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100 条"电商数据分析与数据化运营"搜索结果
电商数据分析与数据化运营
电商数据分析与数据化运营
  • 刘振华
  • 适读人群：在技术层面，本书所有数据模板会尽量采用EXCEL，少部分会用到简单的SQL语句，适合所有的人员阅读。在业务层面，本书适合新手以及中级读者阅读。　　（1）作者从事电商行业10余年，的电商数据分析与运营专家，为歌莉娅、欧时力等多个品牌操盘多个千万级电商项目　　（2）从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。　　（3）理论与业务模型相结合、理论与实践案例相结合的讲解方法，系统、充分地讲解了电商行业的运营框架、数据运营指标、数据分析方法、经典实用案例，以及业务模型等。
新媒体数据分析与应用 电子书
新媒体数据分析与应用
  • 段峰峰
  • 本书介绍新媒体数据分析与应用的方法，共包括8章，分别为新媒体数据分析概述、新媒体数据获取、新媒体数据预处理、新媒体数据分析、新媒体数据可视化、数据新闻制作、数据营销推广、网络舆情数据分析与处理。
Excel商务数据分析与应用 电子书
Excel商务数据分析与应用
  • 王汉生
  • 本书以实践中商务数据分析工作的基本流程为主线，讲解相关人员在商务数据分析工作中所需掌握的基础知识，并通过“实践练习”环节提升读者应用所学知识来解决实际问题的能力。本书共7章。第1章概要介绍商务数据分析的基本情况，第2章～第6章讲解商务数据分析各个步骤的相关知识点及其应用，第7章要求读者综合应用前面各章内容完整地解决一个实践领域中的问题。本书每章都配备真实案例供读者学习，以增强读者的实战能力。本书配
R语言与数据分析实战 电子书
R语言与数据分析实战
  • 朱顺泉
  • 本书共13章，主要包括：数据分析概述及R语言环境，R语言的数据对象及其类型，R语言数据存储与读取，R语言编程，R语言可视化，R语言描述性统计，R语言参数估计，R语言参数假设检验等内容。
PySpark大数据分析与应用 电子书
PySpark大数据分析与应用
  • 戴刚
  • 本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例
Excel数据分析基础与实战 电子书
Excel数据分析基础与实战
  • 张良均
  • 本书以任务为导向，全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用，并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章，分为基础部分（第1～6章）和实战部分（第7～11章）。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化；实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战，内容包含项目数据处理、商品销售
数据分析与可视化（基于AWS云平台）（微课版） 电子书
数据分析与可视化（基于AWS云平台）（微课版）
  • 主编
  • 本书系统介绍了在AWS云平台上进行数据分析和可视化开发常备的知识和技能。全书包含6个项目，分别介绍了搭建AWS数据分析开发环境、在数据分析中使用AmazonS3存储桶、使用Flask框架设计网站并进行数据分析、在Notebook中进行数据分析及可视化、Web应用程序的数据可视化和航空数据分析及可视化。每个项目之后还提供了课后练习，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高职高专软件技术相关专业和非计算
大数据运营与管理——数据中心数字化转型之路 电子书
大数据运营与管理——数据中心数字化转型之路
  • 温柏坚 高伟 彭泽武 万婵 杨秋勇 著
  • 本书立足企业数据中心，对其演进历程进行了回顾和总结，并站在数字化转型的历史潮头，阐述了数据中心转型的深层次原因和驱动力，明确了转型的基本思路和模式，提出了数据中心运营管理并实现数字化的基本框架，探讨了一些可供借鉴的实施策略、建议和实践案例，为企业数据中心的发展描绘了新蓝图、开启了新天地。因此，本书对于很多尚在苦苦思索数据中心在企业数字化转型中如何定位、如何转变的管理者来说，有着非常重要的指导意义。
跨境电商：速卖通运营与管理 电子书
跨境电商：速卖通运营与管理
  • 李洁 崔怡文 王涛
  • 本书以速卖通店铺实际运营的核心流程进行内容架构，详细介绍了店铺开设、市场选品、店铺装修、商品发布与优化、推广营销、物流配送、货款回收、客户服务、运营分析等知识。
互联网+电商平台设计与运营 电子书
互联网+电商平台设计与运营
  • 著
  • 本书是讲述在“互联网+”浪潮下，尤其是移动互联网时代，电商平台如何设计与运营的专业手册。本书作者曾经是国内知名电商的一线产品设计师、架构师和运营负责人。本书详细覆盖了“互联网+”时代的微商城、O2O营销、供应链管理、移动电商、运营等电商热门领域，囊括了技术、架构、方法、思维、经验和感悟。全书共11章，分别描述了典型的电商场景，细致分析了用户购物心理与满足方法；详细讲解了店铺的页面设计策略、SEO营
电商运营管理流程设计与工作标准 电子书
电商运营管理流程设计与工作标准
  • 孙宗虎 孙兆刚 编著
  • 本书在介绍流程与流程图绘制的基础上，详细设计市场定位与市场竞争、电商平台选择与管理、店铺规划管理、店铺开业管理、电商营销与促销管理、爆品管理、电商直播管理、店铺流量管理、电商客服管理、电商团队建设等10大事项的74个流程。
内容电商运营实战指南 电子书
内容电商运营实战指南
  • 燕鹏飞
  • 本书把内容电商的概念、运营方式、具体操作、使用技巧进行了全面的阐述。本书作者拥有丰富的互联网实战经验以及知名企业营销策划、培训、管理经验，曾帮助多家中小企业成功转型互联网，并有多家企业通过其提供的“全网营销模式”与“新零售商业模式”获得快速成长。本书不仅详细介绍了电商在打造内容时所需的制作方法、选材技巧、内容禁忌；还针对文案写作专门设立章节，就文案的创作思路、讲述方式、展示形式、情怀、时效性进行了
电子商务数据分析与应用 电子书
电子商务数据分析与应用
  • 邵贵平
  • 教程包含9个任务，以实践为核心，涵盖网店数据、运营、流量、转化率、客单价、客户、商品、市场行情和竞争对手分析。
Spark SQL入门与数据分析实践 电子书
Spark SQL入门与数据分析实践
  • 杨虹 谢显中 周前能 张安文编著
  • 本书共8章内容，由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
Python金融数据分析与挖掘实战
  • 黄恒秋
  • 深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
Python数据分析基础与案例实战 电子书
Python数据分析基础与案例实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读
电量异常数据分析与实例 电子书
电量异常数据分析与实例
  • 戴斌
  • 本书从介绍电能计量装置的功能、原理及接线方式等切入，阐述了电量异常的常见类型和具体形式，着重介绍了应用营配信息集成平台，对营销数据开展深度挖掘、分析，对计量数据异常进行监测，并通过相关典型案例详尽解析了电量异常数据分析及预警方法的应用。
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
新媒体数据分析 电子书
新媒体数据分析
  • 王佳娴 编著
  • 本书讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程，介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧，还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景进行了数据分析过程的讲解。
Excel数据分析实务 电子书
Excel数据分析实务
  • 主编
  • 本书分为4篇，分别为概述、数据获取、数据处理，以及数据分析与可视化，共包括11个项目，分别为学生校园消费行为概述，获取文本数据，制作消费金额的描述性统计分析表，处理异常值，处理缺失值，处理重复值，使用PowerQuery方法处理数据，合并数据，分析食堂就餐情况，分析学生就餐消费行为，撰写分析报告。
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 主编
  • 本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
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