本书系统地介绍了如何利用数据分析来更好地进行电商运营，以及查看和分析数据的各种思路与方法，主要内容包括电商数据分析概述、市场行情与行业形势分析、竞争对手分析、店铺定位与商品分析、店铺流量分析、搜索引擎优化分析、运营指标与营销分析、商品销售与库存分析、客服数据分析、会员数据分析等。
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内容简介
全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、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、消费者运营分析及商务报告的撰写等。
本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大数据分析与应用专业等本专、科学生的专业课教材，也可以作为实务工作者学习电子商务数据分析的基础知识以及报考商务数据分析相关资格证的参考用书。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第一篇 理论基础
- 第1章 电商数据分析导论
- 1.1 认识数据分析
- 1.1.1 数据分析的概念
- 1.1.2 数据分析的作用
- 1.1.3 数据分析的标准流程
- 1.2 电商数据分析的必备知识和工具
- 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 数据分析的核心理论基础——统计学
- 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 数据分析的专业术语
- 1.6.1 维度和分类数据
- 1.6.2 度量和定量数据
- 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
- 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
- 第二篇 专业方法
- 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
- 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 指定数据类型
- 4.1.2 处理缺失值和异常值
- 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 生意参谋
- 5.2.1 首页
- 5.2.2 实时数据
- 5.2.3 流量和商品
- 5.2.4 交易和服务
- 5.2.5 市场数据
- 5.3 本章小结
- 5.4 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 店铺复盘的步骤
- 6.2.2 全店数据复盘案例
- 6.2.3 利润与投入产出比复盘案例
- 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 商务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）
- 12.3 本章小结
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Python电商数据分析实战（微课版）是2023年由人民邮电出版社出版,作者编著。
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