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一、选手简介
1、选手介绍
帆软社区用户名：chenliang。
职业简介：目前就职于物流行业，主要从事信息系统开发、运维工作。
2、参赛初衷
论坛里面有很多精彩的数据分析案例，涵盖很多行业。自己希望通过这次比赛，进一步掌握fineBI的使用，主要是掌握常用的图表使用方法和步骤。同时，进一步理解商业智能需要解决的问题，如何通过信息化工具，完整的、专业的得到我们想要的产出。也希望和更多FineBI大神交流学习，进行数据可视化分析，让数据成为生产力。
二、作品介绍
1、业务背景/需求痛点
近段时间，正是高考结束，等待分数查询的时间。一旦分数放榜，广大考生就要进行志愿填报。填报志愿需要了解哪些内容呢？国家分数线、学校分数线，除了分数，考生也应该多参考志愿学校的招生数据。这些数据包括学校的整体情况、本年度招生计划。
从录取方面来看，有必要对学校的情况以及招生计划做信息公开。从填报方面来看，有必要了解志愿学校的整体情况，包括招生、学习、就业各方面。
本作品通过浙江大学招生计划近几年数据分析，给广大考生做一个招生概况分析，为即将填报志愿的过程提供数据支撑。
该选题是浙江大学的招生计划数据分析，只要替换数据源，可以通过简单的设置，进行复用。如果有其他的数据指标，也可以在此基础上进一步扩展仪表板。
2、数据来源
八爪鱼采集器提供参考数据；
为了更好展示浙大的整体情况，参考2021高考志愿填报服务平台网站https://gkcx.eol.cn/school/114/provinceline数据。
3、分析思路
根据志愿填报服务平台的介绍，对学校的软件、硬件情况进行整体的说明；
根据参考数据内容，重点分析招生计划人数。主要从招生区域和招生专业两个维度进行数据分析。
4、数据处理（4张Excel表+1自助数据集）
4.1 全国招生计划表（八爪鱼提供的参考数据）：
4.2 学校概况
4.3.学校关键词
4.4 毕业生就业去向。其中经度、维度通过网站查询获得。
4.5 根据浙江省招生计划表，进行数据清洗，得到自助数据集。
主要包括：选字段，例如组、自定义字段、当前时间、选科要求等字段，不参与数据分析，对这些字段进行过滤。
新增列，表中的专业字段，不仅文字内容很长，而且不利于分类统计，我们对专业名称字段按照括号的位置进行截取。
if(find("（",专业名称),left(专业名称,find("（",专业名称)-1),专业名称)
新增列，表中的时间字段只有“年”，确实我们可以将这个字段通过转换，指标转换为维度，但是转换成维度之后，数据自动进行了分组， 设计人员无法识别分组对应的是哪一年。因此进行简单的字符转换。
过滤，对于科目这一列，发现有3行数据是“科类”，且对应招生计划为空，因此需要将这行数据过滤掉。
5、可视化报告
第一部分是对学校概况的分析。主要包括以下几个部分：
学习指数、生活指数、就业指数、综合评分的仪表盘，通过这些指数卡数据，可以大致了解学校的整体概况。
教学点，例如博士点、硕士点、国家重点学科、实验室。
学校概况，采用词云图，进行简要说明。
就业生就业去向，采用流向地图。从图中可以看出毕业生主要流向浙江、北京、上海、广东、江苏。
第二部分是对招生人数进行统计，数据源包括近4年数据，均采用柱形图，统计全国各省招生人数。因为进行了降序排列，很直观的看到，本省考生招生人数最多，几乎占总数一半。
然后，利用指标卡，统计近4年来招生总人数，除了2019年，都是逐年递增。这个增长趋势和上面的全国各省招生计划增长趋势大体是一致的。
按照专业划分，首先按照文科、理科、综合大类划分，
然后对专业细分，采用漏斗图，因为专业类别较多，只统计招生计划前10的专业大类。除了综合性学科实验班，一些高新技术专业增加了计划数，为这方面的考生提供了更多的机会。
最终结果呈现的页面布局。
三、参赛总结
数据分析，首先要明确需求是什么，要有针对性的分析。有了目标之后，才能针对性的找到原始数据，才能找准数据维度和数据指标。也只有围绕需求，才能产出需要的结果。
克服的困难：一方面是数据的清洗。看似简单，实际上需要对分析的数据有全面的认识和专业的了解，本次数据的选取可能还有不全面不科学的地方，也请各位大神批评指正。
另一方面是图表的选择。不能为了做图表而选择图表，应该是围绕我们的分析内容，选择最合适的图表作为基础，紧紧围绕需求，不能生拉硬拽。同时，遇到不熟悉的图表，要多参考帮助文档，更多练习。
感谢帆软提供这次比赛机会，可以让自己通过实操，不仅仅学会分析工具的使用，同时提高数据分析的思维能力。最后，借此机会，祝愿所有老师桃李满天下！所有考生都能金榜题名！
 浙江大学招生计划.pdf (2.2 M)
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