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职业技术培训教材

电子商务数据分析

作者：刘轶彤、杨国良

出版社：清华大学出版社出版时间：2024-01-01

开本：其他页数： 256

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版权信息
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内容简介
目录

电子商务数据分析版权信息

ISBN：9787302649953
条形码：9787302649953 ; 978-7-302-64995-3
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
教材
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职业技术培训教材

电子商务数据分析本书特色

在电商运营中，营销推广、会员分析、销售分析等环节都要使用到数据分析的结果，卖家通过数据分析来发现内部管理的不足、营销手段的不足、客户体验的不足等，利用数据来挖掘客户的内在需求，改善客户体验，提高商品的投入回报率，制定差异化的营销策略，判断行业现状和竞争格局，预测发展趋势等。可以这样说，电子商务数据分析事关电子商务企业或个人经营者的生存和长期发展，成为电子商务领域颇受关注与研究的热点。本书将复杂的数据分析问题用简单、浅显、易懂的案例进行全面、详细、深刻且独特的解析。例如，在优化产品的用户体验时，采用的是用户画像技术，结合电商平台数据，简单易行地构建起用户画像，不需要建模，也不需要编程。本书注重理论与实践相结合，涵盖电商运营各个环节的数据分析内容，包括营销数据分析、会员数据分析、运营数据分析、行业数据分析、数据可视化分析等模块。每个模块包括学习目标、模块导入、子任务、**知识、任务小结、任务评价、知识拓展和模块总结几个部分。本书紧贴实际分析场景，深入浅出地介绍了电子商务数据分析的相关知识和分析工具。通过阅读本书，学生可以更加高效地进行数据分析工作。随书附赠配套资源请扫封底二维码下载。教材服务QQ：1815317009

电子商务数据分析内容简介

《电子商务数据分析》将电子商务数据分析岗位的工作内容整合成8个模块，分别为初识电子商务数据分析、易上手的数据分析利器、营销数据分析、会员数据分析、运营数据分析、行业数据分析、数据可视化分析、撰写数据分析报告。本书引用了大量的案例资料，且每个模块均以任务驱动的方式进行设计，每个模块都包括学习目标、模块导入、子任务、推荐知识、任务小结、任务评价、知识拓展和模块总结等内容。本书注重理论与实践相结合，强调训练学习者的数据分析应用能力，着眼于培养具备数据分析技能的运营人才。《电子商务数据分析》不仅可以作为高等院校、高职高专院校商务数据分析、电子商务、市场营销、经济管理等相关专业的教材，也可供电子商务或数据分析岗位从业人员学习和参考。

电子商务数据分析目录

模块1 初识电子商务数据分析 001 任务1.1 认识电子商务大数据 002 任务1.1.1 初识大数据 002 任务1.1.2 大数据在电商中的运用 004 任务1.1.3 电子商务数据的分类 006 任务1.2 电子商务数据分析的方法和步骤 009 任务1.2.1 电子商务数据分析的常用方法 009 任务1.2.2 分析电子商务数据的步骤 013 任务1.3 电子商务数据分析岗位的职业规划 017 任务1.3.1 商务数据分析专业面向的典型岗位 017 任务1.3.2 数据分析师的职业规划 020 模块2 易上手的数据分析利器 025 任务2.1 电子商务数据分析工具介绍 026 任务2.1.1 电子商务数据分析工具 026 任务2.1.2 易上手的数据分析利器 029 任务2.2 高效办公之Excel 034 任务2.2.1 Excel常用函数 034 任务2.2.2 高级Excel函数的应用 038 任务2.3 Python快速上手 046 任务2.3.1 Python入门 046 任务2.3.2 Python常用模块的功能与作用 053 模块3 电子商务营销数据分析 064 任务3.1 电子商务营销数据分析的意义和内容 065 任务3.1.1 营销数据分析的意义 065 任务3.1.2 营销数据分析的内容 066 任务3.2 电子商务营销数据分析的维度和报表 069 任务3.2.1 营销数据分析的维度 069 任务3.2.2 营销数据报表 072 任务3.3 电子商务营销数据的基本分析方法 076 任务3.3.1 不同商品营销情况统计与分析 076 任务3.3.2 同类商品营销情况统计与分析 081 任务3.4 电子商务营销推广分析 085 任务3.4.1 店铺活动营销分析 086 任务3.4.2 店铺销售促进分析 087 模块4 电子商务会员数据分析 093 任务4.1 电子商务会员数据的作用与获取 094 任务4.1.1 电子商务会员数据分析的作用 094 任务4.1.2 电子商务会员数据的价值挖掘与获取途径 095 任务4.2 电子商务会员数据的基本分析方法 099 任务4.2.1 电子商务会员的分布情况 099 任务4.2.2 电子商务会员增长与流失情况 103 任务4.2.3 电子商务会员生命周期 106 任务4.3 电子商务会员分析常用的模型 110 任务4.3.1 常用用户行为分析模型简述 110 任务4.3.2 RFM分析模型 113 模块5 电子商务运营数据分析 122 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 123 任务5.1.1 交易整体情况分析 123 任务5.1.2 与交易有关的内容分析 125 任务5.1.3 店铺服务评分分析 126 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 129 任务5.2.1 认识电商运营分析 129 任务5.2.2 电商网站运营要点数据分析 130 任务5.3 电子商务运营分析维度 133 任务5.3.1 电子商务运营“人、货、场”分析 133 任务5.3.2 电商运营职能维度分析 135 任务5.4 电子商务运营分析体系 139 任务5.4.1 分析体系中的基础型指标 139 任务5.4.2 分析体系中的业务型指标 140 任务5.4.3 分析体系中的战略型指标 145 模块6 电子商务行业数据分析 150 任务6.1 常用的市场研究分析模型 151 任务6.1.1 PEST分析模型 151 任务6.1.2 波特五力模型 152 任务6.1.3 SWOT分析法 155 任务6.2 市场行情分析 159 任务6.2.1 市场需求分析与预测 159 任务6.2.2 市场需求层次和价格带 161 任务6.2.3 产品生命周期分析 162 任务6.3 行业数据挖掘 169 任务6.3.1 行业宏观环境分析 169 任务6.3.2 行业产业链和竞争格局分析 170 任务6.3.3 行业潜力分析和稳定性分析 173 任务6.4 电子商务企业市场分析的主要工作 176 任务6.4.1 用户画像和SWOT分析 177 任务6.4.2 电子商务企业市场分析工作 177 模块7 电子商务数据可视化分析 182 任务7.1 认识数据可视化分析 183 任务7.1.1 了解数据可视化的媒介属性 183 任务7.1.2 初识数据可视化 184 任务7.1.3 了解数据可视分析 185 任务7.2 图表的魅力 188 任务7.2.1 运用视觉与图形的力量 188 任务7.2.2 发掘图表的魅力 189 任务7.3 图表的使用 192 任务7.3.1 数据可视化的展示方式及流程 192 任务7.3.2 常用的数据可视化图表 194 任务7.4 制作电子商务数据图表 202 任务7.4.1 制作数据可视化图表的常用工具 202 任务7.4.2 制作数据图表的方法 204 任务7.4.3 典型图表的制作及设计 206 任务7.5 数据图表的应用 215 任务7.5.1 可视化让数据更可信 215 任务7.5.2 电商女装流行元素预测案例 217 任务7.5.3 电商家具市场分析案例 220 模块8 撰写数据分析报告 233 任务8.1 了解数据分析报告 234 任务8.1.1 初识数据分析报告 234 任务8.1.2 数据分析报告的结构与呈现方式 237 任务8.2 撰写数据分析报告 243 任务8.2.1 数据分析报告的撰写技巧 243 任务8.2.2 数据分析报告范例 246 参考文献 257

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