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電子商務數據分析 版權信息
- ISBN：9787302649953
- 條形碼：9787302649953 ; 978-7-302-64995-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
電子商務數據分析 本書特色
在電商運營中，營銷推廣、會員分析、銷售分析等環節都要使用到數據分析的結果，賣家通過數據分析來發現內部管理的不足、營銷手段的不足、客戶體驗的不足等，利用數據來挖掘客戶的內在需求，改善客戶體驗，提高商品的投入回報率，制定差異化的營銷策略，判斷行業現狀和競爭格局，預測發展趨勢等。可以這樣說，電子商務數據分析事關電子商務企業或個人經營者的生存和長期發展，成為電子商務領域頗受關注與研究的熱點。 本書將復雜的數據分析問題用簡單、淺顯、易懂的案例進行全面、詳細、深刻且獨特的解析。例如，在優化產品的用戶體驗時，采用的是用戶畫像技術，結合電商平臺數據，簡單易行地構建起用戶畫像，不需要建模，也不需要編程。 本書注重理論與實踐相結合，涵蓋電商運營各個環節的數據分析內容，包括營銷數據分析、會員數據分析、運營數據分析、行業數據分析、數據可視化分析等模塊。每個模塊包括學習目標、模塊導入、子任務、**知識、任務小結、任務評價、知識拓展和模塊總結幾個部分。本書緊貼實際分析場景，深入淺出地介紹了電子商務數據分析的相關知識和分析工具。通過閱讀本書，學生可以更加高效地進行數據分析工作。 隨書附贈配套資源請掃封底二維碼下載。教材服務QQ：1815317009
電子商務數據分析 內容簡介
《電子商務數據分析》將電子商務數據分析崗位的工作內容整合成8個模塊，分別為初識電子商務數據分析、易上手的數據分析利器、營銷數據分析、會員數據分析、運營數據分析、行業數據分析、數據可視化分析、撰寫數據分析報告。本書引用了大量的案例資料，且每個模塊均以任務驅動的方式進行設計，每個模塊都包括學習目標、模塊導入、子任務、推薦知識、任務小結、任務評價、知識拓展和模塊總結等內容。本書注重理論與實踐相結合，強調訓練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。 《電子商務數據分析》不僅可以作為高等院校、高職高專院校商務數據分析、電子商務、市場營銷、經濟管理等相關專業的教材，也可供電子商務或數據分析崗位從業人員學習和參考。
電子商務數據分析 目錄
模塊1 初識電子商務數據分析 001
任務1.1 認識電子商務大數據 002
任務1.1.1 初識大數據 002
任務1.1.2 大數據在電商中的運用 004
任務1.1.3 電子商務數據的分類 006
任務1.2 電子商務數據分析的方法和步驟 009
任務1.2.1 電子商務數據分析的常用方法 009
任務1.2.2 分析電子商務數據的步驟 013
任務1.3 電子商務數據分析崗位的職業規劃 017
任務1.3.1 商務數據分析專業面向的典型崗位 017
任務1.3.2 數據分析師的職業規劃 020
模塊2 易上手的數據分析利器 025
任務2.1 電子商務數據分析工具介紹 026
任務2.1.1 電子商務數據分析工具 026
任務2.1.2 易上手的數據分析利器 029
任務2.2 高效辦公之Excel 034
任務2.2.1 Excel常用函數 034
任務2.2.2 高級Excel函數的應用 038
任務2.3 Python快速上手 046
任務2.3.1 Python入門 046
任務2.3.2 Python常用模塊的功能與作用 053
模塊3 電子商務營銷數據分析 064
任務3.1 電子商務營銷數據分析的意義和內容 065
任務3.1.1 營銷數據分析的意義 065
任務3.1.2 營銷數據分析的內容 066
任務3.2 電子商務營銷數據分析的維度和報表 069
任務3.2.1 營銷數據分析的維度 069
任務3.2.2 營銷數據報表 072
任務3.3 電子商務營銷數據的基本分析方法 076
任務3.3.1 不同商品營銷情況統計與分析 076
任務3.3.2 同類商品營銷情況統計與分析 081
任務3.4 電子商務營銷推廣分析 085
任務3.4.1 店鋪活動營銷分析 086
任務3.4.2 店鋪銷售促進分析 087
模塊4 電子商務會員數據分析 093
任務4.1 電子商務會員數據的作用與獲取 094
任務4.1.1 電子商務會員數據分析的作用 094
任務4.1.2 電子商務會員數據的價值挖掘與獲取途徑 095
任務4.2 電子商務會員數據的基本分析方法 099
任務4.2.1 電子商務會員的分布情況 099
任務4.2.2 電子商務會員增長與流失情況 103
任務4.2.3 電子商務會員生命周期 106
任務4.3 電子商務會員分析常用的模型 110
任務4.3.1 常用用戶行為分析模型簡述 110
任務4.3.2 RFM分析模型 113
模塊5 電子商務運營數據分析 122
任務5.1 通過交易數據診斷店鋪 123
任務5.1.1 交易整體情況分析 123
任務5.1.2 與交易有關的內容分析 125
任務5.1.3 店鋪服務評分分析 126
任務5.2 電子商務網站運營數據分析 129
任務5.2.1 認識電商運營分析 129
任務5.2.2 電商網站運營要點數據分析 130
任務5.3 電子商務運營分析維度 133
任務5.3.1 電子商務運營“人、貨、場”分析 133
任務5.3.2 電商運營職能維度分析 135
任務5.4 電子商務運營分析體系 139
任務5.4.1 分析體系中的基礎型指標 139
任務5.4.2 分析體系中的業務型指標 140
任務5.4.3 分析體系中的戰略型指標 145
模塊6 電子商務行業數據分析 150
任務6.1 常用的市場研究分析模型 151
任務6.1.1 PEST分析模型 151
任務6.1.2 波特五力模型 152
任務6.1.3 SWOT分析法 155
任務6.2 市場行情分析 159
任務6.2.1 市場需求分析與預測 159
任務6.2.2 市場需求層次和價格帶 161
任務6.2.3 產品生命周期分析 162
任務6.3 行業數據挖掘 169
任務6.3.1 行業宏觀環境分析 169
任務6.3.2 行業產業鏈和競爭格局分析 170
任務6.3.3 行業潛力分析和穩定性分析 173
任務6.4 電子商務企業市場分析的主要工作 176
任務6.4.1 用戶畫像和SWOT分析 177
任務6.4.2 電子商務企業市場分析工作 177
模塊7 電子商務數據可視化分析 182
任務7.1 認識數據可視化分析 183
任務7.1.1 了解數據可視化的媒介屬性 183
任務7.1.2 初識數據可視化 184
任務7.1.3 了解數據可視分析 185
任務7.2 圖表的魅力 188
任務7.2.1 運用視覺與圖形的力量 188
任務7.2.2 發掘圖表的魅力 189
任務7.3 圖表的使用 192
任務7.3.1 數據可視化的展示方式及流程 192
任務7.3.2 常用的數據可視化圖表 194
任務7.4 制作電子商務數據圖表 202
任務7.4.1 制作數據可視化圖表的常用工具 202
任務7.4.2 制作數據圖表的方法 204
任務7.4.3 典型圖表的制作及設計 206
任務7.5 數據圖表的應用 215
任務7.5.1 可視化讓數據更可信 215
任務7.5.2 電商女裝流行元素預測案例 217
任務7.5.3 電商家具市場分析案例 220
模塊8 撰寫數據分析報告 233
任務8.1 了解數據分析報告 234
任務8.1.1 初識數據分析報告 234
任務8.1.2 數據分析報告的結構與呈現方式 237
任務8.2 撰寫數據分析報告 243
任務8.2.1 數據分析報告的撰寫技巧 243
任務8.2.2 數據分析報告范例 246
參考文獻 257
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