商务数据分析与应用(微课版)

采用Excel 2019版本,结合大量真实商业案例和实训项目讲解商务数据分析理论、方法与应用,顺应新文科、新商科建设的理念,满足新时代对商务数据分析人才的需求
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蒋辉 尹倩 (主编) 刘金美 杨慧珠 殷媛 李明月 (副主编) 978-7-115-51802-6

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1.综合性强:本书不仅深入讲解了数据思维的基础知识和核心技能,还通过大量商业实战案例,展示了如何在真实商业环境中应用数据思维解决问题。这种理论与实践的紧密结合,使读者能够全面、深入地理解并掌握数据思维。

2.实战性强:本书提供了丰富的商业实战案例和项目,这些案例涉及市场营销、运营管理、风险管理等多个领域,既有传统行业的经典案例,也有新兴行业的创新实践。通过这些案例的学习和实践,读者能够快速提升自己在商业实战中应用数据思维的能力。

3.适用面广:本书不仅适合商学院、管理学院、经济学院等相关专业的学生使用,也适合零售、咨询、金融等行业的从业者作为参考书。

内容摘要

本书基于商务数据分析岗位的职责,全方位介绍了商务数据分析方法与实战应用。书中从商务数据分析基础出发,按照商务数据分析的基本流程,首先介绍了商务数据的收集与处理、数据可视化,然后深入浅出地讲解了市场数据分析、运营数据分析、商品数据分析、客户数据分析在商务场景中的具体应用,最后介绍了商务数据分析报告的撰写方法,旨在帮助读者全面提升分析与应用商务数据的能力。

本书配有PPT课件、教学大纲、电子教案、源数据、课后实训参考答案等教学资源,用书老师可在人邮教育社区免费下载使用。

本书内容新颖、教学资源丰富、实战性强,既可作为大数据管理与应用、电子商务、信息管理与信息系统、工商管理和统计学等相关专业的教材,也可作为商务数据分析从业人员的参考书。

前言

目录

第1章 商务数据分析基础 1
1.1 商务数据概述 2
1.1.1 商务数据的概念 2
1.1.2 商务数据的价值 2
1.1.3 商务数据的应用 3
1.2 商务数据分析概述 3
1.2.1 商务数据分析的意义 4
1.2.2 商务数据分析原则 4
1.2.3 商务数据分析流程 5
1.2.4 商务数据分析常用工具 6
实训1 认识商务数据分析工具 7

第2章 商务数据的收集与处理 9
2.1 商务数据收集 10
2.1.1 商务数据来源 10
2.1.2 数据采集方法 11
2.2 商务数据预处理 12
2.2.1 数据清洗 12
2.2.2 数据计算 14
2.2.3 数据转换 15
2.2.4 数据抽取 16
2.3 商务数据分析方法 16
2.3.1 直接观察法 16
2.3.2 对比分析法 17
2.3.3 逻辑树分析法 17
2.3.4 “七问”分析法 18
2.3.5 AB测试法 18
2.3.6 转化漏斗法 18
2.3.7 杜邦拆解法 19
实训2 使用八爪鱼采集器收集招聘数据并进行加工整理 19

第3章 数据可视化 21
3.1 数据可视化基础知识 21
3.1.1 认识数据可视化 21
3.1.2 商务数据可视化 23
3.2 数据可视化常用图表 26
3.2.1 制作表格 29
3.2.2 制作饼图 30
3.2.3 制作条形图 30
3.2.4 制作直方图 32
3.2.5 制作折线图 32
3.2.6 制作散点图 33
3.2.7 制作雷达图 34
3.2.8 图表制作与美化要点 34
3.3 数据透视表 37
3.3.1 数据透视表的功能 37
3.3.2 数据透视表的创建步骤 37
3.3.3 创建数据透视表时的注意事项 37
3.3.4 数据透视图 38
3.3.5 制作数据透视表与数据透视图 39
3.4 标签云可视化 42
3.4.1 标签云的定义 42
3.4.2 “图表秀”工具的使用 42
实训3 制作并优化商务数据可视化图表 44

第4章 市场数据分析 47
4.1 行业数据分析 48
4.1.1 行业数据 48
4.1.2 行业集中度分析 52
4.2 市场环境分析 55
4.2.1 市场容量 55
4.2.2 市场潜力 61
4.2.3 市场需求分析 65
4.3 市场选品分析 66
4.3.1 行业商品属性分析 66
4.3.2 商品属性需求分析 69
4.3.3 商品搜索关键词分析 74
4.4 市场竞争数据分析 76
4.4.1 竞争对手的识别 76
4.4.2 竞品数据分析 79
4.4.3 竞店数据分析 81
实训4 分析市场数据 83

第5章 运营数据分析 85
5.1 销售数据分析 86
5.1.1 交易数据分析 86
5.1.2 店铺利润分析 98
5.1.3 店铺流量分析 101
5.2 推广数据分析 109
5.2.1 推广渠道分析 109
5.2.2 关键词推广效果分析 114
5.2.3 活动推广效果分析 122
5.2.4 内容营销推广效果分析 124
5.3 服务绩效分析 127
5.3.1 销售客服数据分析 127
5.3.2 售后服务数据分析 131
实训5 分析运营数据 134

第6章 商品数据分析 137
6.1 商品销售数据分析 138
6.1.1 畅销商品与滞销商品分析 138
6.1.2 不同商品销售情况的统计与分析 142
6.1.3 同类商品销售情况的统计与分析 147
6.1.4 商品销售趋势、销售目标达成与SKU销售数据分析 148
6.1.5 商品退货、退款情况统计与分析 151
6.1.6 商品评价分析 153
6.2 商品采购成本分析 154
6.2.1 商品成本价格分析 154
6.2.2 商品采购时间分析 157
6.2.3 商品采购金额预测 158
6.3 商品库存数据分析 159
6.3.1 制作库存商品动态查询表 160
6.3.2 商品库存数量分析 162
6.3.3 商品库存预警 163
6.3.4 库存周转率分析 165
实训6 分析商品数据 166

第7章 客户数据分析 168
7.1 客户分析 168
7.1.1 客户数据 168
7.1.2 客户群体特征分析 171
7.1.3 客户画像 177
7.2 客户类型分析 179
7.2.1 新老客户人数变化走势 179
7.2.2 老客户销售额占比 182
7.2.3 用RFM模型划分客户类型 185
7.3 客户购买行为分析 191
7.3.1 促销方式分析 191
7.3.2 客户忠诚度分析 192
实训7 分析客户数据 196

第8章 商务数据分析报告 197
8.1 商务数据分析报告的撰写 197
8.1.1 商务数据分析报告的类型 198
8.1.2 商务数据分析报告的结构 199
8.1.3 商务数据分析报告的撰写原则 201
8.1.4 商务数据分析报告模板 202
8.2 商务数据分析报告案例 204
8.2.1 商务数据分析报告案例一 205
8.2.2 商务数据分析报告案例二 210
实训8 制作招聘数据分析年度报告 214

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作者介绍

蒋辉,管理学博士,副教授,南京航空航天大学金城学院管理工程系主任。江苏省计算机学会信息安全专委会委员,校电子商务一流课程负责人。目前主要从事大数据预测分析、数字经济与管理的教学、科研与社会服务工作。出版《电子商务概论》、《管理信息系统》等教材3部。在国内外核心期刊发表文章30余篇。主持并参与中国民用航空局安全能力建设项目、教育部社科基金等项目10项。

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