Excel电商数据分析与应用（第2版·微课版）

12.2.2 用户舆情分析

12.2.1 市场分析

12.2 商业分析案例

12.1.3 数据报告撰写技巧

12.1.2 数据报告撰写流程

12.1.1 数据报告类型

12.1 数据报告撰写

第12章 数据报告撰写与商业分析案例

11.5 习题

11.4 本章小结

11.3.3 复购产品归因分析

11.3.2 复购间隔分析

11.3.1 复购率计算与分析

11.3 复购分析

11.2.2 RFM计算实例

11.2.1 RFM模型理论及计算方法

11.2 RFM模型

11.1.2 消费者行为习惯分析

11.1.1 消费者地域分布

11.1 消费者分布

第11章 消费者运营分析

10.4 习题

10.3 本章小结

10.2.2 补货模型

10.2.1 库存绩效分析

10.2 库存分析

10.1.4 产品销售分析

10.1.3 产品生命周期分析

10.1.2 产品矩阵分析

10.1.1 产品结构分析

10.1 产品分析

第10章 产品运营分析

9.4 习题

9.3 本章小结

9.2.2 广告分析

9.2.1 活动分析

9.2 活动及广告分析

9.1.2 内容渠道分析

9.1.1 传统流量渠道分析

9.1 渠道分析

第9章 流量运营分析

8.5 习题

8.4 本章小结

8.3.5 竞争对手分析

8.3.4 竞争对手数据跟踪

8.3.3 竞争对手的选择

8.3.2 市场售价分析

8.3.1 竞争环境分析

8.3 竞争分析

8.2.2 品牌矩阵分析

8.2.1 品牌集中度

8.2 品牌分析

8.1.3 基于渠道的市场细分

8.1.2 基于产品的市场细分

8.1.1 基于消费者的市场细分

8.1 市场细分

第8章 市场细分及竞争分析

7.4 习题

7.3 本章小结

7.2.5 创建预测工作表

7.2.4 创建与设置组合图

7.2.3 同比和环比计算

7.2.2 市场趋势分析可视化

7.2.1 市场趋势分析思路

7.2 市场趋势分析

7.1.3 市场容量分析可视化

7.1.2 市场容量汇总

7.1.1 市场容量分析思路

7.1 市场容量分析

第7章 宏观市场分析

6.4 习题

6.3 本章小结

6.2.3 利润与投产比复盘案例

6.2.2 全店复盘案例

6.2.1 复盘的步骤

6.2 店铺复盘

6.1.2 用相关性分析法诊断

6.1.1 用杜邦分析法建模诊断

6.1 店铺诊断

第6章 运营诊断与复盘

5.5 习题

5.4 本章小结

5.3.5 市场数据

5.3.4 交易和服务

5.3.3 流量和品类

5.3.2 实时数据

5.3.1 首页

5.3 生意参谋

5.2.4 阿里排行

5.2.3 采购商素描

5.2.2 属性细分

5.2.1 行业大盘

5.2 阿里指数

5.1.3 人群画像

5.1.2 需求图谱

5.1.1 趋势研究

5.1 百度指数

第5章 运营与数据分析平台

第三篇 应用场景

4.5 习题

4.4 本章小结

4.3.2 数据逆透视

4.3.1 数据透视

4.3 数据变形

4.2.3 数据分组

4.2.2 横向合并

4.2.1 纵向合并

4.2 数据合并与数据分组

4.1.2 缺失值和异常值处理

4.1.1 数据类型

4.1 数据规整

第4章 数据清洗方法

3.4 习题

3.3 本章小结

3.2.2 动态数据采集

3.2.1 静态数据采集

3.2 数据采集

3.1.4 HTML请求与响应

3.1.3 网站的构成

3.1.2 URL构成原理

3.1.1 爬虫权限申明

3.1 数据采集的基础知识

第3章 数据采集方法

第二篇 专业方法

2.4 习题

2.3 本章小结

2.2.10 杜邦分析法

2.2.9 相关性分析法

2.2.8 时间序列分析法

2.2.7 多维分析法

2.2.6 矩阵分析法

2.2.5 漏斗分析法

2.2.4 熵值法

2.2.3 数据标准化（指数化）

2.2.2 描述性统计法

2.2.1 SWOT分析法

2.2 高级方法

2.1.9 图形法

2.1.8 指标法

2.1.7 增维法

2.1.6 降维法

2.1.5 交叉法

2.1.4 分组法

2.1.3 排序法

2.1.2 拆分法

2.1.1 对比法

2.1 基本方法

第2章 数据分析方法论

1.9 习题

1.8 本章小结

1.7.5 建立数据指标体系

1.7.4 常用分析度量

1.7.3 基础数据指标

1.7.2 数据口径

1.7.1 数据来源及统一

1.7 电商数据来源及指标体系

1.6.7 模型

1.6.6 算法和函数

1.6.5 数据集、事实表和维度表

1.6.4 量纲和单位

1.6.3 粒度

1.6.2 度量

1.6.1 维度和分类数据

1.6 数据分析的专业名词

1.5.3 规划求解的经典问题

1.5.2 运筹学的模型

1.5.1 博弈论和运筹学

1.5 运筹学基础

1.4.4 统计的研究方法

1.4.3 统计的工作过程

1.4.2 统计的基本概念

1.4.1 统计学的来源及特点

1.4 统计学基础

1.3.9 消费者分析

1.3.8 库存分析

1.3.7 产品分析

1.3.6 活动分析及广告分析

1.3.5 渠道分析

1.3.4 竞争分析

1.3.3 市场分析

1.3.2 数据复盘

1.3.1 数据诊断

1.3 数据分析在电商中的应用

1.2.5 电商数据指标体系

1.2.4 数据分析工具

1.2.3 数据分析方法论

1.2.2 运筹学

1.2.1 数学和统计学

1.2 电商数据分析常用技能

1.1.3 数据分析的流程

1.1.2 数据分析的作用

1.1.1 什么是数据分析

1.1 认识数据分析

第1章 电商数据分析导论

第一篇 理论基础

前言

内容提要

版权信息

封面

封面

版权信息

内容提要

前言

第一篇 理论基础

第1章 电商数据分析导论

1.1 认识数据分析

1.1.1 什么是数据分析

1.1.2 数据分析的作用

1.1.3 数据分析的流程

1.2 电商数据分析常用技能

1.2.1 数学和统计学

1.2.2 运筹学

1.2.3 数据分析方法论

1.2.4 数据分析工具

1.2.5 电商数据指标体系

1.3 数据分析在电商中的应用

1.3.1 数据诊断

1.3.2 数据复盘

1.3.3 市场分析

1.3.4 竞争分析

1.3.5 渠道分析

1.3.6 活动分析及广告分析

1.3.7 产品分析

1.3.8 库存分析

1.3.9 消费者分析

1.4 统计学基础

1.4.1 统计学的来源及特点

1.4.2 统计的基本概念

1.4.3 统计的工作过程

1.4.4 统计的研究方法

1.5 运筹学基础

1.5.1 博弈论和运筹学

1.5.2 运筹学的模型

1.5.3 规划求解的经典问题

1.6 数据分析的专业名词

1.6.1 维度和分类数据

1.6.2 度量

1.6.3 粒度

1.6.4 量纲和单位

1.6.5 数据集、事实表和维度表

1.6.6 算法和函数

1.6.7 模型

1.7 电商数据来源及指标体系

1.7.1 数据来源及统一

1.7.2 数据口径

1.7.3 基础数据指标

1.7.4 常用分析度量

1.7.5 建立数据指标体系

1.8 本章小结

1.9 习题

第2章 数据分析方法论

2.1 基本方法

2.1.1 对比法

2.1.2 拆分法

2.1.3 排序法

2.1.4 分组法

2.1.5 交叉法

2.1.6 降维法

2.1.7 增维法

2.1.8 指标法

2.1.9 图形法

2.2 高级方法

2.2.1 SWOT分析法

2.2.2 描述性统计法

2.2.3 数据标准化（指数化）

2.2.4 熵值法

2.2.5 漏斗分析法

2.2.6 矩阵分析法

2.2.7 多维分析法

2.2.8 时间序列分析法

2.2.9 相关性分析法

2.2.10 杜邦分析法

2.3 本章小结

2.4 习题

第二篇 专业方法

第3章 数据采集方法

3.1 数据采集的基础知识

3.1.1 爬虫权限申明

3.1.2 URL构成原理

3.1.3 网站的构成

3.1.4 HTML请求与响应

3.2 数据采集

3.2.1 静态数据采集

3.2.2 动态数据采集

3.3 本章小结

3.4 习题

第4章 数据清洗方法

4.1 数据规整

4.1.1 数据类型

4.1.2 缺失值和异常值处理

4.2 数据合并与数据分组

4.2.1 纵向合并

4.2.2 横向合并

4.2.3 数据分组

4.3 数据变形

4.3.1 数据透视

4.3.2 数据逆透视

4.4 本章小结

4.5 习题

第三篇 应用场景

第5章 运营与数据分析平台

5.1 百度指数

5.1.1 趋势研究

5.1.2 需求图谱

5.1.3 人群画像

5.2 阿里指数

5.2.1 行业大盘

5.2.2 属性细分

5.2.3 采购商素描

5.2.4 阿里排行

5.3 生意参谋

5.3.1 首页

5.3.2 实时数据

5.3.3 流量和品类

5.3.4 交易和服务

5.3.5 市场数据

5.4 本章小结

5.5 习题

第6章 运营诊断与复盘

6.1 店铺诊断

6.1.1 用杜邦分析法建模诊断

6.1.2 用相关性分析法诊断

6.2 店铺复盘

6.2.1 复盘的步骤

6.2.2 全店复盘案例

6.2.3 利润与投产比复盘案例

6.3 本章小结

6.4 习题

第7章 宏观市场分析

7.1 市场容量分析

7.1.1 市场容量分析思路

7.1.2 市场容量汇总

7.1.3 市场容量分析可视化

7.2 市场趋势分析

7.2.1 市场趋势分析思路

7.2.2 市场趋势分析可视化

7.2.3 同比和环比计算

7.2.4 创建与设置组合图

7.2.5 创建预测工作表

7.3 本章小结

7.4 习题

第8章 市场细分及竞争分析

8.1 市场细分

8.1.1 基于消费者的市场细分

8.1.2 基于产品的市场细分

8.1.3 基于渠道的市场细分

8.2 品牌分析

8.2.1 品牌集中度

8.2.2 品牌矩阵分析

8.3 竞争分析

8.3.1 竞争环境分析

8.3.2 市场售价分析

8.3.3 竞争对手的选择

8.3.4 竞争对手数据跟踪

8.3.5 竞争对手分析

8.4 本章小结

8.5 习题

第9章 流量运营分析

9.1 渠道分析

9.1.1 传统流量渠道分析

9.1.2 内容渠道分析

9.2 活动及广告分析

9.2.1 活动分析

9.2.2 广告分析

9.3 本章小结

9.4 习题

第10章 产品运营分析

10.1 产品分析

10.1.1 产品结构分析

10.1.2 产品矩阵分析

10.1.3 产品生命周期分析

10.1.4 产品销售分析

10.2 库存分析

10.2.1 库存绩效分析

10.2.2 补货模型

10.3 本章小结

10.4 习题

第11章 消费者运营分析

11.1 消费者分布

11.1.1 消费者地域分布

11.1.2 消费者行为习惯分析

11.2 RFM模型

11.2.1 RFM模型理论及计算方法

11.2.2 RFM计算实例

11.3 复购分析

11.3.1 复购率计算与分析

11.3.2 复购间隔分析

11.3.3 复购产品归因分析

11.4 本章小结

11.5 习题

第12章 数据报告撰写与商业分析案例

12.1 数据报告撰写

12.1.1 数据报告类型

12.1.2 数据报告撰写流程

12.1.3 数据报告撰写技巧

12.2 商业分析案例

12.2.1 市场分析

12.2.2 用户舆情分析