1、学习初衷 （1）个人介绍 如，帆软社区用户名帆软用户gMF1GLdHsA，目前就职于某交通运输单位，个人兴趣爱好数码这块 （2）学习初衷 学习背景：这次参与学习是拓宽自身视野，为工作上实现公司数据的统一管理出口而参与。   2、作品简介（作业10） 注意！作品介绍主要目的是体现作品的分析过程：业务背景/需求痛点是什么？→拿到数据如何思考？→如何利用FineBI进行分析？→最终的结论/心得/体验/困难/分析结果图。下述模板供参考，可围绕以下维度进行适当调整。 （1）业务背景/需求痛点 简述业务背景，如： 当前新能源汽车市场市场热度很高，许多本就没有购车欲望的人，在国家政策的刺激下，参与了了汽车市场的消费，因此新能源汽车目前具有广泛的商业前景。 简述需求痛点，如： 通过分析品牌销量数据，掌握当下新能源市场销量较好的车型，为自媒体以及普通群众购买车型提供一份数据参考 （2）数据来源 自选数据：汽车周销量数据，基于汽车之家以及懂车帝上牌数据 （3）分析思路 拿到数据后你的分析思考过程（可附结构脑图），如： 首先是要掌握销量最好的时间节点，以及各品牌的销量 利用折线图和饼图获取分析 然后查看各价位区间品牌车型的价格，掌握用户群体 利用柱状图添加细粒度分析 最后选择价格区间倾向品牌查看销量分析，以获取中意车型。 过滤器搭配折线图和交叉表，查看具体信息   （4）数据处理 可视化分析之前你进行了哪些数据处理 数据原本是列方面的时间，通过列转行，将日期转化为行数据，使得能够进行维度分析 售价字段原本是纯文本，通过函数将最低售价拆分出来，作为维度区间分析 （5）可视化报告 （1）数据含义表达和图表排版布局，如： 从上到下，由粗数据到细粒度数据 （2）通过分析得出的结论，如 通过观察，人们都集中在 年前以及年中购买车辆，这段时间汽车发售的日期也很集中。 价格较低的车，通常销量比较高，比亚迪的汽车在 5-15万价格区间内的销量占比很大。   3、学习总结 （1）学习经历 结合自身专业知识，配合 AI 的知识库，提高学习的总体效率 （2）个人成长 掌握了哪些技能和方法？ 掌握了数据分析的技巧，以及对各种数据使用何种图提供了思路。 最让你印象深刻的内容？ Finebi 强大的数据分析能力令我印象深刻，一张表的数据通过各种便捷的选项，可以快速的生成各种图。 学习的初衷实现了几成、是否达成目标？ 达成了 8 成，实际的数据还是有些复杂，需要更多时间去分析链接各生成数据 是否有信心拿下FCP考试？ 有信心 个人的心得体会： 对于有一定专业知识的能力来说上手很快，但落地到生产上还要考虑到各种表因素，建议在了解完数据的情况，先做个基板数据连接的分析主题，再基于此进行拓展。