在这个数字化时代，数据已经无处不在，环绕着我们的生活。数据分析作为一种重要的技能和工具，扮演着至关重要的角色。它不仅可以帮助我们更好地理解现实世界，还能够为决策提供有力的支持，使我们能够更加清晰地把握复杂的情况。而在实际应用中，数据分析项目可以涵盖各个领域，帮助解决各种问题。

下面就由我为大家分享利用FineBI完成的实际数据分析项目吧！

一、智能制造

1.业务背景

随着某铝业型材集团的高速发展，制造铝业的业务流程节点链条长，如何快速整合全链路的库存数据，跟踪库存异动，发现库存风险，控制库存水平成为了公司管理库存的重点。基于上述原因，铝业集团选取库存管控为切入点，以建立库存管控机制，全流程监控并合理评估整体业务链的库存水平，同时完成安全库存模型，预测模型搭建并以应用为目标，为整体库存管控体系提供数据支撑。

铝业集团通过数字化库存管控系统降低成品库存，改变了集团库存偏高的格局，精细化库存管理，有效降低生产成本提高企业利润。构建合理的库存备货策略，加快处理呆滞库存，风险库存，无效库存等，可以加速企业资金周转，提高资金周转率。

通过PDCA闭环的库存管控机制，实现从产品追溯，发现库存问题、预警风险，到评估库存解决措施等有一系列的实践操作。通过数字化的措施，可视化，可控地了解到铝业如何进行库存管控，加强精细化经营管理。

2.分析思路

3.分析报告

二、医药医疗

1.业务背景

开展临床试验，需要面临多方面挑战。作为产品负责人需全方面统筹一个产品所涉及的所有临床试验。每一个临床试验涉及研究中心选取、受试者入组、里程碑规划、质量把控、财务风险规避等。产品负责人希望能够将多方面的数据汇总到一张看板，这样能够实时把控临床试验各方面情况，快速定位相关问题，找到相关负责人，进而快速解决问题，使临床试验健康推进。这张看板也因此需求而诞生。

2.分析思路

3.分析报告

三、消费零售

1.业务背景

为优化消费者购物体验，优衣库开启全国门店自提服务，网店下单后门店可最快在1小时内完成备货，消费者可自行选择到全国任意适用门店取货。

在电商时代快速发展的时代下，优衣库形成这种特殊情形的主要原因是：商业模式的独特性。首先，其店铺将自助式购物作为主要消费模式，很大程度上提升了消费者的购物体验，其次，店铺采用仓储和陈列一体化的模式，很大程度上降低了店铺的固定成本，从而减少了线上和线下销售价格的差异。为此，很大程度上提升了消费者对于线下渠道消费的喜爱程度。

所以对于优衣库来说，如何更好地提供顾客所喜欢的商品、如何提升商品的利润、以及如何高效利用仓储空间，则是一个非常重要的经营分析课题。

2.分析思路

• 分析维度：人（顾客）维度、货（产品）维度、场（区域维度）、时间维度
• 数据指标：销售额、订单数、销量、客户数、利润、客单价及其派生指标等。
• 分析方法：四象限分析、帕累托分析、对比分析、占比分析、联动分析等。

3.分析报告

四、银行金融

1.业务背景

1）业务需求

• 管理层需要根据全行/地区相关标的银行，对信用卡发展作出决策；
• 不同部门业务人员需要对信用卡业务进行活动规划；
• 银行信用卡部需要可视化大屏展示当前整体信用卡发展状况。

2）当前痛点

管理层：

• 数据时效性不足，无法第一时间获取全行汇总指标，影响决策；
• 数据缺乏可读性，呈现往往以传统表格形式，无法体现趋势性，难以直观理解；
• 数据可用度较低，不同部门对指标理解不同，导致同一数据口径不统一。

业务层：

• 缺乏数据视角，难以将业务定性分析转化为数据定量分析；
• 缺乏分析能力，难以从数据趋势中发现业务规律；
• 缺乏整合思维，难以从信用卡全周期中发现关联性，赋能当前业务周期。

2.分析思路

3.分析报告

五、地产建筑

1.业务背景

经过了黄金时代、白银时代，房地产从行业红利期转为向管理要效益，开始进入了精细化管理的时代。而自某大“暴雷”后，一家接着一家冒出暴雷消息，说是如“雨后春笋”般也不为过。在如此背景下，如何防爆雷？如何保持稳健经营？如何保持现金流健康？对管理者来说，是个极大的考验。

现金流主要受收与支的影响，即销售与支出。销售端就是签约，支出端影响最大的即为供货，因为房子这种特殊商品，建设周期长，金额高，要供货就需要有大量的工程款支付，在销售行情不好，又需要进行大量的支付情况下对现金流稳健一定产生巨大的冲击。现金流就是血液，一旦现金流出现问题，“暴雷”在即！因此在经营前端如何做精细化管理的首要任务就是供货的管理。如何做好以销定产，供销均衡监控，是我们做好经营管理重要的一环，只有供销均衡，才能减少无效的资金占用，提高现金收益，保障现金流稳健。

2.分析思路

3.分析报告

六、交通物流

1.业务背景

中国外运长江有限公司隶属于招商局集团下属的中国外运股份有限公司，是长江区域集物流、信息流、资金流为一体的，具备供应链解决方案设计与运营能力的知名综合物流企业。

中国外运以打造世界一流智慧物流平台为企业愿景，聚焦客户需求和服务创新，以最佳的解决方案和最优的服务体验持续创造商业价值和社会价值，形成了以专业物流、代理及相关业务、电商业务为主的三大业务板块，为客户提供端到端的全程供应链方案和服务。

当前外运上下正在大力推进数字化转型，实现从财务管控向运营管控和战略管控的转变，这给我们的数字化建设工作带来了挑战，也是一个传统企业重塑业务、重塑运营、脱胎换骨、涅槃重生的机会。

2.分析思路

3.分析报告

七、社会民生

1.业务背景

我是浙江省XX市的一名文旅局职员。在年初，部门预期2023年本市的旅游业会迎来巨大复苏，旅游业收入会得到大幅增长，但2023年上半年的数据并不乐观。

部门领导交给我一项任务——通过分析2022年和2023年劳动节期间本市景区的有关数据，来分析背后的原因，并结合游客画像及不同类型游客的景区游览路线（一个游客ID可能对应多个景区）和游玩风格，制定相应的营销与服务策略，以推动当地旅游业的增长。

2.分析思路

3.分析报告

图片.

八、能源化工

1.业务背景

辽阳石化公司每月进行物资管理KPI 指标分解核算，数据源于各系统和各单位线下梳理数据，应用EXCEL 进行数据清理、筛选、统计及生成报表。整个工作基于线下模式，公式不透明，耗用时间长，统计不精确。为充分发挥集团公司物资管理关键绩效指标的指挥导向作用和激励约束作用，辽阳石化公司深入研究集团公司KPI 指标计算公式，并结合公司业务特点和管理需求，开发物资管理绩效考核分解模型，实现指标分解至最小考核单元。

2.分析思路

1）指标细化分解

结合公司管理特征，按照集团指标设计公式，将集团 KPI 指标分解落实到公司内部单位。

2）确定关键数据指标

将采购全流程分解为计划、采购和库存三个业务阶段，以问题为导向，拟定 11 项关键数据。

3）数据聚合

从 ERP 系统中根据既定规则及变式全量获取数据信息，根据各项指标业务逻辑处理要求，满足多维度数据分析与数据查询条件，构建结构清晰、数据齐全的全量数据宽表。

4）数据治理

根据数据分析展示需求定义数据清洗的策略和规则，在预处理数据库中应用标准 SQL 语句对贴源数据进行数据治理，重组数据资源，生成数据列表。

5）数据画像

依托 Fine BI 建立数据模型，通过数据画像多维度呈现各项指标，为调整物资存管策略，实现物资采购精细化管理提供可视化数据信息。

3.分析报告

九、结语

通过本文的介绍，相信读者对数据分析项目有了更清晰的认识。数据分析项目的实施需要跨部门合作、专业技能和有效的沟通，但它所带来的商业回报和竞争优势是不可估量的。因此，无论是大型企业还是初创公司，都应该重视数据分析项目的建设和实施，将数据转化为具体的商业价值，推动企业的创新和发展。

FineBI是一款卓越的BI数据分析软件，致力于为企业提供全方位的数据分析解决方案。凭借其强大的功能和直观友好的界面，FineBI帮助企业实现高效、智能的大数据分析，助力数字化转型的成功实现。借助FineBI，企业能够从数据中获得更深入的洞察力，更好地把握商机，做出明智的决策，并顺利实现数字化转型的目标。无论企业规模大小，FineBI都能为其提供一流的数据分析解决方案，助力业务的持续发展。

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