Excel 電商數據分析與應用 (AIGC版)

余以勝，華南師範大學信息管理與電子商務教授，博士生導師，廣東省本科高校電子商務類專業教學指導委員會副秘書長，廣東省電子商務協會專家顧問

第 1 章 電商數據分析概述

1.1 電商數據分析基礎

1.1.1 電商數據分析的相關概念

1.1.2 電商數據分析的核心價值與應用場景

1.1.3 Excel 在電商數據分析中的作用與優勢

1.2 電商數據分析的思維和方法

1.2.1 電商數據分析的思維

1.2.2 電商數據分析的方法

1.3 電商數據分析的流程

1.3.1 收集源數據

1.3.2 清洗處理數據

1.3.3 計算分析數據

1.3.4 可視化數據

1.3.5 數據報告呈現

1.4 電商分析的常見數據

1.4.1 行業數據

1.4.2 商品數據

1.4.3 客服數據

1.4.4 店鋪首頁數據

1.4.5 客戶行為數據

1.5 電商數據分析的指標體系

1.5.1 電商數據的核心指標與衍生指標

1.5.2 電商數據指標體系的搭建原則與方法

1.6 電子商務數據分析師的職業要求

1.6.1 電子商務數據分析師角色的重要性與作用

1.6.2 電子商務數據分析師角色的技能要求

【業務實訓】-- 查看 “電腦辦公行業” 排行數據

【AI 實訓】-- 通過 AI 工具搭建數據分析指標體系

【思考與練習】

第 2 章 電商數據獲取與整理

2.1 電商數據的來源

2.1.1 內部交易數據

2.1.2 網站分析工具數據

2.1.3 外部渠道數據

2.2 導入電商數據

2.2.1 導入文本數據

2.2.2 導入數據庫中的數據

2.2.3 導入網站數據

【課堂訓練】-- 導入 Access 中的產品庫存數據

2.3 整理電商數據

2.3.1 根據分析目的查看數據

2.3.2 轉換商品記錄方式

2.3.3 分類電商數據

2.3.4 重組電商數據

2.3.5 合並與拆分數據

2.3.6 數據透視與逆透視的轉換

【課堂訓練】-- 使用 AI 工具加工電商數據

2.4 規範電商數據格式

2.4.1 數據格式的規範

2.4.2 快速刪除重復數據

2.4.3 整理空白行 / 列和缺失值

2.4.4 整理不規範日期

【課堂訓練】-- 使用 AI 工具刪除重復的客戶信息

2.5 實用技巧

技巧 1：限定單元格輸入小數不超過 2 位

技巧 2：快速選中所有數據類型相同的單元格

【業務實訓】-- 整理 “雙 11 促銷商品信息” 工作簿

【AI 實訓】-- 用 AI 工具快速清洗表格中無用數據

【思考與練習】

第 3 章 電商數據的計算與處理

3.1 Excel 公式的應用

3.1.1 認識公式

3.1.2 輸入與編輯公式

3.1.3 單元格的引用方法

3.1.4 使用數組公式快速計算數據

3.2 電商數據處理中的常用函數

3.2.1 認識函數

3.2.2 使用 SUM 函數計算商品的銷量總和

3.2.3 使用 AVERAGE 函數計算商品月銷售平均值

3.2.4 使用 MAX 函數計算銷量最大值

3.2.5 使用 MIN 函數計算銷量最小值

3.2.6 使用 SUMIF 函數計算單個商品的銷量和

3.2.7 使用 SUMIFS 函數計算銷量大於 100 的商品總銷量

3.2.8 使用 LARGE 函數提取排名靠前的商品

3.2.9 使用 SMALL 函數提取排名靠後的商品

3.2.10 使用 RANK 函數排名銷售數據

3.2.11 使用 IF 函數判斷是否選擇商品

3.2.12 使用 LEFT 函數提取產品代碼

3.2.13 使用 LEN 函數驗證電話號碼

3.2.14 使用 COUNT 函數統計訂單數量

【課堂訓練】-- 使用 YEAR、MONTH、DAY 函數提取產品生產日期

3.3 實用技巧

技巧 1：保護公式不被修改

技巧 2：設置公式錯誤檢查選項

【業務實訓】-- 計算 “當月快遞結算” 費用表

【AI 實訓】-- 用 AI 工具快速計算季度銷售額

【思考與練習】

第 4 章 電商數據的基本分析

4.1 條件格式分析數據

4.1.1 顯示銷量大於某值的數據

4.1.2 顯示銷量排名靠後的商品

4.1.3 使用數據條顯示成交數據

4.1.4 使用色階顯示成交數據

4.1.5 使用圖標集顯示銷量情況

【課堂訓練】-- 使用條件格式分析 A 店的銷售情況

4.2 排序法分析數據

4.2.1 認識排序規則

4.2.2 簡單快速排序

4.2.3 多條件排序

【課堂訓練】-- 從高到低排序商品銷量

4.3 篩選法分析數據

4.3.1 認識篩選規則

4.3.2 快速自動篩選數據

4.3.3 自定義篩選條件

4.3.4 高級篩選符合條件的商品

【課堂訓練】-- 篩選查看銷量高於平均值的商品

4.4 分類匯總數據

4.4.1 分類匯總的規則

4.4.2 簡單匯總數據

4.4.3 多條件匯總數據

【課堂訓練】-- 按商品匯總銷售額數據

4.5 使用 Excel 數據分析工具庫

4.5.1 加載 Excel 分析工具庫

4.5.2 描述性統計分析

4.5.3 方差分析

4.5.4 指數平滑

4.5.5 移動平均

4.5.6 抽樣分析

【課堂訓練】-- 分析新上架商品的用戶評價

4.6 實用技巧

技巧 1：只在不合格的商品上顯示圖標集

技巧 2：按照單元格背景顏色進行排序

【業務實訓】-- 匯總分析某網店服裝銷售數據

【AI 實訓】-- 用 AI 工具篩選熱銷商品特征

【思考與練習】

第 5 章 電商數據的可視化分析

5.1 數據可視化概述

5.1.1 數據可視化的定義

5.1.2 選擇合適的數據可視化工具

5.2 統計圖表分析數據

5.2.1 常用圖表類型介紹

5.2.2 圖表的組成元素

5.2.3 創建基本圖表

5.2.4 編輯與美化圖表

5.2.5 使用迷你圖分析數據

【課堂訓練】-- 制作比薩餅圖分析淘寶女裝占比圖表

5.3 透視表 / 透視圖 / 切片器分析數據

5.3.1 認識與創建數據透視表

5.3.2 在數據透視表中分析數據

5.3.3 創建數據透視圖分析數據

5.3.4 創建切片器查看數據

【課堂訓練】-- 使用數據透視表分析品牌男裝一季度的銷量情況

5.4 實用技巧

技巧 1：突出顯示折線圖表中的最大值和最小值

技巧 2：在多個數據透視表中共享切片器

【業務實訓】-- 制作金字塔分布圖分析男女購物比例

【AI 實訓】-- 用 AI 工具繪制各地區銷量情況柱形圖

【思考與練習】

第 6 章 撰寫電商數據分析報告

6.1 認識電商數據分析報告

6.1.1 電商數據分析報告的種類

6.1.2 電商數據分析報告的作用

6.1.3 電商數據分析報告的編寫原則

6.2 電商數據分析報告的基本結構

6.2.1 標題頁

6.2.2 目錄

6.2.3 前言

6.2.4 正文

6.2.5 結論與建議

6.2.6 附錄

6.3 實用技巧

技巧 1：在 PPT 報告中使用 Excel 文件

技巧 2：借助 AI 工具一鍵生成電商分析報告 PPT 文檔

【業務實訓】-- 制作商品數據分析報告

【AI 實訓】-- 用 AI 工具快速生成 Word 文檔的報告

【思考與練習】

第 7 章 案例實戰：市場容量與趨勢數據分析

7.1 行業市場容量分析

7.1.1 收集成交信息

7.1.2 創建市場容量數據統計表

7.1.3 排序市場成交數據

7.1.4 插入餅圖展現市場占比

【課堂訓練】-- 對鮮花市場進行容量分析

7.2 通過數據透視圖分析市場趨勢

7.2.1 創建市場趨勢分析數據透視表

7.2.2 通過數據透視圖分析市場趨勢

7.2.3 插入切片器分析市場趨勢

7.2.4 預測商品銷售前景

【課堂訓練】-- 對寵物用品市場進行市場趨勢分析

【業務實訓】-- 分析堅果的銷售數據

【AI 實訓】-- 使用 AI 工具分析商品的銷售趨勢

【思考與練習】

第 8 章 案例實戰：商品進銷存數據分析

8.1 商品采購分析

8.1.1 匯總商品采購數據

8.1.2 分析采購平均價

8.1.3 分析各類商品采購金額占比

8.1.4 預測來年商品采購金額

【課堂訓練】-- 對一年店鋪商品采購情況進行分析

8.2 商品銷售分析

8.2.1 凍結首行查看長記錄數據

8.2.2 分類匯總商品銷售數據表

8.2.3 插入數據透視表和數據透視圖分析銷量

【課堂訓練】-- 查看毛衣銷售全年銷售情況

8.3 商品庫存分析

8.3.1 統計各類商品預存數量

8.3.2 條件格式標記庫存充裕和告急

8.3.3 統計各類商品保有庫存

【課堂訓練】-- 分析電子產品庫存表

【業務實訓】-- 分析 A 店的進銷存數據

【AI 實訓】-- 使用 AI 工具分析采購數量

【思考與練習】

第 9 章 案例實戰：客戶消費行為分析

9.1 新老客戶情況分析

9.1.1 導入並處理新老客戶數量記錄表

9.1.2 插入折線圖分析新老客戶數量

【課堂訓練】-- 分析新老客戶的商品瀏覽時間

9.2 客戶基本情況分析

9.2.1 消費人群促銷活動偏好分析

9.2.2 客戶消費等級分析

9.2.3 客戶年齡分析

9.2.4 客戶性別分析

【課堂訓練】-- 分析客戶對店鋪產品的偏好特性

9.3 客戶消費情況分析

9.3.1 新老客戶人數統計與比例分析

9.3.2 統計新老客戶的銷售數量和金額

9.3.3 使用圖表分析新老客戶的銷售數量與銷售金額比例

【課堂訓練】-- 分析客戶收藏和購買比例

【業務實訓】-- 分析食品類生鮮的客戶消費比例

【AI 實訓】-- 使用 AI 工具分析客戶喜好

【思考與練習】

第 10 章 案例實戰：產品流量與成交轉化分析

10.1 店鋪瀏覽量統計分析

10.1.1 創建客戶瀏覽量統計表

10.1.2 使用折線圖查看每月瀏覽量走勢

10.1.3 分析店鋪月平均瀏覽量

【課堂訓練】-- 分析產品的用戶瀏覽量

10.2 不同類型的流量分析

10.2.1 創建不同渠道流量統計表

10.2.2 使用餅圖比較流量占比

10.2.3 使用折線圖分析免費流量

【課堂訓練】-- 分析視頻網站的流量占比

10.3 不同流量渠道的成交轉化率分析

10.3.1 創建下單轉化率數據表

10.3.2 使用圖表查看各渠道的成交轉化率

【課堂訓練】-- 分析免費流量的轉化率

【業務實訓】-- 分析店銷產品在各渠道的成交率

【AI 實訓】-- 使用 AI 工具分析流量轉化率

【思考與練習】