本书以提高读者的电子商务数据分析能力为宗旨，以帮助读者解决电子商务运营过程中涉及的数据分析问题为目标，注重理论知识的系统性，强调案例内容的实用性。全书共9章，分别为电商数据分析概述、电商数据的采集、预处理与存储、市场数据与竞争数据分析、商品数据分析、流量与转化数据分析、采购与销售数据分析、库存数据分析、客户画像数据分析、电子商务数据可视化。通过对本书的学习，读者不仅能够了解如何开展电子商务数据分析，还可以学会具体的操作方法。
本书教辅丰富：PPT、教案、微课视频、案例实训视频、实训手册、课程标准、期末试卷及解答
王丹丹，女，教授，博士生导师。中国科学院文献情报中心博士，中国科学技术信息研究所博士后。新加坡南洋理工大学访问学者。全国文化名家暨四个一批宣传思想文化青年英才（理论界），中原千人计划中原青年拔尖人才，河南省优秀青年社科专家，河南省教育厅学术技术带头人，河南省哲学社会科学优秀学者，河南省高校科技创新人才。河南省哲学社会科学创新团队首席专家。主持国家社科基金项目2项；在科学出版社、人民出版社等重要出版社出版学术专著3部；获省部级一等奖1项，二等奖2项；在CSSCI来源期刊发表论文40余篇。
第1章 电商数据分析概述 1
1.1 电商数据分析认知 2
1.1.1 电商数据分析的概念 2
1.1.2 电商数据分析的流程 2
1.1.3 电商数据分析的作用 5
1.2 电商数据分析模型 6
1.2.1 用于战略分析的SWOT模型 6
1.2.2 用于环境分析的PEST模型 7
1.2.3 用于思路分析的5W2H模型 8
1.2.4 用于问题分析的逻辑树模型 9
1.2.5 用于流程分析的漏斗图模型 10
1.3 电商数据分析方法与工具 11
1.3.1 电商数据分析方法 11
1.3.2 电商数据分析工具 17
第2章 电商数据的采集与预处理 22
2.1 电商数据的采集 23
2.1.1 电商数据采集的概念 23
2.1.2 电商数据采集的方法 23
【案例分析】电商数据采集 32
【案例背景】 32
【案例分析过程】 33
【案例总结与应用】 37
【拓展实训】采集电商平台数据 38
2.2 电商数据的预处理 39
2.2.1 数据质量 39
2.2.2 数据清洗 40
2.2.3 数据的集成、转换与消减 59
【案例分析】电商数据预处理 64
【案例背景】 64
【案例分析过程】 64
【案例总结与应用】 67
【拓展实训】数据预处理辅助分析 67
第3章 市场数据与竞争数据分析 69
3.1 市场数据分析 70
3.1.1 市场数据分析的概念 70
3.1.2 市场数据分析的内容与指标 70
3.1.3 市场数据分析的方法 77
3.2 竞争数据分析 78
3.2.1 竞争数据分析的概念 78
3.2.2 竞争数据分析的内容与维度 79
3.2.3 竞争数据的获取与分析方法 82
【案例分析】女装行业市场数据分析 83
【案例背景】 83
【案例分析过程】 84
【案例总结与应用】 89
【拓展实训】利用对比分析了解市场发展趋势 91
第4章 商品数据分析 92
4.1 商品数据分析概述 93
4.1.1 商品数据分析的概念 93
4.1.2 商品数据分析的内容与指标 93
4.2 商品需求与定价分析 94
4.2.1 商品需求分析的内容与流程 94
4.2.2 商品定价的影响因素与策略 96
4.2.3 商品组合的基础知识与常用方法 101
4.2.4 商品组合的优化原则与营销策略 103
4.3 商品利润与商品生命周期分析 105
4.3.1 商品的成本 105
4.3.2 商品利润预测的方法与流程 106
4.3.3 商品各生命周期的营销策略 108
【案例分析】天猫商品购物篮分析 111
【案例背景】 111
【案例分析过程】 112
【案例总结与应用】 118
【拓展实训】商品购买关联分析 119
第5章 流量与转化数据分析 120
5.1 流量数据分析 121
5.1.1 流量的来源 121
5.1.2 流量的趋势 124
5.1.3 流量质量评估与价值计算 125
5.2 转化数据分析 126
5.2.1 转化率概述 126
5.2.2 成交转化漏斗模型的操作步骤 127
5.2.3 转化的路径 129
5.2.4 转化率分析的指标 130
5.2.5 影响转化率的因素 133
【案例分析】淘宝葡萄酒卖家转化率影响因素挖掘 138
【案例背景】 138
【案例分析过程】 138
【案例总结与应用】 148
【拓展实训】会员聚类分析提升转化率 148
第6章 电商采购与销售数据分析 150
6.1 电商采购数据分析 151
6.1.1 电商采购概述 151
6.1.2 电商采购的模式、流程及管理系统 154
6.1.3 采购成本数据分析 157
【案例分析】卖家采购方案的制定 157
【案例背景】 157
【案例分析过程】 158
【案例总结与应用】 164
【拓展实训】利用决策树制定原材料采购方案 166
6.2 销售数据分析 167
6.2.1 交易数据分析 167
6.2.2 店铺运营数据分析 168
【案例分析】某天猫店铺销售额预测 172
【案例背景】 172
【案例分析过程】 173
【案例总结与应用】 177
【拓展实训】利用时间序列预测销售额 180
第7章 库存数据分析 182
7.1 电商库存概述 183
7.1.1 电商库存的相关概念 183
7.1.2 电商库存的分类 184
7.1.3 电商库存的管理方式 185
7.1.4 电商库存的管理策略与指标 189
7.2 电商库存数据 191
7.2.1 库存数据分析指标 191
7.2.2 库存预测的方法 192
【案例分析】电商企业库存需求预测 193
【案例背景】 193
【案例分析过程】 193
【案例总结与应用】 200
【拓展实训】电商企业库存需求预测 203
第8章 客户画像分析 204
8.1 客户画像分析概述 205
8.1.1 客户画像的概念 205
8.1.2 客户画像分析的流程 206
8.1.3 客户画像分析的指标 207
8.2 客户特征与购买行为分析 210
8.2.1 客户特征分析的概念 210
8.2.2 客户特征分析的内容 210
8.2.3 客户购买行为分析的概念 212
8.2.4 客户购买行为分析的内容与流程 212
【案例分析】淘宝卖家数据分析案例 214
【案例背景】 214
【案例分析过程】 214
【案例总结与应用】 221
【拓展实训】RFM分析与精准客户营销 223
第9章 电商数据可视化 224
9.1 电商数据可视化概述 225
9.1.1 电商数据可视化图表 225
9.1.2 电商数据可视化报表 239
9.2 电商数据报告 250
9.2.1 电商数据商业报告 250
9.2.2 电商数据分析报告 252
【拓展实训】某淘宝卖家的商业数据分析报告 256
参考文献 257
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