電商實戰營——Excel電商數據分析與數字化運營
張魯彬
商品描述
本書從電商數據分析的實際工作入手，不僅全面、系統地介紹了利用 Excel 數據分析工具對電商數據進行分析的方法，還介紹了數據分析在數字化運營中的應用技巧。
全書分 3 篇，共 12 章。第 1 篇為基礎篇，主要包括電商數據分析基礎知識、電商數據分析思維和方法等內容；第 2 篇為技能篇，聚焦於電商數據平臺與工具的應用、電商基礎數據采集流程、電商數據處理技巧、數據可視化展現，以及數據分析報告的撰寫，旨在提升讀者的實戰技能；第 3 篇為業務篇，主要包括市場環境分析、客戶分析、流量分析、轉化率分析、店鋪診斷與復盤等關鍵環節，助力讀者在電商業務中精準決策與高效運營。
本書既可作為高等院校電子商務專業或電商培訓機構的教學用書，也是電商從業者提升數據分析能力和深化數字化運營實踐的寶貴參考。
作者簡介
南開大學商學院公司治理專業畢業，研究生學歷，管理學博士，獲評海南自由貿易港高層次人才。持有微軟系統工程師、數據庫管理員認證，現任海南大學國際商學院教師。
目錄大綱
第 1篇 基礎篇
第 1章 電商數據分析基礎知識 2
1.1 認識電商數據分析 2
1.1.1 電商數據分析的概念 2
1.1.2 電商數據分析的作用 3
1.1.3 電商數據分析的基本流程 4
1.2 數據分析在電商運營中的應用 6
1.2.1 市場分析 6
1.2.2 客戶分析 7
1.2.3 流量分析 7
1.2.4 轉化率分析 7
1.2.5 店鋪診斷與復盤 8
1.3 熟悉電商數據指標體系 9
1.3.1 行業數據 9
1.3.2 商品數據 10
1.3.3 客服數據 12
1.3.4 收藏和加購數據 13
1.3.5 店鋪首頁數據 14
1.3.6 店鋪整體數據 16
1.4 電商數據分析師的崗位職責和技能要求 17
1.4.1 電商數據分析師的崗位職責 17
1.4.2 電商數據分析師的基本技能 17
AI助力 AI如何重塑電商數據分析的基礎認知與工作流 18
崗位指導 強化電商從業者的職業規劃 18
實踐與練習 18
第 2章 電商數據分析思維和方法 19
2.1 電商數據分析的思維 19
2.1.1 對比思維 20
2.1.2 拆分思維 20
2.1.3 增維思維 21
2.1.4 降維思維 22
2.1.5 假設思維 22
2.2 電商數據分析的常用方法 23
2.2.1 對比分析法 23
2.2.2 細分分析法 24
2.2.3 AB測試法 26
2.2.4 排序分析法 26
2.2.5 漏鬥分析法 27
2.2.6 類聚分析法 28
2.2.7 5W2H分析法 28
AI助力 AI驅動下的分析思維進階與自動化模型應用 30
崗位指導 融入數字經濟，以數字化思維為起點 30
實踐與練習 30
第 2篇 技能篇
第3章 電商數據平臺與工具 32
3.1 百度指數 32
3.1.1 趨勢研究 32
3.1.2 需求圖譜 34
3.1.3 人群畫像 36
3.2 生意參謀 37
3.2.1 首頁 37
3.2.2 實時數據 38
3.2.3 流量和商品 40
3.2.4 交易和服務 42
3.2.5 市場數據 44
3.3 多多情報通 45
3.3.1 找競品 45
3.3.2 找競店 46
3.3.3 選爆款 47
3.3.4 查熱詞 48
3.4 電商數據處理與分析工具 49
崗位指導 精通數據分析工具，踐行工匠精神 51
實踐與練習 51
第4章 電商基礎數據采集 52
4.1 電商數據采集的基礎知識 52
4.1.1 電商數據采集的概念 52
4.1.2 電商數據采集的原則 52
4.2 電商數據采集的步驟 54
4.3 電商數據采集的渠道 55
AI助力 利用AI工具實現多渠道數據的自動化采集與預處理 62
崗位指導 確保數據采集的合法合規性 62
實踐與練習 62
第5章 電商數據處理 63
5.1 數據清洗 63
5.1.1 檢查數據格式 63
5.1.2 檢查數據邏輯 67
5.1.3 缺失數據處理 69
5.1.4 錯誤數據處理 71
5.1.5 數據去重處理 73
5.1.6 處理默認值 76
5.2 數據轉換 79
5.3 數據重組 86
5.4 數據統計 89
5.5 數據排序 90
5.6 數據篩選 93
5.7 數據分類匯總 96
5.8 Excel數據透視表 98
5.8.1 數據透視表的構成 99
5.8.2 創建數據透視表的註意事項 99
5.8.3 創建數據透視圖的方法 102
5.8.4 數據透視表的用法 105
AI助力 AI在數據質量智能診斷與自動化處理中的運用 111
崗位指導 高效率的數據處理源自良好的操作習慣 111
實踐與練習 111
第6章 數據可視化 112
6.1 認識Excel圖表 112
6.2 基礎圖表（一） 116
6.2.1 餅圖 116
6.2.2 柱形圖 119
6.2.3 折線圖 120
6.2.4 散點圖 121
6.2.5 條形圖 124
6.2.6 雙坐標圖 125
6.3 基礎圖表（二） 127
6.3.1 漏鬥圖 127
6.3.2 波士頓矩陣圖 132
6.3.3 帕累托圖 138
AI助力 AI自動生成圖表與交互式語音問答看板 140
崗位指導 高效挑選契合業務需求的圖表 140
實踐與練習 140
第7章 撰寫數據分析報告 141
7.1 認識數據分析報告 141
7.2 數據分析報告的撰寫 142
7.2.1 撰寫數據分析報告應遵守的原則 142
7.2.2 數據分析報告的撰寫流程 143
7.2.3 數據分析報告的撰寫思路 143
AI助力 AI輔助報告大綱生成、核心洞察提煉與內容潤色 146
崗位指導 撰寫數據分析報告需秉持客觀原則，規避“虛榮指標”陷阱 146
實踐與練習 146
第3篇 業務篇
第8章 市場環境分析 148
8.1 商品類目選擇 148
8.1.1 選擇有市場的商品類目 148
8.1.2 選擇有利潤的商品類目 149
8.1.3 選擇有優勢的商品類目 151
8.2 市場容量分析 151
8.3 市場趨勢分析 158
AI助力 AI驅動多維度市場趨勢捕捉與機會品類預測 164
崗位指導 趨勢分析需秉持具體問題具體分析的原則 164
實踐與練習 164
第9章 客戶分析 165
9.1 客戶數據的價值 165
9.1.1 客戶基本信息價值 165
9.1.2 客戶行為數據價值 167
9.1.3 客戶標簽價值 168
9.2 客戶生命周期分析 168
9.2.1 客戶最近消費時間分析 169
9.2.2 客戶購買間隔時長分析 170
9.3 客戶人群畫像分析 171
9.3.1 性別分析和年齡分析 171
9.3.2 地域分析 172
9.3.3 價格分析 173
9.4 會員管理分析與營銷 173
AI助力 AI驅動動態客戶畫像構建與超個性化營銷策略定制 179
崗位指導 客戶分析之精髓——“精準”制勝 179
實踐與練習 179
第 10章 流量分析 180
10.1 認識流量結構 180
10.1.1 自主訪問流量 180
10.1.2 付費流量 184
10.1.3 站內流量 185
10.1.4 站外流量 186
10.2 不同渠道流量分析 187
10.3 客戶瀏覽量分析 189
AI助力 AI驅動跨渠道流量價值評估與預算智能分配 196
崗位指導 精築流量池，鑄就私域“黃金地” 196
實踐與練習 196
第 11章 轉化率分析 197
11.1 認識轉化率 197
11.1.1 靜默轉化率 197
11.1.2 詢單轉化率 198
11.1.3 免費流量轉化率 199
11.1.4 付費流量轉化率 200
11.2 影響轉化率的因素 200
11.3 不同流量渠道的成交轉化率分析 205
AI助力 AI生成轉化歸因分析與實時優化建議 212
崗位指導 學會用辯證思維看待轉化率 212
實踐與練習 212
第 12章 店鋪診斷與復盤 213
12.1 店鋪診斷 213
12.1.1 杜邦分析法建模診斷 213
12.1.2 相關性分析法診斷 216
12.2 店鋪復盤 219
12.2.1 復盤步驟 219
12.2.2 全店復盤 220
12.2.3 利潤與投產比復盤 223
AI助力 AI驅動的自動化診斷報告與智能復盤建議生成 224
崗位指導 善於總結，讓“爆款”變成常態 224
實踐與練習 224
