①满足临时分析需求 场景描述：爱婴室会员中心某业务人员小A，她的核心工作指标是会员开卡率，某天，她想策划一个面向线下门店的会员开卡活动，在策划活动前，她想先了解下当天的 门店会员开卡率是多少，以合理制定活动目标，门店会员卡转化率=当天开卡数量/进店消费数，需要计算年、月、日、区域、城市等不同维度的转化率，以前没有FineBI 的时候，需要到不同的表里导数，以时间为维度导一次数据，以区域为维度导一次数据，以城市为维度导一次数据...，常常要导好几次数据，做好几个excel表格，有了FBI 后，只用做一个表，连接数据源，维度自由切换，数据自动更新；制作时长：0.5h

②满足即时分析需求 场景描述： 随着疫情发展，叮咚买菜迎来客户流量的暴增，居民强烈的囤货倾向引发从众效应盲目囤货，从而加剧部分商品短缺。因此数据部门也紧急成立战时数据行动小组，当天 就上线了用户囤货倾向数据监控体系，并按供应、订单、履约三大主题，对核心数据的进行监控并分小时推送给决策层，供决策层参考。在供应端，根据疫情的发展，以 及订单增长变化速率，滚动预测春节期间订单量，从而为采购计划以及大仓和门店的排班计划提供参考。在运营端，运营会根据用户订单中的商品件数，重量，品类或者 每用户，每一收货地址订单占比的变动趋势，做出不同的运营策略，保证民生类商品能有效供应给更多的人。在配送端，订单的暴涨在不同区域显得并不一致，因此根据 订单增长的提前预估，针对性地进行配送员的跨区域调配，提高配送人效。多重措施下，叮咚买菜给广大用户交出了一份满意的答卷。制作时长：1h