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Python電商數據分析實戰(微課版)/大數據應用人才能力培養新形態系列

  • 作者：編者:陳海城|責編:許金霞
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115621634
  • 出版日期：2023/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：222
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在內容上既突出了數據分析的基本理論和基本方法，又考慮到了高等院校電商數據分析人才的培養目標和教學需求，力求貼合電子商務數據分析相關課程的教學要求。
    全書分3篇，共12章。第一篇理論基礎包含第1章，內容為電商數據分析導論；第二篇專業方法包含第2章?第4章，內容為數據分析方法論、數據採集方法、數據清洗方法；第三篇應用場景包含第5章?第12章，內容為運營與數據平台、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、商務數據報告撰寫與商業分析案例。
    本書既可作為高等院校電子商務、商務數據分析與應用、大數據應用與管理等專業相關課程的教材，也可作為電子商務數據分析相關工作的從業人員及報考商務數據分析相關資格考試人員的參考書。
作者介紹
編者:陳海城|責編:許金霞
目錄
第1章  電商數據分析導論
  1.1  認知數據分析
    1.1.1  數據分析的概念
    1.1.2  數據分析的作用
    1.1.3  數據分析的標準流程
  1.2  電商數據分析的必備知識和工具
    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  電商數據指標體系
  1.3  數據分析在電商中的應用
    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  消費者分析
  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  數據分析的專業術語
    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
  1.7  電商數據來源及指標體系
    1.7.1  數據來源
    1.7.2  數據口徑
    1.7.3  基礎數據指標
    1.7.4  常用分析度量
    1.7.5  建立數據指標體系
  1.8  本章小結
  1.9  習題
第2章  數據分析方法論
  2.1  基本方法
    2.1.1  對比法
    2.1.2  拆分法

    2.1.3  排序法
    2.1.4  分組法
    2.1.5  交叉法
    2.1.6  降維法
    2.1.7  增維法
    2.1.8  指標法
    2.1.9  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  數據標準化（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
    4.1.1  數據類型
    4.1.2  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
  4.5  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  生意參謀
    5.2.1  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  宏觀市場分析
  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  同比和環比計算
    7.2.4  組合圖創建與設置
    7.2.5  預測工作表創建
  7.3  本章小結
  7.4  習題
第8章  市場細分及競爭分析
  8.1  市場細分
    8.1.1  基於人群的市場細分
    8.1.2  基於產品的市場細分
    8.1.3  基於渠道的市場細分
  8.2  品牌分析
    8.2.1  品牌集中度
    8.2.2  品牌矩陣分析
  8.3  競爭分析
    8.3.1  競爭環境分析
    8.3.2  市場售價分析
    8.3.3  競爭對手的選擇
    8.3.4  競爭對手數據跟蹤
    8.3.5  競爭對手分析
  8.4  本章小結
  8.5  習題
第9章  流量運營分析
  9.1  渠道分析
    9.1.1  傳統流量渠道分析

    9.1.2  內容渠道分析
  9.2  活動及廣告分析
    9.2.1  活動分析
    9.2.2  廣告分析
  9.3  本章小結
  9.4  習題
第10章  產品運營分析
  10.1  產品分析
    10.1.1  產品結構分析
    10.1.2  產品矩陣
    10.1.3  產品生命周期分析
    10.1.4  產品銷售分析
  10.2  庫存分析
    10.2.1  庫存績效分析
    10.2.2  補貨模型
  10.3  本章小結
  10.4  習題
第11章  消費者運營分析
  11.1  消費者分佈
    11.1.1  消費者地域分佈
    11.1.2  消費者行為習慣分析
  11.2  RFM模型
    11.2.1  RFM模型理論及計算方法
    11.2.2  RFM計算實例
  11.3  復購分析
    11.3.1  消費者復購率計算與分析
    11.3.2  復購間隔分析
    11.3.3  復購產品歸因分析
  11.4  消費者輿情分析
    11.4.1  評價詞頻分析
    11.4.2  評價情感分析
  11.5  本章小結
  11.6  習題
第12章  商務數據報告撰寫與商業分析案例
  12.1  數據報告撰寫
    12.1.1  數據報告類型
    12.1.2  數據報告撰寫流程
    12.1.3  數據報告撰寫技巧
  12.2  商業分析案例
    12.2.1  市場分析
    12.2.2  用戶輿情分析
    12.2.3  互聯網話題分析（新媒體和知識付費方向）
  12.3  本章小結

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