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杨宗磊(uid:255725)
职业资格认证:FCA-FineBI
【2023BI数据分析大赛】XX公司销售订单分析平台
XX公司销售订单分析平台 一、选手简介 1、选手介绍 个人介绍:帆软社区用户名255725,目前就职于某轮胎制造企业,从事销售订单管理工作,个人感兴趣的方向和领域-数据分析、BI工具等。 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,以赛促学。 准备在部门内推广BI工具,先来学习了解。 二、作品介绍 1、业务背景 传统制造企业数据统计分析工具以Excel为主,只能进行简单的统计、逻辑计算和图表可视化,无法实现较为复杂的日期维度的计算和RFM分析、帕累托分析等。 数据散落在多个信息化系统和线下表格,数据整理清洗耗时耗力,重复性且繁琐的日常工作占用大量时间,亟需提升效率,把更多的时间精力用在数据探索和价值挖掘上,以更好地支撑决策。 2、数据来源 企业数据:使用了企业2022年至今的部分订单发票数据,对客户、产品、品牌、销售人员等敏感信息进行了脱敏。 3、分析思路 学习帕累托分析、RFM分析、波士顿矩阵和DEF函数,使用到作品中。 探索总体趋势、产品、客户和销售人员各个维度的数据。 4、数据处理 在Excel表格中进行了客户、产品、品牌的对应关系脱敏,并圆润了部分数据,建立了客户表、产品表。 利用FineBI的数据整理功能进行了数据合并。 5、可视化报告 总览:订单数量、订单金额、订单金额同比增长率、销售单价趋势。 大区分析:大区排名、地区分析。 产品分析:销量前10的产品、品牌帕累托分析。 客户人员分析:销售额前10的客户/销售人员。 客户价值分析: RFM分析、波士顿矩阵。 新客户占比:新客户占比、客户销售明细。 仪表板 三、参赛总结 1、FineBI亮点功能 帮助文档:哪里不会搜哪,学习效率高。 帆软学院:视频课,大部分都是免费课程,并且讲解的非常好。 日期分析:可以实现多种维度的自动分析。 DEF函数:可以实现较为复杂的计算。 2、参赛总结 感受到了FineBI的强大功能,通过拖拉拽就能实现神奇的数据分析和可视化。 需要在实际工作中制作适合业务场景的分析报告,并经常使用,不断优化。 不足之处是准备不充分,时间投入少。同时缺少销售目标、利润等数据,无法进行更多维度的分析。
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