摘要:1. 概述在前文中，我们对「人找货」和「货找人」的模板进行了详细分析，并回答了以下问题：设计师需要设计什么样的产品，针对哪些人群进行提供。此外，我们还需解答老板最关心的问题：利润空间有多大。视频学习如下[阅读全文:]

摘要:1. 概述在上节中，我们通过「人找货」环节，定位到了明年3月份女神节活动要设计一款运动生活系列、价格在600-700或者300-500、黑白配色为主色的鞋类产品。本节我们将通过「货找人」环节进一步探索该[阅读全文:]

摘要:1. 概述处理完数据后，我们将针对女性客群，分析并确定客群更倾向购买何类产品，视频学习如下：[helpvideo]7109[/helpvideo]2. 应用示例2.1 大类销售情况首先，我们想分析商品大[阅读全文:]

摘要:1. 案例介绍作为一家主营服饰的公司。3月有女神节专场活动，夏天有运动季，8、9月有开学季，双十一，双十二.......每年活动的档期都是排满的。所有对应的新品都要提前很久进行规划，方便提前打样进入生产[阅读全文:]

摘要:1. 概述在介绍完案例背景后，我们将数据上传，对数据进行清洗并使用「左右合并」或者「模型视图」关联多表数据，视频学习如下：[helpvideo]7108[/helpvideo]2. 应用示例示例数据：产[阅读全文:]

摘要:1. 数据分析方法：指标拆解[helpvideo]7081[/helpvideo]2. 案例介绍某公司的毛利率连年下滑，且在同行业中处于落后位置。因此，今年该公司把「优化企业综合毛利」设为重点项目之一。[阅读全文:]

摘要:1. 概述[helpvideo]5539[/helpvideo]在仪表板中，除了可以添加图表和过滤组件等，实现组件交互之外，还能够添加文本、外部链接、图片、web网页。对仪表板的分析内容进行说明、添加标[阅读全文:]

摘要:1. 概述在本章节中，我们将聚焦于发现可能存在问题的成本项，并通过对比计划成本与实际成本的差异，来审视是否存在成本管理上的问题。使用文档学习可参考下文，视频学习如下：[helpvideo]7085[/h[阅读全文:]

摘要:1.概述当谈及销售方面时，不可避免地会涉及客户这一重要话题。在客户分析中，有一个经典的思路被称为帕累托分析，又称为二八定律。简而言之，这一法则表明你的大部分贡献可能仅来自于一小部分的客户。具体而言，你公[阅读全文:]

摘要:1. 概述在确定完项目分析的方向之后，接下来我们将数据上传，对核心指标进行分析，视频学习如下：[helpvideo]7082[/helpvideo]2. 应用示例示例数据：【实战篇-制造毛利】案例数据.[阅读全文:]

摘要:帮助用户详细学习 FineBI6.0 每个模块下的功能操作技巧。视频内容持续更新中~有基础的同学可以先做习题测试一下模块能力是否达到了课程要求，如果已达到 80 分可不参与该模块课程[阅读全文:]

摘要:1. 概述在处理完数据之后，我们需要使用表格和图表将数据明细都展示出来。接下来，我们来学习一下，如何在 FineBI 中灵活的使用表格和图表组件直观的呈现数据。首先，开始课程前，先下载并上传示例数据到[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 应用场景数据分析的结果，往往需要通过图表展示，图表种类繁多，如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢。图表分成几个大类，用户可根据自己的目的选择适合的图表。使用图表的目的适合的图表[阅读全文:]

摘要:1. 概述基础表处理 中已经将数据表接入 BI，并对其进行了简单的清洗。接下来需要解决的问题有：只有请假的员工会标注考勤状态，有过打卡行为的员工不能区分考勤状态；打卡信息中缺少员工的姓名、年龄、性别等基[阅读全文:]

摘要:1. 概述企业对数据分析的需求正在不断的增加。 在此学习专题中，你将以某公司人事数据分析师李明明的视角，学习数据分析，了解他为了做出可信的业务决策所进行的分析步骤。你将了解数据分析师如何使用[阅读全文:]

摘要:1. 概述用户在上传并处理完数据后，需要将数据表可视化，制作一张主题仪表板。仪表板内放置了多种类型的表格和图表组件。那么我们如何制作一张表格组件呢？FineBI 为用户提供了三种表格类型：明细表&nbs[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 应用场景统计在一定条件下，某个维度字段去除重复数据后的计数。例如，某商场各个品牌下有若干种商品，每天很可能出现，统一品牌下有多条销售记录。求每日销售的商品品牌数量统计。如下图所示：1.[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 预期效果使用示例数据「门店维度」表，统计每个大区有多少店性质为「管理店」的店铺数量。如下图所示：1.2 实现思路1）将「店号」从维度转换为指标实现去重计数，得出店铺数量。2）为该「店号[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 预期效果使用「互联网渠道统计数据」表，计算「浏览用户数」和「一级渠道不为空用户数」对比图，如下图所示：1.2 实现思路复制「记录数」指标，进行明细过滤，过滤条件为「一级渠道名」不为空。[阅读全文:]

摘要:1. 背景李明明是一名人事，老板交代她使用公司的考勤数据查看各个部门的考勤情况。沟通后了解，老板需要的不是一份列出来的迟到早退表，而是希望通过分析考勤数据了解各个部门的管理和工作情况，从而获得岗位设置、[阅读全文:]

摘要:1. 概述当已有的数据中缺少分析所需的数据时，就需要进行计算创造出新的数据。FineBI 中的计算可以用在很多地方，例如：将数据分割、转换字段的数据类型，例如将字符串转换为日期、聚合数据（仅适用于仪表板[阅读全文:]

摘要:1. 概述1.1 预期效果总行数可以统计在某个维度下，此维度字段出现的所有次数。例如统计「销售日期」维度下，各品牌销售数量的统计。如下图所示：1.2 适用问题1）FineBI 是否可以直接计数，就相当于[阅读全文:]

摘要:1. 概述当从任意数据源接入数据表到 BI 时，FineBI 会识别接入的数据类型。 在某些情况下可能不会检测到正确的数据类型。 如果出现不正确的数据类型，就会对数据分析产生影响。此时我们可以通过基础表[阅读全文:]