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一、选手简介
1.成员介绍：
队长：
周语涵（社区昵称：爱吃榛子的猫）：平时对新鲜的事物很感兴趣，喜欢去尝试新的东西，有一点时间就喜欢到处玩，自己乐在其中。
队员：
沈萱（社区昵称:是彼岸花呀）：平时对新鲜的事物很感兴趣，喜欢去尝试新的东西，有一点时间就喜欢到处学，自己乐在其中。
杨语琪（社区昵称:是彼岸花）：平时对新鲜的事物很感兴趣，喜欢去尝试新的东西，有一点时间就喜欢到处逛，自己乐在其中。
2、参赛初衷：
我们三人都是金陵科技学院数据科学与大数据技术专业的学生，希望通过参加此次大赛，在熟练运用FinBI平台的基础上，提高数据分析的能力，对于各种材料和数据更加敏感，有所进步和收获。之前我们参加过帆软杯，但不在一个团队，此次因缘相聚，希望能够碰撞出不一样的思维火花，互相学习彼此的长处，共同创作一个优秀的作品。
二、作品介绍
1、业务背景：
咖啡经济的出现不是偶然的，在新冠疫情和资本市场的巨大动荡下，中国现磨咖啡连锁行业在过去的5个月里先后经历了高速扩张﹐理性回归以及己2O21年后新一轮的加速发展，基本对咖啡连锁行业市场的研究提出行业观察和观点，旨在为咖啡市场投资省或爱好省提供一个角度与思考。
2、数据来源：
自选数据：本次比赛一共用到的数据表，均取决于真实可靠的数据网站以及参考论文所获得。
（1）其中12个数据表来自和鲸社区，主要是对咖啡文化经济进行一个大致的介绍并且对具体方面展开分析：
www.ico.org
部分数据示例（以下数据未进行数据清洗）
（2）有10个数据来自于《中国现磨咖啡行业白皮书》。主要是对咖啡文化经济所带来的经济收益、文化及相关产业增加值情况、未来竞争的趋势和品牌进行大致分析，并且对分析了未来什么样子的商业模式能快速抢占市场份额：
部分数据示例（以下数据未进行数据清洗）
（3）来自中国海关总署官网（http://www.customs.gov.cn）的10个数据，关于中国近五年咖啡进出口贸易量的统计。
如：
3、分析框架：
- 数据处理：
（1）数据分类：将所采集到的数据分为世界、中国、中国各省数据，并创建三个文件夹归纳：
- 数据导入：将已分类好的数据导入到FineBI大赛账号专门的大赛业务包中，如图：
- 数据清洗：将需要用到的字段转化为文本类型，而不是数值类型，如图：
同时我们将所有的有小数形式存在的数值都调整为小数点为两位，如图所示
我们将在自助数据集中处理后的数据导入不同的图表类型，进行数据可视化操作。
数据处理过程中的困难：
1.数据冗杂，清洗不便
2.数据类型太多，需要分门别类
3.数据单位不统一，需要对数据进行计算
4.数据英文不方便，需翻译中文进行比较
解决方法：
1.充分利用FineBI自助数据集中的功能，对数据进行清洗和处理
2.在处理数据前，构建一个有逻辑性的思维导图，确定数据处理方向
3.明确数据表中存在的内部关系，便于数据的清洗
4.人工利用工具进行翻译
5、可视化报告：
（选取部分组件）
1、
- 排版布局：选择国家人均咖啡销量这一字段采用了柱形图，刻意强调了销量随国家不同的变化而变化，而柱形图还能显示部分与整体的关系，并且用不同颜色代表了不同国家，并且咖啡销量在其上方显示，提高可视化的方便程度，比较不同国家的消费者对于咖啡的购买欲望。
- 通过分析得出以下结论：我国消费者人均咖啡摄入杯数达9杯，远低于其他主要国家的成熟咖啡市场。由于城际间差异显著，咖啡消费习惯也已经有了相当长的时间，相当多的群体逐斯喜欢上甚至有些依赖咖啡，尤其是—二线城市较为明显，一二线城市消费者咖啡渗透率已达67%。消费者摄入量已超250杯厍，与日本、美国等成脍咖啡市场相当。长期来看，咖啡明行业的市场仍有广说的增长空间
2、
（1）排版布局：上图是由《中国现磨咖啡行业白皮书》所得数据经过处理制作出三张图，图一和图二运用了饼图的思想，按男女比例以及有无海外背景分布，得到了分别得数据比例加以对比。图三运用面积图的思想，取不同年龄咖啡的摄入量，以不同学历的咖啡摄入量放在一起一同比较。
（2）通过分析得出以下结论：从性别角度来看女士饮用咖啡更多，深究原因女士更多的追求生活格调，各类店面售卖奶茶等也是女性消费者较多。考虑到饮用咖啡的习惯主要由国外传入，将咖啡的渗透率与有无海外学习、工作经历关联，也确实有海外背景的人群。咖啡的渗透率更高，而无海外背景的人群也达到了一半以上。这主要是其他一-些国家有一定的咖啡文化，受当地人影响，更多引用咖啡也就不奇怪了。同时，咖啡的渗透率也与学历有一-定的关系，学历在大专或者本科的人群咖啡渗透率更高。
而个人的收入与学历和还外背景都有一定的联系， 也能够更直观的感受到，咖啡销售面向的人群。可以看到收入越高的人群咖啡渗透率越高，可以说咖啡的渗透率与人群收入成正相关。
3、
图1
图2
- 排版布局：图1是地图，按照全球各国咖啡的出口销量，做显著分析，得到最多的分布地区情况。图2是填充地图，颜色越深，当前咖啡进口量就越多，可以清晰的展示出亚洲各国咖啡进口量的发展情况。
- 通过分析得出以下结论：从地图可以看出，我们显著的发现咖啡的出口主要集中在非洲、南美洲、亚洲。其中最多产量来自于非洲，这与所处的地理位置、周围的人文因素密不可分。非洲:日照是咖啡成长及结果必不可少的要素，但强烈的阳光也会影响品质，所以，这时候就需要周围的香蕉树、芒果树等果树帮忙遮挡阳光，才能达到日照自然调节均衡。由于有日照和排水的要求，咖啡树一般都种植在山坡上。非洲得天独厚的地理位置，整个大陆在赤道(南北纬25°之间是咖啡种植带)周围的地形及地理位置特别适合咖啡豆的种植。同时他们也有很早就开始种植咖啡豆的传统和习俗，别人也都喜欢从他们那儿进口。对于个以农作物为主的并且工业不发达的地方来说，种植咖啡是一个不错的选择。从填充地图可以看出，亚洲进口咖啡的国家主要集中在中亚，中国、日本、韩国，相对较为发达的国家，同样沿海的地理位置也为咖啡进口提供了条件，同时，亚洲国家在咖啡传入之前很多都有奈饮的习惯，而奈从某些地方上与咖啡也有一些相似之处，同样都是提神醒脑的饮品，但是咖啡也很快占据了一片天地。但是这些进口咖啡大国，都有一些共同点，首先国内种值咖啡量少，其次，一线、二线发达城市较多，咖啡的销售有足够的空间，消费人群有比较新的销售观。
4、作品整体布局：
最终的背景色我们选用了清新绿。使得整个页面清晰明了，也让人们的关注度更加集中在咖啡文化经济的数据上面。
在具体内容上，我们选用的组件配色大多偏小清新色，视觉效果舒适，也展现出一种活泼积极的整体氛围。图表与文字相结合，在图表附近安排相应文字说明，合理搭配，间隔适宜，较为美观。选取的角度多样，内容丰富。
- 最终作品：
 更高清成果展示图见：近些年咖啡文化经济发展状况仪表盘.pdf
 近年来咖啡文化经济发展状况分析仪表盘.pdf (2.35 M)
三、参赛总结
- FineBI工具
·我认为的亮点功能有：
- 组件丰富：FineBI制作仪表盘可用的组件十分丰富，也让数据展现的形式更加丰富，让多种数据可视化方式同时分析数据成为可能，让观看者从多个角度了解数据中包含的信息，使分析更加全面。
- 地图种类多：在使用地图的过程中发现，FineBI与其他公司旗下的BI分析产品相比，地图组件类型更加丰富，不仅可以多层设置地区，而且地图与柱状图、散点图、热力图等结合，可以用不同方式体现各地数据的差异。
- 组件设置界面简洁，能够不费力的完成数据的可视化，同时配套的文档实用性比较高，可以帮助使用者快速的学会如何使用，并有效的解决出现的问题。
·对数据分析的价值和思考：
在互联网时代，数据爆发、杂乱无章，要想在其中整理出有用的信息十分困难。而利用数据分析可以获得自己理想的数据，可以找出当前的数据规律，预测未来的数据走向，提高效率。正如如今疫情下的大数据健康码等运用，精确定位、快速整改，能够对防疫效率做出很大的贡献。亦或是各种电子平台的盛行，对不同需年龄、不同需求的人做出更好的推荐。
- 参赛总结
（1）了解和使用FineBI是通过学校老师和企业工作人员的推荐和指导，遇上难以解决的问题时，可以通过帆软的帮助文档、询问同学和老师得到解答，这使我们在能力上有所提升。
（2）数据分析对我们专业的帮助很大，让我们更好的了解专业的特点和本质，提前积累一些相关的经验，对于未来的职业规划也会有更加清晰的认知。
（3）图表做的不够理想、数据不够完善等等问题，都是参赛和专业学习道路上的常见现象，遇到问题不言败，积极寻求解决方式，不轻易撤退，敢于突破，努力跳出自己的舒适圈才能超越自己，有所进步。 | 
