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changcheng@(uid:172055)
职业资格认证:FCRA,FCAA,FCBP
【打卡作业】决策报表模板美化实操演练
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BI工具选型指南-FineBI、tableau、powerbi对比
11发111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 编辑于 2021-7-17 15:43
【产品测评】FineBI5.1.8功能测评报告
测评功能1:警戒线支持显示数值 测评维度维度说明 业务场景使用*1、在功能优化前,警戒线不支持显示数值.2、在功能优化后,警戒线支持显示数值,用户可直观查看警戒线的值,支持快速决策. 143288 功能体验交互*这个功能十分有用,警戒线用于在图表中对指标的某些数值做出预警,显示数值后用户能快速看到预警值,不需要单独计算,提高工作效率。 产品功能建议*是否可以考虑动态预警值,比如查询不同省份的时候平均值能够动态变化。 其他测评维度趋势线公式能否体现? 综合满意/推荐度*满意度:(7颗星)推荐度:(7颗星)评价理由:此功能支持用户快速决策。
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毕业后的第一个证书-FCRA
与帆软相识,是在2018年6月,当时公司使用的是SAP BI产品,基于用户个性化BI需求,SAP BI已不能满足用户填报、表格颜色、数据交互等功能。因此公司开始试用帆软公司产品,引入的是report 9.0,第一个项目是从填报报表开始学习应用,刚开始用的时候还不太习惯,在帆软产品经理带领下实际操作两三个填报报表后,感觉很适合无业务系统支撑的数据补录,很接地气的。后来从给公司实施项目的帆软产品经理得知帆软的职业资格认证,心想需要获得一个证书来证明技能的提升。然后就在7月中旬系统的学习帆软帮助文档并按照文档进行实际操作练习,学了一个月时间,怀着忐忑心情认证FCRA,第一次没有通过,主要是关于软件安排和java的知识没有完全掌握,然后又补充学习,第二次考试后终于通过了,分数不是很高,但也很激动,毕竟是毕业后的第一个职业证书!(当时还在纠结要不要发朋友圈鼓励下自己,最终还是没有发...) 对于番薯的建议:系统学习帮助文档,是保证通过认证的基础。加油! 142280 编辑于 2021-3-2 10:47 编辑于 2021-3-2 15:09
【打卡作业】企业人力资源分析案例
一、业务背景 制造行业人力资源分析案例。对于人力资源管理领域,有两点是至关重要的: 第一:人员合理配置,保证人岗匹配及高绩效产出。 第二:控制人员流失,避免人员大幅流动造成的停工风险。二、数据拆分建模 结合以上指标,重点关注以下几组数据: 1、人员配置: 年龄段分布、工龄段分布、学历分布、性别分布、婚姻状况分布、职务分布、地域分布; 2、人员流失: 离职率趋势、离职员工年龄&工龄分布、离职原因分析。 整理后的关键字段、计算指标和源数据如下: 表名: 1、在职人员明细表 关键字段: 年月 姓名 性别 年龄 工龄 婚姻状况 职务 籍贯 2、离职人员明细表 年月 姓名 性别 年龄 工龄 婚姻状况 职务 籍贯 离职原因 三、分析案例 1、人员配置分析该组分析共包含7个组件,用到【在职人员明细表】。整体样式和含义如下 142207 1.1、企业员工年龄段分布 以年龄为维度,并进行自定义分组,观测员工年龄段分布是否与企业类型(制造业属活力型)相符142208 1.2、企业员工工龄段分布 以工龄为维度,并进行自定义分组,观测员工工龄段分布判断企业新老员工占比是否合理142209 1.3、企业员工学历分布 以学历为维度,记录数求占比,观测员工学历分布判断员工学历是否符合企业要求:142210 1.4、企业员工性别分布 以性别为维度,记录数求占比,观测员工性别分布判断男/女员工占比是否符合企业要求:142211 1.5、企业员工婚姻状况分布 以婚姻状况为维度,记录数求占比,观测员工婚姻状况评估员工流失风险:142212 1.6、企业员工职务分布 以职务为维度,记录数求占比,观测员工职务分布判断组织层级是否合理:142213 1.7、企业员工地域分布 将籍贯转换为地理角色,观测员工籍贯地域分布以探索企业文化政策制定方向:142214 2、人员流失分析 2.1 企业员工离职趋势 以离职月份为维度,离职人数为指标,观测员工离职趋势判断企业员工稳定性,并设置离职人数平均值的警戒线,重点观察离职人数超过离职人数均值的月份并研究原因:142215 2.2 离职员工年龄&工龄分布 创建年龄&工龄层级关系,以支持切换展示。观测离职员工年龄&工龄分布支持企业针对重点流失人员制定关怀措施142216142217 2.3 企业员工离职原因分析 观测员工离职原因支持企业制定改善对策,控制人员流失142218 四、结合仪表板的业务洞察 根据以上分析,进行以下决策 1、管理层人员与职员层人员占比接近为1:3,占比不合理,需针对性减少管理层人员以提高运营效率。 2、企业员工大部分分布于华北、西北等地区,可针对性制定关怀政策,如在食堂供应华北、西北地区特色餐,年假前为路途较远员工推出火车票团购等政策。 3、企业要重点关注入职3年以内、28岁以下员工,以避免此部分员工流失;同时需加强管理层管理能力的培养,以降低员工离职率。 142219 编辑于 2021-5-10 17:33
12月BI学习班-结业总结
1.学习初衷 本人在传统制造行业做BI报表开发人员,前期使用帆软report开发报表,但这种业务提需求、IT人员开发报表的模式,不能快速满足业务数据分析的需求,而且IT人员的运维量也逐步增加。同时业务需求是动态变化的,往往今天刚开发完报表,明天需求就变更了。基于此,计划在公司推行自助分析模式,由IT准备数据,业务人员自由拖拉拽数据字段,最终呈现数据。这样才能解脱IT人员,也能让业务人员真正参与到数据分析的工作阶段中,自主探索数据。 11月份与负责我公司的帆软售前经理交流自助分析模式推广思路,他推荐了帆软BI报表工程师的课程,正好也获得了系统学习帆软BI的机会。 2.学习经历 此前接触的是帆软BI5.0版本,现在版本也在逐步更新,好多新的丰富的接地气的功能也逐渐开发了,瞬间觉得帆软还是比较务实的公司,能够体会国内人民的心声。 课程前期的内容总体来说还是比较基础和简单的,不过简单并不代表没有内涵,通过基础的操作对本次课程的兴趣更浓厚了。基本上每天上班第一个任务都是听课,然后练习作业。不过直播答疑存在卡顿现象,每次都是看回放。毕竟回放比较方便。 作业也是按时提交,最激动的就是看作业得分,还有排名,有种竞争的感觉。不过老师的批复也让自己有了更清醒的认知,有些不该丢分的确丢分了,所以考试练习都应该认真,不能有丝毫马虎。 后期的课程对业务自助分析有更深的要求,比如数据加工、过滤组件等操作,都是实际工作中会经常遇到的,而且帆软在数据加工方面还是有一定的造诣的,可以实现零代码的数据加工,这种操作正是业务人员想要的。 提交作业过程中有些内容确实不会,只能求助助教老师,助教老师也是不厌其烦的解答,有些问题到晚上11点还在回复,再次表示感谢。感谢的还有班主任苏老师,由于公司无法上云盘,每次都是麻烦苏老师单独发作业资料,十分感谢!对了,还有一起学习班的小伙伴,在群里提的问题,大家也是积极回答,探讨如何制作,都能算是课题攻关小组了。有这么敬业的老师和浓厚的学习氛围,相信大家都会有所收获。 3.学习成果 (1)个人成长 · 通过本次学习,可以说是系统的掌握了帆软BI的操作,图表制作、钻取、联动、过滤等知识点都有所了解了。不过BI本身可以说是博大精深,还需要在不断的实践中提升BI应用能力。 · 最让我印象深刻的是帆软BI竟然能做购物篮分析,我一直以为这是零售行业高深的技能点,现在帆软BI可以分分钟进行分析。不过要是有多商品关联分析的案例就好了,期待帆软能够官方讲解。 · 也是在本次课程的陪伴下,我参加了帆软2020冬季可视化大赛,并获得了最佳参与奖,可以说没有本次培训的支持,我是没有信心参赛的。参赛作品都是精华,所以帆软BI的学习还是任重道远啊。140998 · 报考了12月份的FCBP认证,说实话虽然有些题目以前练习过,但整体还是很烧脑,希望能够通过!!!希望能够通过!!!希望能够通过!!! (2)工作应用 本次课程基本接近尾声了,在课程知识点的支持下,在公司内部组织了2次帆软BI自助分析的培训,总体来说效果还算不错。接下来将继续推行业务自助分析,让业务用数据,才能发挥数据的真正价值。 4.小结 课程知识点很多,也很系统,只要认真听课、勤加练习,相信每个人都能获得收获。不过知识的价值在于应用,也建议各位多搜寻业务场景并实践,巩固知识的同时收获新的知识。 编辑于 2020-12-30 08:31
【2020冬季挑战赛】数读科比NBA职业生涯
1.选手简介 1.1.个人简介 帆软社区用户名:changcheng@(uid:172055) 职业简介:现就职于国内车企IT部门,任BI开发工程师,主要负责BI报表开发及BI工具推行工作。 1.2参赛初衷 参赛的目的主要如下: 希望通过实践提升分析工具操作技能,最主要的是数据分析思维的锻炼; 准备在集团内推广自助BI工具,提前学习了解; 通过比赛和帆软BI大拿交流,扩展数据思维。 2.场景介绍 2.1.主题介绍/数据来源 主题介绍:怀念科比。(本人爱好篮球运动,是科比的球迷) 数据来源:主要是互联网数据:http://www.stat-nba.com/player/195.html,对互联网数据进行excel加工整理和自助数据集处理 2.2.分析过程 互联网数据搜集-excel/自助数据集数据处理-FineBI数据展示-仪表板导出数据共享 2.3.分析思路 观察数据138557 查看数据NBA网站数据,主要数据有球员场均数据(得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、胜负)、单场数据(对位球队、得分、篮板、失误、胜负)、个人生涯之最、个人主要荣誉(总冠军、全明星、最佳防守阵容、得分王)、生涯薪金一览(赛季、薪资)、生涯类似球员(球员姓名、得分、助攻)等维度。基于数据,提出几个疑问点:① 科比场均数据是什么样的,得分和球队获胜有什么关系么?② 科比在遇到哪些球队的时候,胜少负多呢?③ 科比主要荣誉是什么?获得过几次总冠军?几次入选最佳阵容呢?④ 科比的薪资分布是什么情况呢?最高薪资是多少?⑤ 科比在和类似球员比较时,数据怎么样?同时也想知道科比有多少球迷,都分布在哪些国家呢?基于以上的疑问点,综合整理出此次分析模块内容主要如下:① 科比得分趋势、得分与球队胜负关系、科比效率值分析。② 科比对位负场数多的球队(对位球队名称)。③ 科比数据总览(总冠军、最佳阵容等)。④ 科比薪资构成(薪资信息)。⑤ 科比同位置球员数据对比。⑥ 科比球迷分布(球迷总数、球迷地域分布)。对以上维度进行归纳,总结为个人数据分析、个人对球队贡献分析、球迷分布分析等三个主题。 2.4.数据整理数据基本都为原始excel数据。 主题 图表 数据集 个人数据分析 总览 总览数据 excel数据集 得分随赛季变化 赛季数据 excel数据集 薪资构成 生涯薪资 excel数据集 比赛对位为负的球队分布 比赛球队结果 自助数据集 球员数据对比 球员对比 excel数据集 个人对球队 贡献分析 得分/命中率与球队胜场关系 赛季数据 excel数据集 效率值随赛季变化 生涯单场数据 excel数据集 球迷分布分析 球迷总数 球迷分布 excel数据集 球迷地域分布 球迷分布 excel数据集 球迷数量分组分布 球迷分布 excel数据集 生涯单场数据excel中运用了快速分列和快速填充功能,将对位球队进行拆分。在帆软平台对生涯对位的球队做了一个自助数据集,用于分组汇总球队信息。 2.5.分析报告① 图表选择与设置总览数据:使用指标卡展示;得分随赛季时间变化:使用折线图展示,同时增加平均值的警戒线。生涯薪资分布:看分布,使用矩形块展示,同时使用薪资绑定矩形块大小和颜色。生涯对位为负球队:使用词云图展示,对位球队汇总数量绑定词云大小。球员数据对比:使用条形图展示,同时将科比数据置顶,在每个维度上展示数据排名。得分/命中率与球队胜场数关系:使用散点图展示,同时增加平均值警戒线,构成矩阵分析。增加趋势线清晰展示得分与胜场数正相关关系。效率值随赛季时间变化:使用面积图+点图的组合方式展示,对点进行闪烁动画设置,突出显示效率值≥60%的信息。球迷总览:使用指标卡展示。球迷地域分布:使用地图展示,设置球迷数量绑定地图区域颜色。球迷数量国家分组:使用条形图展示,对球迷数量进行自定义分组。共分为四组:0-100万,100-500万,500-1000万,>1000万138562 ② 仪表板整体配色基本选用帆软平台自带配色,主要包含格调、未来等渐变配色。③ 最终作品图如下:138580 2.6.总结制作案例过程中,得到帆软老师和微信群群友的诸多帮助,在此表示真诚的感谢! 140334
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