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『簡體書』电子商务数据分析(职业教育电子商务专业系列教材)

書城自編碼: 3955875
分類:簡體書→大陸圖書→教材高职高专教材
作者: 刘轶彤,杨国良 编
國際書號(ISBN): 9787302649953
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2024-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 59.8

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內容簡介:
《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、**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。
目錄
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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