Excel商务数据分析与应用（慕课版 第2版）

图书标准信息

• 作者 胡辉
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2022-03
• 版次 2
• ISBN 9787115575340
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 212页
• 字数 351千字

【内容简介】

在电子商务领域，商务数据往往蕴藏着巨大的商机和价值。卖家通过对商务数据进行专业且深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，带来更大的市场和价值。本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、客户、进销存管理、竞争对手及行业状况等方面对商务数据分析进行深入讲解。
  本书共分为10个项目，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析及销售市场预测分析。
  本书可以作为高等职业院校电子商务相关专业课程的教材，也可以作为电商企业管理者、数据分析师、网店店主等电商从业者的参考书。

【作者简介】

徐书魁 兰州现代职业学院，副教授；马小洪 四川化工职业技术学院经管学院院长，副教授；杨晓黎，青岛职业技术学院，副教授

【目录】

目 录

项目一 商务数据分析与应用基础 1

项目概述 2

项目重点 2

项目目标 2

任务一 初识商务数据 2

任务概述 2

任务重点与实施 2

一、商务数据的定义 2

二、商务数据的重要作用 2

三、商务数据的主要应用 2

任务二 商务数据的分类与来源 4

任务概述 4

任务重点与实施 4

一、商务数据的分类 4

二、商务数据的来源渠道 5

任务三 商务数据分析指标 7

任务概述 7

任务重点与实施 7

一、流量指标 7

二、转化指标 8

三、营运指标 9

四、会员指标 9

五、关键指标 10

任务四 商务数据分析 11

任务概述 11

任务重点与实施 11

一、商务数据分析的意义 11

二、商务数据分析的流程 12

三、商务数据分析的原则 13

四、商务数据分析的方法 13

五、商务数据分析常用工具 15

数据分析工具推荐 16

项目小结 16

项目习题 16

项目二 使用Excel管理店铺信息 17

项目概述 18

项目重点 18

项目目标 18

任务一 管理供货商信息 18

任务概述 18

任务重点与实施 18

一、手动输入供货商信息 18

二、设置银行账号信息 19

三、限定商品名称 20

任务二 管理客户信息 22

任务概述 22

任务重点与实施 22

一、导入记事本TXT格式的客户信息 22

二、设置自动添加客户序号 24

三、美化客户资料表格式 25

四、冻结标题行查看靠后的资料数据 28

五、添加批注 29

任务三 管理商品信息 30

任务概述 30

任务重点与实施 30

一、筛选商品信息 30

二、高级筛选 32

三、按照商品属性分类汇总商品 33

任务四 打印与输出店铺资料 36

任务概述 36

任务重点与实施 36

一、打印页面设置 36

二、设置打印区域 38

三、导出PDF文档 39

数据分析工具推荐 40

项目小结 41

项目习题 41

项目三 商品销售情况管理 42

项目概述 43

项目重点 43

项目目标 43

任务一 店铺运营情况分析 43

任务概述 43

任务重点与实施 43

一、店铺浏览量分析 43

二、成交转化率计算 46

三、商品评价分析 46

任务二 月度销售分析 52

任务概述 52

任务重点与实施 52

一、制作销售数据表 52

二、创建数据透视表分析销售情况 53

三、按月度计算销售金额 56

三、以环比的方式显示销售数据 58

三、按销售地区计算销售金额 60

四、创建数据透视图 61

数据分析工具推荐 63

项目小结 64

项目习题 64

项目四 买家购买情况分析与评估 65

项目概述 66

项目重点 66

项目目标 66

任务一 买家情况分析 66

任务概述 66

任务重点与实施 66

一、买家性别分析 66

二、买家年龄分析 68

三、买家所在城市分析 71

四、买家消费层级分析 72

任务二 买家总体消费情况分析 74

任务概述 74

任务重点与实施 74

一、新老客户人数变化走势 74

二、老客户销售额占比 76

三、买家喜欢的促销方式 79

任务三 买家购买行为分析 81

任务概述 81

任务重点与实施 81

数据分析工具推荐 84

项目小结 84

项目习题 85

项目五 商品销售情况统计与分析 86

项目概述 87

项目重点 87

项目目标 87

任务一 商品销售数据统计与分析 87

任务概述 87

任务重点与实施 87

一、畅销与滞销商品分析 87

二、商品销售额排名 90

任务二 不同商品销售情况统计与分析 92

任务概述 92

任务重点与实施 92

一、不同商品销量分类统计 92

二、不同商品销售额比重统计与分析 94

三、不同商品分配方案分析 97

任务三 同类商品销售情况统计与分析 99

任务概述 99

任务重点与实施 99

一、不同颜色的同类商品销售情况统计与分析 99

二、不同规格的同类商品销售情况统计与分析 101

任务四 商品退货、退款情况统计与分析 103

任务概述 103

任务重点与实施 103

一、商品退货、退款原因统计 103

二、商品退货、退款原因分析 104

数据分析工具推荐 106

项目小结 106

项目习题 107

项目六 商品采购成本分析与控制 108

项目概述 109

项目重点 109

项目目标 109

任务一 商品采购成本分析 109

任务概述 109

任务重点与实施 109

一、商品成本价格分析 109

二、商品采购金额统计 113

三、不同商品采购金额占比分析 114

四、商品采购时间分析 117

五、对采购金额进行预测 121

六、不同供货商商品报价分析 123

任务二 根据商品生命周期控制采购商品 125

任务概述 125

任务重点与实施 125

一、根据搜索指数分析商品生命周期 125

二、根据成交量分析商品生命周期 128

数据分析工具推荐 131

项目小结 132

项目习题 132

项目七 商品库存数据管理与分析 134

项目概述 135

项目重点 135

项目目标 135

任务一 商品库存数据分析 135

任务概述 135

任务重点与实施 135

一、库存各类商品占比统计 135

二、库存商品数量分析 138

三、库存商品补货情况分析 140

四、单一商品库存状态分析 142

任务二 库存周转率分析 145

任务概述 145

任务重点与实施 145

一、库存商品状态展示和分析 145

二、库存周转率分析 148

三、设置“库存周转率”条件格式 150

数据分析工具推荐 152

项目小结 153

项目习题 153

项目八 畅销商品统计与分析 154

项目概述 155

项目重点 155

项目目标 155

任务一 商品搜索关键词统计与分析 155

任务概述 155

任务重点与实施 155

一、商品搜索关键词统计 155

二、商品搜索关键词分析 160

任务二 商品定价分析 164

任务概述 164

任务重点与实施 164

一、商品价格与成交量分析 164

二、商品价格与销售额分析 170

三、利润与成本关系分析 172

任务三 流量与成交量占比分析 174

任务概述 174

任务重点与实施 174

一、付费流量成交比分析 174

二、各流量入口销售分析 176

数据分析工具推荐 178

项目小结 179

项目习题 179

项目九 竞争对手与行业状况分析 180

项目概述 181

项目重点 181

项目目标 181

任务一 竞争对手分析 181

任务概述 181

任务重点与实施 181

一、竞争商品销量分析 181

二、竞争对手商品销售情况分析 183

三、竞争对手客户拥有量分析 185

四、竞争对手下单转化率分析 186

任务二 行业状况分析 188

任务概述 188

任务重点与实施 188

一、行业商品搜索量走势分析 188

二、行业卖家情况分析 191

三、行业商品价格分析 195

四、行业商品销量分析 197

数据分析工具推荐 200

项目小结 201

项目习题 201

项目十 销售市场预测分析 203

项目概述 204

项目重点 204

项目目标 204

任务一 利用图表趋势预测法分析 204

任务概述 204

任务重点与实施 204

一、利用线性趋势线预测店铺销售额 204

二、利用指数趋势线预测商品销量 206

三、利用多项式趋势线预测销售额 208

任务二 利用时间序列预测法分析 211

任务概述 211

任务重点与实施 211

一、利用季节波动预测店铺销量 211

二、利用“移动平均”分析工具预测店铺利润 213

三、利用移动平均公式预测店铺销量 216

四、利用指数平滑法预测店铺销量 218

任务三 利用德尔菲法预测新产品销量 222

任务概述 222

任务重点与实施 222

任务四 利用GROWTH函数预测店铺利润 224

任务概述 224

任务重点与实施 224

数据分析工具推荐 227

项目小结 227

项目习题 228