一、选手简介
1.个人介绍
帆软社区用户名宝矿力不加冰，从事数据分析相关工作，目前我司和帆软是合作关系，个人感兴趣的方向是业务数据分析方向，希望能深入某个行业做数据分析相关工作。
2.参赛初衷
希望通过比赛以赛代练，锻炼自己分析的能力和能更加熟练对FineBi的使用。
二、作品介绍
1、业务背景
这是一家新零售公司，公司在线下经营有大型购物百货，近两年成立了线上的团队，线上是自建平台，通过两年的努力积累了一批用户，也有了一定的数据积累包括用户消费数据，行为数据，标签数据等。公司希望能看到当前线上和线下会员的整体情况，主要是会员偏好分析，有了这些分析后，公司希望能针对不同的会员采取不同的维护策略，因此希望公司数据团队能对会员进行分析，能给业务部门一些参考思路或建议。
2、分析思路
针对不同的用户，发现不同用户的差异，指导业务部门能做些什么。
整体分析思路：
用户来源 + 用户生命周期 + 用户消费偏好
不同用户分为线上/线下和新老用户两类
分析维度：
用户，渠道，时间，订单类型，浏览页面类型，会员等级
分析方法：
交叉分析，TOP分析，对比分析，分组分析，结构分析
3、数据处理
3.1数据来源：
本次比赛选择企业数据，已脱敏处理，不能反映企业真实情况，仅作为本次比赛使用。
三部分数据：用户信息表，用户浏览数据和线上销售订单明细表
3.2数据处理
一张用户信息表，四张用户浏览数据表，一张商品订单销售明细表
通过用户ID进行关联，创建自助数据集将浏览数据和用户信息整合到一张表
生成自助数据集：
新增衍生字段：
最近一次浏览与注册时间间隔天数
首次浏览与首次支付间隔天数
商品订单明细表通过Excel脱敏处理
4.可视化报告
4.1.整体情况分析
从注册用户，用户来源渠道，订单成交三方面进行整体情况描述。
b.会员留存分析
通过各渠道用户注册情况，注册后的留存，注册后当天是否有购买行为，无购买行为的用户最后一次浏览页面展开分析
 
c.会员成交分析
通过不同用户(线上/线下和新老用户两类)的消费偏好，不同渠道的用户消费特点，使用优惠券比例和不同促销方式的对比分析。
4.5图表排版布局
总体结论前置，先上总体结论，然后再根据不同维度展开分析。利用组件背景突出结构化显示。
仪表板公共链接：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/LqrE
三、参赛总结：
1、FineBI工具
模块化的工具能更高效的处理数据和计算指标，能让分析人员把更多的精力投入分析中。
点赞的功能点：
- 配合Excel插件能实现业务部门复杂式报表需求。
- 组件复用功能，能快速复用自己或者他人制作好的组件，提高制作仪表板效率。
2.参赛总结
时间管理真的很重要，本次比赛成为了压哨选手，真的是到了最后一分钟才提交的作品，此次完成作品自己的时间没有合理安排好，时间较为紧张，分析深度和仪表板美化都有提升空间，希望后续能利用工作之余继续完善补充，给出一份自己满意的答卷。 | 
