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1、学习初衷
(1) 个人介绍
我是帆软社区用户zzz111，一名能源行业新入职员工，目前任职于某能源行业企业，还在实习期。在实习过程中，我在制作基础报表的过程中效率不够高，对数据的价值挖掘不够，深刻意识到数据驱动决策对能源生产降本增效的核心价值。为系统性提升数据分析能力，我决定系统学习BI工具应用。
(2) 学习初衷
我从部门老师处知道了BI学习班，打算借此系统学习BI工具应用，提升数据分析能力。
2、作品简介
本次作品主题为生产数据分析，目标是通过生产数据的整体分析，查明产量在时间和地区等不同维度上的变化规律，以求找到产量的决定性因素，找到提高产量、控制生产成本以达到降本增效的有效决策。
(1) 业务背景/需求痛点
作为该行业人员，生产是最核心的业务，产量与成本是最核心的问题。 想利用数据分析能力解决产量提升与控制成本的问题。但是生产数据体量大、非结构性数据多，如何有效建模并进行分析是非技术人员的难题。
(2) 数据来源
由于数据敏感问题，参考实际生产数据的主要字段，由AI自动生成50000条记录。
(3) 分析思路
对于产量的情况，首先需要统计总产量，这是最重要的数据。其次，统计产量随时间的变化趋势，能有效进行产量预测、为生产条件调整提供决策依据。其次，产量的分布在地域上有很大差异，因此地域分布情况也是一个重点分析维度。通过地域分析能找到不同地层的产量差异和趋势，以在后续挖掘开采中提供参考。
(4) 数据处理
数据预处理：将各个字段进行拆分，比如生产地区拆分为省份、城市、地层，以地层作为最小单元。
数据清洗：剔除缺失值，修正异常时间戳。（去除过于不符合常理的值）
数据建模：将多张表结合为一张（此处将产量表、地区表、购买表事先合并为一张，未在系统内体现）
(5) 可视化报告
报告由4部分组成，每部分包含2-4个组件以及分析结论，各个部分分析维度及侧重点不同：
1) 产量概况（包括指标卡和柱形-折线组合图）
2) 地区产量分析（包括地图、饼图、分组表）、
3) 地层状况分析（包括点图、多折线图）
4) 销售情况分析（包括分组表、明细表）
3、学习总结
通过六周高强度学习，我获得了以下提升：
(1) BI工具深度掌握：熟练运用FineBI完成数据连接→清洗→建模→可视化全流程
(2) 分析方法落地：将生产问题转化为可量化的分析框架（如耗时瓶颈定位模型）
(3) 实战经验积累：在实际生产场景中验证了数据分析对效率优化的价值
未来计划：
(1) 学习建立产量预测模型
(2) 探索更多BI应用场景，结合chatBI应用于实际业务
(3) 推动企业数据中台与BI系统整合 | 
