【2023BI数据分析大赛】热门城市能源分析

一、选手简介

1、选手介绍

（1）团队选手版

• 团队名称：Lisa

• 队长介绍：目前从事帆软BI数据分析经理工作，个人感兴趣的方向是爬虫，自动化和数据分析可视化，大家工作中遇到重复机械的工作需要减负增效的可以随时来找Lisa姐帮忙哦

• 成员介绍：胡智辉

• 成员-帆软社区名：用户E6390519

• 队员介绍：目前从事通信行业客服工作，业余时间研究爬虫，数据分析可视化，通过自己不懈的努力终于功夫不负有心人，做出来的数据分析可视化网页得到客户的一致好评，如图片所示，假如你有需要或者你也喜欢这些，欢迎一起交流讨论哦

• 团队组成：同时使用finebi在论坛中因缘结识，一直在探讨数据分析可视化在工作之中的应用和实践
• 团队照片：

 

2、参赛初衷

• 简单介绍下参赛的初衷：希望通过比赛提高自身技能，同时结交各路BI大神，掌握数据分析技巧，在以后工作中也能得到应用。另外比赛能够认识更多的朋友，一起去学习提高帆软BI的数据分析技能，最后通俗一点就是获奖能够得到奖金，在节奏快，消费高的大上海，微薄的奖金也可以解决生活上的燃眉之急

 

二、作品介绍

1、业务背景

• 近三年以来，国家在常态化疫情防控中推进能源发展改革工作，全力保障能源稳定供应，持续推进能源供给侧结构性改革和能源清洁化发展。进入二季度，能源消费量明显回升，煤炭产量稳步增长，电力和天然气消费量持续增长，成品油消费逐步回暖。随着国民经济继续稳步复苏，经济对能源需求的带动作用增强，预测2023年能源需求总量变化趋势，应对能源变化带来的价格变化，为公司运营带来决策依据。

• 需求痛点，
• 对重点城市做一次能源消耗分析，从'湖北', '上海', '北京', '重庆', '广东', '天津', '深圳', '福建'的能源消耗情况完成分析报告，并完成图表制作更加清晰识别能源价格变化趋势，以便做好公司的运营。

2、数据来源

• 自选数据：AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库，目的是实现对能源数据的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。

  AKShare 的特点是获取的是相对权威的网站公布的原始数据，通过利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证，进而再加工，从而得出科学的结论。

3、分析思路

• 分析每个城市的能源消耗情况
• 分析按年份每个城市消耗情况
• 分析成交价，成交量，成交额情况

4、数据处理

• 数据空值填充为0
• 学习python代码和接口对接
• 分组求和，分组求平均等分析方法

5、可视化报告

（1）

• 组件共包括指标卡，图片组件，地图组件，表格组件，树状图组件，折线图组件以及雷达图组件

（2）通过分析得出的结论，如

• 通过观察折线组件可以得知，能源消耗一直在增加，能源价格也在不断提升 ，导致生产成本增加
• 

• 通过地图得知越发达地图能源消耗越多，成交价越高
• 

• 为了能够节约成本，可以选择能源价格较低的城市

 

恭喜通过初审，静候二轮专家评审！

打卡：没有看到完整的仪表盘，楼主只提供了简单截图的结论，希望对作品进行完善

打卡：作者结论为了能够节余成本，选择能源价格较低的城市，可否考虑跨地区运输的成本？越发达地图能耗越多，价格越高，是什么原因造成的？能源短缺还是？作者想要通过分析预测2023年能源需求总量变化趋势，但结论未见趋势？

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路不错，UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解，逻辑贯穿始终

打卡：分析思路清晰，但作品介绍的比较少，希望后续能继续完善。

打个卡，努力放大前面的页面看了下，如果选旅游数据，用这个南湖公园也不错啊，今年旅游可是咱们番薯推荐的分析主题，虽说每个步骤都有写，稍微有点少，每步骤都会加分的，可视化报告截图的很详细，能看出finebi工具使用很熟练，如果最后放上一幅作品完整图片就完美了。