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测评功能1：警戒线支持显示数值 测评维度维度说明 业务场景使用*1、在功能优化前，警戒线不支持显示数值.2、在功能优化后，警戒线支持显示数值，用户可直观查看警戒线的值，支持快速决策. 143288 功能体验交互*这个功能十分有用，警戒线用于在图表中对指标的某些数值做出预警，显示数值后用户能快速看到预警值，不需要单独计算，提高工作效率。 产品功能建议*是否可以考虑动态预警值，比如查询不同省份的时候平均值能够动态变化。 其他测评维度趋势线公式能否体现？ 综合满意/推荐度*满意度：（7颗星）推荐度：（7颗星）评价理由：此功能支持用户快速决策。

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与帆软相识，是在2018年6月，当时公司使用的是SAP BI产品，基于用户个性化BI需求，SAP BI已不能满足用户填报、表格颜色、数据交互等功能。因此公司开始试用帆软公司产品，引入的是report 9.0，第一个项目是从填报报表开始学习应用，刚开始用的时候还不太习惯，在帆软产品经理带领下实际操作两三个填报报表后，感觉很适合无业务系统支撑的数据补录，很接地气的。后来从给公司实施项目的帆软产品经理得知帆软的职业资格认证，心想需要获得一个证书来证明技能的提升。然后就在7月中旬系统的学习帆软帮助文档并按照文档进行实际操作练习，学了一个月时间，怀着忐忑心情认证FCRA，第一次没有通过，主要是关于软件安排和java的知识没有完全掌握，然后又补充学习，第二次考试后终于通过了，分数不是很高，但也很激动，毕竟是毕业后的第一个职业证书！（当时还在纠结要不要发朋友圈鼓励下自己，最终还是没有发...） 对于番薯的建议：系统学习帮助文档，是保证通过认证的基础。加油！ 142280 编辑于 2021-3-2 10:47 编辑于 2021-3-2 15:09

一、业务背景 制造行业人力资源分析案例。对于人力资源管理领域，有两点是至关重要的： 第一：人员合理配置，保证人岗匹配及高绩效产出。 第二：控制人员流失，避免人员大幅流动造成的停工风险。二、数据拆分建模 结合以上指标，重点关注以下几组数据： 1、人员配置： 年龄段分布、工龄段分布、学历分布、性别分布、婚姻状况分布、职务分布、地域分布； 2、人员流失： 离职率趋势、离职员工年龄&工龄分布、离职原因分析。 整理后的关键字段、计算指标和源数据如下： 表名： 1、在职人员明细表 关键字段： 年月 姓名 性别 年龄 工龄 婚姻状况 职务 籍贯 2、离职人员明细表 年月 姓名 性别 年龄 工龄 婚姻状况 职务 籍贯 离职原因 三、分析案例 1、人员配置分析该组分析共包含7个组件，用到【在职人员明细表】。整体样式和含义如下 142207 1.1、企业员工年龄段分布 以年龄为维度，并进行自定义分组，观测员工年龄段分布是否与企业类型（制造业属活力型）相符142208 1.2、企业员工工龄段分布 以工龄为维度，并进行自定义分组，观测员工工龄段分布判断企业新老员工占比是否合理142209 1.3、企业员工学历分布 以学历为维度，记录数求占比，观测员工学历分布判断员工学历是否符合企业要求：142210 1.4、企业员工性别分布 以性别为维度，记录数求占比，观测员工性别分布判断男/女员工占比是否符合企业要求：142211 1.5、企业员工婚姻状况分布 以婚姻状况为维度，记录数求占比，观测员工婚姻状况评估员工流失风险：142212 1.6、企业员工职务分布 以职务为维度，记录数求占比，观测员工职务分布判断组织层级是否合理：142213 1.7、企业员工地域分布 将籍贯转换为地理角色，观测员工籍贯地域分布以探索企业文化政策制定方向：142214 2、人员流失分析 2.1 企业员工离职趋势 以离职月份为维度，离职人数为指标，观测员工离职趋势判断企业员工稳定性，并设置离职人数平均值的警戒线，重点观察离职人数超过离职人数均值的月份并研究原因：142215 2.2 离职员工年龄&工龄分布 创建年龄&工龄层级关系，以支持切换展示。观测离职员工年龄&工龄分布支持企业针对重点流失人员制定关怀措施142216142217 2.3 企业员工离职原因分析 观测员工离职原因支持企业制定改善对策，控制人员流失142218 四、结合仪表板的业务洞察 根据以上分析，进行以下决策 1、管理层人员与职员层人员占比接近为1：3，占比不合理，需针对性减少管理层人员以提高运营效率。 2、企业员工大部分分布于华北、西北等地区，可针对性制定关怀政策，如在食堂供应华北、西北地区特色餐，年假前为路途较远员工推出火车票团购等政策。 3、企业要重点关注入职3年以内、28岁以下员工，以避免此部分员工流失；同时需加强管理层管理能力的培养，以降低员工离职率。 142219 编辑于 2021-5-10 17:33

1.学习初衷 本人在传统制造行业做BI报表开发人员，前期使用帆软report开发报表，但这种业务提需求、IT人员开发报表的模式，不能快速满足业务数据分析的需求，而且IT人员的运维量也逐步增加。同时业务需求是动态变化的，往往今天刚开发完报表，明天需求就变更了。基于此，计划在公司推行自助分析模式，由IT准备数据，业务人员自由拖拉拽数据字段，最终呈现数据。这样才能解脱IT人员，也能让业务人员真正参与到数据分析的工作阶段中，自主探索数据。 11月份与负责我公司的帆软售前经理交流自助分析模式推广思路，他推荐了帆软BI报表工程师的课程，正好也获得了系统学习帆软BI的机会。 2.学习经历 此前接触的是帆软BI5.0版本，现在版本也在逐步更新，好多新的丰富的接地气的功能也逐渐开发了，瞬间觉得帆软还是比较务实的公司，能够体会国内人民的心声。 课程前期的内容总体来说还是比较基础和简单的，不过简单并不代表没有内涵，通过基础的操作对本次课程的兴趣更浓厚了。基本上每天上班第一个任务都是听课，然后练习作业。不过直播答疑存在卡顿现象，每次都是看回放。毕竟回放比较方便。 作业也是按时提交，最激动的就是看作业得分，还有排名，有种竞争的感觉。不过老师的批复也让自己有了更清醒的认知，有些不该丢分的确丢分了，所以考试练习都应该认真，不能有丝毫马虎。 后期的课程对业务自助分析有更深的要求，比如数据加工、过滤组件等操作，都是实际工作中会经常遇到的，而且帆软在数据加工方面还是有一定的造诣的，可以实现零代码的数据加工，这种操作正是业务人员想要的。 提交作业过程中有些内容确实不会，只能求助助教老师，助教老师也是不厌其烦的解答，有些问题到晚上11点还在回复，再次表示感谢。感谢的还有班主任苏老师，由于公司无法上云盘，每次都是麻烦苏老师单独发作业资料，十分感谢！对了，还有一起学习班的小伙伴，在群里提的问题，大家也是积极回答，探讨如何制作，都能算是课题攻关小组了。有这么敬业的老师和浓厚的学习氛围，相信大家都会有所收获。 3.学习成果 （1）个人成长 · 通过本次学习，可以说是系统的掌握了帆软BI的操作，图表制作、钻取、联动、过滤等知识点都有所了解了。不过BI本身可以说是博大精深，还需要在不断的实践中提升BI应用能力。 · 最让我印象深刻的是帆软BI竟然能做购物篮分析，我一直以为这是零售行业高深的技能点，现在帆软BI可以分分钟进行分析。不过要是有多商品关联分析的案例就好了，期待帆软能够官方讲解。 · 也是在本次课程的陪伴下，我参加了帆软2020冬季可视化大赛，并获得了最佳参与奖，可以说没有本次培训的支持，我是没有信心参赛的。参赛作品都是精华，所以帆软BI的学习还是任重道远啊。140998 · 报考了12月份的FCBP认证，说实话虽然有些题目以前练习过，但整体还是很烧脑，希望能够通过！！！希望能够通过！！！希望能够通过！！！ （2）工作应用 本次课程基本接近尾声了，在课程知识点的支持下，在公司内部组织了2次帆软BI自助分析的培训，总体来说效果还算不错。接下来将继续推行业务自助分析，让业务用数据，才能发挥数据的真正价值。 4.小结 课程知识点很多，也很系统，只要认真听课、勤加练习，相信每个人都能获得收获。不过知识的价值在于应用，也建议各位多搜寻业务场景并实践，巩固知识的同时收获新的知识。 编辑于 2020-12-30 08:31

1.选手简介 1.1.个人简介 帆软社区用户名：changcheng@（uid：172055） 职业简介：现就职于国内车企IT部门，任BI开发工程师，主要负责BI报表开发及BI工具推行工作。 1.2参赛初衷 参赛的目的主要如下： 希望通过实践提升分析工具操作技能，最主要的是数据分析思维的锻炼； 准备在集团内推广自助BI工具，提前学习了解； 通过比赛和帆软BI大拿交流，扩展数据思维。 2.场景介绍 2.1.主题介绍/数据来源 主题介绍：怀念科比。（本人爱好篮球运动，是科比的球迷） 数据来源：主要是互联网数据：http://www.stat-nba.com/player/195.html，对互联网数据进行excel加工整理和自助数据集处理 2.2.分析过程 互联网数据搜集-excel/自助数据集数据处理-FineBI数据展示-仪表板导出数据共享 2.3.分析思路 观察数据138557 查看数据NBA网站数据，主要数据有球员场均数据（得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、胜负）、单场数据（对位球队、得分、篮板、失误、胜负）、个人生涯之最、个人主要荣誉（总冠军、全明星、最佳防守阵容、得分王）、生涯薪金一览（赛季、薪资）、生涯类似球员（球员姓名、得分、助攻）等维度。基于数据，提出几个疑问点：① 科比场均数据是什么样的，得分和球队获胜有什么关系么？② 科比在遇到哪些球队的时候，胜少负多呢？③ 科比主要荣誉是什么？获得过几次总冠军？几次入选最佳阵容呢？④ 科比的薪资分布是什么情况呢？最高薪资是多少？⑤ 科比在和类似球员比较时，数据怎么样？同时也想知道科比有多少球迷，都分布在哪些国家呢？基于以上的疑问点，综合整理出此次分析模块内容主要如下：① 科比得分趋势、得分与球队胜负关系、科比效率值分析。② 科比对位负场数多的球队（对位球队名称）。③ 科比数据总览（总冠军、最佳阵容等）。④ 科比薪资构成（薪资信息）。⑤ 科比同位置球员数据对比。⑥ 科比球迷分布（球迷总数、球迷地域分布）。对以上维度进行归纳，总结为个人数据分析、个人对球队贡献分析、球迷分布分析等三个主题。 2.4.数据整理数据基本都为原始excel数据。 主题 图表 数据集 个人数据分析 总览 总览数据 excel数据集 得分随赛季变化 赛季数据 excel数据集 薪资构成 生涯薪资 excel数据集 比赛对位为负的球队分布 比赛球队结果 自助数据集 球员数据对比 球员对比 excel数据集 个人对球队 贡献分析 得分/命中率与球队胜场关系 赛季数据 excel数据集 效率值随赛季变化 生涯单场数据 excel数据集 球迷分布分析 球迷总数 球迷分布 excel数据集 球迷地域分布 球迷分布 excel数据集 球迷数量分组分布 球迷分布 excel数据集 生涯单场数据excel中运用了快速分列和快速填充功能，将对位球队进行拆分。在帆软平台对生涯对位的球队做了一个自助数据集，用于分组汇总球队信息。 2.5.分析报告① 图表选择与设置总览数据：使用指标卡展示；得分随赛季时间变化：使用折线图展示，同时增加平均值的警戒线。生涯薪资分布：看分布，使用矩形块展示，同时使用薪资绑定矩形块大小和颜色。生涯对位为负球队：使用词云图展示，对位球队汇总数量绑定词云大小。球员数据对比：使用条形图展示，同时将科比数据置顶，在每个维度上展示数据排名。得分/命中率与球队胜场数关系：使用散点图展示，同时增加平均值警戒线，构成矩阵分析。增加趋势线清晰展示得分与胜场数正相关关系。效率值随赛季时间变化：使用面积图+点图的组合方式展示，对点进行闪烁动画设置，突出显示效率值≥60%的信息。球迷总览：使用指标卡展示。球迷地域分布：使用地图展示，设置球迷数量绑定地图区域颜色。球迷数量国家分组：使用条形图展示，对球迷数量进行自定义分组。共分为四组：0-100万，100-500万，500-1000万，>1000万138562 ② 仪表板整体配色基本选用帆软平台自带配色，主要包含格调、未来等渐变配色。③ 最终作品图如下：138580 2.6.总结制作案例过程中，得到帆软老师和微信群群友的诸多帮助，在此表示真诚的感谢！ 140334