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Ezcel電商數據分析基礎與實踐 版權信息
- ISBN：9787301351789
- 條形碼：9787301351789 ; 978-7-301-35178-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Ezcel電商數據分析基礎與實踐 本書特色
場景案例，解決工作難題
結合電商行業真實案例和典型問題進行講解，在實際操作中高效學習和掌握數據分析技能。
AI工具結合教學，少走彎路
不僅教授電商數據分析全流程技巧，還結合了ChatGPT和訊飛星火兩款AI工具，引領讀者進入智能數據分析新時代。
Ezcel電商數據分析基礎與實踐 內容簡介
《Excel電商數據分析基礎與實踐》是電商行業從業者和數據分析師的實戰指南。
本書深入淺出地介紹了如何運用Excel進行電商數據的采集、處理和分析，結合ChatGPT和訊飛星火大模型兩大AI工具，提升數據處理的效率和準確性，同時，也分享在AI工具助力下進行電商數據分析的策略與經驗。從基礎的數據分析思維和方法論入手，到實際操作技能，如數據預處理、計算統計、排序篩選、數據可視化分析，以及電商數據分析中的實操應用，如選品分析、庫存管理分析、用戶行為分析和流量轉化分析等，并配有實戰案例，幫助讀者掌握電商數據分析的核心技能，使讀者學會如何撰寫具有說服力的數據分析報告，為電商運營決策提供強有力的數據支持。
本書內容安排循序漸進，章節邏輯清晰，案例豐富且具實用性，旨在助力電商運營人員掌握電商數據分析方法。本書適合電商行業分析師、市場營銷人員、產品經理，以及對數據分析感興趣的學習者，無論是數據分析新手還是希望提高效率的老手，都能在本書中有所收獲。同時也適合作為廣大中職、高職院校、電商培訓機構等相關專業的教材參考用書。
Ezcel電商數據分析基礎與實踐 目錄
第 1章 從零開始：電商數據分析思維與方法1.1 電商數據分析的重要性 21.1.1 為什么要分析電商數據 21.1.2 AI工具和Excel在電商數據分析中的作用 31.2 電商數據分析的思維和方法 121.2.1 電商數據分析的思維 131.2.2 使用對比法分析 141.2.3 使用細分法分析 151.2.4 使用AB測試法分析 171.2.5 使用漏斗法分析 181.2.6 使用類聚法分析 201.3 電商數據分析的流程 211.3.1 明確分析目的 21第 1章 從零開始：電商數據分析思維與方法1.1 電商數據分析的重要性 21.1.1 為什么要分析電商數據 21.1.2 AI工具和Excel在電商數據分析中的作用 31.2 電商數據分析的思維和方法 121.2.1 電商數據分析的思維 131.2.2 使用對比法分析 141.2.3 使用細分法分析 151.2.4 使用AB測試法分析 171.2.5 使用漏斗法分析 181.2.6 使用類聚法分析 201.3 電商數據分析的流程 211.3.1 明確分析目的 211.3.2 數據收集 221.3.3 數據處理 231.3.4 數據分析 251.3.5 數據展現 281.3.6 數據報告 291.4 認識電商數據分析的常見數據 301.4.1 行業數據 301.4.2 商品數據 311.4.3 客服數據 321.4.4 收藏和加購數據 331.4.5 店鋪首頁數據 34本章小結 35第 2章 數據預處理：電商數據的獲取、清洗與整理2.1 電商數據的來源 372.1.1 內部交易數據 372.1.2 網站分析工具數據 392.1.3 外部渠道數據 422.2 導入外部數據 432.2.1 導入商品流量文本數據 432.2.2 導入Access中的商品進銷存數據 462.2.3 導入網站數據 482.3 加工處理電商數據 492.3.1 根據分析目的查看商品數據 502.3.2 轉換商品記錄方式 532.3.3 分類數據 562.3.4 重組商品數據 612.4 規范處理數據格式 652.4.1 快速刪除重復數據 652.4.2 刪除空白行和列 672.4.3 整理不規范日期 712.4.4 整理合并單元格 732.5 AI工具高效技能點撥 7401 用訊飛星火大模型編寫網頁商品爬取代碼 7402 用AI工具ChatGPT快速清洗表格中的無用數據 76本章小結 78第 3章 數據計算與統計：公式與函數應用3.1 掌握公式應用 803.1.1 公式中的運算符與優先級 803.1.2 認識公式的3種引用方式 823.1.3 為單元格定義名稱并計算 873.2 使用數組公式計算數據 893.2.1 在單個單元格中使用數組公式進行計算 893.2.2 在多個單元格中使用數組公式進行計算 903.3 通過 AI工具學習函數應用 903.3.1 函數的定義 913.3.2 認識函數結構 913.3.3 認識函數的分類 933.3.4 輸入與編輯函數 943.4 電商數據處理中的常用函數 983.4.1 使用SUM函數計算商品的銷量總和 983.4.2 使用AVERAGE函數計算商品月銷售平均值 1013.4.3 使用MAX函數計算銷量*大值 1023.4.4 使用MIN函數計算銷量*小值 1033.4.5 使用RANK函數計算銷量排名 1053.4.6 使用SUMIF函數計算銷售量1063.4.7 使用SUMIFS函數計算單個種類的銷量和 1073.4.8 使用條件函數IF計算 1093.4.9 使用YEAR、MONTH、DAY函數提取生產日期 1113.4.10 使用LEFT函數提取產品代碼1143.4.11 使用LEN函數驗證電話號碼 1163.5 AI工具高效技能點撥 11701 用ChatGPT查找合適的函數 11702 用AI工具訊飛星火大模型快速計算季度銷售額 118本章小結119第 4章 數據分析基本技法：數據的排序、篩選與分類匯總4.1 使用條件格式分析成交數據 1214.1.1 顯示銷量大于某值的單元格 1214.1.2 顯示銷量排名靠后的商品 1224.1.3 使用數據條顯示成交數據 1244.1.4 使用色階顯示成交數據 1254.1.5 使用圖標集顯示銷量情況 1264.2 使用排序法查看商品銷量對比 1284.2.1 認識排序規則 1284.2.2 將商品銷量進行排序 1294.2.3 將商品銷量按總銷量和季度銷量排序 1304.2.4 將商品銷量自定義排序 1314.3 使用篩選法選擇銷售商品 1324.3.1 認識篩選規則 1334.3.2 自動篩選商品 1344.3.3 自定義篩選符合條件的商品 1354.3.4 高級篩選符合條件的商品 1374.4 使用分類匯總查看全國銷量情況 1404.4.1 分類匯總的規則 1404.4.2 按銷售地區分類匯總數據 1404.4.3 高級分類匯總銷售額和平均值 1424.4.4 嵌套分類匯總不同的銷售數據 1434.5 AI工具高效技能點撥 14601 用AI工具ChatGPT篩選符合多個條件的數據 14602 用AI工具訊飛星火大模型篩選熱銷商品特征 148本章小結150第 5章 數據可視化分析：用圖表與數據透視表分析電商數據5.1 創建電商銷售分析圖表 1525.1.1 認識圖表 1525.1.2 創建基本圖表分析一季度銷售業績 1555.1.3 創建比薩餅圖分析淘寶女裝占比 1595.1.4 處理銷售數據圖表中的虧損值 1625.1.5 制作金字塔分布圖分析男女購物比例 1675.1.6 使用迷你圖展現銷售數據 1725.2 創建數據透視表匯總銷量數據 1755.2.1 認識數據透視表 1755.2.2 創建手機銷售流量匯總數據透視表 1765.2.3 在數據透視表中分析數據 1795.2.4 創建數據透視圖查看地區銷量 1845.2.5 創建切片器查看各平臺銷量情況 1865.3 AI工具高效技能點撥 18901 用AI工具ChatGPT繪制銷售走勢折線圖 18902 用AI工具訊飛星火大模型制作各地區銷量分析圖表 192本章小結195第 6章 選品是關鍵：店鋪商品銷售數據分析6.1 如何選擇合適的商品 1976.1.1 選擇有市場的類別 1976.1.2 選擇有價值的類別 1986.1.3 選擇有優勢的類別 1996.2 行業市場容量分析 2016.2.1 收集成交信息 2016.2.2 創建市場容量數據統計表 2036.2.3 排序市場成交數據 2036.2.4 插入餅圖展現市場占比 2046.2.5 使用AI工具分析市場容量2066.3 市場趨勢分析 2086.3.1 創建市場趨勢分析數據透視表 2096.3.2 通過數據透視圖分析市場趨勢 2116.3.3 插入切片器分析市場趨勢 2136.3.4 預測商品銷售前景 2146.4 市場潛力分析 2166.4.1 創建市場潛力分析數據透視表 2166.4.2 創建數據透視圖分析行業增長趨勢 2176.4.3 創建雷達圖分析環比增長趨勢 2196.4.4 使用AI工具分析市場潛力220本章小結222第 7章 把控好動銷：商品進銷存數據分析7.1 商品采購分析 2247.1.1 匯總商品采購數據 2247.1.2 分析采購平均價 2267.1.3 分析各類商品采購金額占比 2307.1.4 預測來年商品采購金額 2347.2 商品銷售分析 2377.2.1 凍結首行方便查看長記錄數據 2387.2.2 分類匯總商品銷售數據表 2387.2.3 插入數據透視表和數據透視圖分析銷量 2397.2.4 使用AI工具分析銷售情況2427.3 商品庫存分析 2467.3.1 統計各類商品預存數量 2477.3.2 使用條件格式標記充裕和告急庫存 2477.3.3 統計各類商品保有庫存 2487.3.4 使用AI工具分析庫存量251本章小結253第 8章 繪制用戶畫像：用戶消費行為分析8.1 新老顧客情況分析 2558.1.1 導入并處理新老顧客數量記錄表 2558.1.2 插入折線圖分析新老顧客數量 2578.2 顧客消費情況分析 2608.2.1 新老顧客人數統計與比例分析 2618.2.2 統計新老顧客的銷售數量和銷售金額 2648.2.3 使用圖表分析新老顧客的銷售數量與銷售金額比例 2668.2.4 使用AI工具分析顧客消費情況 2688.3 顧客需求情況分析 2698.3.1 消費人群促銷活動偏好分析 2708.3.2 顧客消費等級分析 2728.3.3 顧客年齡分析 2778.3.4 顧客性別分析 2828.3.5 使用AI工具分析顧客需求287本章小結289第 9章 做好流量轉化：產品流量與廣告投放分析9.1 認識電商的轉化率 2919.1.1 靜默轉化率 2919.1.2 詢單轉化率 2929.1.3 免費流量轉化率 2949.1.4 付費流量轉化率 2969.1.5 影響轉化率的因素 2989.2 店鋪瀏覽量統計分析 2999.2.1 創建客戶瀏覽量統計表 3009.2.2 使用折線圖查看每月瀏覽量走勢 3029.2.3 分析店鋪月平均瀏覽量 3049.2.4 使用AI工具分析店鋪數據3069.3 不同類型的流量分析 3089.3.1 創建不同渠道流量統計表 3089.3.2 使用餅圖比較流量占比 3109.3.3 使用折線圖分析免費流量 3129.4 不同流量渠道的成交轉化率分析 3169.4.1 創建下單轉化率數據表 3169.4.2 使用圖表查看各渠道的成交轉化率 3189.4.3 使用AI工具分析轉化率321本章小結323第 10章 分析結果有理有據：電商數據分析報告的撰寫10.1 認識數據分析報告 32510.1.1 數據分析報告的種類32510.1.2 數據分析報告的作用32710.1.3 數據分析報告的編寫原則32810.2 數據分析報告的結構 32910.2.1 標題頁32910.2.2 目錄33010.2.3 前言33110.2.4 正文33310.2.5 結論與建議33410.2.6 附錄33610.3 利用 AI工具訊飛星火大模型快速生成數據分析報告 33710.4 用ChatGPT MindShow快速生成PPT類型的分析報告341本章小結344
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Ezcel電商數據分析基礎與實踐 作者簡介
徐兵---------------------------- 徐兵，碩士，教授，畢業于重慶大學計算機應用技術專業。主要從事計算機網絡，計算機應用，電商數據處理分析等方面的教學與研究工作。具有20多年的教育培訓經驗，精通電商數據處理、具有豐富的統計分析應用實戰經驗；同時做過大量的實際項目，具有豐富的電商數據分析等教學實踐經驗。近年來，在IEEE、Computer Modelling and New Technologies、計算機測量與控制等雜志上發表論文40多篇，其中EI收錄10篇，ISTP收錄3篇；出版學術著作（教材）10部；申請軟件著作權3項；主持（主研）項目10多項。指導學生參加全國計算機設計大賽獲得二、三等獎。牟克芬----------------------------徐兵---------------------------- 徐兵，碩士，教授，畢業于重慶大學計算機應用技術專業。主要從事計算機網絡，計算機應用，電商數據處理分析等方面的教學與研究工作。具有20多年的教育培訓經驗，精通電商數據處理、具有豐富的統計分析應用實戰經驗；同時做過大量的實際項目，具有豐富的電商數據分析等教學實踐經驗。近年來，在IEEE、Computer Modelling and New Technologies、計算機測量與控制等雜志上發表論文40多篇，其中EI收錄10篇，ISTP收錄3篇；出版學術著作（教材）10部；申請軟件著作權3項；主持（主研）項目10多項。指導學生參加全國計算機設計大賽獲得二、三等獎。牟克芬---------------------------- 牟克芬，講師，微軟Office軟件MVP專家，熟練操作與應用微軟Office辦公軟件。具有20多年的教育培訓經驗，精通電商數據處理、具有豐富的統計分析應用實戰經驗，對Office在銷售、人力、財務、行政領域、電商數據處理等方面具有豐富的實戰經驗。
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