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帆软Lynn(uid:269224)
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【悟帆修仙传】闭关七天修炼“小助手”,赢取大量F币+周边
为了赶上大数据时代的浪潮,悟帆和他的朋友们决定开始学习FineBI,希望将数据分析练成自己的看家本领。他在这条数据分析的“修仙”路上不断精进,努力磨练自己运用FineBI的功力,然而最近却陷入了困境。悟帆一问才知道,原来“道友”们不约而同的都遇到了困难:   一个搞业务的哥们所在的公司刚给大家装了Finebi,他目前还不会操作,想在使用上获得指导和帮助。 有个朋友反映很想学习一些优秀作品来提升自己的数据可视化能力,但是不知道去哪里找。 还有人反馈FineBI更新得很快,每次更新的功能点数量也很多,不知道有没有整理好了更新内容,方便用户查看的地方。 项目经理抱怨说公司引进FineBI之后还是只有IT在用,业务人员用不起来,无法摆脱传统报表模式,需要一份自助分析推广方案来指导。   悟帆苦恼之际,软妹为他寻来一本秘籍“FineBI小助手”。听闻江湖传说,修得此功法者,能快速突破瓶颈。悟帆同懂行的道友一打听,原来小助手是FineBI新推出的功能插件,以方便用户熟练使用FineBI为目的来设计。悟帆立刻决定闭关7天,定要熟练掌握这“小助手”。   【活动时间】 2021/10/14-2021/10/22   【活动奖励】 任务奖励: 突破至第三层境界(完成三天的任务) 38F币 突破至第四层境界(完成四天的任务) 58F币 突破至第五层境界(完成五天的任务) 88F币 突破至第六层境界(完成六天的任务) 88F币+实体书:《数据生产力:企业BI项目建设与运营》 突破至第七层境界(完成七天的任务) 88F币+实体书:《数据生产力:企业BI项目建设与运营》+随机悟帆周边   邀请奖励:邀请一名用户参加活动即可快速提升一层境界(奖励只能获得一次)。受邀请人将直接从一层境界开始活动。详情请见下方参与方式。 注: 活动解释权归帆软社区所有 任务不要求连续完成,例如:完成了1357四天任务的用户和完成了2345四天任务的用户都可以获得58F币奖励。 邀请奖励在确认受邀请人完成任务后将直接发放。 用户可自行使用F币在帆软积分商城兑换实物礼品,包括但不限于京东购物卡、学习资料、文化周边等。 完成任务获得的F币奖励将在活动结束后统一发放。 活动中获得的实物奖品我们会与您联系确认地址后发出。   【参与形式】 Step1.发布帖子,参与活动 按照模板编辑帖子,发布至:帆软社区-论坛-FineBI-心得体验   Step2.完成任务,积累奖金 每天进入论坛任务模块,查看当日任务,及时完成,提升功力。 *任务完成方式及提交方式详情见下方任务链接。 *任务都与FineBI功能插件“小助手”相关,新版本的用户可以在BI界面右下角找到小助手的悬浮球,没有安装的用户可以在“小助手下载”安装。 Step3.分享心得,赢取好礼 将完成任务的截图评论至自己的帖子下方,并分享用心得或建议。(您认为出彩的功能点或对小助手的建议,请避免无意义的灌水回复,高质量的分享会获得额外奖励!)   EXTRA.邀请好友,快人一步 邀请一名FineBI用户参与活动即可获取一枚印章(受邀请人完成至少一天的任务后视为邀请成功,每人最多只能获得一次印章奖励) 受邀请人将直接从一枚印章开始活动。 受邀请人请在发帖时附上邀请人的昵称和uid 邀请人需在受邀请人的评论区评论“欢迎你加入修仙之旅!”     【任务列表】 任务开始时间 任务链接 预计花费时间 10.14 苦练根基:https://bbs.fanruan.com/task-375.html 3分钟 10.15 书读百遍:https://bbs.fanruan.com/task-376.html 5分钟 10.16 博采众长:https://bbs.fanruan.com/task-377.html 3分钟 10.17 遇见名师:https://bbs.fanruan.com/task-378.html 3分钟 10.18 精进心法:https://bbs.fanruan.com/task-379.html 2分钟 10.19 道友交流:https://bbs.fanruan.com/task-380.html 4分钟 10.20 举一反三:https://bbs.fanruan.com/task-382.html 3分钟 10.21  创立门派:https://bbs.fanruan.com/task-383.html 3分钟 10.22  武林大会:https://bbs.fanruan.com/task-384.html 2分钟   ----为了让更多参与者能够完成修炼~活动将延长两天,届时会有全新的任务发布,如果有小伙伴错过了前面的任务,可要抓紧最后的机会啦!---- ----奖品将于10.28统一发放---- 注:1、任务将从14号起逐日公布,请及时查看并领取当天的任务,过期的任务将无法领取。        2、模板每天都会同步完成任务,不清楚如何完成的话就看看模板吧~ ↓↓↓↓↓↓↓↓ --------模板地址   编辑于 2021-10-11 10:18 编辑于 2021-10-11 10:18 编辑于 2021-10-11 11:09 编辑于 2021-10-11 11:10 编辑于 2021-10-11 11:10 编辑于 2021-10-11 17:05 编辑于 2021-10-11 17:21 编辑于 2021-10-11 18:53 编辑于 2021-10-12 15:26 编辑于 2021-10-12 15:32 编辑于 2021-10-14 09:26 编辑于 2021-10-14 09:26 编辑于 2021-10-14 10:08 编辑于 2021-10-14 11:56 编辑于 2021-10-14 11:57 编辑于 2021-10-14 12:19 编辑于 2021-10-15 00:25 编辑于 2021-10-16 00:41 编辑于 2021-10-16 00:41 编辑于 2021-10-17 00:18 编辑于 2021-10-18 00:08 编辑于 2021-10-19 00:43 编辑于 2021-10-19 18:04 编辑于 2021-10-19 23:55 编辑于 2021-10-20 23:54 编辑于 2021-10-20 23:55 编辑于 2021-10-21 11:29 编辑于 2021-10-22 00:19 编辑于 2021-10-22 00:19
(持续更新)【FineBI精选好文】优质内容合集!教学、案例、趣味分析......
一直以来,自助分析难以推广、FineBI如何赋能到具体行业、FineBI功能的深入挖掘、日常业务中又该如何应用、数据分析怎么切中要点......种种问题始终存在并困扰着大家。真正实现利用FineBI洞察数据,并进一步指导解决业务中的问题,为用户创造可持续的价值也是我们长期努力的方向。因此,我们整理了对解决问题有所帮助的优质内容供大家参考学习。   自助分析模式: IT与业务可谓是一对老冤家了,IT深陷重复的报表工作之中,业务反复催需求却难以得到满足。两个角色各有各的难处,整体的工作效率持续低迷。随着传统报表模式的弊病愈发明显,企业信息化建设需要进入新的阶段:自助分析模式。如果您也对业务IT之间的恩怨深有体会,也迫切希望摆脱传统的报表生产模式,希望提高整体的工作效率。不妨看看以下内容 有了报表FineReport,为什么还要上FineBI? 打工人变工具人,数据人如何利用自助分析脱困? 入职两年,我和业务撕了108次逼。 .......   个人实战作品: FineBI的学习并非一朝一夕就能完成,它往往伴随着多次的实践。从最基础的自助数据集制作,到进一步的可视化制作,再从中发现问题,解决问题,每一步都有各自的讲究。独自持续精进的同时,学习他人的作品亦是一种不错的选择,丰富的分析场景让你博采众长,不断成长! 人力资源数据分析这么做才能解决实际问题,光画图表没有用! 「数据分析」三步搞定部门考勤分析! 从“体检型”到“治病型”,人力资源数据分析应该这么做! 101次从入门到放弃,终于找到一个数据分析利器! 从Excel转战FineBI,原来销售运营数据分析可以这么简单! 当我用FineBI说服了丈母娘 ......   优秀客户案例: 企业的信息化建设之路绝非坦途,路上会遭遇各种各样的困难,这是向前发展的必经阻力。在埋头苦干前不妨先看看别的企业是如何从数据荒漠中脱困的,快速摆脱这些共性的问题,能帮助你更好地前进。 BI工具从选型到成功应用,只需做好这三步! 如何赋能新零售?看鲜生活用数据分析做好营收追踪,资产管控! 台风受灾不停水的秘密:BI助力珠海智慧水务数据化管理 企业数据之路满是荆棘,自助式BI如何化险为夷? ......   趣味分析: FineBI不只是工作上的数据分析工具,它的内在蕴含了无限的可能。只要创意无限,就能玩出许多花样。暂时摆脱烦人的KPI或是OKR,用FineBI点亮空闲时光。如果你缺少灵感,那就先来看看其他人做出了怎样妙趣横生的作品吧。 用FineBI做一张可视化拿破仑行军路线图!附制作教程 上回用FineBI做元素周期表的大佬,这回做了一个末日之钟! 使用FineBI绘制七夕表白心形线 使用FineBI绘制阿基米德螺旋线图 使用FineBI绘制温度区间图 使用帆软BI制作2020纪念日旋风图 绿茵场上的 “绝代双骄” 那些年我们玩过的TV-GAME ...... 更多内容持续更新中......喜欢的话点击标题下方的关注,方便下次查看!   微信关注“帆软服务号”,获取更多精彩内容。 ↓↓↓              
物流&化工行业推广宝典
一、物流&化工行业推广宝典介绍 本页面汇总了企业在FineBI自助分析推广过程中一些最常见的问题的解决方法和推广指导内容,其他阻塞问题/物流、化工行业BI应用资料可填写此页面(点击跳转)中的问卷获得帮助,帮助问题更进一步解决。 二、面向对象 BI项目经理:负责FineBI在企业内的推广和成功应用,解决企业现存的信息化阻塞问题,用数据为企业降本增效。 (同样也适合于IT了解如何准备FineBI系统及给业务人员培训,业务人员学习如何用FineBI工具实现业务场景分析) 三、行业宝典 【企业应用案例】 改变数据应用模式第一步,掌握FineBI自助分析推广方法,规划项目发展宏图! 项目规划,制定企业FineBI推广计划FineBI定位解读https://bbs.fanruan.com/lesson-1058.html 企业FineBI建设推广方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1073.html 改变数据应用模式第二步,让高层认可BI自助分析项目的价值,助力项目成功! 深航货运应用案例 在数据权限控制范围内实现业务人员自主取用所需数据,大大简化中间沟通环节,既实现了数据的共享性,又保障了数据的安全性,业务人员取数灵活,分析数据的维度也就多样化了。业务人员反馈,FineBI单张报表制作相较于excel,平均节省了75%的时效,提高了工作效率,在产能上有了质飞跃。https://www.fanruan.com/cases/view?cid=127 上海雅运应用案例 通过BI建立数据门户,像原材料成本、生产加工费用等影响利润的数据可以进行动态分析及预测,全面有效地反映企业经营状况,预警经营问题。 包括阿米巴核算在内,财务人员已经可以进行自助分析,制作报表,满足个性化需求,IT部门只需要快速响应制作数据包,流程效率得到极大提升。https://www.fanruan.com/cases/view?cid=129 【行业应用方案】 改变数据应用模式第三步,掌握FineBI在本行业的应用方案及业务场景实现,项目应用更上一层楼! 行业 在线demo地址 账号 密码 行业解决方法 交通物流运输 http://demo.FineBI.com demo_tra demo_tra https://bbs.fanruan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=123557 能源化工http://demo.FineBI.comdemo_chedemo_chehttps://bbs.fanruan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=123600 【项目实施办法】 改变数据应用模式第四步,FineBI系统准备及培训业务用户,项目成功咫尺之遥! 系统准备,完成FineBI数据准备与系统搭建 数据底层与FineBI数据体系搭建方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1082.html FineBI平台搭建与用户培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1089.html 业务人员培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1139.html FineBI平台搭建实操之业务包权限设计https://bbs.fanruan.com/lesson-1138.html 【视频案例-业务场景实战】 改变数据应用模式第五步,学习案例教学视频,让业务人员在老师的带领下快速上手FineBI! →以下视频内容包含FineBI快速入门及行业实际场景分析内容,帮您快速将FineBI应用在实际业务中。 【FineBI入门】→业务初试FineBI,一个分析案例快速上手 场景简介: 您将扮演一个大型商品零售集团的数据分析师,并应对经理交给你的任务——发现集团毛利率下滑的原因,并给出建议。随着您一步一步的完成指引,您将通过对商品和订单的相关历史数据的分析,逐步找出影响毛利率的关键要素,并给出相应的分析结论,帮助改善集团遇到的困境。 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190909/1568019404916609.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-70.html 【采购部门降本增效分析】→如何探索降本增效提质的解决方案? 场景简介: 某化工企业以往做原料和供应商考评管理全凭经验。但近年采购成本逐渐高昂,在材料质量和到货速度得不到保障的情况下,企业总利润逐渐降低。 本案例将进行拆解问题、数据分析、商业决策等讲解,完成企业数据分析7步走的全流程。经过这次数据分析,为企业节约二氧化硒投入资金21%,整体合格率和及时到货率各提升3%。并通过数据分析看板,解决企业中某个突发问题。https://bbs.fanruan.com/upload/images/20200616/1592279860514029.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/plugin.php?id=fr_task&mod=view&tid=212 更多业务视频 【市场营销】 场景简介: 在销售与市场营销专题中 ,我们将扮演一个虚构制造公司 VanArsdel Ltd 的首席市场官 (CMO) ,通过使用公司的数据,创建仪表板关注业界及公司的市场份额、产品量、销售额和人气。 VanArsdel 有许多竞争对手,但仍是业内的市场领导者。 我们想要增加市场份额,探索发展的商机。 然而由于未知原因,VanArsdel 的市场份额在 6 月份已开始大幅滑落 参与本次直播教学,你将会掌握如何利用FineBI的强大分析功能,找出滑落的原因,并让公司重新占据市场主导地位。 https://kms.finedevelop.com/download/attachments/76868424/image2019-8-27_14-40-46.png?version=1&modificationDate=1566888046000&api=v2 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【财务分析】 场景简介: 结合财务三大表,浅析收入支出、利润分析、资产负债等数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563885873638294.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【人力资源分析】 场景简介: 结合人力资源业务数据,浅析新进员工、人员流动、离职分析等数据分析思路 http://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563884862151802.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【销售分析】 场景简介: 结合销售业务模块数据,以“人、货、场”理论为基础,浅析数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/task/20190529/1559128886616939.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【BI主题分享】数据可视化分析精选教程 场景简介: 为了帮助大家更好的学习FineBI,我们特别邀请了 月度最佳作品 的作者,手把手为大家演示最佳作品的分析过程: 从数据加工,到可视化分析组件 从仪表板配色布局,到数据分析故事讲解 图文教程太简略,无法跟着一起操作实践? 你想了解的,这里都有哦~ https://bbs.fanruan.com/source/plugin/it618_video/kindeditor/data/shop5/smallimage/goods79_0.png?ee9fa9 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-79.html 编辑于 2020-9-27 14:07
泛金融行业推广宝典
一、泛金融行业推广宝典介绍 本页面汇总了企业在FineBI自助分析推广过程中一些最常见的问题的解决方法和推广指导内容,其他阻塞问题/泛金融行业BI应用资料可填写此页面(点击跳转)中的问卷获得帮助,帮助问题更进一步解决。 二、面向对象 BI项目经理:负责FineBI在企业内的推广和成功应用,解决企业现存的信息化阻塞问题,用数据为企业降本增效。 (同样也适合于IT了解如何准备FineBI系统及给业务人员培训,业务人员学习如何用FineBI工具实现业务场景分析) 三、行业宝典 【企业应用案例】 改变数据应用模式第一步,掌握FineBI自助分析推广方法,规划项目发展宏图! 项目规划,制定企业FineBI推广计划FineBI定位解读https://bbs.fanruan.com/lesson-1058.html 企业FineBI建设推广方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1073.html 改变数据应用模式第二步,让高层认可BI自助分析项目的价值,助力项目成功! 大道金服应用案例 应用BI做数据分析的业务部门扩展到了6个,业务部门通过FineBI自助分析,形成可长期浏览的分析模版100多张,平均每张模板包含组件17个,并自行解决了610余个分析需求,相当于至少节省了IT和业务部门1700多次的沟通,大道金服对数据应用的整体效率提升了120%!https://bbs.fanruan.com/thread-126240-1-1.html 【行业应用方案】 改变数据应用模式第三步,掌握FineBI在本行业的应用方案及业务场景实现,项目应用更上一层楼! 行业 在线demo地址 账号 密码 行业解决方法 金融服务 http://demo.FineBI.com demo_fncl demo_fncl https://bbs.fanruan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=123601 【项目实施办法】 改变数据应用模式第四步,FineBI系统准备及培训业务用户,项目成功咫尺之遥! 系统准备,完成FineBI数据准备与系统搭建 数据底层与FineBI数据体系搭建方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1082.html FineBI平台搭建与用户培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1089.html 业务人员培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1139.html FineBI平台搭建实操之业务包权限设计https://bbs.fanruan.com/lesson-1138.html 【视频案例-业务场景实战】 改变数据应用模式第五步,学习案例教学视频,让业务人员在老师的带领下快速上手FineBI! →以下视频内容包含FineBI快速入门及行业实际场景分析内容,帮您快速将FineBI应用在实际业务中。 【FineBI入门】→业务初试FineBI,一个分析案例快速上手 场景简介: 您将扮演一个大型商品零售集团的数据分析师,并应对经理交给你的任务——发现集团毛利率下滑的原因,并给出建议。随着您一步一步的完成指引,您将通过对商品和订单的相关历史数据的分析,逐步找出影响毛利率的关键要素,并给出相应的分析结论,帮助改善集团遇到的困境。 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190909/1568019404916609.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-70.html 【理财产品用户分析】→如何调整用户同比增长20%的营销策略? 场景简介: 某银行营销手段单一,每月理财用户数量增长缓慢。 本案例将进行拆解问题、数据分析、商业决策等讲解,完成企业数据分析7步走的全流程。成功实现了理财用户数量同比增长20%的年度目标。 135846 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/plugin.php?id=fr_task&mod=view&tid=215 更多业务视频 【市场营销】 场景简介: 在销售与市场营销专题中 ,我们将扮演一个虚构制造公司 VanArsdel Ltd 的首席市场官 (CMO) ,通过使用公司的数据,创建仪表板关注业界及公司的市场份额、产品量、销售额和人气。 VanArsdel 有许多竞争对手,但仍是业内的市场领导者。 我们想要增加市场份额,探索发展的商机。 然而由于未知原因,VanArsdel 的市场份额在 6 月份已开始大幅滑落 参与本次直播教学,你将会掌握如何利用FineBI的强大分析功能,找出滑落的原因,并让公司重新占据市场主导地位。 https://kms.finedevelop.com/download/attachments/76868424/image2019-8-27_14-40-46.png?version=1&modificationDate=1566888046000&api=v2 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【财务分析】 场景简介: 结合财务三大表,浅析收入支出、利润分析、资产负债等数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563885873638294.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【人力资源分析】 场景简介: 结合人力资源业务数据,浅析新进员工、人员流动、离职分析等数据分析思路 http://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563884862151802.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【销售分析】 场景简介: 结合销售业务模块数据,以“人、货、场”理论为基础,浅析数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/task/20190529/1559128886616939.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【BI主题分享】数据可视化分析精选教程 场景简介: 为了帮助大家更好的学习FineBI,我们特别邀请了 月度最佳作品 的作者,手把手为大家演示最佳作品的分析过程: 从数据加工,到可视化分析组件 从仪表板配色布局,到数据分析故事讲解 图文教程太简略,无法跟着一起操作实践? 你想了解的,这里都有哦~ https://bbs.fanruan.com/source/plugin/it618_video/kindeditor/data/shop5/smallimage/goods79_0.png?ee9fa9 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-79.html 编辑于 2020-9-27 14:08
泛零售行业推广宝典
一、泛零售行业推广宝典介绍 本页面汇总了企业在FineBI自助分析推广过程中一些最常见的问题的解决方法和推广指导内容,其他阻塞问题/泛零售行业BI应用资料可填写此页面(点击跳转)中的问卷获得帮助,帮助问题更进一步解决。 二、面向对象 BI项目经理:负责FineBI在企业内的推广和成功应用,解决企业现存的信息化阻塞问题,用数据为企业降本增效。 (同样也适合于IT了解如何准备FineBI系统及给业务人员培训,业务人员学习如何用FineBI工具实现业务场景分析) 三、行业宝典 【企业应用案例】 改变数据应用模式第一步,掌握FineBI自助分析推广方法,规划项目发展宏图! 项目规划,制定企业FineBI推广计划FineBI定位解读https://bbs.fanruan.com/lesson-1058.html 企业FineBI建设推广方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1073.html 改变数据应用模式第二步,让高层认可BI自助分析项目的价值,助力项目成功! 步步高应用案例 从IT包揽到业务日均自行解决10个分析需求,到节约IT部门1000多张报表工作量,到培养30多个业务人员能够自主分析,甚至每年为汇米巴事业部节约人力成本高达80W!https://bbs.fanruan.com/thread-125571-1-1.html 【行业应用方案】 改变数据应用模式第三步,掌握FineBI在本行业的应用方案及业务场景实现,项目应用更上一层楼! 行业在线demo地址 行业账号 行业密码 行业解决方法 零售http://demo.finebi.comdemo_salesdemo_saleshttps://bbs.fanruan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=123553 医药http://demo.finebi.comdemo_heademo_heahttps://bbs.fanruan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=123561 【项目实施办法】 改变数据应用模式第四步,FineBI系统准备及培训业务用户,项目成功咫尺之遥! 系统准备,完成FineBI数据准备与系统搭建 数据底层与FineBI数据体系搭建方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1082.html FineBI平台搭建与用户培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1089.html 业务人员培训方法https://bbs.fanruan.com/lesson-1139.html FineBI平台搭建实操之业务包权限设计https://bbs.fanruan.com/lesson-1138.html 【视频案例-业务场景实战】 改变数据应用模式第五步,学习案例教学视频,让业务人员在老师的带领下快速上手FineBI! →以下视频内容包含FineBI快速入门及行业实际场景分析内容,帮您快速将FineBI应用在实际业务中。 【FineBI入门】→业务初试FineBI,一个分析案例快速上手 场景简介: 您将扮演一个大型商品零售集团的数据分析师,并应对经理交给你的任务——发现集团毛利率下滑的原因,并给出建议。随着您一步一步的完成指引,您将通过对商品和订单的相关历史数据的分析,逐步找出影响毛利率的关键要素,并给出相应的分析结论,帮助改善集团遇到的困境。 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190909/1568019404916609.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-70.html 【购物篮分析】→如何探索购物篮系数偏低的原因? 场景简介: A连锁超市购物篮系数偏低,一直在3.0附近,相比于其他连锁店低了25%。该超市通过使用FineBI进行问题的溯源,找到了解决方案,并进行3步走的策略。3个月后,该超市购物篮系数从3.0涨到3.9,大大提升了营业额。 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20200616/1592288840147888.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/plugin.php?id=fr_task&mod=view&tid=213 【增长受阻分析】→如何洞察客户增长减缓本质原因? 场景简介: 最近一年北京市的A制药公司客户数量增长受阻,客户数量年度同比增长由13.1%下滑到3%。通过使用FineBI进行问题的溯源,定位到是人员离职导致的客户交接流失。分析后的半年内,流失客户数仅为41人,同比下降67% https://bbs.fanruan.com/upload/images/20200616/1592289738713371.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/plugin.php?id=fr_task&mod=view&tid=214 【RFM分析实战】→如何量化你的用户价值?RFM模型综合实战 场景简介: RFM模型在客户关系管理当中应用极广,通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及消费金额三个指标就能快速衡量客户价值和客户创利能力。 135851 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-100.html 【库存分析】→如何提升企业库存效率? 场景简介: 某家纺企业中,4月库存涨幅过大,门店库存积压。本案例将进行拆解问题、数据分析、商业决策等讲解,完成企业数据分析7步走的全流程。 经过这次数据分析,该家纺企业销售营业额同比提升20%,库存同比下降40%。为企业降本增效起到了显著作用。 关键词: 库存深度分析、ABC库存分析、智能调货计算 135852 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-107.html 【市场营销】 场景简介: 在销售与市场营销专题中 ,我们将扮演一个虚构制造公司 VanArsdel Ltd 的首席市场官 (CMO) ,通过使用公司的数据,创建仪表板关注业界及公司的市场份额、产品量、销售额和人气。 VanArsdel 有许多竞争对手,但仍是业内的市场领导者。 我们想要增加市场份额,探索发展的商机。 然而由于未知原因,VanArsdel 的市场份额在 6 月份已开始大幅滑落 参与本次直播教学,你将会掌握如何利用FineBI的强大分析功能,找出滑落的原因,并让公司重新占据市场主导 https://kms.finedevelop.com/download/attachments/76868424/image2019-8-27_14-40-46.png?version=1&modificationDate=1566888046000&api=v2 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【财务分析】 场景简介: 结合财务三大表,浅析收入支出、利润分析、资产负债等数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563885873638294.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【人力资源分析】 场景简介: 结合人力资源业务数据,浅析新进员工、人员流动、离职分析等数据分析思路 http://bbs.fanruan.com/upload/images/20190723/1563884862151802.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【销售分析】 场景简介: 结合销售业务模块数据,以“人、货、场”理论为基础,浅析数据分析思路 https://bbs.fanruan.com/upload/task/20190529/1559128886616939.png 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-76.html 【BI主题分享】数据可视化分析精选教程 场景简介: 为了帮助大家更好的学习FineBI,我们特别邀请了 月度最佳作品 的作者,手把手为大家演示最佳作品的分析过程: 从数据加工,到可视化分析组件 从仪表板配色布局,到数据分析故事讲解 图文教程太简略,无法跟着一起操作实践? 你想了解的,这里都有哦~ https://bbs.fanruan.com/source/plugin/it618_video/kindeditor/data/shop5/smallimage/goods79_0.png?ee9fa9 视频地址(内含配套资料)https://bbs.fanruan.com/course-79.html 编辑于 2020-9-4 10:49 编辑于 2020-9-4 10:51 编辑于 2020-9-27 14:10
如何赋能新零售?看鲜生活用数据分析做好营收追踪,资产管控!
大数据推动时代发展的今天,传统零售行业面临着重大变革,目前,Online&Offline的新零售模式,开启了零售行业的新篇章。那么新零售如何将传统的“人”“货”“场”三者进行高效的连接,达成更多、更快、更好、更省的目标呢?答案毋庸置疑——利用数据赋能,将传统便利店的“人货场”模式进行全面升级。新零售本质上还是零售,它是一种更高效的零售,通过将数字技术应用到各个环节,将数据转变为新零售的内在核心驱动力。互联网擅长信息流的“高效维度”,更快、更全、更便宜;线下擅长信息流的“体验维度”,更复杂、更多感、更立体。用数据将信息流、资金流及物流融会贯通,打造新零售智慧门店,用数据创造利润。 鲜生活(X'LIFE)作为专注于便利店行业的新零售赋能、运营和整合型公司,成立于2014年,正好赶在了新零售时代的窗口期,在全国自营和合作便利店门店数量已超过5000家,旗下好邻居更是目前北京便利店市场的知名品牌,2018年底获得数千万美元融资,投后估值超过两亿美元。鲜生活(X'LIFE)通过旗下「楼下」中台生态系统为传统便利店进行综合解决方案的赋能改造提升,在更好服务消费者的同时提升便利店的营业力和便利企业经营盈利性。 一、数据之困 为了更好的开展企业发展战略,用数据持续赋能旗下庞大的新零售体系,鲜生活(X'LIFE)首先架构通过数据进行辅助决策。在数据赋能的道路上,鲜生活(X'LIFE)首先总结了传统零售行业的数据问题: 1、 业务数据和财务数据均是依靠Mysql数据库和Excel表进行信息的传递和保存,业务人员并不懂得数据在数据库中的存放规则;2、 技术人员和非技术人员对于数据的认知差异很大,纯开发工程师不懂得财务和业务的数据计算逻辑,造成了需求响应不及时,业务人员又没有数据库基础和IT经验,造成了很多数据处理都是采用Excel完成最终的处理;3、零售数据每天都以成十几万、几十万的速度产生,传统的ERP系统数据展示满足不了个性化的需求,数据导出以Excel为主,灵活性不够,且费时耗力,人员分析数据的速度远跟不上数据更新的速度,只能扩大数据分析的周期,以月、季度作为数据分析的周期,时效性大大降低;4、数据量多、变化快、分析压力大,造成很多业务人员不敢尝试进行多元的数据分析,数据发挥的作用微乎其微,并不能做到人人都能以低成本进行数据分析。 129341 (用Excel进行数据分析) 二、解锁数据分析利器 为了解决业务人员分析数据“难上加难”的困境,鲜生活(X'LIFE)创始人/CEO肖欣和首席财务官仇国勋敏锐的察觉到公司数据信息化,对于提高内部企业人效和对外赋能都具有极其重要的战略价值。经过慎重的考察BI市场,鲜生活(X'LIFE)集团决定和FineBI合作,一起探索新零售数字化所带来的价值。鲜生活(X'LIFE)逐步利用公司ERP以及FineBI的结合,从最规范的财务数据分析,到各个业务部门的数据分析,再到公司投资企业的数据监控等等,鲜生活(X'LIFE)快速将FineBI应用于公司各个能产生有效数据的地方。 目前,IT人员将BI直接对接各个生产系统数据库,将不同的数据表分门别类地放入不同的业务包中,方便业务人员进行不同的分析需求取数,不用每次与IT人员沟通,反复、重复去数据库中取数,同时也提高了响应的速度,做到了想分析便有数可用的效果。 129360 (鲜生活FineBI业务包展示) 业务人员通过新建自助数据集,可以从不同的表中取出自己需要分析的字段,通过BI内置的数据处理功能,进一步对数据进行简单处理加工。 129343 (自助数据集处理数据) 数据处理好后,可以新建仪表板,FineBI的组件能够自动识别出哪些是维度,哪些是指标。通过简单的拖拽操作,将数据通过不同的图表类型展示出来。 129344 (数据快速可视化) 应用FineBI后,鲜生活(X'LIFE)的数据分析境况发生了很大转变,数据的处理速度提高了40%,对于数据处理和数据呈现分配的员工资源节省了30%,同时:1、 数据分析门槛降低,业务人员也能够对数据进行处理,无需大量的使用函数、复杂的公式或者是sql,需要做的就是思考清楚自己想要将数据处理成什么样的效果,BI中都有现成的功能,直接使用即可,这大大降低了数据分析的门槛;2、 财经中心作为FineBI首先试水的部门,基本实现了财务共享中心的对账结算的自动化。财务结算人员只需要导入订单数据,便能够与业务数据进行对账和生成收入成本的核算数据;3、 同时投融资部门通过FineBI导入数据,分析被投业务的经营损益,对于敏感业务能够做到每日跟踪被投单位的数据变化;4、 对于业务部,FineBI直接从系统数据库每天定时抽取数据,业务部门省去了做日报、周报、月报的时间。大大解放了员工劳动力的同时,也增加了数据报出的及时性和准确性。 三、案例分享 鲜生活(X'LIFE)的BI数据构架师张晗(BI工程师从入门到精通实战班学员)主要负责公司各类经营数据的处理和分析工作。通过对新零售各经营数据进行多元化地分析,他做了很多数据分析和数据价值挖掘的工作,在群雄争霸的新零售行业中,鲜生活(X'LIFE)始终和FineBI一起携手,时刻保持高效合作,以公司自研开发的业务中台结合FineBI为最有效的三方分析工具,在瞬息万变的市场环境中,快速地捕捉需求信息并准确及时地反馈到业务部门的各个环节,使得鲜生活(X'LIFE)在激烈的竞争中保持领先。 以下,张晗同学以便利店分门店类型营收监控、连锁超市运营监控、投资项目监控、人资分析4个企业应用FineBI进行数据分析和监控的场景为例,和大家分享一下FineBI是如何助力新零售企业做大做强,快速探索优质的运营模式的。 1、优质的新型便利店不是将一家店简单地复制为N家 新型便利店的生长分为两部分,其一是水平生长,即新店数量的增加;其二是垂直生长,即单店日商的同比成长。如果只有水平生长而单店日商丝毫不动,则表示店铺的竞争力在衰退。如果只有单店的垂直生长而水平维度并没有延伸,则表示市场占有率不足。 优质的新型便利店并不是将一家店复制为N家,而是对不同类型门店进行实时监控,对比分析,优胜劣汰,不断探索适应市场需求的门店类型,不断更替效益更好的店铺,提高市场的竞争力,如此才能与当前瞬息万变的经济型社会进行紧密联系,不被时代所抛弃,好邻居便是如此。 北京好邻居目前有超过300家的门店,并在持续稳步扩张,不断通过积极的门店升级与改造,探索新零售的门店类型。好邻居的店型多元化,每种店型的功能及视觉装修设计,品类结构等均有一定的差异。为了分门店类型监控营收情况,我们制作了好邻居全店营收分析仪表板。 129345 总体指标:(1)核心运营指标的展示,如营业额,订单量,客单价,日商(门店当月日均营业额)等等,这些核心指标由日期控件调节,可以查询不同月份的营业指标概览。(2)好邻居的门店分布图,按月营业额的数值大小区间做为颜色区分,大于等于月60万的门店高亮动态显示。(3)好邻居营业KPI完成情况,实际的营业额与当月KPI指标作对比。(4)不同类型店铺的门店数量情况概览。(5)月营业额走势与环比分析。 细分指标:(1)不同类型门店的,营业额、定单量、客单价、日商的对比表。直观的对不同店铺类型进行营业数据的对比展示。(2)不同类型门店的日商占比分析。(3)不同店铺类型的结构化分析,把门店的日商水平分为4个等级进行追踪分析。(4)不同类型门店的月营业额环比分析。 对于业务的指导意义与决策意义在于:1、 300家以上的门店数据汇总的营业指标可以有效保存,方便查询;2、将门店的分布及其营业额在地图上进行展示让人能够有很直观的感受,并且能够给新店选址提供参考;3、将每月的预期KPI与实际完成情况进行实时动态对比展示;4、对于不同门店的营业指标分析,可以看出哪些类型的门店有利于进一步推广和探索。例如:门店的日商指标分为4个等级,根据不同日商等级的不同类型店铺个数的差异,可以看出不同类型门店营收差异。如果A类型店铺是B类型店铺的改造版,经过一段时间的A/B测试,A类型店铺中大于12000元日商的店铺数量占比超过50%,远高于B类型店铺,说明门店改造有明显效果。 2、问题门店白夜追凶,连锁店的营收监控 连锁超市的营业分析,因为商品数量多,种类齐全,仅仅将月销售额进行对比分析,不能发现导致利润下滑的直接原因,究竟是哪些品类、商品甚至是订单出了问题,进而也无法进一步查明根本原因。 店型要分析精确到单门店,单商品的毛利分析等。除了宏观上对于各类型门店进行营业监控,还需要对问题门店进行精准分析,究竟是工作人员效率低下,服务品质有问题,还是商品更新换代慢,新鲜度供给不够,或者仅为单纯的季节因素……都希望能够从店铺的营运数据出发,追根溯源。 129346 数据分析过程: 数据展示的过程还是由总体到局部。(1)各店分布及营业KPI数据展示门店的分布和营业额的分级和好邻居的方式类似。KPI的主要数据包括:营业额,订单量,日商,毛利率,动销商品SKU数。(2)月营业指标环比分析对于以上关键指标有必要进行月度的环比分析(3)制作门店的单选框,对于单门店进行营业额,日商的环比分析。(4)商品大类的帕累托分析同时联动商品中类通过选择门店,单击商品大类,可以联动查看商品中类的毛利额与毛利率,同时可以联动查看商品销售明细表。(5)该门店商品中类毛利额和销售额top30的词云图。 对于业务的指导意义与决策意义在于:1、首先可以宏观的对于门店核心营业数据进行监控与展示。零售店的管理人员对于销售额,毛利率,日商,订单量,客单价都是非常重视的;2、通过对于单店的销售额,日商,商品的毛利额分析,可以有效的得出结论,比如:商品大类的帕累托图中单击瞰都国际店,可以查看该店的商品大类的销售构成,占比70%以上的商品大类显示红色,表示核心商品大类;占比其余20%的显示蓝色,表示次要商品;占比10%的显示灰色,表示边缘化商品。单击商品大类“日配冷藏”,所有属于日配冷藏商品中类的商品的毛利额与毛利率就会显示在组合图里,然后单击商品中类“酸奶”可以查询这家店所有酸奶明细表。若某一家门店销售额下滑是因为某部分商品的销售出现了下滑的趋势,可以重点针对这个趋势分析出具体原因,是因为季节因素、促销暂停、还是补货不及时,这就要去找门店人员了解情况了。 3、24h动态KPI跟踪 助力企业风险投资 企业在发展过程中有了闲置资金就会有选择地进行战略投资,将经营资源高效利用,可能开拓新市场、开发新业务、研究新产品,也可能选择空间换时间,直接投资其他公司,但是在投资的过程中,充满了许多危险和不确定性因素,机遇与风险并存。我们来看看鲜生活(X'LIFE)集团是如何利用FineBI进行风险投资的把控的。 SQ业务是鲜生活(X'LIFE)集团投资孵化的一项业务,总部希望对于这个被投业务的情况进行以天为单位的跟踪,对于这项业务制定的一系列KPI指标都要进行预实对比,同时要反映这个业务的平均增长情况。业务被拆分为A业务线和B业务线,B业务线又被分为B1业务线和B2业务线。 129347 数据分析过程:1. 对于GMV、订单量、毛利额和毛利率进行汇总展示。2. 对于不同业务线的GMV进行占比分析。3. 对GMV、毛利额、毛利率的总体完成率进行预实对比。4. 计算CAGR值,对业务的单日增量趋势进行计算。(CAGR是Compound Annual Growth Rate的缩写,意思是年复合增长率。复合增长率是指:一项投资在特定时期内的增长率。其计算方法为总增长率百分比的N方根。在这里我们可以将CAGR值广义理解为,复合增长率,以N为计算周期,对于年度复合增长率就是N年,对于月度的复合增长率就是N月。)5. 三条细分业务线的净营业额、订单、毛利额的对比分析。6. 三条业务线近2周GMV和毛利额的走势分析。 对于业务的指导意义与决策意义在于:1.监控业务线GMV和毛利额的变化;2. 根据预期GMV和毛利额的KPI指标对当前的业务状态进行对比,可以监控业务线的完成情况;3. 通过CAGR值可以看出业务的增长趋势,是否达到了投资前的预期。 4、人资分析 做好企业核心资产的管控 HR部门产生的数据重要性并不亚于财务和市场两端,面对企业成千上万的员工,人力资源管理过程中会积累大量的数据,如培训记录、出勤记录、入离职数据、岗位薪资、在职人员信息数据、绩效评价等,每月的数据量在几万甚至几十万。但若论数据的分析和对决策的驱动作用,HR则远落后于前两者。便利店在人才培育的部分,有一定路径,从正式职员、到店长、到大区经理等,无法一蹴而成。且有完整训练框架体系,选育用留、职业规划等,训练成本投资十分巨大。因此,人力资源数据是急需利用起来的。 对于人力资源数据的分析,此处对集团公司所有人员的在职人数、薪水情况、入职率、离职率等进行有效的分析与展示。因为公司用钉钉作为办公OA,技术部的同事通过钉钉的数据接口可以读取钉钉中的人力资源数据而无需手工处理。 129348 数据分析过程:人力资源数据分析仪表板分为4个部分:人力资源汇总指标预览、在职员工详情分析、入职员工详情分析、离职员工详情分析。1.人力资源数据是以月度维度进行统计和展示的,当月汇总的指标数据包括,在职员工数、入职员工数、离职员工数、转正员工数、入职率、离职率、在职员工各类成本等。2.根据公司的组织架构,分事业群对入、转、调离的各种比率进行展示。3.在职/入职/离职数据分析:将事业群下探到部门,对于每个部门的在职/入职/离职人数,人工成本,学历占比,工龄占比进行分析。 对于人事的指导意义与决策意义在于:1、通过人力资源数据仪表板,可以通过查看月度汇总的在职人数、薪水情况、入职率以及离职率,对当月的人事变动进行全方位的把控;2、同时对于在职员工的详情分析,可以知道每个部门的在职人数、人工成本总额、学历工龄构成;3、对于入职和离职的员工详情分析,主要可以看到重要部门的入职率和离职率,判断我们人力资源部的招聘是否合格,员工的离职率可以侧面反映企业的人事政策,进而有针对性地进行决策管理,起到对企业的人力资产进行宏观与微观并行分析的效果。 企业信息化推广战略分享 如何进行企业BI信息化推广?张晗同学就此分享了个人经验: FineBI的推广战略为先从标杆项目入手,先从数据最规范的财经中心入手,让FineBI系统先在少数部门用起来,根据项目的执行和完成情况总结分析,然后扩展到其他部门。当前公司已经建立数据中心,无论是业务数据还是财务数据都保存在数据中心,通过数据清洗做成数据集市,供公司的所有人员查询、导出、可视化。对于核心数据和仪表盘需要专人负责制作,其他的仪表板可以培训有关部门的人员自己完成。目前鲜生活企业信息化、数据中心化的推广实际达成的效果理想,正在稳步推进。 FineBI对于我个人来说是进行数据可视化分析的一个很好的工具,在我研究生做项目课题时经常需要用到Python进行图形的绘制,用代码进行数据可视化效率不高,当数据有些变动时,代码也需要进行适当优化。所以了解到了《BI工程师从入门到精通实战班》后,我便立即参与到了1904期的课程中。学习期间,紧跟老师的授课节奏,并按时完成实践作业,通过五周的课程学习我对于数据的理解、架构和表达又提升了一个档次,很快便能够使用FineBI开展公司全线的业务数据分析工作。 对于我们企业而言,FineBI对于无论是职能部门还是业务部门都是一种工作的解放,数据的处理速度提高了40%,对于数据处理和数据呈现分配的员工资源节省了30%。对于一些系统化、结构化较高的数据,直接通过数据库连接FineBI,将实时数据呈现在之前创建好的仪表板中,省去了做日报周报月报的烦恼,大家把更多的时间可以用来去分析数据,去挖掘数据的潜在信息。 从张晗同学的分享中,我们切实地感受到了FineBI对个人职业生涯发展和企业的良性运营产生的重要价值,如果您或您的团队在数据工作中,也面临着IT和业务人员对数据的认知差异大、数据分析需求进展缓慢,业务人员着手分析数据难度大的情况,不妨和张同学一样加入BI工程师线上学习班的行列,学习FineBI工具的操作使用和数据分析的方法。 最新两期课程报名已开启,名额有限,感兴趣的朋友可点击(BI工程师线上学习班)了解课程详情! 往期推荐: 台风受灾不停水的秘密:BI助力珠海智慧水务数据化管理 一个工具带来的思维转变 为什么他放弃了Excel,数据工作的效率却从2周缩短到了1天? 同样是项目经理,他靠着BI学习解决了85%的项目难题
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