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电子商务数据分析(电子商务专业)/校企合作系列丛书9787307227057

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广东广州
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作者编者:韩雪|责编:方竞男

出版社武汉大学出版社

ISBN9787307227057

出版时间2022-01

装帧平装

开本16开

定价56元

货号11474786

上书时间2024-11-05

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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
目录
 第1篇  电子商务数据分析基础及准备
  第1章  电子商务数据分析基础
    1.1  电子商务数据概述
    1.2  电子商务数据分析概述
  第2章  电子商务数据的准备
    2.1  电子商务数据的获取
    2.2  电子商务数据的预处理
    2.3  电子商务数据的整理
  第3章  电子商务数据可视化
    3.1  电子商务数据可视化概述
    3.2  电子商务数据可视化的方式
    3.3  电子商务数据可视化工具
第2篇  电子商务数据分析知识及方法
  第4章  网店订单数据分析
    4.1  网店订单数据指标
    4.2  网店订单数据统计分析
    4.3  网店订单流量分析
  第5章  店铺问题诊断——指数分析
    5.1  认识网店指数
    5.2  预测网店销售趋势——同比指数、环比指数分析
    5.3  寻找店铺销售规律——周权重指数分析
  第6章  营销组合案例分析——数据分析视角
    6.1  数据分析的视角分类
    6.2  数据分析视角的选择与运用
    6.3  运用综合视角分析网店数据
第3篇  电子商务数据分析应用
  第7章  销售转化分析——精准引流与利润提升
    7.1  流量数据概述
    7.2  转化率分析
    7.3  利润分析
  第8章  客户数据分析——绘制客户画像市场数据分析
    8.1  客户画像概述
    8.2  构建客户画像
    8.3  客户画像分析及运用
    8.4  客户画像的制作方法与流程
  第9章  数据监控与数据分析报告
    9.1  数据监控
    9.2  数据分析报告
  参考文献

内容摘要
1.1电子商务数据概述

随着大数据时代的发展，数据对于企业或店铺的经营起着至关重要的作用，而电子商务数据是电子商务企业运营的基础，运营好店铺的秘诀就是加强对电子商务数据的了解与分析。

1.1.1电子商务数据的概念与类型

电子商务数据是指企业或店铺进行电子商务活动时产生的数据，在此活动中一般主要生成两种数据，分别为行为数据和商务数据。行为数据是指能够反映用户行为的数据，如用户访问情况、用户使用记录，例如，微信朋友圈广告是基于微信公众号生态体系来给用户推送的，这类广告以类似微信好友的朋友圈动态形式展现，如图1-2所示。而不同人群的微信朋友圈收到的推送广告不尽相同，首先，大数据后台收集手机用户的行为数据，然后数据分析人员根据数据信息得出用户特征，再根据分析结果进行精准营销。

商务数据是指能够反映企业运营状况的数据，如企业产品交易量、企业投资回报率等。

1.数据的分类

由于分析需求不同，需从不同的维度去划分数据。按照数据的形式不同，数据可划分为数值型数据与分类型数据。按照数据的内容不同，数据可划分为市场数据、运营数据和产品数据。下面将逐一解释每种数据的具体概念。

（1）按照数据的形式划分。

①数值型数据。数值型数据是指由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然数或度量衡单位进行计量的具体数值。

②分类型数据。分类型数据是指反映事物类别的数据，如商品类型、品牌类型和价格区间等。

（2）按照数据的内容划分。

①市场数据。市场数据包含行业数据和竞争数据。

a.行业数据是指企业在整个市场发展的相关数据，包括行业总销售额、行业增长率等行业发展数据，需求量变化、品牌偏好等市场需求数据，地域分布、职业等目标客户数据。

b.竞争数据是指能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争对手的销售额、客单价等交易数据，活动形式、活动周期等营销活动数据。

②运营数据。运营数据是指企业或店铺在日常运营中所产生的数据，具体包含客户数据、推广数据、销售数据和供应链数据。

a.客户数据是指客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据，性别、年龄等客户画像。

b.推广数据是指企业在运营过程中的推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、点击、转化等数据。

c.销售数据是指企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量、交易数据响应时长、寻单转化率等。

d.供应链数据是指产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。

③产品数据。产品数据分为行业产品数据和企业产品数据。

a.行业产品数据是指产品在整个市场的数据，如行业产品搜索指数、行业产品交易指数等。



精彩内容
     本书共分三篇。
    第1篇电子商务数据分析基础及准备
    该篇包含电子商务数据分析基础、电子商务数据的准备以及电子商务数据可视化等内容，旨在让读者通过这三章的学习了解电子商务数据分析的基本概念以及在进行电子商务数据分析之前应做的准备工作，强调数据分析前置工作是分析结果合理、正确的必要且重要的环节。
    第2篇电子商务数据分析知识及方法
    该篇包含网店订单数据分析、店铺问题诊断以及营销组合案例分析等内容，通过典型电子商务运营业务场景铺设，以数据分析业务中的指数分析、多视角分析等常用、经典的分析方法为核心，重点阐述数据分析关键技术，让读者了解电子商务中需要分析的数据内容以及采用何种数据分析方法开展数据分析工作。
    第3篇电子商务数据分析应用
    该篇包含销售转化分析、客户数据分析以及数据监控与数据分析报告等内容，聚焦电子商务企业中尖锐的业务矛盾，包括店铺引流与利润提升、客户维护与市场推广、数据检测与业务决策等，探讨利用数据化的手段提升企业运营效率，解决业务问题。通过该篇的学习，读者可掌握如何使用数据分析结果助力电子商务运营决策、后期运营规划，实现总结性、成果性的分析决策过程。该篇是基于数据知识及技术的应用提升篇。
    本书图文并茂，将理论知识与岗位工作紧密结合，不仅注重数据分析知识阐述，更通过实践任务搭建企业项目场景，传授实用的数据分析技能，为读者提供具有实用价值、实践意义的参考。

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