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凭感觉活着(uid:679127)
职业资格认证:FCA-FineReport | FCP-FineBI V6.0
BI数据分析从入门到精通
我已经学完BI数据分析从入门到精通课程,详情请看:BI数据分析从入门到精通 1. 学习初衷 我是一名在校大学生,对数据分析领域非常感兴趣。同时,我也意识到在未来的职业生涯中,掌握好数据分析技能对于职业发展至关重要。于是,我选择参加了BI数据分析从入门到精通的课程,希望能够深入了解数据分析领域的知识和技能。 2. 学习经历 在学习过程中,我投入了一定的时间和精力,认真听课、做作业等。课程内容非常实用和有趣,讲师讲解也非常清晰易懂。我认为,这个课程非常适合初学者,但也希望能够加强实战案例的教学,帮助学员更好地将所学知识应用到实际场景中。 3. 学习成果 通过这个课程,我掌握了许多数据分析的技能和方法,如数据清洗、数据可视化、数据建模等等。其中最让我印象深刻的是数据建模和可视化的部分,这一部分内容让我对数据分析有了更深入的认识。我已经通过了FCA考试,相信通过不断的努力,我也能够拿下FCP考试。在学习过程中,我深刻认识到坚持学习的意义和终身学习的重要性。 4. 小结 参加BI数据分析从入门到精通的课程是我个人学习生涯中非常重要的一步。通过这个学习过程,我不仅学到了许多实用的数据分析技能和方法,也认识到了终身学习的重要性。我相信这个课程对我的职业发展和个人成长都有着非常积极的影响。我会继续努力学习,不断提升自己的技能和知识,在未来的职业道路中取得更好的成就。
【2022BI数据分析大赛】复杂动因下当代婚姻质量简析
一、选手简介 选手介绍: 团队名称:魔仙堡 成员介绍:队长:黄佳裕 队员:赵海艳,王圆月,吴志强 2、参赛初衷:去年我们曾参加过一次帆软杯,这个比赛能够锻炼我们获取数据,处理数据,分析数据的能力。作为一名大学生,要把握住每一个能锻炼自己的机会,在这次帆软杯中,我们吸取了上次比赛的经验,改进了不足,希望这次参赛结果能比去年更上一层楼。 二、作品介绍 1.业务背景: 一位哲人说过,婚姻就是一根绳索捆绑着的两个鲜活的灵魂,两个灵魂挣脱绳索的时候就是离婚,但是彼此的身上都会留下挣脱绳索时的累累伤痕。中国当下之婚姻不同于过去之传统婚姻,受政治风气的影响显著,所以婚姻问题往往是共性的,群体性的,这就较集中地体现在某一代人身上或者某几代人身上。对此,我们团队希望通过此次可视化数据分析来探究中国当代婚姻现状及人群的结婚观。 数据来源: 首先所有数据一览: 数据来源 3.分析思路: 数据处理: 为了更好地显示出仪表板数据,我们首先对找到的数据进行了分模块。 例如,对各地彩礼价格的数据进行筛选过滤,以显示出地区差异对结婚登记的影响。 例如对数值格式的设置,有些数据会选择百分比的形式。 对于一些数据由于行列关系,不能很好的诠释数据,于是对其进行了行列转换。 对数据处理这一块,我们主要对数据进行适当的筛选,让其更好地可视化,继而展现在各位的面前。 5.可视化报告: 第一部分重点在于分析中国近几年总体上的婚姻现状,大致上选取了从2011至2020年的结婚登记数及离婚登记数,调查了结婚登记人口年龄的分布情况。此外,我们还具体到省份,统计了2021年中国所有省份的结婚登记数(不包括港澳台)。 第二部分通过第一部分分析的婚姻现状,得出了结婚登记数一路下滑离婚登记数却步步攀升的情况。第二部分我们首先分析结婚登记数一路下滑这一现状,从以下六个方面进行分析。第一方面:首先找出来结婚人数为什么越来越少的原因。第二方面:探讨人口结构、男女比例对结婚率影响 第三方面:接着讨论了学历对结婚的影响,得出结论:学历越高,越有可能晚婚不婚。第四方面:我们考虑了现代人越来越不愿意结婚是否是因为结婚的成本太高,如昂贵的房子,天价的彩礼以及不菲的育儿成本。 第五方面:越来越多的年轻人不婚恐婚,我们从主动,被动原因上探讨他们不婚的原因;除此以外我们还站在女性的角度,探讨了女性不婚的原因。 第六方面:通过以上分析,我们得出了对不婚人群的描述。 个体的受教育程度越高,相应的结婚率明显越低;个人收入越高,相应的结婚意愿却明显降低。 第三部分 第三部分我们对离婚方面进行分析。 第一方面:我们以家理离婚诉讼为例分析,首先分析了离婚诉讼婚龄和年龄差分布,展示时间长短因素对婚姻质量的影响。 第二方面:我们探讨了离婚时子女的相关情况以及离婚后再婚率展示离婚时子女的年龄状况 第三方面:我们接着研究了年龄因素对婚姻的影响较大,离婚后子女的后续抚养问题值得重视等问题。 第四部分 第四部分则着重研究了恋爱与婚姻观,我们从三个方面进行探讨。 第一方面:探讨了大众对婚姻的态度及择偶标准。 第二方面:我们研究了大学生对恋爱的看法及所看重的方面 第三方面:讨论了不婚人群结婚的理由以及理想中的婚姻关系 第五部分:通过以上分析,我们对越来越低的结婚率提出了建议,我们需要给与年轻人自由选择婚姻的权力,也要同时减少因为婚育成本过高导致的不婚,晚婚及恐婚的现象,婚姻背后是社会以及许多重要的部分。 三、参赛总结 1.FineBI工具: FineBI工具总体来说大多数功能较易上手。首先较容易对所需要的数据进行初步处理以便进行下一步操作;其次,它自带众多易用高效的组件,这些东西可以让我们更容易做出整洁醒目的数字大屏 数据分析具有如下鲜明的价值所在: 展示,解释,归因, 预测,预防,决策 参赛总结: 克服的困难:一开始经历了确定另一选题后发现数据不能充分集中展现其中所蕴含的价值,于是只能放弃,开始重新选题工作。 另外,在此次比赛过程中,我们还遇到了无法集中进行研讨的困难,这让我们不能充分我们团队的最大力量,组内交流受阻,无法及时沟通所遇到的种种问题。 感恩的事: 通过此次比赛,我们充分感受到了小组合作所带来的聚合力量,这使得一些问题变得更加容易得到解决,这是个人参加比赛所无法充分感受到的。   具体请见:复杂动因下当代婚姻质量简析.pdf (4.81 M)
【帆软杯】近年我国外卖行业数据分析
1、团队介绍 团队:魔仙堡 指导老师:赵炜 团队成员:黄佳裕、赵海艳、王圆月 组合契机:之前看学长学姐们帆软杯的获奖作品,心里充满了憧憬,在老师的推荐下,我们了解到了这个比赛并且产生了参加这个比赛的想法。然后小伙伴间迅速组队,一起合作,商量主题与研究方向。 2、作品背景 民以食为天,互联网时代,外卖行业得到迅速发展,如今一部手机就可以搞定一顿午餐。2020年新冠疫情下,餐饮行业受到了严重冲击,但我国餐饮行业也面对一些新的发展机遇,危中有机。疫情之下,很多餐饮企业都加大了外卖的力度,备战线上外卖。外卖成了全国部分餐饮面对此次危机的有力武器。 与此同时,伴随着行业的发展,难免会出现一些问题。这就需要行业自身与时俱进加强管理和监督,外卖平台需要把控住餐饮卫生质量安全,将食品安全隐患降低到最低点,以推进行业的健康持续发展。 解决方案:外卖可视化分析以图文结合的方式直观且形象的呈现了外卖行业的发展现状,能让平台和商家了解自身的不足和发展方向。平台和商家可以通过可视化分析了解消费者的喜好,服务好消费者,建立完备的投诉处理制度,收集并处理意见与建议,进而不断改善自身的情况,进而促进外卖行业的健康发展。 3、制作流程 数据来源:窄门餐饮,美团研究院,前瞻网        谈论到外卖时我们小组的思考过程如下:由餐饮的发展联想到外卖的兴起:再联想到当今的大环境:疫情;由此联想到疫情对餐饮的冲击以及餐饮如何利用外卖完成自救;最后我们小组再讨论外卖各个方面的数据。 首先,第一部分,我们对外卖行业进行了整体分析。如近几年餐饮行业市场规模的变化,用户规模的变化,最后是外卖行业市场规模的变化。 其次,第二部分,考虑到当今疫情下的大环境,我们对20年的外卖行业进行了数据分析。 然后,第三部分,由大见小,我们从外卖的各个方面进行了数据分析,如外卖对餐饮和零售的帮助,最受欢迎的品类等。 接着,第四部分,我们对骑手和APP进行了分析,如市场份额占有情况,各大APP的用户粘性。 第五部分,我们则是从消费者角度进行了数据分析,如外卖用户的年龄分布,对外卖是否健康的态度等。 最后我们总结了以上的分析内容,对外卖存在的问题进行了分析和提出了建议。 4、成果展示 模块一:本模块对2015年~2020年外卖行业进行了整体分析,外卖行业一直在迅速发展,但2020年受新冠疫情影响我国餐饮行业市场规模有所下降,但在线外卖规模得以增长,疫情之下,外卖成了餐饮品牌面对疫情的有力武器。 模块二:本模块讲了对疫情下外卖部分情况的分析,疫情情况下,二三线城市外卖用户较多,餐饮门店恢复也面临着许多的困难。 模块三:本模块包含外卖对餐饮和零售的帮助,开通外卖后商家的营收情况,以及对消费者最喜爱的外卖品牌和品类的分析。   模块四:本模块包含美团外卖骑手选择这份工作的原因,中国外卖平台市场份额情况和各大app的用户粘性。 模块五:本模块对消费者方面进行了分析,包括外卖用户年龄的分析,消费者对外卖是否健康持有的态度,使用外卖购买非餐饮类情况,以及他们如何选择外卖,选外卖时考量的因素,会在如何的场景下选择外卖的分析。   模块六:最后的模块我们讲述了外卖存在的问题,以及对他们的建议。 5、总结与分享 在制作的时候,要首先对作品先进行一个大体的规划,要知道自己做哪些方面,接着去寻找资源进行,数据整理。需要进行团队配合,分工进行图表制作。制作图表时,也会遇到一些困难,比如一些可视化的图表要看着数据去思考哪种类型的图表能够更好地表现出它的特点。整个过程中,最重要的还是耐心和团队协作,即使过程有点漫长和艰辛,我们依然尽最大的努力完成了作品,还是希望大家能够喜欢我们的成果。
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