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章节目录
- A-fy
- 62023bq
- C-qy
- e-ml
- 01
- 电子商务数据分析认知
- 1.1.1 电子商务数据分析的相关概念
- 1．大数据
- 2．数据分析
- 3．数据挖掘
- 4．数据质量
- 1.1.2 电子商务数据分析的作用及意义
- 1．电子商务数据分析的作用
- 2．电子商务数据分析的意义
- 1.1.3 电子商务数据分析师的职业要求
- 1．岗位职责
- 2．基本素质
- 3．职业能力
- 电子商务数据分析流程及常用工具
- 1.2.1 电子商务数据分析流程
- 1．确定分析目的与框架
- 2．数据收集
- 3．数据处理与集成
- 4．数据分析
- 5．数据可视化
- 6．撰写数据分析报告
- 1.2.2 电子商务数据分析常用工具
- 1．平台数据分析工具
- 2．本地数据分析工具
- 3．第三方数据分析工具
- 4．网站数据分析工具
- 电子商务数据分析维度
- 1.3.1 市场数据分析维度
- 1.3.2 运营数据分析维度
- 1．用户数据分析
- 2．推广数据分析
- 3．销售数据分析
- 4．物流数据分析
- 1.3.3 产品数据分析维度
- 1．产品行业数据分析
- 2．产品采购及定价数据分析
- 3．产品运营数据分析
- 4．产品用户特征及体验数据分析
- 5．产品仓储数据分析
- 6．竞品数据分析
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 02
- 电子商务数据指标体系
- 2.1.1 数据指标和数据指标体系
- 2.1.2 常见的电子商务数据指标
- 电子商务数据指标体系搭建方法
- 2.2.1 OSM业务框架分析模型
- 1．确定业务目标
- 2．细分业务策略
- 3．确定衡量指标
- 2.2.2 UJM用户旅程分析模型
- 2.2.3 AARRR用户生命周期分析模型
- 2.2.4 MECE分析模型
- 电子商务数据指标体系构建
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 03
- 章节目标
- 电子商务数据采集概述
- 3.1.1 数据采集的原则
- 3.1.2 数据采集的流程
- 3.1.3 数据采集方案制定
- 数据采集的渠道及工具
- 3.2.1 内部数据采集渠道
- 1．流量数据
- 2．商品数据
- 3．交易数据
- 4．用户和物流服务数据
- 5．市场和竞争数据
- 3.2.2 外部数据采集渠道
- 1．Web Scraper
- 2．八爪鱼采集器
- 3．Python爬虫程序
- Web Scraper数据采集
- 1．安装过程
- 2．主要功能
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 04
- 电子商务数据处理与预处理
- 4.1.1 数据处理
- 4.1.2 数据预处理
- 1．数据质量问题
- 2．数据预处理内容
- 电子商务数据清理
- 4.2.1 缺失值处理
- 4.2.2 重复值处理
- 4.2.3 错误值处理
- 电子商务数据集成
- 4.3.1 数据集成概述
- 1．数据集成问题
- 2．数据集成架构
- 4.3.2 数据集成的应用
- 电子商务数据变换
- 4.4.1 数据变换方法
- 1．平滑
- 2．聚集
- 3．概化
- 4．规范化
- 5．属性构造
- 4.4.2 数据分类汇总
- 电子商务数据规约
- 4.5.1 数据规约概述
- 1．属性规约
- 2．数值规约
- 3．数据压缩
- 4．概念分层
- 4.5.2 数据规约ID3算法
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 05
- 电子商务数据思维
- 5.1.1 数据思维能力
- 5.1.2 数据思维方法
- 1．结构化思维
- 2．对比思维
- 3．公式化思维
- 4．转化思维
- 5．分类思维
- 电子商务数据基础分析方法
- 5.2.1 对比分析法
- 5.2.2 公式分析法
- 5.2.3 漏斗分析法
- 5.2.4 矩阵分析法
- 电子商务数据描述性统计分析
- 5.3.1 集中趋势统计分析
- 1．算术平均值
- 2．中位数
- 3．众数
- 5.3.2 离散程度
- 1．极差
- 2．四分位差
- 3．平均差
- 4．方差与标准差
- 5．变异系数
- 5.3.3 分布形态
- 1．偏度
- 2．峰度
- 电子商务数据相关分析与回归分析
- 5.4.1 相关关系的分类
- 1．按相关程度分类
- 2．按相关方向分类
- 3．按表现形式分类
- 5.4.2 相关关系的测定
- 1．相关表与相关图
- 2．相关系数
- 3．协方差
- 5.4.3 一元回归分析
- 1．一元线性回归方程的参数估计
- 2．一元线性回归模型的检验
- 5.4.4 相关与回归分析应用
- 4．结果分析
- 电子商务数据时间序列分析法
- 5.5.1 时间序列的分类
- 1．绝对数时间序列
- 2．相对数时间序列
- 3．平均数时间序列
- 5.5.2 长期趋势分析
- 1．移动平均法
- 2．指数平滑方法
- 5.5.3 季节变动分析
- 1．按月平均法
- 2．移动平均趋势剔除法
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 06
- 电子商务数据图表
- 6.1.1 图表的构成
- 6.1.2 图表的类型
- 1．比较类图表
- 2．分布类图表
- 3．构成类图表
- 电子商务数据可视化
- 6.2.1 数据可视化的定义
- 6.2.2 数据可视化的流程
- 1．确定主题
- 2．提炼数据
- 3．确定图表
- 4．可视化设计
- 电子商务数据可视化应用
- 6.3.1 基本图形
- 1．图表结构
- 2．基本图形制作
- 6.3.2 高级图形
- 1．复合饼图
- 2．平均线图
- 3．竖形折线图
- 4．帕累托图
- 5．旋风图
- 6.3.3 数据透视表和透视图
- 1．数据透视表
- 2．数据透视图
- 3．数据透视图与标准图表之间的差异
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 07
- 市场数据分析模型
- 7.1.1 PEST分析模型
- 7.1.2 波特五力分析模型
- 行业数据分析
- 7.2.1 行业发展分析
- 1．市场容量分析
- 2．市场趋势分析
- 3．行业集中度分析
- 7.2.2 市场需求分析
- 1．市场需求变化趋势
- 2．用户品牌偏好分析
- 3．价格偏好分析
- 4．用户属性偏好分析
- 7.2.3 目标用户分析
- 竞争数据分析
- 7.3.1 竞争环境分析
- 7.3.2 市场售价分析
- 7.3.3 竞争对手选择
- 7.3.4 竞争对手分析
- 1．竞争对手数据跟踪原则
- 2．竞争对手数据收集
- 3．竞争对手分析
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 08
- 用户数据分析
- 8.1.1 用户特征分析
- 8.1.2 用户细分分析
- 1．用户细分的方法
- 2．基于RFM模型的用户细分
- 8.1.3 用户忠诚度分析
- 1．影响用户忠诚度的因素
- 2．用户忠诚度的测量
- 3．基于层次分析法的用户忠诚度分析
- 1．建立判断矩阵
- 4．计算综合得分
- 推广数据分析
- 8.2.1 店铺流量结构分析
- 8.2.2 关键词推广效果分析
- 1．标题关键词优化
- 2．关键词推广分析
- 8.2.3 活动推广效果分析
- 1．活动推广阶段划分、重点工作任务及核心监控指标
- 2．活动推广效果分析的维度
- 8.2.4 内容推广效果分析
- 销售数据分析
- 8.3.1 交易数据分析
- 8.3.2 服务数据分析
- 1．服务评价数据分析
- 2．用户服务数据分析
- 物流数据分析
- 8.4.1 物流运费分析
- 8.4.2 订单时效分析
- 8.4.3 异常物流分析
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 09
- 产品行业数据分析
- 9.1.1 产品搜索指数分析
- 1．产品搜索指数分析的维度
- 2．产品搜索指数分析的内容
- 9.1.2 产品交易指数分析
- 1．产品交易指数分析的维度
- 2．产品交易指数分析的内容
- 产品采购及定价数据分析
- 9.2.1 产品采购数据分析
- 1．采购数据分析的作用
- 2．采购数据分析的内容
- 9.2.2 产品定价数据分析
- 1．传统定价法
- 2．保留安全定价底线
- 3．组合定价法
- 产品运营数据分析
- 9.3.1 产品结构分析
- 1．产品结构划分
- 2．产品结构分析方法
- 9.3.2 产品组合分析
- 1．产品组合的方法
- 2．产品组合的原则
- 3．基于关联规则的产品组合方法
- 4．产品组合的营销策略
- 产品用户特征及体验数据分析
- 9.4.1 产品用户特征分析
- 9.4.2 产品生命周期分析
- 1．产品生命周期的阶段
- 2．产品生命周期各阶段的市场营销策略
- 9.4.3 产品用户体验分析
- 1．用户体验的分析内容
- 2．用户体验的分析方法
- 产品仓储数据分析
- 9.5.1 仓储数据分析内容
- 1．仓储数据分析的内容
- 2．仓储数据分析的核心指标
- 9.5.2 仓储数据分析方法
- 1．库存天数分析
- 2．SKU三度分析
- 3．四象限分析法
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
- 10
- 2
- 数据分析报告框架设计
- 10.1.1 数据分析报告的认知
- 1．数据分析报告的作用
- 2．数据分析报告常用类型
- 10.1.2 数据分析报告的结构
- 1．引入部分
- 2．正文部分
- 3．结论部分
- 数据分析报告撰写流程与原则
- 1．判断题
- 2．单选题
- 3．多选题
- 4．简答题
展开全部
电子商务数据分析及应用是2023年由人民邮电出版社出版,作者范刚龙。
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