数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====医药类专业

数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是医药类专业的数据可视化分析案例

实验目的
中国医疗产品供应链面临质量标准的全面提升：

1、药品、医疗器械审评审批标准全面向欧美最高标准看齐，创新药、市场亟需产品有望获得加速审批；

2、仿制药一致性再评价势在必行，推动已上市药品质量快速提升；

3、“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度，医药流通行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。

未来几年，医疗产品供给端质量标准全面提升，唯有创新型企业强者恒强。

在这种前提下，医药行业结合大数据、物联网、人工智能等新兴科技已经势在必行。传统的医疗健康产业正在向智慧型一体化医疗健康方向转型。利用大数据分析，实现疾病诊疗领域智能化的判断、筛查、应用，突破行业地域界限，为大家带来充满想象和无限可能的应用场景。

而在医药行业这一数字化进程中，也存在着许多亟待解决的问题，比如：

1、原有数据模式传递效能低，易造成重复劳动，费时费力。每周、每月需要花大量的精力，用于数据整理、周报日报制作、PPT文稿制作等，及时性低。且数据并非由系统直接提供，基本上都是手工使用Excel等软件进行汇总制作，误差无法完全避免；

2、内、外部数据结合度不够、串联性不强，零散存放，数据不成体系，各种分析无法交叉验证；

3、企业数据量大，每年新增的数据称指数形式增长，大数据处理慢，决策者查看繁琐，影响决策时机、准确性成为应用瓶颈。

本实验通过FineBI搭建医药大健康行业常见的应用场景，感受数据分析平台是如何帮助企业完成数字化转型，从数据中获取无限价值。
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实验原理
医药大健康行业大数据技术应用架构——数据流处理架构

业务解决方案架构

一、医药产品分析
以过去的分析方式，对于医药产品的销售达成率，增长率，历史对比分析等，均需要精力业务上报-录入系统-手工汇总-形成分析这一流程，业务报告延期严重，月初的数据等到形成分析，往往需要半个月甚至一个月的时间，滞后的数据往往丧失了决策的价值。而一些个性化的统计需求，比如非协议商业务，需要的时间更长。

如今，我们使用FineBI的多源数据整合功能，将财务数据、业务数据等多个内、外部数据源数据抽取到FineBI中进行加工后展示出来，并且可以使用FineBI前端的简单拖拽快速制作图表完成定制化分析，从产品贡献率、销售达成率、增长率等等多个指标，时间、空间等维度进行医药产品分析。

二、生产质量分析
对于药品生产环节，往往需要关注以下问题：

1、生产的产品，是否按照计划正常生产？每天产品的产能走势是怎样的？有没有优化空间？

2、良品率又如何？不同批次、不同车间生产的产品，检验合格率差异在哪里？

针对此类生产过程中的问题，解决思路如下：

1、将FineBI连接到工厂的生产系统中，利用多源数据连接、直连等功能，将多个生产系统的数据整合。

2、从时间、车间、批次等多个维度建立生产目标达成率、产品检验合格率看板，并设置异常值预警，当生产出现问题及时发现并排查。

三、客户分析

针对市场、销售等业务人员，往往需要对自己负责的区域有一个整体的认知：

1、客户的地理分布是怎样的？接下来一段时间的工作重点应该集中在哪个区域？

2、客户少的地区，有着怎样的特征？各个机构的客户分布是怎样的？

3、和去年，上个月的数据相比，客户数是增加了还是减少了？整体趋势又是怎样的？

针对此类的问题，解决思路如下：

1、通过结合订单业务系统、crm等系统的数据，利用FineBI进行整合，处理。

2、依据客户数建立填充地图，通过点击地图下钻，联动，分析客户少的地区的客户特征，并制定针对性的营销策略。

四、品规分析
传统的医药企业中，往往会有数十个经营单位，药品也区分为不同的品规。品规与经营单位之间的差异是精细化运营的必要分析

1、最赚钱的是哪些品规，销量最高的又是哪些品规，这些排名是一直不变的吗？哪些品规的利润发生明显变化，如何深入探究变化的原因？

2、每个单位对同一品规的销售情况在销售额、毛利率、毛利额上各有什么差异？

针对此类的问题，解决思路如下：

1、整合相关产品/销售业务系统的数据，将不同系统、不同数据库中数据整合。

2、构建产品品规与经营单位分析仪表板，以多种图表进行对比分析，探求差异背后的原因。

五、门店分析

作为销售门店的管理者，需要时刻保持对以下指标的关注：

1、门店销售的产品，销售额、毛利率分别是多少？每种产品的占比又是多少？在产品销售过程中，需要重点关注的大宗交易、退货情况又是怎样的？

2、门店员工的工作情况，每个员工的销售业绩是多少？同比、环比又是多少？每个员工的主力销售商品一样吗？

3、门店的客流量随时间呈怎样的变化？是否应该在客流量小的时间减小人员，以减小人力成本？

为了回答以上问题，我们需要：

1、整合相关产品/销售/ERP业务系统的数据，将不同系统、不同数据库中数据整合。

2、通过简单的拖拽构建门店业绩情况分析驾驶舱，以多种图表结合，进行指标的监控。

六、医疗机构耗材分析
各个医疗机构想要实现盈利，一方面是通过营销手段提高销售，另一方面则是降本。时刻掌握各个科室对医疗耗材的消耗量，以及医疗耗材的成本则是重中之重：

1、哪些科室的耗材消耗量最大？消耗量大的耗材，能否通过技术手段降低消耗量从而减少成本？

2、耗材的售价以及成本走势如何？成本高售价低的耗材，是不是应该考虑调高售价，保证利润？

为了回答以上问题，我们需要：

1、整合相关产品/销售/ERP业务系统的数据，将不同系统、不同数据库中数据整合。

2、针对消耗量特大(10万)以上的耗材，建立特大消耗量耗材监控板，进行重点监控。

3、通过多维度，占比、对比等多角度的分析，探索耗材消耗背后更深层次的原因。

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