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Excel電商數據分析與應用(微課版數據科學與大數據技術專業系列規劃教材)

  • 作者：編者:陳海城|責編:許金霞
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115546289
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共分為三篇，第一篇是理論基礎，主要內容包括電商數據分析導論、數據分析方法論。第二篇是專業方法，主要內容包括數據採集方法、數據清洗方法。第三篇是應用場景，主要內容包括運營與數據平台、運營診斷與復盤、宏觀市場分析、市場細分及競爭分析、流量運營分析、產品運營分析、消費者運營分析、數據報告撰寫與商業分析案例。
    本書既可以作為高等院校數據科學與大數據技術、電子商務、大數據應用與管理等專業相關課程的教材，也可以作為數據分析從業人員學習電商數據分析及報考商務數據分析相關資格考試的參考書。
作者介紹
編者:陳海城|責編:許金霞
目錄
第一篇  理論基礎篇
  第1章  電商數據分析導論
    1.1  認知數據分析
      1.1.1  什麼是數據分析
      1.1.2  數據分析的作用
      1.1.3  數據分析的標準流程
    1.2  電商數據分析的技能圖譜
      1.2.1  數學和統計學
      1.2.2  運籌學
      1.2.3  數據分析方法論
      1.2.4  數據分析工具
      1.2.5  電商業務能力
      1.2.6  電商數據指標體系
    1.3  數據分析在電商的應用
      1.3.1  數據診斷
      1.3.2  數據復盤
      1.3.3  市場分析
      1.3.4  競爭分析
      1.3.5  渠道分析
      1.3.6  活動及廣告分析
      1.3.7  產品分析
      1.3.8  庫存分析
      1.3.9  客戶分析
    1.4  統計學是數據分析的核心理論基礎
      1.4.1  統計學來源及特點
      1.4.2  統計的基本概念
      1.4.3  統計的工作過程
      1.4.4  統計的研究方法
    1.5  運籌學基礎
      1.5.1  博弈論和運籌學
      1.5.2  運籌學的模型
      1.5.3  規劃求解的經典問題
    1.6  數據分析的專業名詞
      1.6.1  維度和分類數據
      1.6.2  度量和定量數據
      1.6.3  粒度
      1.6.4  量綱和單位
      1.6.5  數據集、事實表和維度表
      1.6.6  演算法和函數
      1.6.7  模型
    1.6  電商數據來源及指標體系
      1.6.1  數據來源及統一
      1.6.2  數據口徑
      1.6.3  基礎數據指標
      1.6.4  常用分析度量
      1.6.5  建立數據指標體系
    1.7  本章小結
    1.8  習題
  第2章  數據分析方法論
    2.2  基本分析方法

      2.2.1  對比法
      2.2.2  拆分法
      2.2.3  排序法
      2.2.4  分組法
      2.2.5  交叉法
      2.2.6  降維法
      2.2.7  增維法
      2.2.8  指標法
      2.2.9  圖形法
    2.2  高級方法
      2.2.1  SWOT分析法
      2.2.2  描述性統計法
      2.2.3  數據歸一化（指數化）
      2.2.4  熵值法
      2.2.5  漏斗分析法
      2.2.6  矩陣分析法
      2.2.7  多維分析法
      2.2.8  時間序列分析法
      2.2.9  相關性分析法
      2.2.10  杜邦分析法
    2.3  本章小結
    2.4  習題
第二篇  技術方法篇
  第3章  數據採集方法
    3.1  數據採集的基礎知識
      3.1.1  爬蟲許可權申明
      3.1.2  URL構成原理
      3.1.3  網站的構成
      3.1.4  HTML請求與響應
    3.2  數據採集
      3.2.1  靜態數據採集
      3.2.2  動態數據採集
    3.3  本章小結
    3.4  習題
  第4章  數據清洗方法
    4.1  數據規整
      4.2.1  數據類型
      4.2.2  缺失值和異常值處理
    4.2  數據合併與分組
      4.2.1  縱向合併
      4.2.2  橫向合併
      4.2.3  數據分組
    4.3  數據變形
      4.3.1  數據透視
      4.3.2  數據逆透視
    4.4  本章小結
    4.3  習題
第三篇  應用場景篇
  第5章  運營與數據平台
    5.1  百度指數

      5.1.1  趨勢研究
      5.1.2  需求圖譜
      5.1.3  人群畫像
    5.2  阿里指數
      5.2.1  行業大盤
      5.2.2  屬性細分
      5.2.3  採購商素描
      5.3.4  阿里排行
    5.3  生意參謀
      5.3.1  首頁
      5.3.2  實時數據
      5.3.3  流量和商品
      5.3.4  交易和服務
      5.3.5  市場數據
    5.4  本章小結
    5.5  習題
  第6章  運營診斷與復盤
    6.1  店鋪診斷
      6.1.1  杜邦分析法建模診斷
      6.1.2  相關性分析法診斷
    6.2  店鋪復盤
      6.2.1  復盤的步驟
      6.2.2  全店復盤案例
      6.2.3  利潤與投產比復盤案例
    6.3  本章小結
    6.4  習題
  第7章  市場分析
    7.1  市場容量分析
      7.1.1  市場容量分析思路
      7.1.2  市場容量匯總
      7.1.3  市場容量可視化
    7.2  市場趨勢分析
      7.2.1  市場趨勢分析思路
      7.2.2  市場趨勢可視化
      7.2.3  同環比計算
      7.2.4  組合圖創建與設置
      7.2.5  預測工作表創建
    7.3  市場細分
      7.3.1  基於人群的市場細分
      7.3.2  基於產品的市場細分
      7.3.3  基於渠道的市場細分
    7.4  品牌分析
      7.4.1  品牌集中度
      7.4.2  品牌矩陣分析
    7.5  競爭分析
      7.5.1  競爭環境分析
      7.5.2  市場售價分析
      7.5.3  競爭對手的選擇
      7.5.4  競爭對手數據跟蹤
      7.5.5  競爭對手分析

    7.6  目標市場選擇
      7.6.1  空白市場原則
      7.6.2  熱點原則
      7.6.3  高復購原則
      7.6.4  精神領域原則
    7.7  本章小結
    7.8  習題
  第8章  運營分析
    8.1  渠道分析
      8.1.1  傳統流量渠道分析
      8.1.2  內容渠道分析
    8.2  產品分析
      8.1.1  產品結構分析
      8.1.2  產品矩陣
      8.1.3  產品生命周期分析
      8.1.4  產品銷售分析
    8.3  活動及廣告分析
      8.3.1  活動分析
      8.3.1  廣告效果分析
    8.4  客戶分析
      8.4.1  客戶分佈
      8.4.2  RFM模型
      8.4.3  復購分析
      8.4.4  客戶輿情分析
    8.5  庫存分析
      8.5.1  庫存績效分析
      8.5.2  補貨模型
    8.6  本章小結
    8.7  習題
  第9章  商務數據報告撰寫與案例
    9.1  數據報告撰寫
      9.1.1  數據報告類型
      9.1.2  數據報告撰寫流程
      9.1.3  數據報告撰寫技巧
    9.2  商業分析案例
      9.2.1  市場分析
      9.2.2  用戶輿情分析
      9.2.3  互聯網話題分析（新媒體和知識付費方向）

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