请上传宽度大于 1200px,高度大于 164px 的封面图片
    调整图片尺寸与位置
    滚轮可以放大缩小图片尺寸,按住图片拖动可调整位置,多余的会自动被裁剪掉
取消
1kyne lee(uid:535313)
职业资格认证:FCA-FineBI | FCA-FineReport | FCP-FineBI | FCA-业务分析理论
向FCBP发起进攻之路
一、内容模版 1.学习初衷 20年年低,通过一则冬季挑战赛的推文结识了Finebi,抱着学习的心态及对奖励的小小野心,参加了比赛,幸运的获得的一笔小小的助学金,便加入了Finebi的学习班,希望能更深入、系统的学习和了解这个工具。 2.学习经历 在学习过程中,最难忘及难熬的莫过于一个个赶作业的夜晚,同时也感谢助教及答疑老师的在线答疑及指导,在班群里,通过看同学们提问及讨论的过程,也解锁了许多答题的思路及技巧,发现了一题多解的办法。 3.学习成果 通过系统的学习,对帆软软件的应用有了更深的理解,从数据处理到各种图表制作,再到可视化效果优化及讲解,同时也学到了一些常用的分析模型及方法,如购物车分析、二八分析、RFM模型等。 部分作业成果: 141765 1417664.小结 通过一个多月的系统学习,对finebi有了更深的认识,也是通过一次次深夜赶作业的意识到做好规划的重要性,拖延症晚期的病还是得治治。 {:fange15gif:}接下来将继续学习,备考FCBP,希望能一次通过。{:4_844:}
【2020冬季挑战赛】US_Superstore_年终总结
1.选手简介 1.1.选手介绍帆软社区用户名:alice0614职业简介:现就职于**时尚集团,渠道赋能部门的数据分析师,负责常规数据报告输出、激励政策测算、临时数据需求等。 1.2.参赛初衷因公司近期在评估引入可视化公司,其中有帆软,刚好在黄成明老师的公众号中看到了本次大赛的推文,为了提前学习了解FineBI的运用,便立即报名参加了本次大赛。 2.场景介绍 2.1.业务背景介绍&数据来源 业务背景:此数据为美国一superstore的年度数据,包含了14-17年度的订单明细,该平台为电子商务平台,人们可以购买科技类产品、家具、办公用品等产品。 需求背景:17年已落幕,业务希望能对17年销售情况进行总结,了解过去一年整体及各品类的销售、盈利情况,客户购买及分类情况,发货时效等,以便总结17年的优劣点,为新一年规划提供方向。 数据来源:数据来自和鲸社区,为2014-2017年美国超市的简单数据集。 2.2.分析思路 本报告主要按总分的形式,围绕公司核心指标(如销售、利润、用户数、时效、复购率等’)及重要维度(如人、货、物流等)进行分析:140235 2.3.数据整理 原始数据的日期字段为美式日期格式,通过Excel进行了转换; 另为做复购分析、发货分析、RFM分析及帕累托图分析,对源数据集做了加工处理,详细如下: 140236140237 140238 140239 140240 2.4.完成分析报告 在图表选择方面,本报告根据实际分析需求尝试使用了大部分内置的图表类型,详细如下: 140241 在配色及仪表盘模板方面,因系统自带的配色方案及仪表板模板本身就比较精美,故本报告仅在默认的配色上进行了微调,如:颜色亮度整体降至80%,增强稳重感,部分板块对负利润值用红色并开启预警提示等,而仪表板模板则直接采取的是系统自带的模板。 2.5.总结首先感谢帆软举办的本次大赛活动,让我更有动力及方向集中去学习这个bi工具的应用,同时也谢谢黄成明老师提供的大赛信息,以及感谢比赛过程中工作人员积极跟进作品完成情况和群内答疑,使我能准时完成本次作品。因之前也接触过powerbi、tableau、网易有数等可视化工具,故本次学习FineBI可以较快上手,且在帆软社区里有完整的功能介绍手册、教学视频、优秀案例分享等资源供大家学习,通过本次大赛,也深入学习了ABC分析、RFM分析等分析模型的运用。FineBI通过简单的操作便能做出精美的图表,仪表板自动吸附功能也较为友好。但FineBI功能倾向国内用户,对于国外数据部分维度待优化完善,如美国日期转化成中国日期格式、国外地图等。140278 140399
个人成就
内容被浏览16,252
加入社区3年357天
返回顶部