请上传宽度大于 1200px,高度大于 164px 的封面图片
    调整图片尺寸与位置
    滚轮可以放大缩小图片尺寸,按住图片拖动可调整位置,多余的会自动被裁剪掉
取消
lbstjw(uid:249589)
职业资格认证:FCP-FineBI | FCA-业务分析理论 | FCP-报表开发工程师 | FCA-FineBI
新番薯怎么学习大神们的比赛作品-参考2023BI比赛回帖
       自从帆软软件举办,面向全球数据分析领域相关的从业者和爱好者,集竞赛、培训、交流于一体,旨在帮助相关从业人员提升数据分析技能,引领开启关注数据价值、释放数据无限潜能的科技风尚,为全社会数据分析人才的培养贡献力量的FineBI数据分析大赛以来,已经有好多届了......           作为一名新加入社区的FineBI新番薯,看到这么多优秀的作品,不知道如何入手学习呢?        看到论坛里的朋友们是如何留言回评2023年的比赛作品,我想,也许这是最棒的学习机会,直接看到各行各业的优秀作品,而且能与作者交流,让我们一起回顾一番,希望每个人都能找到自己学习的正确打开方式。 正文:     关于FineBI制作过程说明如下   第一部分:回顾大赛的时间节点。 说明:使用组件KPI,逐项统计出大赛总奖金、作品数量、各项项目奖金金额。   第二部分:回顾大赛的作品提交时间及手气红包获得情况。 说明:组件使用普通柱形图,维度使用日期月日,指标使用作品篇数,标签使用篇数,警戒线标记为固定数字50和-50,注释标记出红包200、前50名截至、红包100。   第三部分:回顾所有打卡作品。 说明:使用组件折线图,维度使用比赛的日期,从开始至最后打卡结束,指标使用打卡回帖获得的F币金额、提交作品的篇数,使用注释标记出打卡奖励最多的一天和作品发布最多的一天。 使用组件散点图,维度使用打卡次数,指标使用打卡奖励F币的数量,在组件中使用平均警戒线,做出象限图,标签使用作者名称,并进行注释出打卡次数最多的作品和打卡奖励最多的作品。   第四部分:打卡的番薯都是谁。 说明:先使用文本组件列出番薯排行等文字。     打字排行组件使用饼图,角度使用回帖文字数量求和,颜色使用番薯名称,标签使用名称+字数。     气氛排行榜组件使用饼图,角度使用打卡篇数求和。颜色使用番薯名称,标签使用名称+篇数。     打卡排行榜组件使用饼图,角度使用有效打卡次数求和。颜色使用番薯名称,标签使用名称+次数。     最走心排行榜组件使用饼图,角度使用有效打卡为6F奖励的次数求和。颜色使用番薯名称,标签使用名称+6F次数。     四个排行均适用分组表统计明细,维度使用番薯名称,指标使用对应字数、篇数、次数、6F次数。并且在指标开启数据条,并在指标拖入字段按条件设置不同的形状显示图案。   第五部分:番薯的打卡时间。 说明:     第一个番薯的打卡时间,组件使用折线图,维度使用日期,指标使用回帖打卡的篇数。并在大家打卡最多的日期进行注释篇数。     第二个得到6F奖励的回帖小时,组件使用面积图+折线图,维度使用每天回帖的小时,面积指标使用回帖作品是6F的篇数,折线指标使用总回帖篇数,注释为6F篇数最多的1个和总回帖篇数最多的1个。     第三个23点-03点打卡的番薯,组件使用普通柱形图+折线图,维度使用番薯名称,柱形图指标使用打卡篇数,折线图使用奖励的F币,并分别拖入标签显示。     第四个首日得分王,组件使用普通柱形图+折线图,维度使用番薯名称,柱形图指标使用打卡篇数,折线图指标使用奖励的F币,并过滤为开始打卡的首日,即过滤日期为09-15日。     第五个十一放假期间打卡,组件使用普通柱形图+折线图,维度使用番薯名称,柱形图指标使用打卡篇数,折线图指标使用奖励的F币,并过滤日期为十一国庆放假期间的日期。     第六个最后一天打卡,同上,组件使用普通柱形图+折线图,维度使用番薯名称,柱形图指标使用打卡篇数,折线图指标使用奖励的F币,并过滤日期打卡活动的最后一天的日期。 第六部分:番薯的打卡时间。 说明:     第一个有效打卡捡漏2F,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用获得F币奖励金额,按番薯名称过滤仅获得2F特殊奖励的名称,按奖励金额降序排序。     第二个打一个字多少F币,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用计算字段,公式为总字数/总奖励,得到每个字数平均F币。在指标设置警戒线,使用平均值,得到打卡番薯的平均每个字奖励F币标注。     第三个有效打卡沙发王,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用打卡篇数,数据准备使用获取时间为每篇作品首次打卡番薯,并进行标记,过滤为番薯名称为首次打卡时间标记,按打卡篇数排序。     第四个打卡1分王,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用获得F币奖励金额,按番薯名称过滤仅获得1F奖励的名称,并按奖励金额进行降序排序。     第五个0分再接再厉,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用打卡篇数,按番薯名称过滤打卡字数超过20字,并且或得奖励金额等于0F币的篇数,进行降序排序。     第六个有效打卡最后回帖,组件使用普通柱形图,维度使用番薯名称,指标使用打卡篇数,按番薯名称过滤每篇作品打卡时间最后一名获得有效奖励的篇数,进行降序排序。   接下来,看看非常走心的评价截图精选…………     没看够,这里还有最走心的评价截图精选…………     小知识:有番薯问,FineBI不支持轮动轮播的,你这里怎么做到组件中的?没错,FineBI不直接支持轮播,这里使用图片组件,插入GIF图片实现的。         有番薯问我数据是怎么整理的,当然用的是FineBI工具了,其实只要多在论坛逛逛,还能发现许多小惊喜,下面是统计的是2023年比赛作品获奖数据(个人统计仅限娱乐).....      组件制作说明:使用分组表,显示表头序号,表头显示合计,准备好维度和指标拖入组件,并对大赛奖励金额大于0的数值颜色改为红色标记。     嘿嘿,然后是回帖番薯获取F币的数据…………   组件制作说明:使用分组表,显示表头序号,表头显示合计,准备好维度和指标拖入组件,并对打卡奖励金额数值开启数据条。           看到这么多番薯回帖得到奖励是不是很心动,下次有活动记得来哦!          数据分析大赛将是一个集企业应用、社会民生、科技创新、文化艺术等多种主题于一体的数据故事盛宴。来自各行各业的选手齐聚一堂,将通过数据的解读和分析,描述出精彩纷呈的数据故事,探索出数据背后的无限可能,收获不一样的挑战新体验!         希望下次比赛看到你的参赛队伍!         每幅作品下面回帖都可能会得到作者的回帖哦!           让我们共同见证数据故事的力量!   最后附:上面优秀作品的传送门--分析作品库
一上车就能落座,记那年寒假有FineReport学习班的陪伴
我已经学完报表工程师从入门到精通课程,详情请看:报表工程师从入门到精通·实战班 1.学习初衷 源于2023年12月31日疯狂点鼠标的过程中(至于为啥狂点鼠标,原因是有些券快过期了),机缘巧合发现有一张FineReport的学习券,于是就上车了 2.学习经历 刚开始第一周按部就班参与学习,参加开学典礼,认证听第一课,很高兴认识了余老师,还有很多同学,基本都叫不上来名字,哈哈,但是很感谢大家的陪伴。然后突然有天要投票,然后老师就说课程视频全部开放,于是不自觉开始疯狂看视频,总有一种时间不够用的感觉,看的过程倒是很舒服,很多知识点之前也有遇到,复习了很多基础的东西,之前漏掉的一些基础操作也都好好温习了一下。。。然后,过了几周,作业也做到了第11个,放寒假了,这次寒假特别长,想着寒假前就把作业都做完,出于意料的是每次作业都想好好做,这样还是很耗时的,所以放假前没做完作业(假期中省略一万字。。。)直到假期过到最后一天,才想起来补作业,结果手忙脚乱作业12漏了一个知识点被扣了5分,于是立即清醒,才恢复了状态,没想到就剩最后一个作业了,进入3月份了,正月也快过完了,学习班也结束了,很怀念晚上写作业的时候。。又学到一点点。就这样完成了最后一次作业。明天3月3日还是周日,可以放飞自我不用熬夜写作业了,嘿嘿。 3.学习成果 (1)关于我的个人成长,说实话,学完后,好像什么都没学,还有很多很多东西发现还不熟练,比如一个图表标签的自定义,或者改一个网页的js,都得查查资料才能做出来。也可能有同学问那总学了点啥吧,我觉得可能就是会做最下面的这种图表,或者填报数据让其他程序用用,希望以后能做一点东西跟大家分享。     关于那个FineReport考试,我倒是知道一点,按这种顺序可以百分之百通过,不啰嗦,直接说,就是报一个报表学习班,然后每次都按时做作业,把每道题都按正确答案来做,最后还有几道模拟题也都做一下,作业和这几个模拟题自己做正确后,中间不要休息,趁各种知识点还在蹦跶着,直接参加考试,基本都是高分通过,嘿嘿....比如这样 (2)工作中用到的的确不多,完全是个人兴趣,嘿嘿,下面这个是学习12的作业。 l  这个分析场景是一个零售展示,都是番薯肯定一看基本都明白,有问题可以私我,可以看帮助,也可以问答。 l  仅仅展示的话,我感觉色彩还是不错的。 4.小结,学海无涯,感谢帆软的老师和同学,祝越来越好。
广联达软件产品经营之观后感(工作经历分享)
我之前用过其他预算软件,深知广联达软件是预算行业的大佬,在2023FineBI比赛中看到广联达软件感到非常亲切。 比赛原文链接:(【2023BI数据分析大赛】产品经营驾驶舱 ——数据赋能产品经营模式升级) 虽然目前还有不少使用excel的情况,但是公司的战略无疑是非常准确的,能够购买finebi真幸运,羡慕了。   在这里分享一个之前使用铁路预算软件的故事,背景介绍:那已经是10年前了,我刚刚入职,在铁路预算上,分为站前和站后工程,站前工程包括路基、桥涵、隧道、站场、轨道等,站后工程包括电力、信号、通信、房建、接触网、机务、给排水等。我和另一个同事做站后工程预算的,还有1个同事负责站前工程预算。     (附上一张10年前去接触网专业帮忙时候拍摄的施工照片)   日常工作:那时刚开始的时候,所有工作都是使用指挥部给的一套固定excel模版,我还记得是一位指挥部的工程师新建的excel(实在想不起来叫什么了),有很多sleet页面,每个页面分别有不同的工程项目,每项工程分为单价,数量,金额。(在这里做一下解释:单价是由不同专业,比如通信,电力发布的最新年份的定额决定,定额是指每项最小工程的人工费加材料费加机械费等;数量由施工人员施工,监理人员批准,甲方工程师审核后的工程数量;金额当然是数量乘以金额),由于单价对应的定额非常多,在excel里面要做好不同定额的名称和单价用于选择,然后确认金额后,需要汇总每项小工程,然后汇总至本专业,最后汇总至站后工程,再跟其他同事汇总至总工程,作为季度费用划拨申请表格。   分析目的:在这个过程中,要对工程整体进度进行把控,同时也要对工程费用进行控制,作为预算这块也很有必要进行分析,目的是为了工程能顺利开展,合理安排支付各项费用。   分析过程:可是当时还没有Finebi这么高级又好用的工具,只能利用excel表格套表格,一点点的计算。一般是按施工组织,先罗列出施工进度计划,画出甘特图,根据计划的每个节点,得到概算金额。把概算金额作为参考(如果是finebi6.0,我会设置这个为警戒线)。   做好准备工作后,对预算中已支付的工程量对应金额,拉出工程数量和金额两个指标,配置实际工程完成时间,与概算中的工程数量和金额进行对比,实现了工程情况展示。   然后把甘特图中未定期完成的工程分析原因,并列出计划完成时间,得到施工整改方法,或实际情况不允许施工,进行标记处理。列入excel的数据中,作为过程中的数据清理。   最终的分析结果,通过计划的时间进度对比实际实际进度,实现工程进度预估,通过概算金额与预算金额对比,实现工程费用控制。   当然这是10年前的做法,现在的FineBI6.0,能实现的功能就更多了,比如这个分析小广团队就对预算软件也做出了分析,虽然不是对工程预算的分析,但是展示出来的分析内容也很全面,图表选择也合理,分别对产出利润、同比环比、产品分析、使用的是企业数据,tab页用的也很熟练。最有效的对看报表的人数及访问数量也有分析,点个赞。   对于受众面是最广的中小企业而言,还是excel用的比较多,如果做一些中小企业专题,能把一些使用excel转向使用简单初步FineBI分析工具,比如类似这篇分析的一个汇总,然后分类,相信肯定能得到中小企业的真实需求,给中小企业带来更多的帮助。
【2023BI数据分析大赛】中小企业的免费福利之航模电池销售分析
一、选手简介 1、选手介绍 (1)团队选手版    团队名称:达普战队    队长介绍:帆软社区用户名lbstjw,目前就职于郑州市销售企业,目前从事IT工作,自从去年加入了帆软社区,感觉挺好玩的,个人感兴趣的方向和领域-数据分析......    成员介绍: 成员-老杜同学,达普科技创始人,公司始于航模无人机高倍率锂电池的设计研发生产,深耕锂电池应用解决方案领域十余年,是一名数据分析新手。    团队组成:一起讨论企业的信息化进程,促进企业发展,于是走到了一起。 2、参赛初衷     希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧     希望告诉更多中小企业FineBI是可以免费使用的,嘿嘿     准备在企业内推广免费的BI工具,先来学习了解     和更多FineBI大神交流学习,进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞     希望能获奖,嘿嘿   二、作品介绍 1、业务背景/需求痛点     简述业务背景:     达普科技是一家航空模型锂电池的研发生产销售一体的企业,人数20人以内,是一个小企业,需要发展,希望通过数据带来更好的决策,使得企业稳步发展。     简述需求痛点:     在分析数据上,属于起步阶段,excel使用目前不是很规范,投入资金购买专业软件也是遥不可及,但是逐步建立企业信息化的想法却是一直都有。本企业一直是小微企业,梦想逐渐成长,希望有一份数据展板,在分析过程中找到问题,提供解决问题的思路,以及以后日常中能看到问题是否解决,能提供决策参考。若遇到不能实现的分析,可以进行补充完善。 2、数据来源     企业数据:用企业中的销售数据表(已脱敏)。 3、分析思路 拿到数据后分析思考过程(附结构脑图)     分析思路:         明确分析目的:中小企业的免费福利,当然要突出免费信息化了。         在这里给各位看官再啰嗦下,FineBI软件是一款2个并发进程免费,并全功能开放的国内多人数据分析软件,就是1-2个人看看模版,每次打开一个就没问题,我看行。         正常一个企业分类说来,销售、库存、财务、人员、生产管理等,可是对于一个还没看FineBI到好用的时候,这些分析都还为时过早,而且就算真的看到好用,想一下子提升企业的信息化进程也不可能一下子达到,就算硬件能快速达到,人的思维总是会慢半拍…所以,要逐渐培养数据分析思维,才能帮助到更多企业。       回到正文         根据拿到的企业数据情况,分类为业绩概览、货品分析、人员分析、物流分析、客户分析5块。其实很明显缺失了一个财务利润分析,但是企业数据中暂时没有,要等下一步计划了,这次暂不考虑。         对于这几个方向,想了不少..         业绩概览想到:销售趋势、市场机会、市场占有率、市场份额、市场竞争、销售转化率。         货品分析想到:售罄率、客单价、销售转化率、库存周转率。         人员分析想到:人才发展、绩效管理、人员招聘、薪酬福利等         客户分析想到:客户群体、购买行为、满意度、忠诚度、流失率等。             想到后,根据数据情况实施了几个让企业能立即兑现的指标。          人员分析为实施销售计划目标用到了指数趋势线(这里复习了截距和斜率的计算过程,嘿嘿)。         货品分析用到了购物篮分析。         其中业绩概览用到了帕累托分析。         客户分析用到了RFM分析、用户生命周期分析。 4、数据处理     可视化分析之前进行了以下数据处理:     (1)数据收集和准备,由老杜同学准备,从多个excel合并,从本机电脑excel中复制部分线下销售订单进行合并。     (2)数据清洗和预处理,删掉错误订单编号,去除过长的货品名称,对订单号有规律的脱敏,业务员姓名脱敏,对客户账号脱敏处理,对快递名字进行脱敏处理,对快递天数进行加权处理。     具体脱敏如:姓名替换为武侠小说的主角名,快递替换为蔬菜名或者其它,客户账号替换其中第X个字符,快递天数乘系数。     企业以后的问题就是先需要做数据规范,以免再遇到错误订单编号之类的情况。     (3)数据探索和可视化数据。     先查看下数据的摘要,要导入FineBI软件中。         这时很多企业可能会说,我只会excel操作,导入什么的可不会。这里,我们可以把excel放到FineBI电脑固定的模版路径上,就是放到另一个安装了FineBI软件电脑的文件夹中,然后可以设置数据分析软件几分钟读取一次excel啦。嘿嘿,企业中共享文件夹或FTP、excel多人协同编辑,为只会excel的企业完美开启数据分析第一步。         导入FineBI后,看到了数据的基本特征,观察下数据的分布,看看异常值、离群点、偏态分布等,要进一步了解数据的特征和规律,为下一步图表制作做到心中有数。         根据分析思路,对数据摘要进行探索后发现本企业开发新客户是重点,需要特别对客户进行深度分析,制作需要的5个数据集如下。         第一个数据集,企业销售明细表。         左右合并了下面做好的RFM分类,然后添加最后后距今消费日期(按客户账号组内最晚成交时间),添加最后消费距今天数(当前日期距最后一次消费时间间隔天数),再左右合并下面的用户生命状态分类。         第二个数据集,流向地图,流向地图辅助(参考FineBI文档)         第三个数据集,产品购物篮(参考FineBI文档)         第四个数据集,客户RFM分类。(参考FineBI文档)         第五个数据集,客户生命周期分析。(参考FineBI文档)         做好数据准备,开始组件制作。 5、可视化报告 (1)数据含义表达和图表排版布局         数据含义: 页面 组件 指标 释义 Page1.首页 仪表盘 总金额 2022年总销售金额 仪表盘1 总金额 2023年总销售金额 年同比增长率 2023总销售/2022年总销售-1 航模电池发货人数流向地图 各省人数区间 10人以内;10-20人;20-30人;30-50人;50人以上 Page2.业绩概览 订单分类线上线下对比 今年总件数 2023年线上订单数量、2023年线下订单数量 今年总金额 2023年线上订单总金额、2023年线下订单总金额 KPI销售金额 2023年增长率 2023总销售/2022年总销售-1 KPI订单数量 2023年增长率 2023总订单数量/2022年订单数量-1 KPI客户人数 2023年增长率 2023总客户人数/2022年客户人数-1 KPI客单价 客单价 2023年总金额/2023年总人数 客单价增长率 2023年客单价/2022年客单价-1 本年销售金额产品类型分类 类型累计销售占比 排序后的单个类型销售金额/所有销售总金额,进行跨行累计求和 类型ABC分类 类型累计占比值>0.8为A类,累计值>0.9为C类,0.8<累计占比<0.9为B类 Page3.货品分析 本年销售金额产品型号分类 型号累计销售占比 排序后的单个型号销售金额/所有型号销售总金额,进行跨行累计求和(过滤定制产品和补差价,不予计算) 型号ABC分类 型号累计占比值>0.8为A类,累计值>0.9为C类,0.8<累计占比<0.9为B类 产品购物篮分析 支持度 同时买A产品和B产品的人数/总人数 置信度 同时买A产品和B产品的人数/买A产品人数 提升度 支持度/(买A产品人数/总人数)*(买B产品人数/总人数) 本年产品销量及增长率 增长率 单个产品2023年销售金额/2022年销售金额-1 Page4.客户分析 客户生命状态分析 客户状态分类 新用户:60天内购买了产品的客户。 一次性用户:180天内购买了产品的客户,最近60天内没有购买。 忠实用户:180天之前购买了产品的客户,最近60天再次购买。 流失用户:180天之前购买了产品的客户,最近60天没有购买。 客户价值分类 客户价值分类 重要发展客户,最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。重要挽留客户,最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。一般发展客户,最近消费时间较近、消费金额,频次都不高。一般挽留客户。 客户最近购买人数 消费频次 1个月30天内;1个月至3个月即30天至90天内;3个月至半年即91天至180天;6个月以上即180天以上 Page5.人员分析 业务员销售额同比增长率 同比增长率 按业务员筛选,该业务员当月金额/去年同期月份金额 业务员客单价环比增长情况 业务员客单价 按业务员筛选,该业务员当月总金额/当月顾客人数 业务员客单价环比增长 按业务员筛选,该业务员当月客单价/上月客单价-1 业务员本年销售任务预测(对数趋势线) 销售金额 按业务员筛选,该业务员当月销售金额 对数销售趋势 y=clnx+b计算数据点的最小方差,用于预测下三个月的销售金额。 Page6.物流分析 本月发货时效性 快递时效 最近30天快递总天数/最近30天快递票数 发货票数及同环比 同比 本月票数/去年同月票数-1 环比 本月票数/上月票数-1 颜色排版:新能源当然是高科技科幻大屏主题。     使用后发现过滤组件的颜色与主题不一样,单独设置过滤组件颜色为# 405380。     在客户分析仪表板中,为需要联动的4个组件单独设置组件背景为科技动感样式。     在组件色系中均使用颜色渐变方案的未来色系。 各组件制作步骤:     一共6个页面。     第一个:首页组件的业务含义及关键指标制作步骤     首页上方是标题和背景介绍,右侧就是团队名,叫达普战队。     中间是流向地图,流向的颜色深浅代表了人数的多少,左侧是主要指标驾驶舱,右侧是菜单链接。     流向地图制作过程如下,然后拖入组件对应指标,美化即可:       第二个:业绩概览组件的业务含义及关键指标制作步骤         首先左上角设置可以返回首页,给文字加上超级链接。右上角为logo。     中间为企业线上线下订单情况,主要指标,总销售、订单数量、客户人数、客单价。         然后是各省销售金额气泡图,中间是产品分类的帕累托分析,本企业果然是主要销售电池的。以及本年每月销售数量和金额。     帕累托分析如下,拖入对应指标,设置警戒线即可。         通过分析得出的结论:         航模电池也是锂电池中的一种,全称聚合物锂电池,具有高安全、高倍率、寿命长、无污染的特点。作为一个小企业,我们可以在业绩概览看到虽然比去年增长了13%的业绩,订单数也有增长,既有老客户维护要保持,同时问题也非常突出,客户增长不正常,增长率为负数,不符合企业发展,通过产品分类的帕累托分析,电池肯定是主打产品,其他配件都是辅助。通过观察发现每年3月4月模友出游的时候电池销量较多,猜想顾客群体消费时间受天气影响较大,注意每年模友游玩前注意备货。          第三个:货品分析组件的业务含义及关键指标制作步骤         货品分析组件由左侧的购物篮分析、具体产品型号销量的帕累托分析、右侧的具体产品型号销售及增长率分析。         购物篮制作如下,拖入组件对应指标,美化即可。 通过分析得出的结论:         对于航模电池产品可能很多朋友还没接触过,模型飞机分为四轴、八轴、固定翼等型号。本企业主打产品是电池,电池主要销售型号是大容量25C持续放电系列,以及客户定制产品,对于这系列型号产品要继续严把质量关,给客户带来更高的体验。         同时通过观察产品的购物篮,发现客户买电池最喜欢同时购买的有插头,充电器、防爆袋,要继续做好给客户定制各种型号插头的工作,做好配套周边产品的备货。         看到左侧的产品明细型号,发现大容量电池、2200mAh为主要销售型号,要把此类产品研发、生成、销售、售后、客服、仓储作为工作重心。         看到右侧的产品销量及增长率,发现有2点问题。第一,会清晰的看到有一笔增长7325%的2S6500毫安的车用电池,说明新客户开发工作的重要性。第二,排在产品销量最高的事补差价和客户定制,说明客户日常服务和售后服务还需继续提高,再接再厉。从这点看数据分析,同时也提出了要求,要做好数据规范和数据挖掘,才能更进一步对补差价和客户定制进行分析,是企业成长路线上需要迈出重要的一步。           第四个:客户分析组件的业务含义及关键指标制作步骤          从开始看数据,心中就有数了,客户增长是本企业的重点。想做到维护老客户,欢迎新客户为目的。组件制作左侧的查询客户数据制作,右侧的客户RFM分析,客户价值分类,客户生命状态分析,客户名单。当点击重要挽留客户后,右侧客户名单进行提示,这里注意客户价值分类、客户生命状态分析、客户最近购买人数、客户名单4个组件进行联动。         RFM分析制作如下,然后使用第一个客户明细表左右合并这个分类结果。         客户生命状态分析如下,然后使用第一个客户明细表左右合并这个分类结果。         通过分析得出的结论: 电池质量好,不碰撞用的时间会比较长,我们面临航模电池客户流失率高,需要开发新客户2个重点问题,可以从这几方面入手提升产品质量和服务水平:         为客户提供高质量的产品和优秀的服务是吸引和留住客户的关键。确保产品性能稳定、耐用,并提供良好的售后服务,包括维修、保养和配件供应。         建立信任:与客户建立长期、稳定的合作关系,以树立信任。这可以通过定期联系、提供折扣和优惠、及时解决问题和回答疑问等方式实现。         提供个性化产品和服务:了解客户需求并提供个性化的产品和服务,以增加客户满意度。例如,提供特定规格、颜色、功能等以满足客户的需求,把客户定制工作做细做扎实,同时开始建立数据规范,使用数据分析,通过分析客户行为和购买习惯,了解客户需求,提供个性化的服务和产品。这可以帮助增加客户满意度和忠诚度。         积极寻找新客户:通过广告、促销活动、网络营销、参加行业展览等方式积极寻找新客户,扩大客户群体。         优化价格策略:通过定价策略和促销活动吸引更多的客户。例如,提供优惠券、打折活动、积分兑换等。         建立客户忠诚计划:建立客户忠诚计划,以奖励长期、稳定的合作的客户。例如,提供积分、优惠券、礼品等,以保持客户的忠诚度。关注客户反馈:及时收集和处理客户反馈,以改进产品和服务,满足客户需求。           第五个:人员分析组件的业务含义及关键指标制作步骤         分析开始,在业绩概览就知道客户增长是本企业的重点问题,如何开发新客户,就要对公司人员都做除要求,特别是业务人员,这里左上交可以选择业务员姓名,可以看到大侠的画像,比如成交金额、订单数、客户人数、客单价、客户区域分布,可以看到本年度每月销售主要产品数量,每月的客单价变化情况。         在货品分析中,得到本企业可能会有突然增长销售的产品,鉴于这种不确定性,采用了指数趋势线预测销售3个周期,为制定销售计划、业务目标和绩效考核提供了参考,右侧为业务员同比销售增长率,从而检验了预测的结果,为下一次预测提供了方向。     通过分析得出的结论:         中小企业一般业务员工不是很多,但也需要进行目标管理,为业务员工制定明确的销售目标和工作计划,并定期进行考核和反馈。这有助于激励员工积极拓展业务,提高销售业绩。         对于销售目标和工作计划,一切都要围绕销售进行,左上角可以操作选择业务员姓名,首先对业务工作的KPI的指标全面的看到,以及客户的分布情况。         中间部分对本企业具体的每月销售产品明细有一个直观的了解,并对各个月销售环比对比,由于本企业客户销售会容易出现忽高忽低的情况,在这里采用对数趋势线,如果开始时数据增加或减少地很快,但之后又迅速趋于平稳,那么对数趋势线则是最佳的拟合曲线。从而尽量准确的预测了下三个周期的销售情况,给目标计划指定提供了分析参考。第4个图表则对业务员销售额同比增长情况进行跟进,检验了预测的准确性。         同时注意合理安排工作时间,鼓励员工之间的合作和交流,要有激励和奖惩制度,有效的沟通,从而提高销售业绩为目的,实现员工的个人价值,为企业获取了利润。           第六个:物流分析组件的业务含义及关键指标制作步骤         物流分析目的是提供物流选择、费用结算,定期与物流公司谈价格的依据。         左上角是物流发货金额占比,左下角是时效性分析,中间是每月发货票数,右侧是详单同比环比。    通过分析得出的结论:         锂电池包装好后,法规只可以发陆运快件,不可以发航空快件。由于电池个头小,本企业发货全部使用陆运快递,其中允德快递发件最多,原因当然是价格优惠。         通过对比发现价格贵的快递的确服务好,对客户要求时间快的,建议发时效性好的得顺和冬瓜快递。对时间要求不高的,要求包邮的客户,目前选择的是时效性一般的允德快递,建议对有条件客户要用时间短服务好的快递,一定要每单都和客户确认。         右侧为逐月具体的发件情况,方便结算费用,对各快递发件情况有一个对比。         建议按照分析选择可靠的快递公司,与信誉好、服务好的快递公司合作,可以保证快递服务质量,减少快递丢失、损坏等情况的发生。合理安排发货时间,根据订单量、路途远近等因素,合理安排发货时间,可以避免因物流原因导致的时间延误,影响客户体验。         正确填写快递单,填写快递单时,要详细填写收件人信息,避免因信息填写不全导致快递无法投递或被退回。关注快递运输情况 。及时关注快递运输情况,以便在出现异常情况时及时联系快递公司处理。         根据右侧的发件对比定期与快递公司协商价格 。根据发货量、合作时间等因素,与快递公司协商价格,可以获得更优惠的快递价格,降低物流成本。         综上所述,通过提升产品质量和服务水平、建立信任、提供个性化产品和服务、积极寻找新客户、使用数据分析、优化价格策略、建立客户忠诚计划和关注客户反馈,促进企业平稳向上发展,然后再使用分析结果对比是否有效解决问题,对模版提出问题,从而行程良性循环,使数据分析工具成为企业发展的利器。   (3)最终结果呈现的页面布局 作品链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/fi8r 三、参赛总结 1、FineBI工具     简述你对BI工具的看法         这次比赛我第一次用6.0,是长时间使用,每天使用几个小时。         因为之前会用5.1,所以这次上手感觉很快,说不上哪里好,但是也说不上哪里不好,比较明显的一个地方就是突然发现多了一个def函数,把数据集中的分组做到仪表板里面了,是个令人眼前一亮的功能。         对于5.1使用的时候,数据集和仪表板有很明显的区分,让我曾经一度认为it可以管数据连接数据集的操作,分析人员管仪表板,升级6.0后,这种感觉明显弱化了,希望FineBI工具再接再厉...         数据分析的核心是思想,FineBI工具就是包装,只要有想法,就可以用FineBI实现,何况2个并发随意使用,真是给企业带来的福利。 2、参赛总结     总结:在这个过程中,努力一把,才知道自己可以的。     克服的困难:时间不太够,每天晚上要做做表,看看数据,有点瞌睡?......     感恩的事儿:家人支持啦,平台很棒,今年4月没有比赛,还以为今年就这样了呢,结果赶上7月的比赛了,没错过......     遇到的人儿:老杜同学是个数据分析新手,但是能够积极的面对,相信之后能成长起来......     认知新感悟:合作大于一个人努力。
好好拍摄下新年礼物,感恩
第一波新年礼物,前50名,没进去,我是84名。   第二波礼物要拼实力,没看到消息,完美错过。   第三波礼物要拼运气,终于发现帖子,运气一般没中奖,错过。   第四波拼运气+拼实力,运气立即参与,运气还是一般,没中奖,只好拼实力写个今年得到F币的过程分享下,没想到看见参与小故事的人不多,侥幸获得一份新年礼物,给大家拍摄欣赏下。   首先拆箱子     拆开后看到精美的新年礼物4个字和happy new year2023,嘿嘿,请签收,接着打开。。     月历一本、滇红茶2罐、大红袍2罐、帆悟手办1个,酷,接着打开。。     先打开月历,先拍摄下正面,每个月右上角都有精选的一个话题欣赏。。     然后是月历的背面,可能我手机像素不够,整体拍摄只能看个大概,想看清楚的话,今天1月5日还有机会哦,去写个自己的故事啦。。     然后拆开手办,入驻新家,hoho,先奖励一个游戏币。     最后祝大家兔年大吉,大展宏兔!  
2022年获得F币的过程分享
    2022年初,那时疫情正紧,当时被封控在家,心中抱着一个冲冲电的想法,做了几年的it,对数据分析有一定的了解,于是偶然逛论坛开始了一段获得F币之旅。。     当然这近5000币也不是一下子获得的,作为一个萌新,3月刚刚步入是看到了FineBI的一个初学者7天训练营,虽然这个训练营没有获得F币,但是做了很多fcba的题,熟悉了bi,为之后拿币打好了基础,作为当期训练营第一名完成测试也拿到了奖品,鼠标垫,晴雨伞,纸质笔记本,笔,靠垫5个奖品。       初期的奖励的确激励效果非常好,于是傻大胆的参加了4月帆软2022bi大赛,比赛过程中掌握了很多分析模型,并有幸邀请了4位网友一起对作品提出各种修改意见,提交作品后,也是自信心爆棚,月底便参加了FCBI考试并通过,在4月这段时间逐渐开始在问答回答一些问题,获得3币或者4币之类的。         没想到5月份疫情又来袭击,有幸住了15天酒店后回家,于是好好把这次参赛作品全部回了帖子,大概花了好多天,回帖其实也挺累的。回到家没几天就6月份了,但是惊喜也随之而来,比赛的几次奖励都有幸参与,最多的就是那个最佳展现的2000币了,还有回帖的6币,灌水的是1币,回帖够100个的还有额外奖励的200币。嘿嘿,5月拿到了bi证,6月看了几天连续奖励6币,1币,1币,1币的,回帖只要用心,6币还是很多的,哈哈,放松了几天,然后选了学习班的奖券参加学习,同时报名了7月底的RP,也顺利通过了,8月份按部就班学习数知鸟,然后学完后,没想到结业还拿到奖学金1000币,分享下案例还有300币。年底把问答的币加起来看了下,也差不多有几百个,嘿嘿,比起大神们的差远了。毕竟学了bi,就用半小时简单的分析一下。 -----------------2022年自己获得的F币分析----------------- 第一步,取数来自帆软账户中心,在excel中去掉F币的消费。 第二步,导入用6.0的demo简单分析下,如下图。         自从有了F币,就激动的这花那花,一不小心就快没了,发现以后不能充值了,还是省着点话,嘿嘿。        2022年在论坛学习拿到了几个证,认识了几个朋友,感到很美好,疫情也感觉真的快过去了,希望大家2023年都能振作起来,活成自己心里美好的样子,加油!    
【数据运营官】一个简单的展示,打动不懂分析的公司高层对数据看法!
  一个简单的展示,打动不懂分析的公司高层对数据看法!  业务背景 我们是一家省级鞋服品牌代理批发公司,主营鞋服零售批发业务,使用供应商总部提供的零售软件,下属公司直接运营店铺十余家和加盟客户店铺。    场景梳理 场景1:某店铺店长,今天该我帮区长统计业绩了,不知道一共有多少家要统计啊,有一家老是晚上做账做到9点半,咱们9点下班,我还得多等半小时才能下班。 场景2:某几个店铺区长,这个月轮班到我统计业绩了,这几个店长让谁每天帮我统计业绩呢,算了,不放心,还是自己统计吧,辅导完孩子作业还得加班统计,家里的电脑咋又不开机了。 场景3:营销总监,今天加盟客户的欠款金额才发给我,零售基恩还没报给我,这都快晚上10点了,发个微信消息问一下吧。 上述场景中是一家鞋服零售企业没有BI的共同痛点,作为鞋城众多企业中的一员,3个场景背后,是业务问题的反馈。 1、 没有一个即时性、有效性、准确性的零售报表展示。 2、 由于调换货或者货品核对不及时等原因,店铺没有及时操作零售单据做账;几个区长人员晚上统计业绩后,又产生零售单据的话,无法及时统计到,造成数据误差。 3、 总监又要关注公司的店铺,又要关注加盟客户的情况,整体经营管控的效率有待提高。   在数据运营官课程中,信息部的小唐接触到了数知鸟平台,他通过数知鸟平台针对业务问题进行了完整的需求梳理、落地、迭代,以下是来自小唐的实践经验分享:     需求把控         对我司而言,领导喜欢用数据结果做决策,而又缺乏专业的数据分析人员,同时一些简单的数据统计工作需要人工统计。当然,手工统计的弊端相信大家都清楚。         目前领导最关注的就是每日零售金额和加盟客户的欠款,沿着这个思路,为下面的落地文档和指标管理提供了依据。 1.每日零售金额情况及决策建议 2.加盟客户批发回款情况    需求深入,寻找指标         在与业务部门的配合下,BRD文档也顺利完成。         结合需求把控文档对所领导及各个相关业务部门展开了需求调研,并总结形成了BRD文档,提炼了最终用户需求,明确了业务目标:1.每日零售金额提高。2.客户批发欠款情况预警。 然后画鱼骨图,使用功能分析系统技术,对于业务问题进行了分解。 通过鱼骨图,可以直观的看到管理层想看到的是每日零售金额,客户欠款,中层管理想关注的是达成率、执行率等,店长关注自己店铺的情况,员工需要关注自己的销售业绩,但是也很明显可以发现,需要手工统计业绩。下面把最关注的几个指标梳理出来: 指标项梳理 将领导经常提起的、关心的,今天零售金额情况,客户欠款情况,由门店零售管理人员、商品排单人员,市场客户经理等人员各司其职,形成相关指标如下:     异常预警线如下:    应用可视化展示及持续迭代 1.1每日零售报表大屏: 1.2可视化报表零售报表手机端: 零售每日看板使用能说明:每日定时12点、16点、20点、22点发送至邮箱,并设置微信消息提醒新邮件功能,实现消息自动微信提醒,全部人员使用移动端预览功能查看。若不按整点,在微信提醒中点击邮件的超链接可直接登陆后台随时查看即时零售情况。     可以直观的看到此刻每个定时的零售总金额、各店铺的零售金额、同比、环比,还能对比昨天的零售情况,本月的售罄情况,看到本月的零售日历表,进而帮助营销总监即时全面掌握店铺的零售情况,高效合理地做出各种计划。   2.1客户批发回款欠款报表大屏: 2.2客户批发回款欠款报表手机端: 客户批发回款欠款报表每日看板使用能说明:每日定时12点、16点、20点、22点发送至邮箱,并设置微信消息提醒新邮件功能,实现消息自动微信提醒,全部人员使用移动端预览功能查看。若除了早上6点和晚上22点的时候需要查看,在微信提醒中点击邮件的超链接可直接登陆后台随时查看即时客户报表。 通过此报表可以立即清晰看到客户的欠款帕累托图形,重点跟进欠款较多的客户。可以清晰的、即时的看到回款变化情况,根据客户订单的执行情况,市场客户经理有效的安排业务工作,实现回款达成率的提升。  应用成果及下一步计划 来自业务人员的声音: “这个真的挺方便,那是不是以后就不用让下面的员工统计数据了,很不错啊,节省很多人工啊” “每天随时都能看?真的假的,那也太省事了吧,我这有个新想法,咱们讨论下” “哇,太棒了,以后不用统计了,好开心” 直观看到,直接解决了人工统计的工作量,节省了人工,有时还常常会在晚上催统计零售数据,店员有时需加班整理所需的数据,现在完全节省了统计时间,模式也转变为只要收到微信邮件消息提醒,核对一下,直接可以开始计划下一步的任务。这大大减少了工作量,同时也提高了数据的准确性。 在执行的过程中,通过零售报表一个简单的展示,引发了业务人员的热情,满足了高层看数据的需求,节省了基层统计数据的工作量;通过客户报表一个简单的展示,给中层客户经理提供了看客户数据情况,同时推荐了跟进回款建议。 此时实现了通过一个简单的展示,打动了喜欢看数据而又不懂分析的公司高层。因为数据化刚刚起步,有业务骨干提出了新的需求,立即进行记录。同时观察后台的报表访问情况、人员点击情况、模版热度。在现有2个模版的基础上,再次确认需求后,进行指标梳理,梳理的时候结合本行业指标,进行更多维度的完善。 按领导指示对其它部门进行需求梳理日程安排,争取早日走向用数据说话,合理合规使用数据为企业保驾护航,用数据驱动管理,不再进行盲目决策。    个人收获和感想 通过学习数据运营官,合理的定位了自身在企业中的位置,要准确的收集基层需求,并进行需求整合,以需求为导向,与业务进行沟通,有效的与高层确认需求,进行指标梳理,确认数据信息来源,进行数据降维,使用符合企业现状的统计模型,选用合适的可视化图表。项目执行后,通过看系统后台数据,及时收集业务人员反馈,要逐渐理解用户,对用户资源持续挖掘,培养产品思维,更好的和系统数据结合,保持需求和应用的连贯性,进行数据迭代升级,实现自我价值。 学习总是在复盘的时候,会发现还有很多没有掌握熟练,所以需要经常复习。 企业都喜欢有项目经验的番薯,只要认真做一个项目,相信自己也会收获项目经验。 对不同行业对业务的理解肯定有浅有深,那就先只对自己的行业进行深耕。 非常幸运发现了帆软的平台,在这里学到很多,感谢帆软给予这次学习机会,加油!  
学习RP报表的心路历程
作为一名新手FCRA,并不知道RP有多难,而实际走过了这段路,回头再看,已经是一马平川。     我的选择是一边搬砖,一边备考FCRP。 完全自学的路是漫长的,记得开始学习报表大概是5月28日左右,通过FCRA是6月10日,到7月29日参加考试,用了算整整2个月。     大概的实际学习时间安排就是这样,看视频感觉挺累的,可能是开始的时候对概念还不是很熟,建议大家学习的时候,在FCRA的时候能多记一点概念就多记一点,对看视频有帮助。这是有人要问,看的是什么视频,当然是学院里面的FineReport的视频(传送门)啦,推荐大家看学习班的视频(传送门)哦,看视频很累,于是。。。出去玩。     好吃的连续吃多了也会腻,于是继续学习,可是有点不知道该看什么,就看了看帮助,发现帮助真的有用,特别是在FCRA的时候看了很多概念,并没有真正去操作和实践,这时候就好好实践了下自己想用的功能,比如层次坐标、函数、参数、JS,这4个可以悄悄的告诉大家,是必考哦。当然,关于基础操作,比如左父格、排序、扩展、过滤、条件属性、样式这些,多操作下软件一般都能掌握。 在这个过程中,肯定是有重点的。     第一函数绝对算一个,如果有excel的函数的经验,或者C语言函数的经验,都会挺有帮助的,因为函数的思路都是一样的,传参,指针,数组的概念都能看到,不过在帆软里用起来会简单的多。     第二个就是js,分页预览和填报的js用于css和单元格是不同的,当然也可以用于windows的一些操作,没有基础的同学也不用紧张,因为帮助和问答中有很多现成的案例可供学习。     按照帮助文档学习,直接复制代码,说实话,并不能活学活用,仅仅是能看懂,也可能看过就忘记了,下次用还得来查找,我的建议是学一遍就行了,不用反复记忆,真正的学习应该去帮助别人,从而提高自己。 在这里闪亮登场就是论坛的-----问答,问答真的回答速度非常快,我经常抢不到,没办法手速不行,脑速也不行,哈哈,除非是学习弹指神通已经有黄药师的水平才行。 开个玩笑,其实都是问答里面大神的实力非常高的原因,加上对软件特别熟悉,才能对大家的问题做到神速回答,加上问答好像对FineReport非常照顾,好像大部门问题都是FineReport的,有什么不会的可以随时去问,哪怕晚上很晚也有人会帮助你,真的。(问答传送门) 我一般在问答都是找别人给出的题来做,有时候很难的题肯定要跳过啦,哈哈,看起来差不多的,自己会的就要好好做一做,做到感觉自己掌握后,并有cpt或frm文件存档为止。在这里感谢问答的用户6NWif5139660大神对我学习上的帮助,如果你有问题,可以去问他,肯定也会帮你的:) 记录下此刻的问题数量。 帮助他人并获得回报,从精彩问答中汲取知识,希望也能帮到你。 这样的日子总是过的很舒服,但是考试很快就来了。 然后突然就到了考试的时间,关于FCRP考试,一共是5道题,分为报表制作,进阶报表制作,js部分3块,满分100分,要求是使用FineReport10来做题,提前可以准备下软件。考试,来吧。   也许是题做的有点多,1天多就答完了,这次吸取教训没有提前交卷,又检查了1天,虽然检查就改了改格式上一点小毛病,不过对我来说,也算是一个突破,之前从来不检查,哈哈 说了这么多,让大家见笑了,FCRP的确是对自己学习的肯定,对工作来说也算是多了一项技能。 附证书及成绩: 证书只是开始,精彩的故事一定在后面,于是,报名数据运营官学习班了,同学,加油。
纯学习分享-fcra拿下过程
这次绝对是学习过程中懒癌爆发的最厉害的一次,从5月17日拿到fcbp后,就一直没有连续每天努力学习(中间从5月份开始逛了好多天帆软论坛),加上这两天2022bi大赛又公布成绩,从2周前才开始突破自我。 2周地狱模式,终于拿下fcra,一次通过92分,提前20分钟交卷,错了3题,速度查询帮助,并实操验证的确是错了。 详细介绍下我这2周的学习过程,以帮助更多同学入门(治疗懒癌)。     首先端正态度,找一个自己容易学的东西(比如自己之前就熟悉的技术,应该比较好找)。     比如我之前有网络基础(CCNA,其实学过NP)和数据库基础,把数据库命令打了2天,做到select很熟练。具体练习可以用之前官方推荐的树懒学堂,是个不错的学习的地方,然后把要求的题目(1560156571373194.zip (120.82 K))再做做,坚持过这2天,发现想去库里找什么,出来什么结果,都差不多能实现。     同时在这个过程中,配合论坛的帮助,要顺道学一下数据集参数,这个很实用,哪怕以后实战也很好用。     下一步,开始对1.基础概念2.数据集3.模版4.报表设计5.参数6.图表7.填报8.设计器操作9.变量与函数10.控件11.移动端12.服务器部署13.后端开发能力14.前端开发能力15.linux指令16.平台操作17.网络环境18.常见数据库特性,这些进行概念上的记忆,没什么捷径,可以自己做一做学习笔记。不想做的话也没关系,只要去帮助里面能快速找到对应需要的操作就行了。     但是不是非常全面,建议大家可以学FCRP收费课程,这样效果更好。     这些基础概念可以很快的过,不要怕记不住,操作的时候还能查询,不太好找的就自己记录下操作过程,以免下次找不到。     然后抽1-2天时间把基础视频看一遍,可以自己把想记录的记一下,以后当学习笔记用,当然,我没记(懒癌时隐时现)。     然后就去做实操练习题FineReport自学习题 V2.doc (1.01 M),做的时候,肯定各种问题,于是返回头去看基础概念,去帮助在查询下操作方法,嘿嘿。做完后,发现自己好像还有很多地方只是入了门,特别是java扩展的掌握,之前学校里就是学个大概,需要再复习一下。         于是回到帮助继续看,但是发现坚持不了,希望实操练习题多一些,这样可能会继续做题练习,效果会更好一些,于是就去试试考了一下fcra,没想到92分过了,下一步,fcrp,同学,继续一起加油。            
FCBP小结,结束就是新的开始。。
背景介绍: 回到2022年1月1日元旦,此时我的水平     ----2022年的春节年假放的特别早。。。。   因为1月4日开始实行疫情分类管理,首先先发一个日期截图。     看到上图,1月14日就开始放假了(往年都是快到大年30的),然后1月29日解封,无缝连接年假,放假时间特别长。。。     这是上次封控时候无聊学会了魔方,这次玩了3天就不太想玩了。     也不知道要做什么,心想得充充电,也不知道学啥。。。。 好想赶紧上班啊,可是这段时间总得熬过去。   正文: 于是逛各种论坛,终于看到朋友之前2019年推荐的帆软论坛,于是开始看sql入门。。 https://bbs.fanruan.com/thread-105056-1-1.html  学习sql一天就够了,可是这2道题,我做了1周才做完,做完后发现这个任务早过期了,果然天赋有限。。     然后逛论坛发现有个基础班可以报名就报名了,然后就开始刷题库,刷着刷着假期就逐渐过去,好想上班啊。。     3月终于开工了,开工后逐渐把314这个基础班给忘记了。。。直到3月14日中午快吃饭的时候,突然想起来好像有这么一回事,于是下午就去打卡了。     打完卡写了一个心得体会,没想到1天就打完卡了,没想到立即就结束了,想起来一句话--往往意味着一件事情的结果,最终会回到起点。这就是轮回,结束就是开始。     又开始无聊了。。   此时3月15日,有了这段时间的积累,开始逛论坛,看到有个FCBP的学习计划,说要去(问答)打怪升级(是个神奇的地方),起码得升级到中级互助,好难,到现在都没完成。。于是往下看,有个可视化活动参加,还不知道啥时候比赛活动开始(这里我看错了,把可视化活动看着可视化比赛了)。     上班的日子一天天就这么过去了,314的打卡营终于在3月22日结束了,结束就是开始,这一天看到论坛发布了2022可视化比赛,哈哈,这不就是学习计划里那个活动吗,于是愉快的报名了。   也不知道哪个微信群有个同学问透明图片怎么添加到仪表板中,随口就回答了,于是加了微信好友,约了下一起比赛,中途又加进来3个队友。     虽说是参加了活动,由于都是网友,也没啥纪律约束,直播也是看回放,哈哈。     突然,3月30日收到了一个包裹,哇,是基础版的奖励,一下子打了鸡血,开始每天学习一个数据分析模型,然后做好图片丢到小组微信群里。     直到4月14日,组织活动的苏老师说17日前交卷可以获得点评(又给听错了,是随后直播点评别的案例),这个不错啊,一下子调动了积极性。     复活后果然不一样,终于一起讨论在17日交了比赛活动的第一稿,然后得知不会被点评,但是我们都觉得做的还不错,结束就是开始。     又开始无聊了,但是这次时间比较短,还是这一天,从队友那得到一个消息,这次FCBP考试,4月29日这次由于51放家,考试可以有4天时间,比往常多了2天,哇,好心动啊,本来自己是计划6月份再报名的,因为还没达到中级互助呢,但是做出来比赛的东西后,感觉水平也许可以试一试FCBP了。   报名后立即领取了模拟试卷,又开始刷题,按照正规时间是2天要求完成,按这个标准做了,倒是做出来了,但是自己都感觉总有点地方还能完善,2天后,果断暂停,一心二用有点累,先把活动做完再说。     于是又紧张投入2022比赛的第二稿(也是最终稿)制作,功夫不负有心人,再过了2天,把队员一起讨论的东西都修改修改,4月28日终于做完上传了,要等到5月30日才有结果,那就慢慢等吧。   对比赛活动有兴趣的小伙伴,可以帮我看看哦,地址在这里。   ****************************************************    漫长的等待,中间无话(从28日到29日)。 ****************************************************   终于到了29日这一天,经过前几天紧张参加2022比赛活动,似乎思路也被打开了,下午5点多,按时打开新版考试的首页,进入后果然发现可以参加考试了,一看题目,居然有2道题很面熟,呵呵以前见过啊,一下子有信心了。     在考神的加持下,6道题顺利做完,4月29日晚上完成1.5道(最简单的),4月30日完成2.5道(最难的,那0.5在4月30日睡觉还想了半小时),5月1日完成2道(收尾),虽然还有5月2日,3日可以作答,但是我想在正常时间内完成,也算是达成心愿了,在这里提醒准备考试的同学,要提前准备好一个录屏软件和话筒哦。     结束就是开始。。。 收到一个疫情的通知,公司所在地5月2日起由于疫情封闭,去过该地的人请自居报备,居家隔离,于是立即报备,成功又开始了一段新的隔离。。     好像回到了2022年初年假的时候。 但是还不太一样,那时候是年假啊,现在完全是隔离,真的感受不太一样,还好,之前参加那个2022年可视化比赛,可以去看看别的作品,打打卡,就这样消磨了十几天时间。     截至今天5月17日,我们这个区已经有不少街道解除封闭了,虽然我还没解除,但是相信也不远了。加油,一定能度过疫情。   今早随意点开论坛,哇,发现考试成绩出来了,90分,错了几个很不应该错的地方,如果细心一点完全可以避免,如果再给我一次机会,我一定要仔细检查,会在交卷时间到前一刻在交卷。。     然后附上这段时间工作生活的附加值图片。。         写在最后,(打个广告,要支持我的比赛作品哦)   感谢帆软和帆软的老师,感谢队友,感谢支持我的人,感谢祖国。 今天又结束了,明天即将开始,感恩今天,期待明天,结束就是新的开始。。
【2022BI数据分析大赛】某童装连锁店会员详细分析
一、选手简介 1、团队选手版 团队名称:每天一个仪表盘   团队组成: lbstjw:帆软社区用户名lbstjw,计算机科学与技术毕业,目前是IT职位,接触数据可视化分析2个月了,希望取得FCBP认证,正在按照FCBP的学习计划参加本次比赛,是每天一个仪表盘战队的队长,之所以队伍叫这个名字,是因为我在学习模型的日子里,每天都要做好一个数据模型仪表盘丢在小组群里.。 石头小姐:本次组队的主要联络人。软件工程专业毕业,做过程序员和项目经理,转型后现在就职于某家运营商的大数据分析岗位。公司已采购FineBI,在平时的工作中FineBI是重要的数据分析工具。参加此次比赛目的是提升BI的技能。 ~_~:社区用户名是passenger,喜欢学习新事物,初学数据分析,现学现用,善于从解决问题的角度思考问题,在整个过程中受益匪浅。 无私的月:社区用户名是无私的月,硕士专业是大数据分析,毕业3年后跳出国企的舒适圈,现在从事能源方面数据分析工作,在工作中学习帆软,并努力将所学知识用到仪表盘中。 好苗子鸭:有一定的数据分析经验,平时在工作中用过BI做仪表板,但总体来说理论大于实践,本次参赛很好地运用了所学。   2、参赛初衷 团队成员都是网友,相识于帆软社区,虽然不在同一个城市,但是都了解数据分析的业务。石头小姐是大家的联络人,大家都认真热情的一起推进每一个环节,尽力贡献个人的经验、思考、想法和努力,突出了团队合作的魅力:总体大于部分之和,希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧 。    二、作品介绍 1、业务背景 简述业务背景 某城市某公司是一家童装连锁销售公司,2021年是疫情肆虐的一年,我们这个小地方经历了几拨疫情,面临如此严峻的形式,公司在2022年是要生死存亡的一年,对销售、人员、会员、拓展等业务都有进一步要求,为了2022扭转疫情带来的不良影响,在帆软论坛上结识了几位志同道合的数据分析网友,来一起帮忙对会员数据进行分析,没想到,众人拾柴火焰高,于是开始了一段数据分析之旅。。。 简述需求痛点 ①疫情导致分析人员离职后,业务人员需要做的数据表和分析图表量比较大,业务人员比较少,经常会漏做许多表格,导致分析不全面,分析不彻底。 ②业务人员求助it人员,it人员不太懂数据分析,只能沟通一些基础问题、沟通不太愉快,只能上网百度寻求帮助。   2、数据来源 (1)用到企业数据。 企业是某城市的经营中线下连锁童装(20余门店)的企业。 (2)表含义简述。 一共3张原数据excel表格。 导出一张excel年零售明细表,包含零售产品名称、会员号、零售金额及明细等。 导出一张会员渠道来源表,包含会员编号、渠道来源。 制作一张日历辅助excel,包含本年日期年月日、年周数、年周值。 (3)脱敏处理。 ①所有店名称脱敏为A店B店C店之类,工作人员姓名脱敏为姓+导购,如张导购、王导购等。 ②所有会员号、会员卡、货品脱敏为8859****9921、T**19**201**314 、C8***8811594** 形式,前后加入不规则数字,中间若干数字替换为*号。 ③店号和小票序号脱敏为增加不规则数字并把原代码替换为其它数字,如1,891,001、KM52110854 。 ④零售数量、折扣、零售成交金额均按不同序号划分进行加减及乘除系数脱敏处理。   3、数据来分析思路源 分析思考过程 围绕分析主题,拆解了哪些分析方向?为什么这么拆解? 首先,刚刚接触这个题目,就想到用零售行业,并且与团队的姐妹讨论并一致通过选择零售行业。 接着,零售行业也分为商品、会员、销售、库存等几方面,选择非常头疼,直到4月7日帆软聘请的数据分析博士李老师,直播了数据分析6步走以及大概思路,于是思考再三选择了会员这个模块。 确认使用会员模块后,就立即开始准备开始6步走的第一步明确和拆解问题: 经过帆软fcba学习,知道会员按照RFM模型分为(重要价值客户,一般价值客户),(重要发展客户,一般发展客户,重要保持客户,一般保持客户),(重要挽留客户,一般挽留客户)8类客户。我参考百度以及论坛的帮助,按会员管理正常一般分为新增、重要客户、流失三类。 每个分析方向能想到什么分析主题? 首先,想要必须有一个对所有会员情况的一览表,最好有KPI,或者城市地图,在城市地图上点那个店,就对应出现这个店会员消费日历图就很直观了,下面再能看到所有的销售金额。关注零售金额的话,想到要用到会员的消费折线图。 ②新增会员,肯定要有既有重要会员的情况,能够显示新增和既有会员的柱形图,并且要看到是哪些店铺贡献了这些会员,想到了在帆软帮助学习到的ABC店铺分类法。 ③重要价值客户,按RFM模型有重要价值客户、一般价值客户,要做一张两者的对比表,采用常见的柱形图,然后罗列了几个问题:一般重要价值客户,他们在店里都买什么?这些产品类别跟客单价有什么关系?多少价格段的吊牌价销售最好?重要价值客户和一般价值客户的客单价差距有多少?他们家宝贝的年龄段是哪些?他们来买的次数是啥情况? 分别思考用什么图标来展示更好,如下所示: 他们都买什么:做一个购物篮模型,就一目了然了。 这些产品类别跟客单价有什么关系?想到了可以用四象限分析法,直观做出解释。 多少价格段的吊牌价销售最好?自定义出来常买的价格段,看那个买的人最多。 客单价的差距?看看每个月,重要客户和一般客户都是多少客单价。 年龄段是哪些?玫瑰图最适合,一下就想到了。 买的次数?在帆软帮助中的复购率分析模型,正好派上用场了。 ④流失客户,仅仅想的话,也不知道哪些是流失客户,于是首先拉出一份每个店流失客户的人数,对流失人数最多的几个店进行分析,从流失客户性别、产品结构、年龄段、销售时间段、接待员工几个角度进行分析。   4、数据处理 如上图中所示,一共用到了12个数据集,其中2个xls是脱敏后的原始数据,1个xls是制作的辅助的日历和年周数,2个自助数据集是增加日期和会员销售日历,还有6个是常用数据分析模型,这里不再赘述,主要是一个会员进行分析为本次仪表盘的主要数据来源。 ①分析原始数据首先进行脱敏处理,这里在excel完成脱敏,只有2张excle,包含下图字段。 ②新增自助数据集增加日期,新增列年周数和店铺名称。如下图字段。 ③在自助数据集使用常用分析模型的,这里有用到6个自助数据集是常用数据分析模型(留存率分析、重要顾客复购率分析、重要顾客购物篮分析、购物篮分析B商品过滤、店铺abc分类、RFM会员分组),需要自己常备手册查询,练习熟了就好用了。 我最喜欢的就是查帆软的帮助手册,在这里点个赞,很方便。 ③然后进行数据关联。 ④这里重点说下会员进行分析这个自助数据集的完成过程: I.选字段。从原始数据表”2021年会员分析原始“中选择需要的字段”门店代码”,”门店名称”,”营业员”,”小票编号”,”数量”,”折率”,”金额”,”年龄段”,”大类”,”中类”,”小类”,”性别”,”吊牌价”,”销售时间”,”时间”;从RFM会员分组选择”会员编号”,”客户分组”;从店铺abc分类选择”abc分类”;从会员渠道来源选择”来源渠道”。 II.过滤。会员编号”非空”,性别”非空”。进一步清洗残缺的数据。 III.新增列。会员总数=所有去重计数【会员编号】。 IV.新增列。每店会员人数=按【门店代码】组内去重计数【会员编号】 V.新增列。所有店平均会员人数=所有平均【每店会员人数】 VI.新增列。实际原则划分=IF(OR(${客户分组}="一般价值客户",${客户分组}="重要价值客户"),"重要",IF(OR(${客户分组}="一般发展客户",${客户分组}="重要发展客户"),"新增",IF(OR(${客户分组}="一般保持客户",${客户分组}="重要保持客户"),"保持",IF(OR(${客户分组}="一般挽留客户",${客户分组}="重要挽留客户"),"流失",""))));按企业实际情况划分客户分类。 VII.IF(ISNULL(${来源渠道}),"其它",${来源渠道});分组其它渠道。 VIII.新增列获取年月日;目的去掉时分秒。 IX.字段设置,上一步增加的年月日由文本改为日期。 ⑤最后一个是建会员销售日历,用到上面准备的增加日期自助数据集,有4个字段,年月日、年周数、年周值、年周数和店铺名称。 I.开始新建,先建一行一个门店名,去选字段,选xls数据集的2021年会员分析原数据的门店名称。 II.分组汇总门店名称,保留唯一值。 III.新增列,年周数和店铺名称,与增加日期自助数据集一致,为下一步合并用。 IV.左右合并本数据集与增加日期,合并依据为辅助列,目的取得每个店铺的每一天时间。 V.再次左右合并本数据集与会员进行分析的其中4个字段(门店名称、年月日、会员编号、金额),合并依据为门店名称和年月日。 VI.新增列,销售补零,金额为空的都填上0.作用是以免当日无销售不显示数字。 在这个过程中,误删除了原数据xls,导致快完的仪表盘丢失,幸好自己给队友备份了一份导入文件,赶紧恢复了下,hoho,数据都还在,吓我一跳,大家也要注意备份哦。 5、可视化报告 简介: 会员管理中的经营中的一个重点,经过考虑决定采用经典的RFM模型区分会员,按实际业务模式分为新增会员、重要会员、流失会员,决定整体布局为4部分。 即:会员整体一览、新增情况分析、重要会员分析、流失会员分析四个模块。 第一个模块,会员整体一览: 1.所有会员月平均消费情况。 上图1数据为本年会员消费人数每月变化情况的展示,采用分区折线图,使用对数拟合趋势线预测2012年1月和2月的会员消费人数情况。 会员总数及地域分布展示。 上图2数据为会员消费占比每月情况,采用分区折线图,使用线性拟合趋势线预测2012年1月和2月的会员消费占比情况,关键指标会员消费占比=会员人数/消费次数。 3.每月会员实际人数情况展示。 上图3是会员每月新增和重要会员总人数和占比情况(划分原则采用RFM模型结合企业实际情况),采用堆积柱形图,使用对数拟合趋势线预测2012年1月和2月的新增会员。 4.地图展示会员及销售情况。 上图4由3部分组成。 第1是底板采用地图和矩形块按门店展示矩形块。可联动第2的会员销售日历图。 第2是右侧的会员销售日历图,由年月过滤组件、周日-周六图片组件、矩形块日历组件组成,可以通过点击左侧地图选择门店,可以通过点击右上角的年月选择时间,日历展示当月会员的销售金额。日历的制作使用会员销售日历自助数据集,横轴为周值,纵轴为年周数,矩形块标签显示日、销售补零2个字段。这里设置不与其它组件联动。 第3是下方的店铺销售一览表(含会员和非会员),采用交叉表,计算字段客单价=销售额/人数。这里设置不与其它组件联动。 以上图1、2、3、4数据分析结果: ①.全球疫情大环境下,全年会员平均消费人数呈下滑趋势,会员在整体消费占比反而提高,更凸显了会员的重要性。8月份消费人数突降,可能与疫情封闭有关,但是预测明年消费趋势越来回归平稳,因为会员新增已经呈上升趋势。 ②. 仅HKR三个店完成了目标,特别是H店、K店超额完成,H店的会员多,可以申请会员促销活动,从而提高销售金额;有5个店不到100个会员,特别是新店有很大提升空间。③.从地区来看除了扬州市和无锡市、马鞍山完成目标,其它城市均未完成,周六日休息日成交高于工作日。 ④. 按企业原来的划分原则,参考RFM模型,考察新增和重要顾客,随时间推移,发现1月至3月和8月新增顾客很少,可能是受到了疫情的影响。5-6月和9-10月为销售旺季,属于人群更换服装的节点时间。 第二个模块,新增情况分析: 5.新增会员的来源渠道分析。 上图5是5个来源渠道的展示图表,采用分区柱形图,注释推广成本,以及分析后进行沟通并附调整结果。 6.留存率分析。 上图6是留存率分析,分别为本次留存(7天内成交,因为有时候调换货),本月留存(30天内成交),本季留存(90天内成交),采用堆积柱形图,采用指数拟合预测2022年1月2月留存趋势。 7.店铺会员新增全年走势。 上图7展示了2021年每月新增会员情况,采用RFM模型结合企业实际情况划定哪些属于新增会员,并采用abc分类模型,用折线图展示占比80%销售的店铺、占比20%销售店铺的新增会员情况,采用多系列折线图,采用对数拟合的趋势线预测2022年1月和2月的新增情况,做好新增准备工作。 8.按abc分类店铺新增会员对比。 上图8按RFM模型结合企业实际情况划定新增会员,采用自定义图标的柱形图,按abc分类法展示销售80%的店铺和销售20%的店铺新增会员的人数。 以上图5、6、7、8数据分析结果: ①.关于推广渠道,线下推广为五一和十一的推广,耗费人力每天只有30个左右,由于疫情建议取消线下推广;建议适当微调门店单个推广金额至7-7.5元;建议微信平台注册送2元无门槛优惠劵。②.按销售额对门店分为两类,第一类是有12家店铺完成了80%的销售,这类店铺新增会员工作占比70%,第二类16家店铺完成了20%的销售,这类新增会员工作占比30%,对占比80%的店铺个别店长进行了电话回访,发现共同点是都有自己的微信群。③.会员新增呈明显上升趋势,可能是疫情压抑了几个月,逐渐恢复中。但是顾客需要注意留存,截至后半年留存率相对下降趋缓,说明已经进行了一部分转化,需要对这些用户进行精细化运营管理,帮助用户稳定转化。④企业可以考虑建立自己的企业微信群,维护消费者关系,并在所有店铺推广,对店铺现有管理人员进行培训使成为企业微信管理人员。⑤为了留存会员建议店铺执行留存会员活动,比如注册3个月至半年消费立返5元现金等。在疫情大环境下,建议鼓励门店多进行网上沟通成交,鼓励网上发货,相关管理人员对发货费用及送货方式细节进一步完善。 第三个模块,价值客户的分析: 9.重要与一般会员会员对比。 上图9为实际划分的重要会员分为1.RFM模型划分的重要价值客户、2. RFM模型划分的一般价值客户的成交金额及成交人数对比,采用对比柱状图,建议对一般价值客户的2082人进行精细管理。 10.重要顾客最爱购买的组合。 上图10采用了经典的购物篮分析模型,采用矩形块图标,分析重要价值顾客最喜欢购买哪些货品组合。 11.重要顾客吊牌价分析。 上图11,按顾客购物习惯划分8个小价格段,采用多系列折线图。按购买次数,发现200-300元购买次数多,要对这个价位区间的店铺补货时候重点考虑的sku。 12.复购率分析。 上图12,用到了RFM模型和复购率模型,购买人数采用柱形图,复购率采用折线图。按实际划分的重要顾客的复购率与购买次数逐月展示,采用线性拟合分析2022年1月和2月的复购率趋势。 13.价值顾客的客单价对比。 上图13,用到了RFM模型,客单价=销售额/顾客数,采用堆积柱形图逐月展示。 14.年龄段分析。 上图14,重要客户的年龄段分析,采用玫瑰图表,颜色按性别区分,角度和半径按金额展示。 15.价值顾客的产品结构分析。 上图15是经典的四象限分析模型,并且按产品的大类,中类,小类进行钻取,区域划分是价值顾客的全年平均消费次数与平均金额,并搭配文本组件说明。 以上数据分析结果: ①.一般价值客户成交金额超过重要价值客户,一般的人数是重要的2倍,可以从一般价值客户中深挖重要价值客户。②.重要客户最喜欢买儿童休闲凉鞋、儿童休闲运动鞋、圆领短袖T衫、针织长裤搭配选购,可以按店铺筛选后发送给对应配货人员,为备货及日常话术做准备。③.重要客户的客单价基本在200元左右,如果只成交少的情况下,要进行搭配推荐,提高客单价。④.本年度8月份遭遇了疫情,但是重要客户的复购率保持稳定,要再接再厉,保证企业安全度过疫情经济时段。⑤.天气转冷和过年期间客单价最高,要注意把握,重要客户给男孩购买的金额要超过女孩,但是无论男女,中童6岁至9岁是重要客户中消费最高的。⑥.产品结构中,按钻取查看休闲鞋、针织裤是明星产品,要多注意推荐,同时注意调整瘦狗产品,也不能错杀。 第四个模块,流失顾客的分析: 16.流失顾客门店流失率分析。 上图16,按ABC分类法,看销售占比80%的店铺,按流失率和性别划分,采用聚合气泡图表,找出问题店铺。 17.流失顾客产品类别Top20。 上图17,按RFM模型结合企业实际情况划分的流失顾客,使用矩形块展示产品类别,并按金额进行从大到小排序,检查流失产品的SKU问题。 18.年龄段流失分析。 上图18,流失顾客,按购买年龄段和购买次数进行对比,采用经典的堆积柱形图表,检查流失年龄段货品的SKU问题。 19.流失销售时段分析。 上图19,采用对比柱状图表,流失顾客都是每天什么时间来购物的,哪个时间流失的人最多,确认重点巡店时段。 20.流失导购分析。 上图20流失顾客数量最多的导购人员,采用了饼状图表,以及折线雷达图,按店铺分析流失人数、销冠、客单价、折率、连带率、会员消费占比。进行针对性人员培训及调整。 21.添加过滤插件,用于选择流失门店。 上图21,控制范围选择为图18、图19、图20,方便查询问题到底。 以上数据分析结果: ①.经过筛选发现虽然H店新增会员很多,但是流失也很严重,对流失最多的几个店进行分析,这里展示分析H店。②.同时检查流失会员H店R店的产品类别是否存在配货不足的情况,发现休闲鞋、凉鞋、复古鞋、羽绒服存在SKU不全的情况。③.下午15:00进行视频巡店,发现打瞌睡、无门迎等不规范情况予以纠正。④.H店和R店流失年龄段主要为小童和中童,经管理人员与导购沟通,原因H店梁导购搬家后上班较远,于5月份自动离职;H店王导购很积极但存在业务不熟,进行连带率培训;R店6点店长要接孩子,人事调动增加一名副店长。 最后,关于排版和布局,嘿嘿,我最喜欢帆软的智慧数据,非常有智慧的感觉,于是在智慧数据的基础上,增加了帆软的图标元素,加上每个模块标题的醒目提示,同时参考论坛大家的设计,加上我们战队经常晚上讨论问题,就采用了这个智慧数据+夜光颜色风格的模式,希望大家看得顺眼。   三、参赛总结1、FineBI工具 很好用,比我认知中的其它工具好上手。 优点: ①不是非常清楚要怎么操作的时候,随时能从各种渠道找到要怎么操作。 ②方便操作数据库,把数据库的功能简化了,使得业务人员也能上手。 ③对数据分析的门槛越来越低,熟练掌握各种数据分析模型就可以很容易达到自己想要的效果......   2、参赛总结 ①通过分析发现了以前很多没有太注意的地方,很直观的面对了问题,并提交给其它相关部门同事。的确提升效率,节约了人力,希望能帮助企业平安度过疫情。 ②4月17日下午误删除原始xls,导致自助数据集失效,真是虚惊一场,幸好有备份zip文件,大家都要注意备份哦。 ③在这个参赛过程中,结实了几位好队友,希望以后能互相帮助,互相学习,提高技能,的的确确发现了众人拾柴火焰高,一个人的难免出错,感谢队友们的付出,没有你们我肯定发现不了很多小错误,我们战队来自五湖四海,大家都得到了成长,集体感谢帆软带来的这次机会,感谢这种学习机制,感谢努力的自己,希望大家都能平安度过疫情,谢谢大家。 以上是20220428日上传。 3.效果(20220508补传效果)
基础班报名学习拿到fcba后获得奖品分享
基础班奖品已收到,心情无比亢奋,特地给大家分享,棒棒的学习环境,一起加油。  
FCBA认证分享
1、考证的初衷(经过人生被疫情封住第一次休息2个月无所事事,决定充电充电) 2、考证的经历(刷题库没有F豆是真心寸步难行,最后靠实操逐个找到答案的,回头再看感谢帆软的学习机制、这里建议下帆软发短信想一想措辞,别被当成垃圾短信了,嘿嘿......) 3、考证的结果(本来是想跟着基础训练营一起起飞的,没想到试了下考试,一不小心就过关了,剧透一下,fcba第一个是判断题30道,第二个是单选题20道,最后多选题10道,满分100分,60分就过关了,我是77分,想再多考几次呢,谁知道没机会了) 4、对帆软职业认证的想法和建议(很好的一个认证,起码对学习者没什么压力,好好学就对了,贵在坚持。加油) 5、人生感悟(啥时候开始学都不晚。继续吧少年) 6、......
制作好的组件,怎么操作「跨仪表板复用」功能
假如自己做好了一个仪表盘,怎么操作「跨仪表板复用」功能?谢谢
学习时候看题库,遇到不会的想看答案f豆不足看不了怎么办
遇到不会的想看答案f豆不足看不了怎么办,老是一点点,每次省够100个才能看一个答案,虽说大部分都跟心中想了几次的答案一样,也有个别不一样的。 请教各位前辈,f豆都有哪些获取方法呢?
个人成就
内容被浏览102,652
加入社区4年349天
返回顶部