包郵電子商務數據分析與應用

作者：孟剛主編

出版社：中國人民大學出版社出版時間：2021-03-01

開本： 26cm 頁數： 255頁

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版權信息
內容簡介
目錄
節選
作者簡介

電子商務數據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：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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高職高專教材
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財經類

電子商務數據分析與應用內容簡介

　　《電子商務數據分析與應用/21世紀高職高專規劃教材·電子商務系列·普通高等職業教育“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據分析應用能力，著眼于培養具備數據分析技能的運營人才�！　　峨娮由虅諗祿治雠c應用/21世紀高職高專規劃教材·電子商務系列·普通高等職業教育“教學做”一體化教材》分成理論知識、技能操作和商業實踐三個部分，主要內容包括電子商務數據概述、規范數據的輸入、電子商務數據整理與編輯、數據查詢、數據計算、數據透視表的制作、圖表制作、Excel的高級分析、運營數據分析、流量數據分析、轉化數據分析、客單價數據分析、市場行情數據分析、客戶數據分析、商品數據分析、YExcel的使用等，通過通俗易懂的形式把數據處理的問題進行比較全面的分析和介紹。

電子商務數據分析與應用目錄

**篇理論知識

項目一電子商務數據概述
任務一認識數據、信息與知識
任務二認知電子商務數據分析

第二篇技能操作

項目二規范數據的輸入
任務一輸入基本數據
任務二快速輸入工作表數據
任務三輸入特殊符號與字符
任務四設置數據有效性

項目三電子商務數據整理與編輯
任務一數據的選取、復制、粘貼與刪除
任務二單元格格式設置
任務三數據的分列與合并
任務四數據排序
任務五條件格式標識重要數據

項目四數據查詢
任務一查找與替換數據
任務二篩選數據

項目五數據計算
任務一合并計算
任務二分類匯總
任務三公式與函數
任務四常用的電子商務計算函數

項目六數據透視表的制作
任務一數據透視表及其用途
任務二創建數據透視表
任務三編輯數據透視表
任務四生成數據透視圖

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
任務二規劃求解

第三篇商業實踐

項目九運營數據分析
任務一認識運營數據分析的相關概念
任務二了解運營數據分析工具
任務三運營數據分析指標

項目十流量數據分析
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

項目十一轉化數據分析
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

項目十二客單價數據分析
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據分析
任務一行業數據總覽
任務二店鋪數據查詢

項目十四客戶數據分析
任務一消費者特征數據分類
任務二實踐操作

項目十五商品數據分析
任務一商品基礎數據
任務二商品營銷數據基礎
任務三商品營銷數據分析

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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電子商務數據分析與應用節選

任務一認識數據、信息與知識一、數據數據（Data）就是數值，即我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，除了數字，也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用于科學研究、設計、查證等。數據改變著我們的一切，即便現在僅僅是數據時代的開端。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，甚至身體的健康數據等都變成了被記錄的數據。從傳統角度來講，數據的記錄、分析、歸類、整理是一個很復雜的過程，但是互聯網時代可以從后臺利用云計算，瞬間分析整合數據。以前計算機存儲的計算資料有限，數據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、復雜數據高速存儲，并進行分析和計算。大數據、云計算的應用給我們的生活帶來了極大的便利和高效，有效地利用數據時代各種技術的公司大多取得了不錯的業績，同時也產生了很多新的業態。例如，拼多多店鋪后臺的展示數據如圖11所示。圖11拼多多店鋪后臺展示的數據數據在特定范圍內表示特定意義。單獨看圖11中的“82”，“3 21110”只是數字，但與“成團訂單數”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是82單，金額是3 21110元。（一）數據質量數據本身有質量好壞之分，通常來講，數據并不總是有效的。有些數據是從多個不同的數據源中獲取的，這些異構數據在各自的系統中都是正確無誤的，但很有“個性”，到了別的環境卻無法被解讀。例如，有的系統中使用0和1代表性別，而有些系統使用f和m代表性別。因此，在使用數據之前，首先要對數據做集成處理，使用一致的單位、統一的文本來描述對象。有些數據中包含大量重復、缺失或者離群的數據，在開始分析數據之前，必須檢查數據是否有效，并對數據進行預處理。（二）數據的定性和定量屬性屬性（Attribute）是一個數據字段，表示數據對象的一個特征。在數據分析中，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，是分析數據的一個角度。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、序數屬性三類。（1）標稱屬性。也叫作類別屬性，用于對數據對象進行分類（Category），比如，頭發的顏色、職業等。（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，序數屬性是定性的文本，如官職、消費者滿意度。序數屬性也可以通過把數值分割成不同的區間來得到，如年齡段。時間屬性是序數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，主要分為區間標度、比率標度兩個標度。（1）區間標度�？啥攘康臄抵�，用整數或實數表示，如年齡、薪水。（2）比率標度。比例數值，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。同一量綱的數據可以比較大小，不同量綱的數據，需要通過歸一化去量綱之后比較大小才有意義。

電子商務數據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。從事互聯網與電子商務應用研究13年，主要研究方向為企業信息化、電子商務平臺運營與管理、電子商務創業管理等；在《中國科技論壇》等刊物發表《眾籌經驗、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的改進與升級》等省級課題4項，其他項目10余項；參與《網頁設計與制作》教材編寫1部。

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