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一、学习初衷：从基层需求出发，拥抱数据赋能
大家好，我是来自如皋农商银行普惠金融部的陈超。日常工作中，我主要负责普惠金融客户的信贷数据整理、客户画像分析及业务报表制作——简单来说，就是让“沉睡”的数据“开口说话”，为团队精准营销、风险管控提供支撑。
选择参加本次帆软报表培训，源于两个“刚需”：一是工作驱动。普惠金融业务覆盖大量小微企业与个体工商户，客户需求多样、数据维度复杂（如经营流水、纳税记录、信用评分等），传统Excel报表在多表关联、动态交互和可视化呈现上逐渐力不从心，亟需更专业的工具提升效率；二是自我突破。我一直对数据分析与可视化有浓厚兴趣，希望通过系统学习帆软（FineReport/FineBI）这类企业级工具，将零散的“数据技能”升级为体系化的“分析能力”，未来能独立搭建更贴合业务场景的智能报表平台。
二、作品简介
（1）业务背景/需求痛点
业务背景：
日常工作需围绕“贷款发放-客户画像-风险管控”全流程，为团队提供数据支撑——尤其是分析不同贷款用途（如经营、消费、购房等）的资金流向、不同镇区规模客户的用信特征（如人均用信金额、线上贷款偏好），以及授信与用信的匹配效率，从而辅助优化信贷资源配置、提升普惠金融服务的精准性。
需求痛点：
传统报表仅能展示单一维度的汇总数据（如“总用信金额”），但无法直观呈现多维交叉分析结果：
无法快速识别“哪些贷款用途（如经营/消费）在镇区规模的用信总量更高？”“三线及以下城市客户的人均用信金额与线上贷款渗透率是否偏低？”“用信时间是否存在季节性波动（如季度末集中申请）？”“授信金额与实际用信的差距是否有显著差异？”；
业务人员需手动筛选多张表核对数据，耗时且难以发现潜在问题（如某省份授信充足但用信低迷，可能反映审批与需求不匹配）。
（2）数据来源
为模拟日常分析，这里使用脚本生成模拟数据，并做一些测试。贷款业务明细表：包含字段“用户ID、省份、城市、城市规模（一线/新一线/二线/三线/四线及以下）、用信日期、授信日期、用信金额（元）、授信金额（元）、贷款用途（购房/经营/消费/装修/购车/教育等）、是否抵押贷款（是/否）、是否线上贷款（是/否）、是否发生不良（是/否）、客户年龄、客户性别”。该表模拟了11,125条真实信贷业务数据，覆盖全国多个省份的地级市及县级市，城市规模按经济水平与数字化程度分类。
（3）分析思路
分析方向与主题设计
各贷款用途的用信总量
维度：贷款用途（购房/经营/消费/装修/购车/教育等）
指标：用信金额总和（元）
分析方法：对比不同用途的资金流向，识别普惠金融的主要支持领域
城市规模与人均用信的对照
维度：城市规模
指标：人均用信金额
分析方法：对比不同规模城市的客户“单客资金需求强度”，辅助判断下沉市场的服务潜力。
各城市规模与线上贷款对照
维度：城市规模
指标：线上贷款
分析方法：观察城市规模与线上化程度的关系
用信时间的变化情况
维度：用信月份
指标：月度用信金额总和
分析方法：识别用信高峰时段，辅助业务节奏规划。
城市规模与用信授信的对比
维度：城市规模
指标：用信 授信
分析方法：判断不同规模城市的客户“授信资金使用效率”
各省份的授信金额对比
维度：省份
指标：授信金额总和（元）
分析方法：观察各省授信资源的集中程度，辅助分支机构授信策略调整。
（4）数据处理
自助数据集处理重点：
基于原始11,125条贷款数据，首先通过“城市规模”字段筛选分类（一线/新一线/二线/三线/四线及以下），并计算关键衍生指标：
人均用信金额 = SUM(用信金额) / COUNT(DISTINCT 用户ID)（按城市规模分组）
（5）可视化报告
1. 各贷款用途的用信总量
业务含义：展示不同贷款用途的资金需求规模，辅助判断普惠金融的重点支持领域。
2. 城市规模与人均用信的对照
业务含义：反映不同规模城市客户的单客资金需求强度，辅助识别下沉市场潜力。
3. 各城市规模与线上贷款对照
业务含义：对比不同规模城市的线上贷款渗透率，辅助判断数字化服务的区域差异。
4. 用信时间的变化情况
业务含义：揭示用信申请的季节性规律，辅助业务节奏规划。
5. 城市规模与用信授信的对比
业务含义：评估不同规模城市的授信资金使用效率，辅助优化授信策略。
6. 各省份的授信金额对比
业务含义：展示全国各省份的授信资源分布，辅助分支机构授信额度分配。
总结：该看板通过多维交叉分析，将分散的贷款数据转化为“业务语言”，帮助普惠金融团队快速定位问题（如区域差异、供需匹配缺口）、制定策略（如线上化推广、授信优化），真正实现“数据驱动决策”。
三、学习总结：从“工具入门”到“思维升级”的成长之旅
（一）学习经历：沉浸式投入，收获远超预期
本次培训，节奏紧凑但干货满满。记得开班第一天，讲师用“一张报表背后的业务逻辑”破题，瞬间点醒了我——报表不仅是数据的堆砌，更是业务痛点的解决方案。
印象最深的是“交互式仪表盘设计”模块：老师手把手教我们如何用参数过滤、钻取联动、动态图表实现“点击城市→自动筛选”的交互效果。当我第一次独立完成一个包含“区域维度下钻+指标对比+预警高亮”的业务看板时，那种“用技术解决实际问题”的成就感，比单纯学功能强烈百倍！
过程中也少不了“熬夜赶作业”的冲刺——为了完成培训的实战项目。但正是这种“沉浸式”的碰撞，让我不仅学会了工具操作，更理解了“业务-数据-呈现”的闭环思维。
（二）个人成长：技能+思维的双重进阶
技能层面：系统掌握了FineReport的核心功能——从基础的数据连接（MySQL/Excel）、报表模板设计（清单表/交叉表），到进阶的参数交互（下拉框/日期筛选）、图表联动（柱状图+折线图组合）、仪表盘布局（导航树/筛选器面板），甚至初步接触了“决策报表”的多页面集成逻辑。现在，我能独立完成一份银行业务的综合看板。
思维层面：最大的转变是从“做表”到“解决问题”。以前做报表，更多是“领导要什么我做什么”；现在学会先问“业务痛点是什么？——需要对比哪些维度？——关键指标如何突出？”。
初衷实现了多少？可以说超额达成！原本只是想学个工具应付日常报表，现在不仅能熟练操作，更具备了“从业务需求反推报表设计”的初步能力——离“用数据驱动普惠金融业务优化”的目标更近了一步。
结语：坚持学习，让数据成为普惠金融的“助推器”
这次培训让我深刻体会到：在数字化时代，“会用工具”只是起点，“懂业务+会分析+能落地”才是数据人的核心竞争力。作为如皋农商行普惠金融部的一员，我计划将所学应用到实际工作中——比如优化现有的“小微企业贷款申请分析表”，增加行业趋势对比、客户经理跟进进度跟踪等功能，让报表真正成为团队决策的“好帮手”。
最后，想对同期学员说：学习或许辛苦，但每一次“解决问题”的瞬间都值得——坚持下去，数据终会成为我们职场路上的“硬核底气”！ | 
