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电子商务数据分析:理论.方法.案例(微课版)/陈晴光 龚秀芳 文燕平 版权信息
- ISBN：9787115530264
- 条形码：9787115530264 ; 978-7-115-53026-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
电子商务数据分析:理论.方法.案例(微课版)/陈晴光 龚秀芳 文燕平 本书特色
1.案例丰富、经典，实用性强。本书通过引导案例、微型案例和案例分析，理论结合实际，引导读者全方面了解和掌握电子商务数据分析的主要技能。 2.内容编排合理、适用。本书侧重于结合电子商务的实际问题讲述电子商务数据分析的方法、内容和实用技巧；设计了相应的实验项目以满足课堂教学的需要。3.高附加值：提供PPT、参考答案、试卷等资料。
电子商务数据分析:理论.方法.案例(微课版)/陈晴光 龚秀芳 文燕平 内容简介
本书以数据分析方法为主线，以数据分析师的能力培养为目标，系统地介绍了电子商务数据分析的主要业务内容和常用方法。全书共8章，内容包括电子商务数据分析导论、电子商务数据分析的统计基础、网店运营数据分析、电子商务网站访问数据统计分析、电子商务网站数据挖掘分析、电子商务大数据分析、电子商务数据可视化、电子商务数据分析实验指导等。 本书既可作为电子商务、信息管理与信息系统等相关专业的教材，也可作为企*单位电子商务培训用书，还可作为网店创业人员、企业管理人员和相关业务人员学习和参考用书。
电子商务数据分析:理论.方法.案例(微课版)/陈晴光 龚秀芳 文燕平 目录
目 录
第 1章 电子商务数据分析导论 1
引例：亚马逊公司利用大数据练就“读心术” 1
1．1 电子商务数据分析概述 2
1．1．1 电子商务数据分析的含义 2
1．1．2 电子商务数据分析的基本特点 3
1．1．3 电子商务数据分析的主要作用 4
1．1．4 电子商务数据分析的流程 5
1．2 电子商务数据分析的内容及业务指标 6
1．2．1 市场经营环境数据分析 7
1．2．2 电子商务网站运营数据分析 10
1．2．3 电子商务客户数据分析 14
1．2．4 网络营销绩效数据分析 15
1．3 电子商务数据分析的主要方法 18
1．3．1 单纯的数据加工方法 18
1．3．2 基于数理统计的数据分析方法 18
1．3．3 基于数据挖掘的数据分析方法 19
1．3．4 基于大数据的数据分析方法 20
1．4 电子商务数据分析的常用工具 21
1．4．1 企业数据分享平台 21
1．4．2 网站分析工具 22
1．4．3 数理统计分析工具 25
1．4．4 数据挖掘与大数据分析工具 25
1．5 电子商务数据分析师的成长规划 26
1．5．1 电子商务数据分析师的知识结构 27
1．5．2 电子商务数据分析师的能力素质要求 28
1．5．3 电子商务数据分析师的成长阶段 30
1．5．4 电子商务数据分析师的成长建议 30
本章小结 32
复习思考题 32
第 2章 电子商务数据分析的统计基础 34
引例：ThirdLove利用统计数据细分客户 34
2．1 描述性统计分析 34
2．1．1 统计数据的类型 35
2．1．2 数据的集中趋势 36
2．1．3 数据的离中趋势 41
2．1．4 数据的分布形态 45
2．1．5 数据的统计图展示 46
2．2 数理统计基础 53
2．2．1 抽样估计基础 54
2．2．2 正态分布 55
2．2．3 基于正态分布的三大分布 57
2．2．4 中心极限定理 60
2．3 相关分析与回归分析 60
2．3．1 相关分析 61
2．3．2 一元线性回归分析 63
2．4 应用实例：使用Excel实现一元回归分析 65
2．4．1 求解问题及要求 66
2．4．2 不同方法实现回归分析的基本步骤 67
本章小结 71
复习思考题 72
第3章 网店运营数据分析 74
引例：京东利用网店运营数据造就电子商务巨头 74
3．1 网店运营数据分析的作用及阶段目标 74
3．1．1 网店运营数据分析的作用 75
3．1．2 网店运营不同阶段数据分析的目标 75
3．2 网店运营数据分析常用工具 76
3．2．1 淘宝官网运营数据分析工具 76
3．2．2 第三方运营数据分析工具 77
3．3 网店订单数据分析 79
3．3．1 订单状态数据分析 79
3．3．2 订单时间数据分析 79
3．4 网店客户数据分析 81
3．4．1 网店客户类别分析 81
3．4．2 网店客户行为分析 83
3．4．3 网店客户群体特征分析 84
3．4．4 网店客户购买频次分析 86
3．5 网店销售额数据分析 88
3．5．1 电子商务总销售额数据分析 88
3．5．2 新客户销售额数据分析 88
3．5．3 回头客销售额数据分析 89
3．6 网店商品关联数据分析 89
3．6．1 关联订单数分析 89
3．6．2 关联比例分析 90
3．6．3 关联客户数分析 90
3．7 应用实例：淘宝网店数据分析 91
3．7．1 淘宝网店地域数据分析 91
3．7．2 淘宝网店会员数据分析 95
3．7．3 淘宝网店客服数据分析 99
3．7．4 淘宝网店利润数据分析 103
本章小结 107
复习思考题 107
第4章 电子商务网站访问数据统计分析 109
引例：“58同城”利用访问数据帮助用户租房不用中介 109
4．1 电子商务网站内部数据分析 109
4．1．1 网站跳出率分析 110
4．1．2 网站流量数据分析 110
4．1．3 网站访问深度分析 112
4．2 电子商务网站外部数据分析 112
4．2．1 电子商务搜索指数分析 112
4．2．2 电子商务网站权重分析 114
4．2．3 电子商务网站外链分析 115
4．3 电子商务网站来源数据分析 115
4．3．1 自然排名关键词来源分析 116
4．3．2 竞价排名关键词来源分析 117
4．4 应用实例：使用“网站统计”工具分析受访页面 123
4．4．1 受访页面分析 123
4．4．2 受访域名分析 124
4．4．3 入口页面报告 125
4．4．4 页面点击图 127
4．4．5 页面上下游 128
本章小结 130
复习思考题 130
第5章 电子商务网站数据挖掘分析/ 132
引例 Target和怀孕预测指数 132
5．1 数据挖掘的概念和特点 133
5．1．1 数据挖掘的概念 133
5．1．2 数据挖掘的特点 134
5．2 电子商务网站数据挖掘的工作机制 134
5．2．1 电子商务网站数据采集 135
5．2．2 电子商务数据处理 136
5．2．3 数据报告 137
5．3 电子商务网站分析工具的选择 138
5．3．1 整体解决方案的效能 138
5．3．2 易用性 138
5．3．3 功能丰富性 139
5．3．4 增值服务价值 140
5．3．5 价格和费用 141
5．4 电子商务网站数据的整合处理 141
5．4．1 电子商务网站数据整合的意义 141
5．4．2 电子商务网站数据整合的范畴 142
5．4．3 电子商务网站在线数据整合的方法 147
5．4．4 电子商务网站本地数据整合的方法 150
5．5 电子商务网站营销数据挖掘分析 153
5．5．1 电子商务网站营销数据挖掘分析的常见类型 153
5．5．2 电子商务网站营销数据挖掘分析的常见场景 153
5．5．3 电子商务网站营销数据挖掘分析的常用维度 155
5．5．4 网站商品销售数据挖掘分析与诊断 158
5．5．5 网站营销数据挖掘分析报告的撰写 164
5．6 应用实例：恶意流量分析 166
本章小结 170
复习思考题 170
第6章 电子商务大数据分析/ 172
引例 农夫山泉借助大数据优化供应链 172
6．1 大数据的含义与特征 172
6．1．1 大数据的含义 173
6．1．2 大数据的基本特征 173
6．1．3 大数据的生态系统 174
6．1．4 大数据分析的生命周期 175
6．2 大数据分析的关键技术 176
6．2．1 大数据采集技术 177
6．2．2 大数据预处理技术 177
6．2．3 大数据存储与管理技术 178
6．2．4 大数据挖掘分析技术 178
6．2．5 大数据展现与应用技术 179
6．3 移动电子商务大数据分析 179
6．3．1 大数据基于位置的服务营销的商业价值分析 179
6．3．2 基于手机App大数据的用户分析 181
6．3．3 基于小程序的大数据分析 184
6．4 电子商务大数据分析平台——“京东大数据”/ 187
6．4．1 “京东大数据”的技术体系 187
6．4．2 “京东大数据”的数据管理 188
6．4．3 “京东大数据”的数据工具 189
6．4．4 “京东大数据”分析的应用领域 191
6．5 应用实例：如何利用大数据精准营销找到大客户 192
6．5．1 数据是找到大客户的基础 192
6．5．2 如何利用数据 193
6．5．3 用数据全面分析客户 195
本章小结 196
复习思考题 196
第7章 电子商务数据可视化/ 198
引例 数据可视化之美——360“骗子地图”/ 198
7．1 数据可视化的含义 198
7．2 常用的数据可视化方法 199
7．3 数据可视化的形式——图表 202
7．3．1 数据可视化图表类型 202
7．3．2 数据可视化图表制作技巧 204
7．4 应用实例：电子商务数据分析结果的可视化
输出 207
7．4．1 利用Excel实现数据分析结果可视化输出 207
7．4．2 使用SPSS Modeler实现可视化数据挖掘 211
本章小结 218
复习思考题 218
第8章 电子商务数据分析实验指导 220
引例 2019年七夕爱情报告 220
实验1 常用数据分析工具的安装 221
任务1-1 在Excel中安装数据分析工具 221
任务1-2 数据分析软件SPSS的安装 222
任务1-3 可视化数据挖掘软件SPSS Modeler的安装 223
实验2 使用Excel采集和统计电子商务数据 224
任务2-1 使用Excel采集店铺排名数据 224
任务2-2 使用Excel采集商品类目销售数据 225
任务2-3 使用Excel采集商品品牌销售数据 225
任务2-4 使用Excel实现数据的描述性统计分析 226
实验3 使用SPSS分析电子商务数据 228
任务3-1 使用SPSS实现数据的描述性统计分析 228
任务3-2 使用SPSS实现一元线性回归分析 231
实验4 应用“生意参谋”查询网店运营数据 235
任务4-1 查看网店流量数据 235
任务4-2 查看网店收藏数据 237
任务4-3 查看网店转化率数据 239
任务4-4 查看网店首页数据 240
实验5 应用“阿里指数”分析市场销售数据 240
任务5-1 “行业大盘”板块 241
任务5-2 “属性细分”板块 242
任务5-3 “采购商素描”板块 244
任务5-4 “阿里排行”板块 246
实验6 应用“百度统计”分析网站运营数据 246
任务6-1 使用“百度统计”收集网站数据 246
任务6-2 开通“百度统计”账户 246
任务6-3 “百度统计”报告解读 248
本章小结 253
复习思考题 253
参考文献 256
第 1章 电子商务数据分析导论 1
引例：亚马逊公司利用大数据练就“读心术” 1
1．1 电子商务数据分析概述 2
1．1．1 电子商务数据分析的含义 2
1．1．2 电子商务数据分析的基本特点 3
1．1．3 电子商务数据分析的主要作用 4
1．1．4 电子商务数据分析的流程 5
1．2 电子商务数据分析的内容及业务指标 6
1．2．1 市场经营环境数据分析 7
1．2．2 电子商务网站运营数据分析 10
1．2．3 电子商务客户数据分析 14
1．2．4 网络营销绩效数据分析 15
1．3 电子商务数据分析的主要方法 18
1．3．1 单纯的数据加工方法 18
1．3．2 基于数理统计的数据分析方法 18
1．3．3 基于数据挖掘的数据分析方法 19
1．3．4 基于大数据的数据分析方法 20
1．4 电子商务数据分析的常用工具 21
1．4．1 企业数据分享平台 21
1．4．2 网站分析工具 22
1．4．3 数理统计分析工具 25
1．4．4 数据挖掘与大数据分析工具 25
1．5 电子商务数据分析师的成长规划 26
1．5．1 电子商务数据分析师的知识结构 27
1．5．2 电子商务数据分析师的能力素质要求 28
1．5．3 电子商务数据分析师的成长阶段 30
1．5．4 电子商务数据分析师的成长建议 30
本章小结 32
复习思考题 32
第 2章 电子商务数据分析的统计基础 34
引例：ThirdLove利用统计数据细分客户 34
2．1 描述性统计分析 34
2．1．1 统计数据的类型 35
2．1．2 数据的集中趋势 36
2．1．3 数据的离中趋势 41
2．1．4 数据的分布形态 45
2．1．5 数据的统计图展示 46
2．2 数理统计基础 53
2．2．1 抽样估计基础 54
2．2．2 正态分布 55
2．2．3 基于正态分布的三大分布 57
2．2．4 中心极限定理 60
2．3 相关分析与回归分析 60
2．3．1 相关分析 61
2．3．2 一元线性回归分析 63
2．4 应用实例：使用Excel实现一元回归分析 65
2．4．1 求解问题及要求 66
2．4．2 不同方法实现回归分析的基本步骤 67
本章小结 71
复习思考题 72
第3章 网店运营数据分析 74
引例：京东利用网店运营数据造就电子商务巨头 74
3．1 网店运营数据分析的作用及阶段目标 74
3．1．1 网店运营数据分析的作用 75
3．1．2 网店运营不同阶段数据分析的目标 75
3．2 网店运营数据分析常用工具 76
3．2．1 淘宝官网运营数据分析工具 76
3．2．2 第三方运营数据分析工具 77
3．3 网店订单数据分析 79
3．3．1 订单状态数据分析 79
3．3．2 订单时间数据分析 79
3．4 网店客户数据分析 81
3．4．1 网店客户类别分析 81
3．4．2 网店客户行为分析 83
3．4．3 网店客户群体特征分析 84
3．4．4 网店客户购买频次分析 86
3．5 网店销售额数据分析 88
3．5．1 电子商务总销售额数据分析 88
3．5．2 新客户销售额数据分析 88
3．5．3 回头客销售额数据分析 89
3．6 网店商品关联数据分析 89
3．6．1 关联订单数分析 89
3．6．2 关联比例分析 90
3．6．3 关联客户数分析 90
3．7 应用实例：淘宝网店数据分析 91
3．7．1 淘宝网店地域数据分析 91
3．7．2 淘宝网店会员数据分析 95
3．7．3 淘宝网店客服数据分析 99
3．7．4 淘宝网店利润数据分析 103
本章小结 107
复习思考题 107
第4章 电子商务网站访问数据统计分析 109
引例：“58同城”利用访问数据帮助用户租房不用中介 109
4．1 电子商务网站内部数据分析 109
4．1．1 网站跳出率分析 110
4．1．2 网站流量数据分析 110
4．1．3 网站访问深度分析 112
4．2 电子商务网站外部数据分析 112
4．2．1 电子商务搜索指数分析 112
4．2．2 电子商务网站权重分析 114
4．2．3 电子商务网站外链分析 115
4．3 电子商务网站来源数据分析 115
4．3．1 自然排名关键词来源分析 116
4．3．2 竞价排名关键词来源分析 117
4．4 应用实例：使用“网站统计”工具分析受访页面 123
4．4．1 受访页面分析 123
4．4．2 受访域名分析 124
4．4．3 入口页面报告 125
4．4．4 页面点击图 127
4．4．5 页面上下游 128
本章小结 130
复习思考题 130
第5章 电子商务网站数据挖掘分析/ 132
引例 Target和怀孕预测指数 132
5．1 数据挖掘的概念和特点 133
5．1．1 数据挖掘的概念 133
5．1．2 数据挖掘的特点 134
5．2 电子商务网站数据挖掘的工作机制 134
5．2．1 电子商务网站数据采集 135
5．2．2 电子商务数据处理 136
5．2．3 数据报告 137
5．3 电子商务网站分析工具的选择 138
5．3．1 整体解决方案的效能 138
5．3．2 易用性 138
5．3．3 功能丰富性 139
5．3．4 增值服务价值 140
5．3．5 价格和费用 141
5．4 电子商务网站数据的整合处理 141
5．4．1 电子商务网站数据整合的意义 141
5．4．2 电子商务网站数据整合的范畴 142
5．4．3 电子商务网站在线数据整合的方法 147
5．4．4 电子商务网站本地数据整合的方法 150
5．5 电子商务网站营销数据挖掘分析 153
5．5．1 电子商务网站营销数据挖掘分析的常见类型 153
5．5．2 电子商务网站营销数据挖掘分析的常见场景 153
5．5．3 电子商务网站营销数据挖掘分析的常用维度 155
5．5．4 网站商品销售数据挖掘分析与诊断 158
5．5．5 网站营销数据挖掘分析报告的撰写 164
5．6 应用实例：恶意流量分析 166
本章小结 170
复习思考题 170
第6章 电子商务大数据分析/ 172
引例 农夫山泉借助大数据优化供应链 172
6．1 大数据的含义与特征 172
6．1．1 大数据的含义 173
6．1．2 大数据的基本特征 173
6．1．3 大数据的生态系统 174
6．1．4 大数据分析的生命周期 175
6．2 大数据分析的关键技术 176
6．2．1 大数据采集技术 177
6．2．2 大数据预处理技术 177
6．2．3 大数据存储与管理技术 178
6．2．4 大数据挖掘分析技术 178
6．2．5 大数据展现与应用技术 179
6．3 移动电子商务大数据分析 179
6．3．1 大数据基于位置的服务营销的商业价值分析 179
6．3．2 基于手机App大数据的用户分析 181
6．3．3 基于小程序的大数据分析 184
6．4 电子商务大数据分析平台——“京东大数据”/ 187
6．4．1 “京东大数据”的技术体系 187
6．4．2 “京东大数据”的数据管理 188
6．4．3 “京东大数据”的数据工具 189
6．4．4 “京东大数据”分析的应用领域 191
6．5 应用实例：如何利用大数据精准营销找到大客户 192
6．5．1 数据是找到大客户的基础 192
6．5．2 如何利用数据 193
6．5．3 用数据全面分析客户 195
本章小结 196
复习思考题 196
第7章 电子商务数据可视化/ 198
引例 数据可视化之美——360“骗子地图”/ 198
7．1 数据可视化的含义 198
7．2 常用的数据可视化方法 199
7．3 数据可视化的形式——图表 202
7．3．1 数据可视化图表类型 202
7．3．2 数据可视化图表制作技巧 204
7．4 应用实例：电子商务数据分析结果的可视化
输出 207
7．4．1 利用Excel实现数据分析结果可视化输出 207
7．4．2 使用SPSS Modeler实现可视化数据挖掘 211
本章小结 218
复习思考题 218
第8章 电子商务数据分析实验指导 220
引例 2019年七夕爱情报告 220
实验1 常用数据分析工具的安装 221
任务1-1 在Excel中安装数据分析工具 221
任务1-2 数据分析软件SPSS的安装 222
任务1-3 可视化数据挖掘软件SPSS Modeler的安装 223
实验2 使用Excel采集和统计电子商务数据 224
任务2-1 使用Excel采集店铺排名数据 224
任务2-2 使用Excel采集商品类目销售数据 225
任务2-3 使用Excel采集商品品牌销售数据 225
任务2-4 使用Excel实现数据的描述性统计分析 226
实验3 使用SPSS分析电子商务数据 228
任务3-1 使用SPSS实现数据的描述性统计分析 228
任务3-2 使用SPSS实现一元线性回归分析 231
实验4 应用“生意参谋”查询网店运营数据 235
任务4-1 查看网店流量数据 235
任务4-2 查看网店收藏数据 237
任务4-3 查看网店转化率数据 239
任务4-4 查看网店首页数据 240
实验5 应用“阿里指数”分析市场销售数据 240
任务5-1 “行业大盘”板块 241
任务5-2 “属性细分”板块 242
任务5-3 “采购商素描”板块 244
任务5-4 “阿里排行”板块 246
实验6 应用“百度统计”分析网站运营数据 246
任务6-1 使用“百度统计”收集网站数据 246
任务6-2 开通“百度统计”账户 246
任务6-3 “百度统计”报告解读 248
本章小结 253
复习思考题 253
参考文献 256
展开全部
电子商务数据分析:理论.方法.案例(微课版)/陈晴光 龚秀芳 文燕平 作者简介
陈睛光 副教授，浙江万里学院电商系主任。曾发表论文20余篇论文、期刊，负责8项基金或课题，如宁波市自然科学基金、浙江省教育科学规划课题等。曾出版教材多本，如《电子商务基础与应用》《网络营销服务及案例分析》等。主要讲授电子商务数据分析、数据挖掘、网络营销等课程。
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