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POWER BI 電商數據分析實戰 版權信息
- ISBN：9787121348457
- 條形碼：9787121348457 ; 978-7-121-34845-7
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
POWER BI 電商數據分析實戰 本書特色
適讀人群 ：適合電商從業人員、零售數據分析人員、數據分析愛好者和Power BI愛好者閱讀。 工具+業務場景才是王道！ 市場分析、客戶分析、貨品分析、流量分析和輿情分析5個電商場景 講述Power BI Desktop的應用技巧 涵蓋數據可視化、Power Query應用、DAX和數據建模
POWER BI 電商數據分析實戰 內容簡介
本書以搭建電商數據分析系統為業務背景，介紹Power BI的實際應用，涉及市場分析、客戶分析、貨品分析、流量分析、輿情分析5個常用場景，讀者需從市場分析場景入門，了解Power BI的應用。讀完這本書后，你將獲得電商的數據業務思維、Power BI Desktop的操作技巧，具備搭建電商數據分析BI系統的能力。本書適合Power BI愛好者、數據分析愛好者、電商數據分析從業人員、電商運營從業人員閱讀。
POWER BI 電商數據分析實戰 目錄
第1章 Power BI Desktop簡介 1
1．1 什么是Power BI Desktop 1
1．2 如何選擇版本 6
第2章 Power BI基礎入門 8
2．1 Power BI Desktop的獲取及安裝 8
2．2 Power BI Desktop操作界面 10
2．3 Power BI Desktop設置界面 13
第3章 搭建電商BI系統的框架 16
3．1 數據框架 16
3．2 業務框架 18
3．3 維度和指標體系 20
第4章 應用場景：市場分析 22
4．1 業務背景 22
4．2 Excel數據加載與清洗 23
4．3 數據建模 27
4．3．1 創建日期維度表 28
4．3．2 添加屬性維度表 32
4．3．3 數據關系建模 33
4．4 數據可視化展示及拓展應用 36
4．4．1 可視化對象操作 37
4．4．2 篩選器 44
4．4．3 數據鉆取 50
4．4．4 編輯交互 52
4．5 分析指標計算 54
4．5．1 計算同比/環比 54
4．5．2 計算品牌集中度 62
4．5．3 計算價格段分組 71
第5章 應用場景：客戶分析 77
5．1 業務背景 77
5．2 MySQL數據加載與清洗 78
5．3 客戶地域分布 81
5．3．1 提取省、市信息 82
5．3．2 統計地域客戶數 83
5．3．3 計算人均消費金額 84
5．3．4 地域分布的四象限 87
5．4 流失客戶分析 90
5．4．1 統計流失金額 90
5．4．2 分析訂單付款間隔 91
5．5 客戶生命周期 93
5．5．1 提取客戶*近消費的時間間隔 93
5．5．2 計算消費間隔的累計占比 99
5．6 RFM客戶價值分析模型 102
5．6．1 計算R 103
5．6．2 計算F 104
5．6．3 計算M 105
5．6．4 分析RFM模型 105
第6章 應用場景：貨品分析 109
6．1 業務背景 109
6．2 品類銷售分析 109
6．2．1 建立關系模型 110
6．2．2 合并查詢 111
6．2．3 統計品類銷售情況 114
6．2．4 計算商品真實售價 118
6．3 商品銷售分析 124
6．3．1 商品地域分布 124
6．3．2 商品銷售趨勢 131
6．3．3 商品生命周期 134
6．3．4 波士頓矩陣 135
6．3．5 補貨預測模型 142
第7章 應用場景：流量分析 146
7．1 業務背景 146
7．2 流量渠道分析 148
7．2．1 流量渠道分析報表 148
7．2．2 切換報表主題 151
7．2．3 快速見解洞察數據變化 152
7．3 關鍵詞有效度分析 154
7．3．1 數據準備 155
7．3．2 詞根有效度分析 157
7．3．3 詞根裂變分析 161
第8章 應用場景：輿情分析 170
8．1 業務背景 170
8．2 輿情關鍵詞提取 171
8．2．1 關鍵詞提取 171
8．2．2 詞云圖及網絡圖 174
8．3 情感分析 178
8．3．1 計算輿情情感得分 179
8．3．2 分析情感得分 181
第9章 發布數據 184
9．1 將數據發布到Web 184
9．2 將數據發布到移動端 186
展開全部
POWER BI 電商數據分析實戰 作者簡介
零一 沐垚科技創始人，電商自媒體，資深數據分析師，具有8年電商從業經驗，擅長Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數據化運營、商業智能和人工智能在電商領域的應用，專注“數據+電商”的新零售服務。 聶健華 精通Excel、Power BI，擅長淘系業務數據分析及數據建模。目前就職于一家淘品牌公司，擔任數據顧問職務，通過精準的數據化運營，享受數據變現帶來的紅利。 韓要賓 杭州沐垚科技有限公司 COO，CDA數據分析研究院資深講師，具有5年電商從業經驗，4年數據挖掘實戰經驗，專注于數據分析與挖掘、機器學習、深度學習的研究。服務客戶：蘇寧易購、Decathlon、百草味、浙江師范大學等。
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