率。如上图展示了订单延迟原因的分布情况，可以看出当年延迟原因主要受疫情原因影响，其在延迟发货的原因中占比达到了 50.33%。而在未来随着封控的逐步放开，这一延误原因也将得到缓解，预计明年疫情原因同比将大幅下降，应针对此类情况，做出相应的物流反应。
最后，我还对不同运输方式的选择和发运量占比进行了分析。结果发现，卡车是产品运输的主要方式，占据了绝大多数的发运量和订单数量，但其每订单的平均发运量相对较低，显示出卡车运输的分散性，服务于大量的小规模订单。紧随其后的是快递，订单量达到了18001笔，但每笔订单的运送数量最少，适用于大规模但小批量的货物运输场景。自提方式则通常用于较大批量的货物运输，因为其每订单的平均发运量较高。尽管客户自运的订单量不多，但每个订单的平均发运量却是最高的，达到了706.47件。公路快运的订单数量较多，但平均每订单发运量较低，表明它更适合小批量且急需的货物运输。至于空运，其订单数量和发运量均极少，占比极低，且每订单的平均发运量也较低，这显示了空运主要用于极少数量、高价值或急需的货物运输。综上，不同运输方式的选择和发运量占比为我们优化物流成本、提升物流效率提供了重要依据。
由于白天时间需要处理公司相关事物，我常常熬夜学习帆软BI的课程，虽然疲惫，但每当解决一个难题时，那份成就感便让我精神焕发。在这个过程中，我通过线上微信社区结识了几位志同道合的新朋友，我们经常一起讨论问题，共同进步。特别要感谢的是一位经验丰富的导师，他不仅耐心解答我的疑惑，还分享了许多宝贵的行业经验，我们还一起针对相关的作业进行探讨并总结学习思路，虽然学习过程紧张刺激，但也充满了乐趣，最终还意外地获得了不错的作业批改成绩。这些经历，让我的学习之旅变得更加精彩。
在学习帆软BI的过程中，我掌握了数据可视化分析、报表设计、数据集成与处理等关键技能，学会了运用多种图表和工具来直观展现数据。最让我印象深刻的是数据清洗与转换的技巧，它让我深刻理解了数据预处理的重要性。学习的初衷是为了提升数据处理与分析能力，更好地服务于工作。目前，我已实现了大部分目标，能够独立完成较为复杂的报表设计。对于即将到来的FCP考试，我充满信心，相信通过不断练习与复习，能够顺利过关。此次学习让我深刻体会到坚持的意义，面对困难时，只有持之以恒才能取得进步。我也更加坚信终身学习的理念，只有不断学习，才能跟上时代的步伐，不断提升自己的竞争力。
