本书从电子商务数据分析的主要业务入手，系统地介绍了利用Excel软件对电子商务数据进行分析的常用方法。全书共10章，主要内容包括“基础认知：电商数据分析概述”“数据管理：店铺数据的获取、处理与输出”“市场分析：了解市场，百战百胜”“商品分析：精准定位，优化运营”“流量分析：高效‘引流’，带动销量”“进货分析：采购商品，控制成本”“销售分析：直面难题，提高利润”“库存分析：做好预警，减少积压”“用户
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内容简介
本书共分为三篇，第一篇是理论基础，主要内容包括电商数据分析导论、数据分析方法论。第二篇是技术方法，主要内容包括数据采集方法、数据清洗方法。第三篇是应用场景，主要内容包括运营与数据平台、运营诊断与复盘、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析、商务数据报告撰写与商业分析案例。
章节目录
- 第一篇理论基础
- 第1 章电商数据分析导论
- 1.1 认知数据分析
- 1.1.1 什么是数据分析
- 1.1.2 数据分析的作用
- 1.1.3 数据分析的标准流程
- 1.2 电商数据分析的技能图谱
- 1.2.1 数学和统计学
- 1.2.2 运筹学
- 1.2.3 数据分析方法论
- 1.2.4 数据分析工具
- 1.2.5 电商数据指标体系
- 1.3 数据分析在电商中的应用
- 1.3.1 数据诊断
- 1.3.2 数据复盘
- 1.3.3 市场分析
- 1.3.4 竞争分析
- 1.3.5 渠道分析
- 1.3.6 活动及广告分析
- 1.3.7 产品分析
- 1.3.8 库存分析
- 1.3.9 消费者分析
- 1.4 统计学基础
- 1.4.1 统计学的来源及特点
- 1.4.2 统计的基本概念
- 1.4.3 统计的工作过程
- 1.4.4 统计的研究方法
- 1.5 运筹学基础
- 1.5.1 博弈论和运筹学
- 1.5.2 运筹学的模型
- 1.5.3 规划求解的经典问题
- 1.6 数据分析的专业名词
- 1.6.1 维度和分类数据
- 1.6.2 度量
- 1.6.3 粒度
- 1.6.4 量纲和单位
- 1.6.5 数据集、事实表和维度表
- 1.6.6 算法和函数
- 1.6.7 模型
- 1.7 电商数据来源及指标体系
- 1.7.1 数据来源及统一
- 1.7.2 数据口径
- 1.7.3 基础数据指标
- 1.7.4 常用分析度量
- 1.7.5 建立数据指标体系
- 1.8 本章小结
- 1.9 习题
- 第2 章数据分析方法论
- 2.1 基本方法
- 2.1.1 对比法
- 2.1.2 拆分法
- 2.1.3 排序法
- 2.1.4 分组法
- 2.1.5 交叉法
- 2.1.6 降维法
- 2.1.7 增维法
- 2.1.8 指标法
- 2.1.9 图形法
- 2.2 高级方法
- 2.2.1 SWOT 分析法
- 2.2.2 描述性统计法
- 2.2.3 数据标准化（指数化）
- 2.2.4 熵值法
- 2.2.5 漏斗分析法
- 2.2.6 矩阵分析法
- 2.2.7 多维分析法
- 2.2.8 时间序列分析法
- 2.2.9 相关性分析法
- 2.2.10 杜邦分析法
- 2.3 本章小结
- 2.4 习题
- 第二篇专业方法
- 第3 章数据采集方法
- 3.1 数据采集的基础知识
- 3.1.1 爬虫权限申明
- 3.1.2 URL 构成原理
- 3.1.3 网站的构成
- 3.1.4 HTML 请求与响应
- 3.2 数据采集
- 3.2.1 静态数据采集
- 3.2.2 动态数据采集
- 3.3 本章小结
- 3.4 习题
- 第4 章数据清洗方法
- 4.1 数据规整
- 4.1.1 数据类型
- 4.1.2 缺失值和异常值处理
- 4.2 数据合并与分组
- 4.2.1 纵向合并
- 4.2.2 横向合并
- 4.2.3 数据分组
- 4.3 数据变形
- 4.3.1 数据透视
- 4.3.2 数据逆透视
- 4.4 本章小结
- 4.5 习题
- 第三篇应用场景
- 第5 章运营与数据平台
- 5.1 百度指数
- 5.1.1 趋势研究
- 5.1.2 需求图谱
- 5.1.3 人群画像
- 5.2 阿里指数
- 5.2.1 行业大盘
- 5.2.2 属性细分
- 5.2.3 采购商素描
- 5.2.4 阿里排行
- 5.3 生意参谋
- 5.3.1 首页
- 5.3.2 实时数据
- 5.3.3 流量和商品
- 5.3.4 交易和服务
- 5.3.5 市场数据
- 5.4 本章小结
- 5.5 习题
- 第6 章运营诊断与复盘
- 6.1 店铺诊断
- 6.1.1 杜邦分析法建模诊断
- 6.1.2 相关性分析法诊断
- 6.2 店铺复盘
- 6.2.1 复盘的步骤
- 6.2.2 全店复盘案例
- 6.2.3 利润与投产比复盘案例
- 6.3 本章小结
- 6.4 习题
- 第7 章宏观市场分析
- 7.1 市场容量分析
- 7.1.1 市场容量分析思路
- 7.1.2 市场容量汇总
- 7.1.3 市场容量可视化
- 7.2 市场趋势分析
- 7.2.1 市场趋势分析思路
- 7.2.2 市场趋势分析可视化
- 7.2.3 同比和环比计算
- 7.2.4 组合图创建与设置
- 7.2.5 预测工作表创建
- 7.3 本章小结
- 7.4 习题
- 第8 章市场细分及竞争分析
- 8.1 市场细分
- 8.1.1 基于人群的市场细分
- 8.1.2 基于产品的市场细分
- 8.1.3 基于渠道的市场细分
- 8.2 品牌分析
- 8.2.1 品牌集中度
- 8.2.2 品牌矩阵分析
- 8.3 竞争分析
- 8.3.1 竞争环境分析
- 8.3.2 市场售价分析
- 8.3.3 竞争对手的选择
- 8.3.4 竞争对手数据跟踪
- 8.3.5 竞争对手分析
- 8.4 本章小结
- 8.5 习题
- 第9 章流量运营分析
- 9.1 渠道分析
- 9.1.1 传统流量渠道分析
- 9.1.2 内容渠道分析
- 9.2 活动及广告分析
- 9.2.1 活动分析
- 9.2.2 广告分析
- 9.3 本章小结
- 9.4 习题
- 第10 章产品运营分析
- 10.1 产品分析
- 10.1.1 产品结构分析
- 10.1.2 产品矩阵
- 10.1.3 产品生命周期分析
- 10.1.4 产品销售分析
- 10.2 库存分析
- 10.2.1 库存绩效分析
- 10.2.2 补货模型
- 10.3 本章小结
- 10.4 习题
- 第11 章消费者运营分析
- 11.1 消费者分布
- 11.1.1 消费者地域分布
- 11.1.2 消费者行为习惯分析
- 11.2 RFM 模型
- 11.2.1 RFM 模型理论及计算方法
- 11.2.2 RFM 计算实例
- 11.3 复购分析
- 11.3.1 消费者复购率计算与分析
- 11.3.2 复购间隔分析
- 11.3.3 复购产品归因分析
- 11.4 消费者舆情分析
- 11.4.1 评价词频分析
- 11.4.2 评价情感分析
- 11.5 本章小结
- 11.6 习题
- 第12 章数据报告撰写与商业分析案例
- 12.1 数据报告撰写
- 12.1.1 数据报告类型
- 12.1.2 数据报告撰写流程
- 12.1.3 数据报告撰写技巧
- 12.2 商业分析案例
- 12.2.1 市场分析
- 12.2.2 用户舆情分析
- 12.2.3 互联网话题分析（新媒体和知识付费方向）
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Excel电商数据分析与应用（微课版）是2021年由人民邮电出版社出版,作者编著。
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