本书全面介绍了电子商务大数据分析的原理及应用,从而得到科学结论用于运营决策。本书分为4个模块,模块一对电子商务大数据分析背景进行大致介绍,模块二介绍几种常用的数据分析工具,模块三介绍商务分析模型与大数据分析方法,模块四基于Excel深入对电子商务数据进行了实用分析。每个知识点都配有相应分析案例,并采用*被广大用户所接受并且应用*广的软件Excel去操作实现。本书配有课堂活动及课后实训供读者学习和研究。

模块一 电子商务大数据分析基础(1) 第1章 绪论(1) 1.1 初识电子商务行业中的大数据(2) 1.1.1 借助大数据分析优化市场定位(2) 1.1.2 借助大数据优化市场营销(3) 1.1.3 大数据助力电子商务企业的收益管理(4) 1.1.4 大数据协助创新用户新的需求(4) 1.2 数据与数据的时代观(5) 1.2.1 个体、变量和观测值(5) 1.2.2 变量的基本分类(5) 1.2.3 数据的时代观(6) 1.3 数据分析流程(7) 1.4 电子商务典型数据分析任务(8) 1.4.1 行业分析(8) 1.4.2 客户分析(9) 1.4.3 产品分析(10) 1.4.4 运营分析(11) 1.5 数据分析岗位的职业规划(12) 1.5.1 职业前景(12) 1.5.2 职业素养及成长阶段建议指南(12) 1.5.3 技术类数据管理岗位介绍(13) 思考与实训(14) 第2章 文献信息检索(15) 2.1 数据的获取(15) 2.2 八爪鱼采集器介绍(17) 2.3 调查问卷设计(23) 2.3.1 搭建框架(23) 2.3.2 确定问题形式(24) 2.3.3 选措辞、排结构(25) 2.3.4 评估、预测试(26) 2.4 数据介绍和说明(29) 2.4.1 用表格介绍数据(29) 2.4.2 用PPT介绍数据(30) 2.4.3 常见的问题(30) 思考与实训(31) 模块二 电子商务大数据分析基础(33) 第3章 计算机信息检索(33) 3.1 数据管理—电商数据资料(33) 3.1.1 顾客资料管理(33) 3.1.2 供应商资料管理(36) 3.1.3 商品资料管理(38) 3.1.4 确保资料的**(43) 3.2 数据操作(1)—销售数据资料(49) 3.2.1 建立销售统计表(49) 3.2.2 统计市场部销售业绩完成情况(51) 3.2.3 销售员销售业绩排名(53) 3.2.4 销售员销售提成统计表(54) 3.3 数据操作(2)—人事数据资料(56) 3.3.1 建立员工基本信息(56) 3.3.2 根据身份证号自动生成生日和性别(58) 3.3.3 计算员工的年龄(60) 3.3.4 员工学历分析(60) 思考与实训(61) 第4章 特种文献检索(63) 4.1 SPSS软件主要功能和界面简介(63) 4.1.1 SPSS软件主要功能简介(63) 4.1.2 SPSS软件界面简介(64) 4.2 SPSS数据操作(66) 4.2.1 数据导入(66) 4.2.2 数据整理(67) 思考与实训(70) 第5章 中文电子图书数据库(71) 5.1 R语言零基础入门(71) 5.1.1 R语言编程环境搭建(71) 5.1.2 R语言编程界面(71) 5.1.3 获取帮助(72) 5.1.4 包(73) 5.2 R语言数据分析基础(74) 5.2.1 数据的准备(74) 5.2.2 数据预处理(75) 思考与实训(76) 模块三 常用分析模型与方法(77) 第6章 商务分析模型(78) 6.1 PEST模型(78) 6.2 SWOT模型(80) 6.3 5W2H模型(82) 6.3.1 核心要素(82) 6.3.2 应用步骤(82) 6.4 逻辑树模型(84) 6.4.1 基本原则(85) 6.4.2 逻辑树的类型(85) 思考与实训(86) 第7章 数据可视化分析(87) 7.1 数据可视化概述(87) 7.1.1 认识数据可视化(87) 7.1.2 数据可视化的关键点和基本思想(87) 7.2 表格制作(88) 7.2.1 统计表格编制规则(88) 7.2.2 利用数据透视表制作统计表(89) 7.3 饼图制作(91) 7.3.1 饼图制作注意点(92) 7.3.2 利用Excel制作饼图(95) 7.4 柱形图制作(98) 7.4.1 柱形图制作注意点(98) 7.4.2 利用Excel制作柱形图(100) 7.5 雷达图制作(103) 7.5.1 雷达图制作注意点(103) 7.5.2 利用Excel制作雷达图(104) 7.6 直方图制作(105) 7.6.1 直方图制作注意点(106) 7.6.2 利用Excel制作直方图(107) 7.7 动态图制作(110) 7.7.1 函数控件实现品牌月度动态趋势分析(110) 7.7.2 动态区域滚动条图表应用(115) 思考与实训(119) 第8章 指标分析(120) 8.1 静态分析指标(120) 8.1.1 总量指标(120) 8.1.2 相对指标(121) 8.1.3 平均指标(121) 8.1.4 变异指标(123) 8.1.5 箱线图(124) 8.2 动态分析指标(127) 8.2.1 动态数列的概念和分类(127) 8.2.2 编制动态数列的原则(128) 8.3 应用Excel计算常用指标(128) 8.3.1 计算3M和四分位数(128) 8.3.2 计算3M和四分位数(129) 8.3.3 制作箱线图(129) 思考与实训(132) 第9章 相关与回归(133) 9.1 相关分析(133) 9.1.1 相关关系的概念和种类(133) 9.1.2 散点图(134) 9.1.3 相关系数(137) 9.2 回归分析(138) 9.2.1 回归分析的概念(138) 9.2.2 简单线性回归(139) 9.2.3 模型诊断与改进技巧(141) 9.3 应用Excel进行相关与回归分析(143) 9.3.1 计算相关系数(143) 9.3.2 进行回归分析(145) 思考与实训(148) 第10章 时间序列分析与预测(150) 10.1 时间序列的基本特征(150) 10.2 折线图(151) 10.3 变动分析与测定(153) 10.3.1 移动平均法分析与预测(153) 10.3.2 季节变动的测定与分析(154) 10.3.3 周期波动的测定与分析(154) 10.4 应用Excel进行时间序列分析与预测(155) 10.4.1 制作折线图(155) 10.4.2 利用Excel创建公式测定T(156) 10.4.3 利用移动平均分析工具预测T(158) 10.4.4 长期趋势剔除法测定S(159) 10.4.5 基于回归模型进行预测(159) 思考与实训(160) 第11章 机器学习(161) 11.1 决策树(161) 11.2 聚类算法(162) 11.3 神经网络(162) 思考与实训(163) 模块四 电子商务数据化运营(164) 第12章 供应链分析(165) 12.1 采购成本数据分析(165) 12.1.1 商品采购成本走势分析(165) 12.1.2 采购平均价指导采购时机分析(168) 12.1.3 采购金额比例分析(173) 12.2 根据生命周期控制采购商品(176) 12.2.1 根据成交量和利润分析商品的生命周期(176) 12.2.2 用阿里指数分析商品的生命周期(180) 思考与实训(181) 第13章 仓储分析(182) 13.1 商品库存统计与分析(182) 13.1.1 制作动态产品库存统计表(182) 13.1.2 ABC库存管理法(186) 13.1.3 统计分析某月库存数据(190) 13.1.4 各类产品库存占比情况(192) 13.2 统计库存商品状态(193) 13.2.1 根据库存情况标记库存状态(193) 13.2.2 统计损坏商品(195) 13.2.3 分析与预测商品库存状态(196) 思考与实训(199) 第14章 客户分析(200) 14.1 顾客总体购买情况分析(200) 14.1.1 新老客户人数变化走势分析(200) 14.1.2 老客户**和销售额所占比例分析(203) 14.2 顾客的需求情况分析(206) 14.2.1 访问和成交客户的性别分析(206) 14.2.2 访问和成交客户的年龄分析(209) 14.2.3 不同城市/区域访问和成交数据分析(211) 思考与实训(212) 第15章 商品分析(213) 15.1 **商品的统计与分析(213) 15.1.1 商品热度搜索数据统计(213) 15.1.2 商品关键词分析(217) 15.1.3 权重分析宝贝单品好坏(221) 15.1.4 函数结合透视表对比分析活动(224) 15.2 商品定价分析(226) 15.2.1 行业和竞争对手商品定价范围的统计与分析(226) 15.2.2 电商品类价格带分析(231) 思考与实训(235)