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電子商務數(shù)據(jù)分析與應用 版權信息
- ISBN：9787300290904
- 條形碼：9787300290904 ; 978-7-300-29090-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
電子商務數(shù)據(jù)分析與應用 內容簡介
《電子商務數(shù)據(jù)分析與應用/21世紀高職高專規(guī)劃教材·電子商務系列·普通高等職業(yè)教育“教學做”一體化教材》理論與實踐相結合，強調鍛煉學習者的數(shù)據(jù)分析應用能力，著眼于培養(yǎng)具備數(shù)據(jù)分析技能的運營人才。 《電子商務數(shù)據(jù)分析與應用/21世紀高職高專規(guī)劃教材·電子商務系列·普通高等職業(yè)教育“教學做”一體化教材》分成理論知識、技能操作和商業(yè)實踐三個部分，主要內容包括電子商務數(shù)據(jù)概述、規(guī)范數(shù)據(jù)的輸入、電子商務數(shù)據(jù)整理與編輯、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)透視表的制作、圖表制作、Excel的高級分析、運營數(shù)據(jù)分析、流量數(shù)據(jù)分析、轉化數(shù)據(jù)分析、客單價數(shù)據(jù)分析、市場行情數(shù)據(jù)分析、客戶數(shù)據(jù)分析、商品數(shù)據(jù)分析、YExcel的使用等，通過通俗易懂的形式把數(shù)據(jù)處理的問題進行比較全面的分析和介紹。
電子商務數(shù)據(jù)分析與應用 目錄
**篇理論知識
項目一電子商務數(shù)據(jù)概述
任務一認識數(shù)據(jù)、信息與知識
任務二認知電子商務數(shù)據(jù)分析
第二篇技能操作
項目二規(guī)范數(shù)據(jù)的輸入
任務一輸入基本數(shù)據(jù)
任務二快速輸入工作表數(shù)據(jù)
任務三輸入特殊符號與字符
任務四設置數(shù)據(jù)有效性
項目三電子商務數(shù)據(jù)整理與編輯
任務一數(shù)據(jù)的選取、復制、粘貼與刪除
任務二單元格格式設置
任務三數(shù)據(jù)的分列與合并
任務四數(shù)據(jù)排序
任務五條件格式標識重要數(shù)據(jù)
項目四數(shù)據(jù)查詢
任務一查找與替換數(shù)據(jù)
任務二篩選數(shù)據(jù)
項目五數(shù)據(jù)計算
任務一合并計算
任務二分類匯總
任務三公式與函數(shù)
任務四常用的電子商務計算函數(shù)
項目六數(shù)據(jù)透視表的制作
任務一數(shù)據(jù)透視表及其用途
任務二創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
任務三編輯數(shù)據(jù)透視表
任務四生成數(shù)據(jù)透視圖
項目七圖表制作
任務一認識圖表
任務二編輯圖表
任務三圖表美化
項目八Excel的高級分析
任務一單變量求解
任務二規(guī)劃求解
第三篇商業(yè)實踐
項目九運營數(shù)據(jù)分析
任務一認識運營數(shù)據(jù)分析的相關概念
任務二了解運營數(shù)據(jù)分析工具
任務三運營數(shù)據(jù)分析指標
項目十流量數(shù)據(jù)分析
任務一流量來源分析
任務二流量趨勢分析
任務三流量質量評估及價值計算
任務四爆款引流及千人千面
項目十一轉化數(shù)據(jù)分析
任務一電商轉化
任務二轉化率分析指標及影響因素
任務三直通車轉化分析
項目十二客單價數(shù)據(jù)分析
任務一客單價的相關概述
任務二客單價的分析指標
項目十三市場行情數(shù)據(jù)分析
任務一行業(yè)數(shù)據(jù)總覽
任務二店鋪數(shù)據(jù)查詢
項目十四客戶數(shù)據(jù)分析
任務一消費者特征數(shù)據(jù)分類
任務二實踐操作
項目十五商品數(shù)據(jù)分析
任務一商品基礎數(shù)據(jù)
任務二商品營銷數(shù)據(jù)基礎
任務三商品營銷數(shù)據(jù)分析
項目十六YExcel的使用
任務一認識YExcel
任務二學習YExcel的操作
參考文獻
項目一電子商務數(shù)據(jù)概述
任務一認識數(shù)據(jù)、信息與知識
任務二認知電子商務數(shù)據(jù)分析
第二篇技能操作
項目二規(guī)范數(shù)據(jù)的輸入
任務一輸入基本數(shù)據(jù)
任務二快速輸入工作表數(shù)據(jù)
任務三輸入特殊符號與字符
任務四設置數(shù)據(jù)有效性
項目三電子商務數(shù)據(jù)整理與編輯
任務一數(shù)據(jù)的選取、復制、粘貼與刪除
任務二單元格格式設置
任務三數(shù)據(jù)的分列與合并
任務四數(shù)據(jù)排序
任務五條件格式標識重要數(shù)據(jù)
項目四數(shù)據(jù)查詢
任務一查找與替換數(shù)據(jù)
任務二篩選數(shù)據(jù)
項目五數(shù)據(jù)計算
任務一合并計算
任務二分類匯總
任務三公式與函數(shù)
任務四常用的電子商務計算函數(shù)
項目六數(shù)據(jù)透視表的制作
任務一數(shù)據(jù)透視表及其用途
任務二創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
任務三編輯數(shù)據(jù)透視表
任務四生成數(shù)據(jù)透視圖
項目七圖表制作
任務一認識圖表
任務二編輯圖表
任務三圖表美化
項目八Excel的高級分析
任務一單變量求解
任務二規(guī)劃求解
第三篇商業(yè)實踐
項目九運營數(shù)據(jù)分析
任務一認識運營數(shù)據(jù)分析的相關概念
任務二了解運營數(shù)據(jù)分析工具
任務三運營數(shù)據(jù)分析指標
項目十流量數(shù)據(jù)分析
任務一流量來源分析
任務二流量趨勢分析
任務三流量質量評估及價值計算
任務四爆款引流及千人千面
項目十一轉化數(shù)據(jù)分析
任務一電商轉化
任務二轉化率分析指標及影響因素
任務三直通車轉化分析
項目十二客單價數(shù)據(jù)分析
任務一客單價的相關概述
任務二客單價的分析指標
項目十三市場行情數(shù)據(jù)分析
任務一行業(yè)數(shù)據(jù)總覽
任務二店鋪數(shù)據(jù)查詢
項目十四客戶數(shù)據(jù)分析
任務一消費者特征數(shù)據(jù)分類
任務二實踐操作
項目十五商品數(shù)據(jù)分析
任務一商品基礎數(shù)據(jù)
任務二商品營銷數(shù)據(jù)基礎
任務三商品營銷數(shù)據(jù)分析
項目十六YExcel的使用
任務一認識YExcel
任務二學習YExcel的操作
參考文獻
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電子商務數(shù)據(jù)分析與應用 節(jié)選
任務一認識數(shù)據(jù)、信息與知識一、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)（Data）就是數(shù)值，即我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數(shù)據(jù)有很多種，除了數(shù)字，也可以是文字、圖像、聲音等。數(shù)據(jù)可以用于科學研究、設計、查證等。數(shù)據(jù)改變著我們的一切，即便現(xiàn)在僅僅是數(shù)據(jù)時代的開端。隨著以手機為代表的移動終端的廣泛使用，我們的生活、位置，甚至身體的健康數(shù)據(jù)等都變成了被記錄的數(shù)據(jù)。從傳統(tǒng)角度來講，數(shù)據(jù)的記錄、分析、歸類、整理是一個很復雜的過程，但是互聯(lián)網(wǎng)時代可以從后臺利用云計算，瞬間分析整合數(shù)據(jù)。以前計算機存儲的計算資料有限，數(shù)據(jù)在一定程度上會有很大的出入，但是云計算等新技術能夠有效地將海量、復雜數(shù)據(jù)高速存儲，并進行分析和計算。大數(shù)據(jù)、云計算的應用給我們的生活帶來了極大的便利和高效，有效地利用數(shù)據(jù)時代各種技術的公司大多取得了不錯的業(yè)績，同時也產生了很多新的業(yè)態(tài)。例如，拼多多店鋪后臺的展示數(shù)據(jù)如圖11所示。圖11拼多多店鋪后臺展示的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)在特定范圍內表示特定意義。單獨看圖11中的“82”，“3 21110”只是數(shù)字，但與“成團訂單數(shù)”和“成團金額”相結合，就可以得出相應的在線店鋪當日成交成團訂單數(shù)是82單，金額是3 21110元。（一）數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)本身有質量好壞之分，通常來講，數(shù)據(jù)并不總是有效的。有些數(shù)據(jù)是從多個不同的數(shù)據(jù)源中獲取的，這些異構數(shù)據(jù)在各自的系統(tǒng)中都是正確無誤的，但很有“個性”，到了別的環(huán)境卻無法被解讀。例如，有的系統(tǒng)中使用0和1代表性別，而有些系統(tǒng)使用f和m代表性別。因此，在使用數(shù)據(jù)之前，首先要對數(shù)據(jù)做集成處理，使用一致的單位、統(tǒng)一的文本來描述對象。有些數(shù)據(jù)中包含大量重復、缺失或者離群的數(shù)據(jù)，在開始分析數(shù)據(jù)之前，必須檢查數(shù)據(jù)是否有效，并對數(shù)據(jù)進行預處理。（二）數(shù)據(jù)的定性和定量屬性屬性（Attribute）是一個數(shù)據(jù)字段，表示數(shù)據(jù)對象的一個特征。在數(shù)據(jù)分析中，屬性、維（Dimension）、特征（Feature）和變量（Variable）可以互換使用。按照屬性值功能的不同，屬性分為定性屬性和定量屬性。1定性屬性定性屬性通常是用文本描述對象的特征，是分析數(shù)據(jù)的一個角度。增加維度，即從不同的角度來看待問題，能夠細分指標，增加分析的深度。定性屬性主要分為標稱屬性、二元屬性、序數(shù)屬性三類。（1）標稱屬性。也叫作類別屬性，用于對數(shù)據(jù)對象進行分類（Category），比如，頭發(fā)的顏色、職業(yè)等。（2）二元屬性。即只有兩個類別的屬性，如果二元屬性的兩種狀態(tài)具有同等價值或具有相同的權重，那么認為該二元屬性是對稱的，如性別；非對稱是指兩種狀態(tài)的結果不是同樣重要的，如是否吸煙對治療的效果而言，其權重是不同的。（3）序數(shù)屬性。屬性的順序是有意義的，通常用于等級評定。通常情況下，序數(shù)屬性是定性的文本，如官職、消費者滿意度。序數(shù)屬性也可以通過把數(shù)值分割成不同的區(qū)間來得到，如年齡段。時間屬性是序數(shù)屬性中一類重要的屬性，一些常見的分析方法，如時序分析、周期性分析等都基于時間屬性。2定量屬性定量屬性是可以用數(shù)值描述的對象，能夠比較大小，是可以量化的屬性，主要分為區(qū)間標度、比率標度兩個標度。（1）區(qū)間標度。可度量的數(shù)值，用整數(shù)或實數(shù)表示，如年齡、薪水。（2）比率標度。比例數(shù)值，如速度、留存率。定量屬性通常含有量綱，如身高的量綱是厘米，而薪水的量綱是元。同一量綱的數(shù)據(jù)可以比較大小，不同量綱的數(shù)據(jù)，需要通過歸一化去量綱之后比較大小才有意義。
電子商務數(shù)據(jù)分析與應用 作者簡介
孟剛，鄭州科技學院管理科學與工程副教授，理學碩士，鄭州市二七區(qū)電子商務特聘專家顧問，鄭州科技學院跨境電子商務研究所所長。從事互聯(lián)網(wǎng)與電子商務應用研究13年，主要研究方向為企業(yè)信息化、電子商務平臺運營與管理、電子商務創(chuàng)業(yè)管理等；在《中國科技論壇》等刊物發(fā)表《眾籌經(jīng)驗、項目展示、社會支持與籌資績效——基于576個科技眾籌項目的調查》等學術論文9篇；主持和參與《跨境電子商務交易系統(tǒng)的改進與升級》等省級課題4項，其他項目10余項；參與《網(wǎng)頁設計與制作》教材編寫1部。
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