基本介紹
- 書名：《Excel電商數據分析與套用（微課版）》
- 作者：陳海城
- 出版社：中國郵電出版社
- 出版時間：2020年12月1日
- 頁數：264 頁
- 定價：58 元
- 開本：16 開
- ISBN：978711554628
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
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。第二篇是技術方法，主要內容包括數據採集方法、數據清洗方法。第三篇是套用場景，主要內容包括運營與數據平才犁棄台、運營診斷與復盤、巨觀市場分析、市場區隔及競爭分析、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。
圖書目錄
第一篇 理論基礎
第1章 電商數據分析導論 2
1.1 認知數據分析 2
1.1.1 什麼是數據分析 2
1.1.2 數據分析的作用 2
1.1.3 數據分析的標準流程 4
1.2 電商數據分析的技能圖譜 6
1.2.1 數學和統計學 7
1.2.2 運籌學 7
1.2.3 數據分析方法論 8
1.2.4 數據分析工具 8
1.2.5 電商數據指標體系 9
1.3 數據分析在電商中的套用 9
1.3.1 數據診斷 10
1.3.2 數據復盤 料良兵10
1.3.3 市場分析 10
1.3.4 競爭分析 11
1.3.5 渠道分析 11
1.3.6 活動及廣告分析 11
1.3.7 產品分析 12
1.3.8 庫存分析 12
1.3.9 消費者分析 12
1.4 統計學基礎 13
1.4.1 統計學的來源及特點 13
1.4.2 統計的基本概念 13
1.4.3 統計的工作過程 15
1.4.4 統計的研究方法 16
1.5 運籌學基礎 17
1.5.1 博弈論和運籌學 17
1.5.2 運籌學的模型 18
1.5.3 規劃求解的經典問題 19
1.6 數據分析的專業名詞 21
1.6.1 維度和分類數據 21
1.6.2 度量 21
1.6.3 粒度 21
1.6.4 量綱和單位 21
1.6.5 數據集、事實表和維度表 22
1.6.6 算法和函式 22
1.6.7 模型 22
1.7 電商數據來源及指標體系 22
1.7.1 數據來源及統一 22
1.7.2 數據口徑 22
1.7.3 基礎數據指標 23
1.7.4 常用分析度量 23
1.7.5 建立數據指標體系 24
1.8 本章小結 25
1.9 習題 25
第2章 數據分析方法論 26
2.1 基本方法 26
2.1.1 對比法 27
2.1.2 拆分法 28
2.1.3 排序法 28
2.1.4 分組法 29
2.1.5 交叉法 29
2.1.6 降維法 30
2.1.7 增維法 31
2.1.8 指標法 31
2.1.9 圖形法 32
2.2 高級方法 33
2.2.1 SWOT分析法 33
2.2.2 描述性統計法 34
2.2.3 數據標準化（指數化） 37
2.2.4 熵值法 38
2.2.5 漏斗分析法 40
2.2.6 矩陣分析法 43
2.2.7 多維分析法 45
2.2.8 時間序列分析法 47
2.2.9 相關性分析法 50
2.2.10 杜邦分析法 53
2.3 本章小結 54
2.4 習題 54
第二篇 專業方法
第3章 數據採集方法 56
3.1 數據採集的基礎知識 56
3.1.1 爬蟲許可權申明 56
3.1.2 URL構成原理 56
3.1.3 網站的構成 57
3.1.4 HTML請求與回響 58
3.2 數據採集 59
3.2.1 靜態數據採集 59
3.2.2 動態數據採集 64
3.3 本章小結 67
3.4 習題 67
第4章 數據清洗方法 68
4.1 數據規整 68
4.1.1 數據類型 68
4.1.2 缺失值和異常值處理 69
4.2 數據合併與分組 69
4.2.1 縱向合併 白想企69
4.2.2 橫向合併 72
4.2.3 數拘墓據分組 76
4.3 數據變形 77
4.3.1 數據透視 77
4.3.2 數據逆透視 77
4.4 本章小結 78
4.5 仔重鞏棵習題 78
第三篇 套用場景
第5章 運營與數據平台 80
5.1 百度指數 80
5.1.1 趨勢研究 80
5.1.2 需求圖譜 81
5.1.3 人群畫像 82
5.2 阿里指數 82
5.2.1 行業大盤 83
5.2.2 屬性細分 84
5.2.3 採購商素描 85
5.2.4 阿里排行 86
5.3 生意參謀 88
5.3.1 首頁 88
5.3.2 愚淋舉實時數據 90
5.3.3 流量和商品 92
5.3.4 交易和乃鑽祖嘗服務 95
5.3.5 市場數據 98
5.4 本章小結 100
5.5 習題 100
第6章 運營診斷與復盤 101
6.1 店鋪診斷 101
6.1.1 杜邦分析法建模診斷 101
6.1.2 相關性分析法診斷 105
6.2 店鋪復盤 108
6.2.1 復盤的步驟 108
6.2.2 全店復盤案例 109
6.2.3 利潤與投產比復盤案例 112
6.3 本章小結 113
6.4 習題 113
第7章 巨觀市場分析 114
7.1 市場容量分析 114
7.1.1 市場容量分析思路 114
7.1.2 市場容量匯總 114
7.1.3 市場容量可視化 116
7.2 市場趨勢分析 122
7.2.1 市場趨勢分析思路 122
7.2.2 市場趨勢分析可視化 122
7.2.3 同比和環比計算 125
7.2.4 組合圖創建與設定 126
7.2.5 預測工作表創建 128
7.3 本章小結 129
7.4 習題 129
第8章 市場區隔及競爭分析 130
8.1 市場區隔 130
8.1.1 基於人群的市場區隔 130
8.1.2 基於產品的市場區隔 133
8.1.3 基於渠道的市場區隔 136
8.2 品牌分析 138
8.2.1 品牌集中度 138
8.2.2 品牌矩陣分析 140
8.3 競爭分析 141
8.3.1 競爭環境分析 141
8.3.2 市場售價分析 146
8.3.3 競爭對手的選擇 150
8.3.4 競爭對手數據跟蹤 152
8.3.5 競爭對手分析 152
8.4 本章小結 167
8.5 習題 167
第9章 流量運營分析 168
9.1 渠道分析 168
9.1.1 傳統流量渠道分析 168
9.1.2 內容渠道分析 175
9.2 活動及廣告分析 177
9.2.1 活動分析 177
9.2.2 廣告分析 180
9.3 本章小結 184
9.4 習題 184
第10章 產品運營分析 185
10.1 產品分析 185
10.1.1 產品結構分析 185
10.1.2 產品矩陣 196
10.1.3 產品生命周期分析 201
10.1.4 產品銷售分析 203
10.2 庫存分析 209
10.2.1 庫存績效分析 209
10.2.2 補貨模型 211
10.3 本章小結 217
10.4 習題 217
第11章 消費者運營分析 218
11.1 消費者分布 218
11.1.1 消費者地域分布 218
11.1.2 消費者行為習慣分析 222
11.2 RFM模型 225
11.2.1 RFM模型理論及計算方法 225
11.2.2 RFM計算實例 226
11.3 復購分析 232
11.3.1 消費者復購率計算與分析 232
11.3.2 復購間隔分析 236
11.3.3 復購產品歸因分析 240
11.4 消費者輿情分析 246
11.4.1 評價詞頻分析 246
11.4.2 評價情感分析 249
11.5 本章小結 253
11.6 習題 253
第12章 數據報告撰寫與商業分析
案例 254
12.1 數據報告撰寫 254
12.1.1 數據報告類型 254
12.1.2 數據報告撰寫流程 254
12.1.3 數據報告撰寫技巧 255
12.2 商業分析案例 260
12.2.1 市場分析 260
12.2.2 用戶輿情分析 261
12.2.3 網際網路話題分析（新媒體和知識付費方向） 263
作者簡介
2.1.9 圖形法 32
2.2 高級方法 33
2.2.1 SWOT分析法 33
2.2.2 描述性統計法 34
2.2.3 數據標準化（指數化） 37
2.2.4 熵值法 38
2.2.5 漏斗分析法 40
2.2.6 矩陣分析法 43
2.2.7 多維分析法 45
2.2.8 時間序列分析法 47
2.2.9 相關性分析法 50
2.2.10 杜邦分析法 53
2.3 本章小結 54
2.4 習題 54
第二篇 專業方法
第3章 數據採集方法 56
3.1 數據採集的基礎知識 56
3.1.1 爬蟲許可權申明 56
3.1.2 URL構成原理 56
3.1.3 網站的構成 57
3.1.4 HTML請求與回響 58
3.2 數據採集 59
3.2.1 靜態數據採集 59
3.2.2 動態數據採集 64
3.3 本章小結 67
3.4 習題 67
第4章 數據清洗方法 68
4.1 數據規整 68
4.1.1 數據類型 68
4.1.2 缺失值和異常值處理 69
4.2 數據合併與分組 69
4.2.1 縱向合併 69
4.2.2 橫向合併 72
4.2.3 數據分組 76
4.3 數據變形 77
4.3.1 數據透視 77
4.3.2 數據逆透視 77
4.4 本章小結 78
4.5 習題 78
第三篇 套用場景
第5章 運營與數據平台 80
5.1 百度指數 80
5.1.1 趨勢研究 80
5.1.2 需求圖譜 81
5.1.3 人群畫像 82
5.2 阿里指數 82
5.2.1 行業大盤 83
5.2.2 屬性細分 84
5.2.3 採購商素描 85
5.2.4 阿里排行 86
5.3 生意參謀 88
5.3.1 首頁 88
5.3.2 實時數據 90
5.3.3 流量和商品 92
5.3.4 交易和服務 95
5.3.5 市場數據 98
5.4 本章小結 100
5.5 習題 100
第6章 運營診斷與復盤 101
6.1 店鋪診斷 101
6.1.1 杜邦分析法建模診斷 101
6.1.2 相關性分析法診斷 105
6.2 店鋪復盤 108
6.2.1 復盤的步驟 108
6.2.2 全店復盤案例 109
6.2.3 利潤與投產比復盤案例 112
6.3 本章小結 113
6.4 習題 113
第7章 巨觀市場分析 114
7.1 市場容量分析 114
7.1.1 市場容量分析思路 114
7.1.2 市場容量匯總 114
7.1.3 市場容量可視化 116
7.2 市場趨勢分析 122
7.2.1 市場趨勢分析思路 122
7.2.2 市場趨勢分析可視化 122
7.2.3 同比和環比計算 125
7.2.4 組合圖創建與設定 126
7.2.5 預測工作表創建 128
7.3 本章小結 129
7.4 習題 129
第8章 市場區隔及競爭分析 130
8.1 市場區隔 130
8.1.1 基於人群的市場區隔 130
8.1.2 基於產品的市場區隔 133
8.1.3 基於渠道的市場區隔 136
8.2 品牌分析 138
8.2.1 品牌集中度 138
8.2.2 品牌矩陣分析 140
8.3 競爭分析 141
8.3.1 競爭環境分析 141
8.3.2 市場售價分析 146
8.3.3 競爭對手的選擇 150
8.3.4 競爭對手數據跟蹤 152
8.3.5 競爭對手分析 152
8.4 本章小結 167
8.5 習題 167
第9章 流量運營分析 168
9.1 渠道分析 168
9.1.1 傳統流量渠道分析 168
9.1.2 內容渠道分析 175
9.2 活動及廣告分析 177
9.2.1 活動分析 177
9.2.2 廣告分析 180
9.3 本章小結 184
9.4 習題 184
第10章 產品運營分析 185
10.1 產品分析 185
10.1.1 產品結構分析 185
10.1.2 產品矩陣 196
10.1.3 產品生命周期分析 201
10.1.4 產品銷售分析 203
10.2 庫存分析 209
10.2.1 庫存績效分析 209
10.2.2 補貨模型 211
10.3 本章小結 217
10.4 習題 217
第11章 消費者運營分析 218
11.1 消費者分布 218
11.1.1 消費者地域分布 218
11.1.2 消費者行為習慣分析 222
11.2 RFM模型 225
11.2.1 RFM模型理論及計算方法 225
11.2.2 RFM計算實例 226
11.3 復購分析 232
11.3.1 消費者復購率計算與分析 232
11.3.2 復購間隔分析 236
11.3.3 復購產品歸因分析 240
11.4 消費者輿情分析 246
11.4.1 評價詞頻分析 246
11.4.2 評價情感分析 249
11.5 本章小結 253
11.6 習題 253
第12章 數據報告撰寫與商業分析
案例 254
12.1 數據報告撰寫 254
12.1.1 數據報告類型 254
12.1.2 數據報告撰寫流程 254
12.1.3 數據報告撰寫技巧 255
12.2 商業分析案例 260
12.2.1 市場分析 260
12.2.2 用戶輿情分析 261
12.2.3 網際網路話題分析（新媒體和知識付費方向） 263
