《電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析》全套教學(xué)課件

模塊1初識電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析《電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析》全套可編輯PPT課件163知識目標(biāo)●理解大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商運營項目中的應(yīng)用●了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類●了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃能力目標(biāo)●熟悉電子商務(wù)數(shù)據(jù)的重要作用●理解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的重要性●熟練掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟●能夠為自己制定職業(yè)規(guī)劃技能目標(biāo)●熟練掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟●培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的敏感性和自覺性●具備使用數(shù)據(jù)解決問題的意識

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.1初識大數(shù)據(jù)

泛泛地說，數(shù)據(jù)就是信息，在日常的工作和生活中到處都有數(shù)據(jù)分析的影子。比如消費者在購買不同商品前，經(jīng)常會對其“性價比”做簡單的分析，價格表現(xiàn)為固定的貨幣數(shù)字，性能則具體體現(xiàn)在商品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量等客觀因素和消費者本身對該商品的需求程度等主觀因素上。如果決策的目標(biāo)非常明確(比如購買“性價比”高的商品)，并且消費者可以量化各種影響商品性能的因素并對其進行簡單處理，那么通過“性價比”分析，消費者就可以直接做出購買決策。請3～5名同學(xué)組成一個小組，在小組內(nèi)討論日常學(xué)習(xí)和生活中的數(shù)據(jù)分析情景有哪些，并將討論內(nèi)容記錄下來。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)進入社會生活的各個層面，人們不僅在使用大數(shù)據(jù)，也在源源不斷地產(chǎn)

生大數(shù)據(jù)。數(shù)以億計的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶將位置、微博、朋友圈、打車、外賣、郵件、網(wǎng)購、社交等信息源源不斷地上傳到服務(wù)商的服務(wù)器上，而這些服務(wù)商也非常樂意為用戶保存各種信息，因為服務(wù)商意識到了這些數(shù)據(jù)的價值。與此同時，各行各業(yè)都受到大數(shù)據(jù)的影響，涌現(xiàn)出了諸如工業(yè)大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、電商大數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)等分支。

1.什么是大數(shù)據(jù)

IBM用4V(volume、variety、velocity、value)來描述大數(shù)據(jù)的特點。

(1)不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)。

(2)不是精確性，而是混雜性。

(3)不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)2.大數(shù)據(jù)概念的發(fā)展歷史早在1980年，著名未來學(xué)家阿爾文?托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年會翻一番，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數(shù)據(jù)并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關(guān)位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)3.大數(shù)據(jù)的作用大數(shù)據(jù)的作用主要表現(xiàn)在兩個方面，即數(shù)據(jù)的分析使用與二次開發(fā)。通過對某電商企業(yè)大數(shù)據(jù)進行分析，不僅能把隱藏的數(shù)據(jù)挖掘出來，還能通過這些隱藏的信息，結(jié)合實際的銷售，增加企業(yè)的客戶數(shù)量。至于對數(shù)據(jù)進行二次開發(fā)，在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)項目中運用較多，通過大數(shù)據(jù)的分析，對這些信息進行總結(jié)與利用，從而制定出符合客戶需要的個性化方案。任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.2大數(shù)據(jù)在電商中的運用

購買決策是消費者購買行為中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。消費者在進行購買決策時要了解一些信息，如明確的對象、細化的目標(biāo)、決策背后的邏輯(如購買“性價比”高的商品或購買指定的商品)、可度量的數(shù)據(jù)指標(biāo)(如商品的價格、性能、購買渠道)等。請同學(xué)們在小組內(nèi)討論消費者在眾多電商平臺上進行購買決策時，會從哪些方面進行分析，并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.2大數(shù)據(jù)在電商中的運用

從宏觀上的數(shù)據(jù)收集，再到微觀上的實際運用，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛運用在電商項目中。1.借助大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化市場定位2.借助大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化市場營銷3.大數(shù)據(jù)能夠幫助電商企業(yè)加強收益管理4.大數(shù)據(jù)有助于發(fā)現(xiàn)新的用戶需求任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.3電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類

數(shù)據(jù)的分類有很多種方式。傳統(tǒng)零售業(yè)的數(shù)據(jù)主要是進銷存數(shù)據(jù)、顧客數(shù)據(jù)和消費數(shù)據(jù)。電子商務(wù)數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)零售業(yè)數(shù)據(jù)要復(fù)雜很多。請同學(xué)們在小組內(nèi)討論電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類方法，并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.3電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類

1.按業(yè)務(wù)類型劃分

(1)營銷數(shù)據(jù)。營銷數(shù)據(jù)包括營銷費用、覆蓋用戶數(shù)、到達用戶數(shù)、打開或點擊用戶數(shù)等，由這些數(shù)據(jù)衍生出人均費用、營銷到達率、打開率等指標(biāo)。

(2)流量數(shù)據(jù)。流量數(shù)據(jù)包括瀏覽量(pageview，PV)、訪客數(shù)(uniquevisitor，UV)、登錄時間、在線時長等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其他與流量相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)(如人均瀏覽時長)基本都是由

這幾個指標(biāo)衍生出來的。

(3)會員數(shù)據(jù)。會員數(shù)據(jù)包括會員的姓名、出生日期、性別、地址、手機號碼、微博賬號、微信賬號等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及登錄記錄、交易記錄等行為數(shù)據(jù)。

(4)交易數(shù)據(jù)。交易數(shù)據(jù)包括交易金額、交易數(shù)量、交易人數(shù)、交易商品、交易場所、交易時間、供應(yīng)鏈服務(wù)等。線上和線下的交易數(shù)據(jù)差異的差別在數(shù)量級和數(shù)據(jù)收集方法上，線上的交易數(shù)據(jù)量更大、更復(fù)雜。

(5)行業(yè)數(shù)據(jù)。想要做好電子商務(wù)，了解行業(yè)數(shù)據(jù)是非常必要的，這樣有利于掌握整個行業(yè)的情況。在淘寶的數(shù)據(jù)魔方上可以查詢品牌、店鋪、會員等數(shù)據(jù)，一些專業(yè)的第三方交易平臺也能通過“爬蟲”等工具獲取一些商業(yè)數(shù)據(jù)。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.3電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類

2.按數(shù)據(jù)的來源和性質(zhì)劃分(1)市場數(shù)據(jù)。市場數(shù)據(jù)包括行業(yè)數(shù)據(jù)和競爭數(shù)據(jù)兩部分。行業(yè)數(shù)據(jù)包括行業(yè)總銷售額、行業(yè)增長率需求量變化、品牌偏好、地域分布、客戶職業(yè)分布等。競爭數(shù)據(jù)包括競爭對手的銷售額、客單價、營銷活動形式、營銷活動周期、暢銷商品、商品評價等。(2)運營數(shù)據(jù)。運營數(shù)據(jù)包括企業(yè)在運營過程中產(chǎn)生的客戶數(shù)據(jù)、推廣數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等?？蛻魯?shù)據(jù)是客戶在購物過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如瀏覽量、收藏量等。推廣數(shù)據(jù)是企業(yè)因為推廣行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如展現(xiàn)量、點擊率、轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)。(3)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。產(chǎn)品數(shù)據(jù)包括行業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)兩部分。行業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)是指產(chǎn)品在整個市場中的數(shù)據(jù)，如行業(yè)產(chǎn)品搜索指數(shù)、行業(yè)產(chǎn)品交易指數(shù)等。企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)是指產(chǎn)品在具體企業(yè)中的數(shù)據(jù)，如新客點擊量、重復(fù)購買率、客單價、毛利率等。

任務(wù)1.1認識電子商務(wù)大數(shù)據(jù)任務(wù)1.1.3電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分類

3.按常用的數(shù)據(jù)類型劃分(1)數(shù)值型數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)是指由多個單獨的數(shù)字組成的一串?dāng)?shù)據(jù)，可直接使用自然數(shù)或度量衡單位進行計算。例如，支出、好評率、訪客數(shù)、成交筆數(shù)、成交金額、停留時間等都屬于數(shù)值型數(shù)據(jù)，商家需要用這些數(shù)據(jù)來做數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)挖掘，因而需要對這些數(shù)據(jù)做一定的預(yù)處理。(2)分類型數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)是非數(shù)字型數(shù)據(jù)，是對事物進行分類的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，是用文字來描述的。例如，人口按性別分為男、女兩類，企業(yè)按行業(yè)屬性分為醫(yī)藥企業(yè)、家電企業(yè)、紡織品企業(yè)等。為了便于統(tǒng)計處理，可以用數(shù)字代碼來表示分類數(shù)據(jù)的各個類別，比如用“1”表示“男性”，用“0”表示“女性”；用“1”表示“醫(yī)藥企業(yè)”，用“2”表示“家電企業(yè)”，用“3”表示“紡織品企業(yè)”。任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用方法

在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析只是框架式的指引，實際分析問題時還需要很多方法和技巧，在一些通用的分析場景下可以快速使用。請同學(xué)們以小組為單位，上網(wǎng)搜索資料并討論數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些，各種方法的適用范圍是什么，并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用方法

1.直接觀察法

直接觀察法是指利用各種電子商務(wù)平臺的數(shù)據(jù)分析功能，直接觀察數(shù)據(jù)的規(guī)律，找出異常數(shù)據(jù)，對消費者進行分類。強大的數(shù)據(jù)分析工具可以有效提升信息處理的效率。2.AB測試法

AB測試法是指設(shè)計兩個或多個版本，其中A版本一般為當(dāng)前版本，B版本或其他版本為設(shè)想版本。通過測試比較這些版本的不同，可以最終選出更好的版本。3.對比分析法

對比分析法是將兩組或多組數(shù)據(jù)進行比較，并查看不同數(shù)據(jù)的差異，以了解各方面數(shù)據(jù)指標(biāo)。在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常會用到對比分析法，如進行競爭對手分析時，就會將自身的數(shù)據(jù)與競爭對手的數(shù)據(jù)進行比較，了解雙方的優(yōu)勢與劣勢，進而制定相應(yīng)的策略。

任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用方法

4.轉(zhuǎn)化漏斗法

轉(zhuǎn)化漏斗法是一套流程式數(shù)據(jù)分析方法，能夠科學(xué)地反映用戶行為狀態(tài)及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化情況。轉(zhuǎn)化漏斗法是比較常見和有效的數(shù)據(jù)分析方法，無論是注冊轉(zhuǎn)化漏斗，還是電子商務(wù)下單轉(zhuǎn)化漏斗，都得到普遍應(yīng)用。轉(zhuǎn)化漏斗法的優(yōu)勢在于，可以從先到后還原消費者轉(zhuǎn)化的路徑，并分析每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點的效率。5.七何分析法

七何即何時(when)、何地(where)、何人(who)、何事(what)、何因(why)、何做(how)、何價(howmuch)，因此七何分析法也稱為5W2H分析法。這種方法通過主動提出問題，然后找到解決問題的路徑，進而設(shè)計思路，有針對性地分析數(shù)據(jù)，最終得到結(jié)果。6.杜邦拆解法

杜邦拆解法基于杜邦分析法的原理，利用幾種主要財務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合分析企業(yè)財務(wù)狀況，評價企業(yè)盈利能力和股東權(quán)益回報水平。其基本思想是將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級分解為多項財務(wù)比率乘積，這樣有助于深入比較分析企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。

任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.2分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)的步驟

要成為一名合格的電商數(shù)據(jù)分析師其實是有難度的，需要付出很多時間和精力，要有一定耐心和承受力。電商數(shù)據(jù)分析師需要分析的數(shù)據(jù)太多，還需擁有清晰的邏輯思維能力。很多商家經(jīng)常說不會數(shù)據(jù)分析，不知道該怎么分析，其實是因為沒有一個清晰的邏輯。請同學(xué)們在小組內(nèi)討論，面對海量的數(shù)據(jù)進行分析時，怎樣做才能不偏離數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，為企業(yè)決策者提供有意義的指導(dǎo)意見，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.2分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)的步驟

1.常規(guī)分析步驟

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析都應(yīng)該以業(yè)務(wù)場景為起始思考點，以業(yè)務(wù)決策為終點。進行數(shù)據(jù)分析時應(yīng)該確定先做什么后做什么?；诖耍梢詫⒁韵虏襟E作為常規(guī)分析流程來處理數(shù)，如圖1-7所示。

任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.2分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)的步驟

2.內(nèi)外因素分解分析步驟

進行電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)指標(biāo)會受到很多因素的影響，因此在分析數(shù)據(jù)時，找準(zhǔn)關(guān)鍵因素尤為重要。內(nèi)外因素分解分析法善于處理這類情況。可以首先把問題拆分為4個因素，通過四象限圖的結(jié)構(gòu)，完成內(nèi)部因素、外部因素、可控因素和不可控因素范圍下的數(shù)據(jù)分析工作，然后一步步解決每一個問題，如圖1-8所示。對于可控的內(nèi)部因素，可以立即執(zhí)行；對于可控的外部因素，可以尋求相關(guān)渠道解決；對于不可控的內(nèi)部因素，可以進行協(xié)調(diào)溝通；對于不可控的外部因素，可以暫作確定假設(shè)處理。

任務(wù)1.2電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法和步驟任務(wù)1.2.2分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)的步驟

3.DOSS分析步驟

DOSS分析是從一個具體問題分析整體影響，從單一的解決方案找到規(guī)模化解決方案的過程，如圖1-9所示。

任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.1商務(wù)數(shù)據(jù)分析專業(yè)面向的典型崗位

數(shù)據(jù)時代，數(shù)字化人才成為企業(yè)紛紛爭奪的“香餑餑”，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)招募大量數(shù)據(jù)類崗位人才?！?020中國數(shù)字化人才現(xiàn)狀與展望》報告顯示，數(shù)字化人才的需求在不斷增加。與此同時，數(shù)字化人才的崗位薪資也高于普通白領(lǐng)平均薪資，在阿里巴巴、騰訊、華為等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，數(shù)字化人才的年薪甚至接近百萬元。請同學(xué)們以小組為單位討論，怎么才能成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理?需要進行哪些知識儲備?并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.1商務(wù)數(shù)據(jù)分析專業(yè)面向的典型崗位

1.職業(yè)前景2022年6月14日，人力資源和社會保障部官網(wǎng)發(fā)布《機器人工程技術(shù)人員等18個新職業(yè)信息向社會公示》。此次公示的“機器人工程技術(shù)人員”“增材制造工程技術(shù)人員”“數(shù)據(jù)安全工程技術(shù)人員”“數(shù)字化解決方案設(shè)計師”“數(shù)據(jù)庫運行管理員”“信息系統(tǒng)適配驗證師”“數(shù)字李生應(yīng)用技術(shù)員”“商務(wù)數(shù)據(jù)分析師”“農(nóng)業(yè)數(shù)字化技術(shù)員”等職業(yè)，均是參照《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》，以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個基本視角，圍繞數(shù)字語言表達、數(shù)字信息傳輸、數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)三個維度，以及工具、環(huán)境、目標(biāo)、內(nèi)容、過程、產(chǎn)出六項指標(biāo)進行界定的。對數(shù)字職業(yè)進行標(biāo)注，是我國職業(yè)分類工作的重要創(chuàng)新，對推動數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字技術(shù)的發(fā)展以及提升全民數(shù)字素養(yǎng)具有重要意義。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.1商務(wù)數(shù)據(jù)分析專業(yè)面向的典型崗位

2.典型崗位職業(yè)素養(yǎng)1)數(shù)據(jù)分析師崗位描述:(1)負責(zé)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘；(2)負責(zé)公司產(chǎn)品各階段數(shù)據(jù)的整理、分析并提交數(shù)據(jù)報告，重點對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析和挖掘；(3)對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行整合、分析挖掘，挖掘產(chǎn)品以及用戶潛在信息，為營銷、運營及決策提供業(yè)務(wù)分析及數(shù)據(jù)支持。崗位要求:利用各種方法進行數(shù)據(jù)收集;利用數(shù)據(jù)處理軟件進行一系列加工處理，降低原始數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，最終匯總成用戶可以解讀的業(yè)務(wù)指標(biāo):靈活運用各種分析方法，對數(shù)據(jù)資料進行分析，深入挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵;熟練運用各種預(yù)測方法進行市場預(yù)測。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃2)運營數(shù)據(jù)分析專員崗位描述:(1)通過聊天工具為客戶解答問題(關(guān)于商品、快遞、售后、價格、網(wǎng)站活動、支付方式、發(fā)票等疑問)、回復(fù)咨詢，引導(dǎo)客戶完成訂單，有機會再向客戶推薦其他熱銷或者關(guān)聯(lián)產(chǎn)品；(2)負責(zé)聯(lián)系未及時付款的客戶，適當(dāng)?shù)卮邌危?3)客戶下單后，核對客戶的相關(guān)信息是否準(zhǔn)確無誤；(4)負責(zé)及時有效地溝通并收集客戶信息，確保貨品庫存充足，主動與客戶聯(lián)系，以解決問題。崗位要求:根據(jù)企業(yè)產(chǎn)品等信息回答客戶咨詢;利用客戶咨詢契機有效宣傳產(chǎn)品亮點、特色、價格優(yōu)勢、促銷活動等，從而引導(dǎo)客戶下單購買，提高客戶咨詢轉(zhuǎn)化率;根據(jù)訂單狀態(tài)跟蹤物流進度，及時向買家反饋物流狀態(tài)，提醒買家確認收貨，直至訂單完成:處理糾紛事件，分析糾紛原因，判定責(zé)任歸屬，熟悉平臺糾紛處理規(guī)定;分析客戶數(shù)據(jù)，開展有效的客戶分類管理。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃3)市場數(shù)據(jù)分析專員崗位描述:(1)負責(zé)制定市場數(shù)據(jù)收集方案;(2)負責(zé)收集市場數(shù)據(jù):(3)開展數(shù)據(jù)整理、篩選、清洗等工作;(4)進行數(shù)據(jù)分析;(5)負責(zé)撰寫市場分析報告。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃3)市場數(shù)據(jù)分析專員崗位要求:(1)市場數(shù)據(jù)采集崗位:理解市場數(shù)據(jù)采集指標(biāo)的含義，根據(jù)數(shù)據(jù)采集與處理的方案，熟練地使用數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)分析輔助工具;運用數(shù)據(jù)采集的方法與技巧，對行業(yè)的總銷售額、行業(yè)增長率、顧客品牌偏好、顧客地域分布、職業(yè)等數(shù)據(jù)進行合理合規(guī)的采集。(2)數(shù)據(jù)分析崗位:熟練運用數(shù)據(jù)采集與處理方法，對日常采集到的市場數(shù)據(jù)進行分類整理:熟練使用分析工具，運用數(shù)據(jù)分析的方法，對處理后的數(shù)據(jù)進行趨勢分析、對比分析、環(huán)比分析等;能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果形成專業(yè)的市場數(shù)據(jù)分析報告。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃4)客戶數(shù)據(jù)分析專員崗位描述:(1)能使用幾種常見的采集器進行數(shù)據(jù)采集，能導(dǎo)入不同來源的數(shù)據(jù)；(2)能處理重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)及邏輯錯誤數(shù)據(jù)；(3)能運用Excel及常見的數(shù)據(jù)采集器進行數(shù)據(jù)處理及保存。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃4)客戶數(shù)據(jù)分析專員崗位要求:(1)客戶數(shù)據(jù)采集與處理崗位:根據(jù)調(diào)查目的正確選擇數(shù)據(jù)采集方法;能進行客戶類數(shù)據(jù)及產(chǎn)品類數(shù)據(jù)采集處理。(2)客戶數(shù)據(jù)分析與可視化崗位:運用Excel進行客戶數(shù)據(jù)分析;運用可視化工具進行客戶數(shù)據(jù)整合;根據(jù)分析主題選取合適的圖表:運用可視化工具制作圖表:根據(jù)圖表的特點對圖形元素進行調(diào)整、優(yōu)化。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃5)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析專員崗位要求:主要負責(zé)相關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的采集、篩選及分析工作。崗位要求:(1)產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集崗位:理解電子商務(wù)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)含義，按照數(shù)據(jù)采集與處理的方案，熟練使用數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)分析輔助工具;運用數(shù)據(jù)采集的方法與技巧，對產(chǎn)品搜索指數(shù)、產(chǎn)品交易指數(shù)等相關(guān)產(chǎn)品行業(yè)數(shù)據(jù)進行合法合規(guī)采集。(2)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析崗位:理解數(shù)據(jù)指標(biāo)含義，根據(jù)電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運營方案，熟練使用數(shù)據(jù)分析工具;運用數(shù)據(jù)分析的方法與技巧，對產(chǎn)品搜索指數(shù)、產(chǎn)品交易指數(shù)等相關(guān)產(chǎn)品行業(yè)數(shù)據(jù)進行分析。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃

近幾年數(shù)據(jù)分析的重要性進一步加強，我國數(shù)據(jù)分析師數(shù)量持續(xù)增長。據(jù)統(tǒng)計我國數(shù)據(jù)分析崗位需求規(guī)模達到300萬個，且未來5年都將以30%~40%的速度增長，需求總量將達到2000萬個。每個人在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的時候可能都會陷入迷茫，數(shù)據(jù)分析需要那么多技能，該如何學(xué)習(xí)呢?請同學(xué)們以小組為單位討論，不同數(shù)據(jù)分析崗位需要掌握哪些技能。

任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃

常見的數(shù)據(jù)分析師主要包含以下六大類

任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃

1.商業(yè)分析師(1)崗位特點:上手快、深入難(2)主要工作:幫助業(yè)務(wù)人員、市場人員以及管理人員做一些數(shù)據(jù)的分析，還原數(shù)據(jù)的本質(zhì)，講述數(shù)據(jù)的故事，要很清楚地了解市場要什么，用戶愛什么。2.初級分析師(1)崗位特點:學(xué)習(xí)內(nèi)容廣泛。(2)主要工作:協(xié)助業(yè)務(wù)員或者上級完成常規(guī)工作，換句話說就是別人要什么，分析師就做什么。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃

3.數(shù)據(jù)分析師(1)崗位特點:能夠獨當(dāng)一面，戰(zhàn)斗力強，在企業(yè)決策者面前有一點影響力。(2)主要工作:除了從事被動的常規(guī)分析外，還能主動發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)存在的問題，能從數(shù)據(jù)中找到問題，梳理業(yè)務(wù)發(fā)展與指標(biāo)體系之間的關(guān)系，從事日常監(jiān)督分析和專題性分析。4.BI工程師(1)崗位特點:分析師中的程序員(2)主要工作:負責(zé)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計、建模，構(gòu)建可擴展的數(shù)據(jù)倉庫以及數(shù)據(jù)分析解決方案，主要從事數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)倉庫、業(yè)務(wù)需求報表開發(fā)、多維度呈現(xiàn)等工作。任務(wù)1.3

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位的職業(yè)規(guī)劃任務(wù)1.3.2數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃

5.算法工程師(1)崗位特點:專業(yè)技術(shù)過硬(2)主要工作:做算法、搞研發(fā)、創(chuàng)新算法等。6.大數(shù)據(jù)分析師(1)崗位特點:利用各種數(shù)據(jù)源，打破信息孤島，在海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)規(guī)律，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。(2)主要工作:負責(zé)大數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺的規(guī)劃、開發(fā)、運營和優(yōu)化等。模塊總結(jié)蓬勃發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟對人才產(chǎn)生了新要求，同時，對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的全面性、準(zhǔn)確性、及時性、可預(yù)測性提出了更高的要求。既懂電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析原理，又掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析技能的人才將受到企業(yè)的關(guān)注和青睞。優(yōu)秀的數(shù)字營銷和商務(wù)數(shù)據(jù)分析崗位人員，既能全面進行市場分析，也能細化商品數(shù)據(jù)分析；既能理解企業(yè)業(yè)務(wù)流程，也能利用工具進行統(tǒng)計分析；既懂得電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析體系指標(biāo)，也能洞悉數(shù)據(jù)分析用戶的行為習(xí)慣，從而實現(xiàn)從數(shù)據(jù)分析到優(yōu)化決策的轉(zhuǎn)化，打造互聯(lián)網(wǎng)運營生態(tài)閉環(huán)。模塊2易上手的數(shù)據(jù)分析利器《電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析》知識目標(biāo)●了解目前主流的電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具及其特點●掌握Excel常用公式●熟悉Python部署步驟●掌握Python常用模塊能力目標(biāo)●掌握使用Excel常用公式應(yīng)對數(shù)據(jù)處理任務(wù)的要領(lǐng)●具備Python運行環(huán)境部署的能力●掌握Python目前主流編寫平臺的部署方法

技能目標(biāo)●熟練掌握主流的電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具●熟練使用Excel解決相關(guān)問題●熟練使用Python解決相關(guān)問題

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹任務(wù)2.1.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具

隨著數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的不斷發(fā)展與成熟，可訪問的數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)量也隨之日益增多。數(shù)據(jù)分析是清理、轉(zhuǎn)換和為數(shù)據(jù)建模的過程，以便為業(yè)務(wù)決策找到有用的信息。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中提取可用信息并做出決策。在任何情況下，數(shù)據(jù)分析師都需要使用數(shù)據(jù)分析工具從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息，并且合理利用各種數(shù)據(jù)分析工具使整個分析過程更加方便、容易。請通過網(wǎng)絡(luò)了解主流的數(shù)據(jù)分析工具有哪些，在小組內(nèi)進行分類匯總，并將匯總結(jié)果記錄下來。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹1.微軟ExcelExcel是世界上最著名的電子表格程序。此外，Excel還具有數(shù)據(jù)分析的計算和繪圖功能。Excel的內(nèi)置功能至關(guān)重要，包括數(shù)據(jù)透視表(用于對數(shù)據(jù)進行排序或匯總)和表單開發(fā)工具。但是Excel在處理龐大的數(shù)據(jù)集時運行速度非常慢，并且有可能發(fā)生錯誤。盡管如此，Excel仍是一個重要而強大的工具，并且可以通過使用大量插件，輕松克服自身缺點。Excel是每個數(shù)據(jù)分析師都必須熟練掌握的工具。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹2.PythonPython是一種面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，最初被用于軟件和網(wǎng)頁開發(fā)，但后來被改進用于數(shù)據(jù)研究。Python是現(xiàn)在最火的免費開源編程語言之一。Python的數(shù)據(jù)分析庫Pandas是在Python的第一個數(shù)據(jù)科學(xué)庫NumPy上開發(fā)的，支持大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)值分析。Pandas是完成數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)屏蔽、合并、索引、分組和數(shù)據(jù)清理等任務(wù)的有效工具。除此以外，Pandas還支持多種文件格式，例如，可以將Excel電子表格中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入處理集以進行時間序列分析。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹3.SAS(statisticalanalysissystem)SAS是一款統(tǒng)計軟件包，通常用于商業(yè)智能(BD)、數(shù)據(jù)管理和預(yù)測分析。SAS是一款專業(yè)軟件，必須付費才能使用，但同時也提供了免費的學(xué)生版本。SAS使用起來很簡單，但是，想要熟練使用該工具需要對SAS編程有更深入的了解。SAS的DATA階段(此階段用于生成、導(dǎo)入、更改、合并或計算數(shù)據(jù))可進行低效的數(shù)據(jù)管理和操作。4.JupyterNotebookJupyterNotebook是一個用于創(chuàng)建交互式文檔的開源在線工具，可以使用實時代碼、數(shù)學(xué)、圖形和敘事散文的組合。同時，JupyterNotebook也支持基于瀏覽器的編程環(huán)境，包括40多種語言，例如Python和R編程，因此非常適合作為數(shù)據(jù)分析展示的工具。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹5.PowerBlPowerBI總共有三個版本:桌面版、專業(yè)版和高級版。桌面版可免費使用，專業(yè)版和高級版是付費版本。該軟件可以查看數(shù)據(jù)，連接多個數(shù)據(jù)源并展示結(jié)果。PowerBI的實時儀表板和報告能使數(shù)據(jù)栩栩如生。當(dāng)然，PowerBI還能夠與其他工具(如MicrosoftExcel)相連接，十分便捷。6.TableauTableau是最出色的商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具之一，不需要大量編碼知識即可創(chuàng)建交互式可視化的儀表板。該套件能比許多其他商業(yè)智能工具更好地處理大量數(shù)據(jù)，并且非常適合初學(xué)者使用。該工具有圖形拖放界面(與許多其他數(shù)據(jù)分析工具相比的另一個明顯優(yōu)勢)。但是，由于缺少腳本層，Tableau的功能受到限制。例如，不適用于預(yù)處理數(shù)據(jù)或構(gòu)建更復(fù)雜的計算。盡管Tableau存在缺陷，但其可視化效果相當(dāng)好，也適合在移動設(shè)備中使用，因此非常受歡迎。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹7.KNIMEKNIME(Konstanzinformationminer)是一個開源的、基于云的數(shù)據(jù)集成平臺，由德國康斯坦茨大學(xué)的軟件開發(fā)人員于2004年創(chuàng)建。盡管其最初是為制藥業(yè)務(wù)設(shè)計的，但后來隨著技術(shù)的提高，KNIME擁有了能使各個來源的數(shù)據(jù)聚合到一個系統(tǒng)中的能力，因此在客戶分析、商業(yè)情報和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中也得到了廣泛運用。KNIME的優(yōu)點體現(xiàn)在拖放式圖形用戶界面(graphicaluserinterface，GUI)，非常適用于可視化編程，這意味著用戶不需要高水平的技術(shù)能力也可構(gòu)建數(shù)據(jù)管道。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹8.R-StudioR-Studio是一種著名的開源編程語言，類似于Python，通常用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模。R-Studio的語法比Python更復(fù)雜，學(xué)習(xí)難度也更高。R-Studio主要是為密集的統(tǒng)計處理工作負載而設(shè)計的，并同樣支持數(shù)據(jù)可視化。R-Studio與Python一樣，擁有一個可公開訪問的代碼網(wǎng)絡(luò)，稱為CRAN(comprehensiverarchivenetwork)，其中包含超過10000個數(shù)據(jù)包。9.SQLConsole如果沒有SQL(structuredquerylanguage，結(jié)構(gòu)化查詢語言)控制臺，數(shù)據(jù)分析工具列表將是不完整的。SQL本質(zhì)上是一種用于管理、查詢關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的計算機語言，作為分析師的數(shù)據(jù)庫工具，其在管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面非常有用。SQL

Console是被數(shù)據(jù)科學(xué)界廣泛使用的分析工具之一，因為大多數(shù)數(shù)據(jù)都保存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，需要通過訪問工具即可進行查詢和搜索。MySQL、PostgreSQL、MSSQL和Oracle是關(guān)系(基于SQL)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的示例。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹10.ETLTools

隨著公司的擴張，提取、加載數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到另一個數(shù)據(jù)庫中，對其進行分析并生成查詢的業(yè)務(wù)需求越來越高，ETL逐漸成為世界各地企業(yè)的必備工具。ETL工具主要分為三種類型:批量ETL、實時ETL和基于云的ETL，每種工具都有自已的一套標(biāo)準(zhǔn)和功能，可以滿足不同的業(yè)務(wù)需求。當(dāng)然，市面上數(shù)據(jù)分析工具還有很多，每個工具都有其獨到之處。隨著學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的深入，可以根據(jù)所處理問題的性質(zhì)來選擇不同的工具軟件。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹任務(wù)2.1.2易上手的數(shù)據(jù)分析利器

“數(shù)據(jù)分析”是當(dāng)今社會非?；鸬囊粋€職業(yè)，很多學(xué)生都覺得這個行業(yè)收入可觀，發(fā)展前景好，希望畢業(yè)后能夠從事這個職業(yè)。雖然數(shù)據(jù)運營師、商業(yè)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理等職業(yè)對技術(shù)的要求相對較低，會用編程工具即可，但是數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等職業(yè)對技術(shù)的要求很高，必須要有很好的編程能力?！肮び破涫?，必先利其器。”說起數(shù)據(jù)分析工具，初學(xué)者都會感覺很迷茫，面對這么多數(shù)據(jù)分析工具，應(yīng)該學(xué)習(xí)哪個工具?它們之間的區(qū)別到底是什么?請同學(xué)們以小組為單位進行討論，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹1.MicrosoftOfficeExcel和WPSOfficeExcelMicrosoftOffice

Excel是微軟為使用Windows和AppleMacintosh操作系統(tǒng)的電腦用戶編寫的一款電子表格軟件。直觀的界面、出色的計算功能和圖表工具，再加上成功的市場營銷，使Excel成為最流行的個人計算機數(shù)據(jù)處理軟件。WPSOfficeExcel是我國金山公司(Kingsoft)開發(fā)的一款電子表格軟件。與MicrosoftExcel相比主要功能區(qū)別不大，而WPSOfficeExcel出現(xiàn)的時間比MicrosoftOffice

Excel晚，雖然WPSOfficeExcel可以兼容MicrosoftOffice

Excel的老格式(.xls)與新格式(.xlsx)，但是兩個軟件在做同一個文件時，還是存在著一定的不同。WPSOffice

Excel在個人常用的工具上進行了一些完善，而MicrosoftOffice

Excel的市場占有率更大，并且在功能開發(fā)上還是個領(lǐng)跑者。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹2.TableauTableau是用于商業(yè)智能(businessintelligence，BI)的可視化分析軟件，成立于2003年，是斯坦福大學(xué)一個計算機科學(xué)項目的成果，該項目旨在改善分析流程并讓人們通過可視化更輕松地使用數(shù)據(jù)。Tableau自成立以來高速發(fā)展，提供更實用的機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計、自然語言和智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能。Tableau是一個可視化分析平臺，十分容易上手，通過拖拽等操作能輕易創(chuàng)建圖表。該技術(shù)通過直觀的界面將拖放操作轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)查詢，從而對數(shù)據(jù)進行可視化呈現(xiàn)。Tablcau是可以媲美Excl圖表制作的一個專門圖表工具，其將數(shù)據(jù)計算和圖表完美地融合在一起，可以生成美觀的圖表、坐標(biāo)圖、儀表盤與報告。利用Tableau簡便的拖放式界面可以自定義視圖、布局、形狀、顏色等，幫助分析師展現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)視角，特別是多表聯(lián)動數(shù)據(jù)源功能，是用來快速分析、可視化的強大工具。

任務(wù)2.1電子商務(wù)數(shù)據(jù)析工具介紹3.PowerBIPowerBI以前是MicrosoftExcel的一個插件，后來獨立門戶，其可視化效果非常強大，被視為商業(yè)分析領(lǐng)域軟件的領(lǐng)導(dǎo)者。所謂BI，即商業(yè)智能(businessintelligence)，又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。PowerBI就是一個數(shù)據(jù)分析工具，它能實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的所有流程，包括對數(shù)據(jù)的獲取、清洗、建模和可視化展示，從而來幫助個人或企業(yè)來對數(shù)據(jù)進行分析，用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，做出正確的決策。PowerBI分析的數(shù)據(jù)可以是Excel電子表格，也可以是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉庫的集合。使用PowerBI，可以輕松連接到數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)分析并可視化。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel任務(wù)2.2.1Excel常用函數(shù)在數(shù)據(jù)分析時如果能夠恰當(dāng)?shù)厥褂煤瘮?shù)公式，可以大大提高工作效率。請同學(xué)們在小組內(nèi)討論，在日常的工作和學(xué)習(xí)中使用過哪些函數(shù)公式，它們都適用于什么場景，能解決哪些需求，然后將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel1.日期類型函數(shù)(1)NOW（）:其功能是返回當(dāng)前系統(tǒng)的時間，格式為“年/月/日小時:分鐘”(2)TODAY（）:其功能是返回當(dāng)前系統(tǒng)的日期，格式為“年/月/日”(3)DAY(參數(shù)):其功能是返回參數(shù)的天數(shù)。

參數(shù):可以是日期型字符串(或單元格地址)，比如NOW（）返回的值，或者是“2022-10-1”(4)MONTH(參數(shù)):其功能是返回參數(shù)的月份。

參數(shù):與DAY的參數(shù)使用方法一樣。(5)YEAR(參數(shù)):其功能是返回參數(shù)的年份。

參數(shù):與DAY的參數(shù)使用方法一樣。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel

任務(wù)2.2高效辦公之Excel2.字符串函數(shù)(1)LEFT(參數(shù)1，參數(shù)2):從字符串左邊截取指定長度的字符。

參數(shù)1:字符串或者單元格地址。

參數(shù)2:截取字符長度。(2)RIGHT(參數(shù)1，參數(shù)2):從字符串右邊截取指定長度的字符。

參數(shù)1:字符串或者單元格地址。

參數(shù)2:截取字符長度。任務(wù)2.2高效辦公之Excel(3)MID(參數(shù)1，參數(shù)2，參數(shù)3):從字符串指定位置截取指定長度的字符。

參數(shù)1:字符串或者單元格地址。

參數(shù)2:開始截取字符的位置(包含該位置的字符)。

參數(shù)3:截取字符長度。(4)LEN(參數(shù))和LENB(參數(shù)):返回字符串長度。

參數(shù):字符串或單元格地址。LEN(參數(shù)):返回字符個數(shù)。LENB(參數(shù)):返回字節(jié)個數(shù)(一個漢字占兩個字節(jié)，全角標(biāo)點符號也占兩個字節(jié))。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(5)TEXT(參數(shù)1，參數(shù)2):按指定格式輸出字符串。

參數(shù)1:字符串或者單元格地址。

參數(shù)2:格式化標(biāo)準(zhǔn)。yyyy-mm-dd:轉(zhuǎn)化為四位的年份，兩位的月份，兩位的日期。yyyy-m-d:轉(zhuǎn)化為四位的年份，一位的月份，一位的日期。hh:mm:ss:轉(zhuǎn)化為兩位的小時，兩位的分鐘，兩位的秒數(shù)。h:m:s:轉(zhuǎn)化為一位的小時，一位的分鐘，一位的秒數(shù)。aaaa:轉(zhuǎn)化為星期x格式。[dbnum2]:將數(shù)值格式轉(zhuǎn)化為大寫漢字數(shù)字。[dbnum1]:將數(shù)值格式轉(zhuǎn)化為漢字數(shù)字。#，###.00:將數(shù)值格式轉(zhuǎn)化輸出。位有數(shù)位則正常輸出，無則不輸出。0位有數(shù)位正常輸出，無則補0輸出。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(6)UPPER(參數(shù))和LOWER(參數(shù)）

參數(shù):字符串或單元格地址。

UPPER(參數(shù)):將字符串中的所有字母轉(zhuǎn)化為大寫。

LOWER(參數(shù)):將字符串中的所有字母轉(zhuǎn)化為小寫。任務(wù)2.2高效辦公之Excel

任務(wù)2.2高效辦公之Excel3.條件函數(shù)(1)IF(條件表達式，參數(shù)1，參數(shù)2):其功能是條件篩選，返回符合條件的值。條件表達式:對單條件表達式進行判斷，符合條件結(jié)果為真，返回參數(shù)1；不符合條件結(jié)果為假，返回參數(shù)2。參數(shù)1:若參數(shù)是字符串、單元格地址則返回此參數(shù)值；若參數(shù)是函數(shù)則執(zhí)行。參數(shù)2:若參數(shù)是字符串、單元格地址則返回此參數(shù)值；若參數(shù)是函數(shù)則執(zhí)行。注:參數(shù)還可以是IF等函數(shù)，實現(xiàn)對條件的一次判斷后的多次判斷。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(2)TEXT(參數(shù)，條件表達式):其功能是條件篩選，返回符合條件的值。參數(shù):被篩選的單元格地址。條件表達式:條件表達式可以是n個，若[條件1]符合，返回符合條件1的值；若[條件2]符合，返回符合條件2的值；;若[條件n-1]符合，返回符合條件n-1的值；所有條件都不符合，返回符合條件n的值。(3)EXACT(字符串1，字符串2):其功能是比較字符1與字符串2是否一致(區(qū)分英文大小寫)，一致為TRUE，否則為FALSE。任務(wù)2.2高效辦公之Excel(4)LOOKUP(參數(shù)，{條件列表}，{返回值列表}):其功能是條件篩選，返回符合條件的值。參數(shù):被篩選的單元格地址。條件列表:條件區(qū)間列表。返回值列表:對應(yīng)條件區(qū)間列表位數(shù)的返回值。(5)FIND(參數(shù)1，參數(shù)2，參數(shù)3):其功能是查找函數(shù)，返回其位置。注:查找時，區(qū)分字母大小寫，不能使用通配符*號。在參數(shù)2中查找參數(shù)1是否存在，存在則返回其在參數(shù)2中的位置，否則返回#VALUE!。參數(shù)3:從參數(shù)2的第幾位開始查找，不寫則視為從第一位開始查找。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(6)SEARCH(參數(shù)1，參數(shù)2，參數(shù)3):其功能是查找函數(shù)，返回其位置。注:查找時，不區(qū)分字母大小寫，可以使用通配符*號。在參數(shù)2中查找參數(shù)1是否存在，存在則返回其在參數(shù)2中的位置，否則返回#VALUE!。參數(shù)3:從參數(shù)2的第幾位開始查找，不寫則視為從第一位開始查找。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel4.其他常用函數(shù)(1)RAND（）:其功能是生成一個大于0小于1的隨機數(shù)，多用于配合其他函數(shù)生成帶有隨機的整數(shù)、小數(shù)等不同要求的情景。(2)RANDBETWEEN(數(shù)值1，數(shù)值2):其功能是生成一個從數(shù)值1到數(shù)值2區(qū)間的隨機數(shù)(是整數(shù)，并非小數(shù))，常見于新建一列，生成此列隨機數(shù)，然后執(zhí)行排序，常用于輔助隨機冒泡排序等情況。數(shù)值1:生成隨機整數(shù)的下限(可以為負數(shù))。數(shù)值2:生成隨機整數(shù)的上限(可以為負數(shù))。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(3)ABS(參數(shù)):其功能是返回其參數(shù)的絕對值，用于負數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù)。參數(shù):可以是數(shù)值，也可以是單元格地址。(4)INT(參數(shù)):其功能是返回其參數(shù)的整數(shù)部分。注:此函數(shù)截取整數(shù)部分，并不是四舍五入。參數(shù):可以是數(shù)值，也可以是單元格地址。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel(5)ROUND(參數(shù)1，參數(shù)2):其功能是返回保留小數(shù)點位數(shù)的值(四舍五入)，常用于數(shù)據(jù)精度的格式化。比如，某數(shù)值小數(shù)點后有5位，對該數(shù)值保留小數(shù)點2位，格式化后的值小數(shù)點后有2位(換言之，對該數(shù)值四舍五入并保留2位小數(shù))；或者對“成績”進行四舍五入，格式化為整數(shù)，都可以使用這個函數(shù)。參數(shù)1:可以是數(shù)值，也可以是單元格地址。參數(shù)2:要保留小數(shù)點的位數(shù)。若要四舍五入到整數(shù)，將參數(shù)設(shè)置為0即可。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel任務(wù)2.2.2高級Excel函數(shù)的應(yīng)用前面學(xué)習(xí)了一些基礎(chǔ)的Excel函數(shù)公式，但是在面對海量的數(shù)據(jù)時仍需一條一條處理，既費時又費力，還容易出現(xiàn)錯誤。在這種情況下，如果可以將一些函數(shù)公式正確并巧妙地進行組合，生成需要的“數(shù)據(jù)加工工具”，既可以大大提高辦公效率，又可以實現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理與計算。請同學(xué)們在小組內(nèi)討論日常工作和學(xué)習(xí)中遇到的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理問題有哪些，是否可以通過多個函數(shù)公式來完成，可能用到哪些學(xué)習(xí)過的函數(shù)，并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel1.從身份證號中獲取相關(guān)信息日常工作中，經(jīng)常需要從身份證號中獲取出生日期、性別、年齡的信息。從身份證號的第7位開始向后8位數(shù)字就是一個人的出生日期，所以首先用MID字符串截取函數(shù)，將這8位數(shù)字從中截取出來，即MID(字符串，7，8)；再通過TEXT格式化字符函數(shù)進行格式化輸出，例如0000-00-00或0000年00月00日。身份證號中的第17位數(shù)字代表此人的性別，偶數(shù)為女性，奇數(shù)為男性。首先用MID字符串截取函數(shù)，將第17位數(shù)字從中截取出來，即MID(字符串，17，1)；再通過MOD求余函數(shù):MOD(除數(shù)，2)，判斷奇偶，可以整除返回“0”，否則返回“1”。但要把返回的“1”或“0”轉(zhuǎn)化為“男”或“女”，此時就需要使用IF條件函數(shù)進行判斷，即IF(表達式，符合條件返回值，不符合條件返回值)，例如，等于“1”返回字符串“男”，否則返回字符串“女”。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel要計算年齡，需要從身份證號中獲取出生日期和使用TODAY（）函數(shù)獲取的當(dāng)前日期，計算兩個日期的時間差。首先獲取的8位出生日期是連著的，不符合日期的格式，所以要通過TEXT（）格式化函數(shù)，輸出0000-00-00的格式；然后使用DATEDIF（）日期差函數(shù):DATEDIF(日期字符串1，日期字符串2，返回樣式)。返回樣式分別有D(兩個日期相差的天數(shù))、M(兩個日期相差的月數(shù))、Y(兩個日期相差的年數(shù))三種，因為要計算年齡，返回樣式設(shè)置為Y。

任務(wù)2.2高效辦公之Excel2.隨機函數(shù)的使用RANDBETWEEN（）函數(shù)RAND（）函數(shù)

任務(wù)2.2高效辦公之Excel3.分類匯總COUNTIF（）函數(shù)COUNTIFS（）函數(shù)

任務(wù)2.2高效辦公之Excel4.數(shù)據(jù)匹配VLOOKUP（）函數(shù)任務(wù)2.2高效辦公之Excel

任務(wù)2.2高效辦公之Excel

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任務(wù)2.2高效辦公之Excel

任務(wù)2.3

Python快速上手任務(wù)2.3.1Python入門Python是由荷蘭國家數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)研究所的吉多·范羅蘇姆(GuidovanRossum)于20世紀(jì)80年代末至90年代初設(shè)計的。Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python的語法和動態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺上的編程語言。隨著版本的不斷更新和新功能的添加，Python逐漸被用于獨立的、大型項目的開發(fā)。請同學(xué)們在小組內(nèi)查閱資料并討論為什么需要學(xué)習(xí)Python，Python有哪些特點，并將討論結(jié)果記錄下來。

任務(wù)2.3

Python快速上手1.Python簡介Python是由諸多其他語言發(fā)展而來的，包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unixshell和其他的腳本語言，其源代碼同樣遵循GPL(generalpubliclicense)協(xié)議。自從20世紀(jì)90年代初Python語言誕生至今，已被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)管理任務(wù)的處理和Web編程中。

2.Python的安裝與部署1)Python的版本2)Python的安裝3)Python的開發(fā)平臺任務(wù)2.3

Python快速上手任務(wù)2.3.2Python常用模塊的功能與作用Python的應(yīng)用有很多，比如爬蟲、預(yù)測分析、圖形用戶界面(GUI)、自動化、圖像處理、可視化等，可能只需要十幾行代碼就能實現(xiàn)酷炫的功能。因為Python擁有眾多第三方工具庫，把功能都封裝在包里，只需要調(diào)用接口，就能實現(xiàn)復(fù)雜的功能。工具庫中的每一個函數(shù)和模塊都有其各自的用途，可以幫助開發(fā)人員更高效地編寫代碼。請同學(xué)們以小組為單位查閱資料并討論，哪些函數(shù)和模塊會在日常工作中被頻繁使用，并將討論結(jié)果記錄下來。

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Python快速上手1.os模塊

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Python快速上手2.sys模塊

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Python快速上手3.string模塊

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Python快速上手4.openpyxl模塊openpyxl模塊中Workbook類的使用方法

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Python快速上手openpyxl模塊中Worksheet類的使用方法

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Python快速上手openpyxl模塊中Cell類的使用方法

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Python快速上手5.PyPDF2模塊PdfFileReader類

任務(wù)2.3

Python快速上手PdfFileWriter類

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任務(wù)2.3

Python快速上手PdfFileMerger類

模塊總結(jié)目前，選擇在網(wǎng)絡(luò)上開店的商家越來越多。當(dāng)需要查看店鋪中的各方面數(shù)據(jù)并進行分析時，就要用到相應(yīng)的分析工具。Excel是常用的數(shù)據(jù)分析工具，可以實現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)分析工作，但在數(shù)據(jù)量大、公式嵌套多的情況下，Excel處理起來會很麻煩，而且處理速度也會變慢。此時，Python可作為首選，因為Python提供了大量的第三方擴展庫，如Numpy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，這些庫不僅可以對數(shù)據(jù)進行處理、挖掘，還可以進行可視化展示，其自帶的分析方法模型也使數(shù)據(jù)分析變得簡單高效，只需編寫少量的代碼就可以得到分析結(jié)果。模塊3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析《電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析》知識目標(biāo)了解電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容了解電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表掌握電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法能力目標(biāo)運用電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法解決問題熟練掌握電子商務(wù)營銷推廣分析方法技能目標(biāo)熟練運用電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法具備電子商務(wù)營銷推廣分析的能力培養(yǎng)營銷數(shù)據(jù)分析的敏感性和自覺性任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.1營銷數(shù)據(jù)分析的意義在“6·18”血拼搶購、抄低價、薅羊毛的時候，你是否也有同樣的感受：現(xiàn)在的產(chǎn)品推薦和各類廣告也太神奇了，你想買什么、需要什么，商家似乎統(tǒng)統(tǒng)知道。請同學(xué)們以小組為單位討論為什么現(xiàn)在的電商產(chǎn)品推薦和廣告投放能夠如此精準(zhǔn)，如此懂你心意，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.1營銷數(shù)據(jù)分析的意義1.了解產(chǎn)品營銷情況，診斷問題2.幫助企業(yè)預(yù)測發(fā)展方向，規(guī)避風(fēng)險3.幫助企業(yè)控制成本，提高效率4.幫助企業(yè)評估效果，改進營銷方案任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容農(nóng)夫山泉為了提高銷量，對產(chǎn)品的擺放做了詳盡的分析。業(yè)務(wù)員一天要幾十次到商場或超市拍攝農(nóng)夫山泉水?dāng)[放的照片。按照規(guī)定，下班之前每個業(yè)務(wù)員要將200張照片傳送到杭州總部。每個業(yè)務(wù)員每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在25M左右，這似乎并不是個多大的數(shù)字。但農(nóng)夫山泉全國有15000個業(yè)務(wù)員，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大約是150GB，每月大約是3.5TB。當(dāng)這些照片如雪花一樣散落在杭州總部的機房時，農(nóng)夫山泉的信息主管該如何著手開展工作?請同學(xué)們以小組為單位進行討論，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容營銷數(shù)據(jù)分析可以從客戶數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析以及銷售數(shù)據(jù)分析三個方面展開。1.客戶數(shù)據(jù)分析客戶(會員)數(shù)據(jù)分析的前提是電商企業(yè)必須能夠接觸和收集到足夠多的與業(yè)務(wù)場景相關(guān)的客戶數(shù)據(jù)。如果說用一個專有名詞來代替客戶數(shù)據(jù)分析的一系列方法，那就是客戶畫像。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容2.產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析一個產(chǎn)品的“一生”會經(jīng)歷眾多的階段。產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析是從產(chǎn)品概念的產(chǎn)生到產(chǎn)品最終退出市場這一系列流程來探討產(chǎn)品方面的數(shù)據(jù)分析。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容3.銷售數(shù)據(jù)分析如果能提前預(yù)測出產(chǎn)品未來的價格或銷量的走勢，對于企業(yè)制定未來的生產(chǎn)和銷售計劃會有很強的指導(dǎo)意義。當(dāng)然，這里主要講的是對價格或銷量的定量預(yù)測分析。在這類分析中，一般常用移動平均法、指數(shù)平滑法、趨勢外推法和回歸分析法這4種定量分析方法。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容(1)移動平均法最為簡單，可以消除或減少時間序列數(shù)據(jù)受偶然性因素干擾而產(chǎn)生的隨機變化影響，更適合那些波動性小、短期的預(yù)測。(2)指數(shù)平滑法是從移動平均法發(fā)展而來的，是一種改良的加權(quán)平均法，在不舍棄歷史數(shù)據(jù)的前提下，對離預(yù)測較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，權(quán)數(shù)由近到遠按指數(shù)規(guī)律遞減。指數(shù)平滑法通常用于對那些有波動性和趨勢性的數(shù)據(jù)的預(yù)測，也適用于短期預(yù)測。(3)趨勢外推法是根據(jù)有一定趨勢的歷史數(shù)據(jù)擬合一條趨勢線，以此來外推預(yù)測未來數(shù)值的預(yù)測方法，適合那些有一定趨勢性的數(shù)據(jù)的中短期預(yù)測。以上三種方法都僅用到預(yù)測變量的歷史數(shù)據(jù)，不涉及其他變量，屬于時間序列分析。任務(wù)3.1電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的意義和內(nèi)容任務(wù)3.1.2營銷數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容(4)如果已知某些變量與需要預(yù)測的變量間有直接的因果聯(lián)系，且這些解釋變量的歷史數(shù)據(jù)均能獲取，就要考慮用回歸分析法(包括一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等)來預(yù)測了?；貧w分析法可預(yù)測的期限較長，適用于短、中、長期預(yù)測。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度市場營銷是企業(yè)的命脈，肯定少不了營銷數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計。通過對客戶、業(yè)務(wù)、營銷、競爭等諸多方面的深入分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和隱含的信息，不僅能夠提升企業(yè)的科學(xué)管理和科學(xué)決策的水平，還能為制定有針對性和便于實施的營銷戰(zhàn)略奠定良好的基礎(chǔ)。請同學(xué)們以小組為單位討論工作中收集哪些維度的數(shù)據(jù)對營銷分析是有必要的，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度電子商務(wù)企業(yè)分析營銷數(shù)據(jù)主要有兩個目的：一是對營銷情況的整體把控，評估營銷目標(biāo)是否達成，圖3-1從不同維度對店鋪的銷售情況進行分析，以便隨時監(jiān)控數(shù)據(jù)異常，及時發(fā)現(xiàn)問題；二是對特定性問題進行分析，比如為了提升銷售額做的產(chǎn)品對比分析，渠道對比分析，退貨量對銷售的影響分析等，從某一維度的數(shù)據(jù)進行深入分析，來解決具體業(yè)務(wù)問題，如圖3-2所示。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度1.商品維度商品(產(chǎn)品)維度分析是營銷數(shù)據(jù)分析中最重要的部分之一，主要是指從商品的不同角度對銷售數(shù)據(jù)進行分析，以便更好地了解每個商品的銷售情況和特征，從而制定有效的營銷策略和目標(biāo)?？赏ㄟ^單一商品分析、商品分類分析、不同商品橫向分析、商品競爭分析、商品生命周期的變化趨勢、商品組合和交叉銷售、商品開發(fā)和推廣、商品市場需求的變化趨勢等發(fā)現(xiàn)不同商品的銷售情況和趨勢，對比不同渠道的商品銷售情況和趨勢，比較不同商品的利潤率和毛利率，分析消費者對商品的滿意度和購買體驗等。商品維度分析可用于商品業(yè)績分析、商品上下架建議、下周期營銷計劃制定、商品擺放位置調(diào)整等。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度2.供應(yīng)商維度電商企業(yè)的商品可能由相同或者不同的供應(yīng)商提供，本維度適用于有不同供應(yīng)商的商品。例如，當(dāng)電商企業(yè)要給客戶提供的是“快速響應(yīng)”價值時，企業(yè)的整個供應(yīng)鏈的第一要務(wù)就是縮短每個環(huán)節(jié)的交付周期，那么對距離近的、供應(yīng)周期穩(wěn)定的供應(yīng)商就會分配更多的資源。供應(yīng)商維度分析可用于供應(yīng)商評價、商品議價建議、供應(yīng)商下一周期供貨計劃制訂等。3.內(nèi)部組織維度根據(jù)企業(yè)的性質(zhì)及組織結(jié)構(gòu)不同，可進行內(nèi)部組織維度分析，如連鎖店營銷情況分析、子公司營銷情況分析、銷售員的營銷情況分析等;根據(jù)銷售主體的不同類別，也可進行內(nèi)部組織維度分析，如專職兼職銷售員分類、線上線下銷售員分類等。內(nèi)部組織維度分析還可用于績效評價、銷售策略調(diào)整、資源補充計劃等方面。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度4.客戶維度客戶(會員)是銷售對象，是企業(yè)的核心資產(chǎn)，可按客戶的不同類別進行分類，以便做精細化的分析。可按照客戶屬性(如客戶性別、年齡、區(qū)域等)分類;也可按客戶性質(zhì)，如企業(yè)客戶、個人客戶、國內(nèi)客戶、國際客戶、不同規(guī)模的企業(yè)客戶等分類。通過了解客戶需求和消費習(xí)慣等，企業(yè)能夠制定更加精準(zhǔn)的營銷策略，促進銷售增長。客戶維度分析可用于精準(zhǔn)廣告投放、營銷策略調(diào)整等方面。5.地域維度地域維度分析對于有全球性或全國性業(yè)務(wù)的企業(yè)而言至關(guān)重要，可幫助企業(yè)找到銷售熱點和盲區(qū)?？筛鶕?jù)商品性質(zhì)來定義不同地域，例如全球性區(qū)域分析、全國性區(qū)域分析、一二三線城市及城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村區(qū)域分析、不同氣候的區(qū)域分析等，幫助企業(yè)了解各地區(qū)的消費習(xí)慣、產(chǎn)品偏好等，以便進行更加精準(zhǔn)的營銷。地域維度分析可用于下一周期銷售計劃制定、供應(yīng)鏈計劃制定、庫存計劃制定、區(qū)域資源規(guī)劃調(diào)整等。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.1營銷數(shù)據(jù)分析的維度6.時間維度時間維度分析是數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一部分。通過營銷數(shù)據(jù)的時間維度分析，我們可以了解銷售額、銷售量、利潤等在時間上的變化情況。從長期的角度來看，營銷數(shù)據(jù)的時間維度分析能夠反映出月度、季度、年度銷售情況的變化趨勢，可以幫助企業(yè)了解業(yè)務(wù)的整體走向，是制定戰(zhàn)略和預(yù)算計劃的重要基礎(chǔ)。從短期的角度來看，營銷數(shù)據(jù)的時間維度分析能夠反映出周內(nèi)、節(jié)假日銷售情況的變化趨勢，可以幫助企業(yè)規(guī)劃促銷活動、庫存管理等工作。例如，可以根據(jù)銷售數(shù)據(jù)來調(diào)整各類產(chǎn)品的進貨時間以及營銷策略。7.品牌維度品牌維度分析是同類產(chǎn)品不同品牌的分析，包括品牌喜好分析、品牌業(yè)績趨勢對比品牌維度分析可用于商品配置管理等方面。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表營銷數(shù)據(jù)分析是收集和分析營銷數(shù)據(jù)指標(biāo)的過程，通過營銷報表揭示有意義的、可操作的數(shù)據(jù)，為營銷決策提供依據(jù)，幫助企業(yè)得出重要結(jié)論并實現(xiàn)整個業(yè)務(wù)的KPI(關(guān)鍵績效指標(biāo))。不同營銷數(shù)據(jù)分析的目的關(guān)注不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)和報表設(shè)計。請同學(xué)們以小組為單位討論你見過的數(shù)據(jù)報表有哪些，該類報表反映的重點是什么，并將討論結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表1.線索數(shù)據(jù)報表獲客是電商企業(yè)營銷的重中之重，而線索數(shù)量是衡量獲客效果的基本數(shù)據(jù)指標(biāo)。線索數(shù)據(jù)報表可以顯示在特定時期內(nèi)產(chǎn)生的新線索數(shù)量，如圖3-3所示，以周為時間單位對其進行監(jiān)測，以確保獲客目標(biāo)如期完成。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表2.按來源劃分的線索報表按來源劃分的線索報表顯示了不同特定營銷渠道中分別帶來了多少線索，這對獲客方式多樣的企業(yè)來說，可以區(qū)分不同渠道的獲客效果。某品牌商布局私域流量營銷渠道情況如圖3-4所示。隨著市場環(huán)境的變化和企業(yè)自身情況的調(diào)整，各個渠道的獲客效果也會不斷發(fā)生變化，因此企業(yè)需要定期監(jiān)控和調(diào)整各個渠道的營銷策略，來保證獲客效率的穩(wěn)定和持續(xù)。如果將來源渠道和線索生命周期結(jié)合分析，企業(yè)能一目了然地看到不同渠道的獲客轉(zhuǎn)化效果，清楚地知道哪個渠道可以獲取更高質(zhì)量線索，這也符合以營業(yè)收入為導(dǎo)向的營銷分析。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表3.目標(biāo)客群線索報表目標(biāo)客群線索報表可以幫助企業(yè)更好地了解在不同細分市場中特定營銷活動對某一客戶群體產(chǎn)生的影響。在電商企業(yè)營銷中，企業(yè)可以對客戶群體進行不同標(biāo)準(zhǔn)的類型劃分，如行業(yè)、公司規(guī)模、地理位置等。同一營銷活動可能會對不同的客戶群體產(chǎn)生不同的影響，因此了解這些影響對于制定有效的營銷策略非常重要。另外，在實際營銷效果分析中，很多情況下需要將兩個或多個維度的報表綜合分析，進而得出更有價值的結(jié)論。例如，將目標(biāo)客群線索報表與不同來源線索報表結(jié)合使用，了解不同來源的線索在不同客戶群體中的分布情況，更好地判斷各個渠道對不同客戶群體的影響。4.不同客群線索生命周期分布報表通過不同客群線索生命周期分布報表可以更直觀地顯示不同細分市場的獲客效果，為后續(xù)針對不同目標(biāo)客群采取不同的營銷策略提供數(shù)據(jù)支撐。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表5.內(nèi)容轉(zhuǎn)化報表電商企業(yè)內(nèi)容營銷的價值早已不再用漲粉量、閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量這些與銷售目標(biāo)相距甚遠的指標(biāo)來衡量，而是要以獲客轉(zhuǎn)化、幫助成單為目標(biāo)來科學(xué)量化。要想知道某一特定營銷內(nèi)容帶來了多少線索，內(nèi)容轉(zhuǎn)化報表可以實現(xiàn)。內(nèi)容轉(zhuǎn)化報表能夠幫助企業(yè)在白皮書、博客、在線直播等形式的內(nèi)容中直觀地展現(xiàn)哪些類型的內(nèi)容是更有效的，以及受眾對哪些主題更感興趣等信息。例如，某App使用人群不同設(shè)備占比情況如圖3-5所示。任務(wù)3.2電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)分析的維度和報表任務(wù)3.2.2營銷數(shù)據(jù)報表6.線索生命周期漏斗報表不斷獲取新線索對于電商企業(yè)很重要，但是確保這些線索能夠在不同生命周期階段順利流轉(zhuǎn)，也同樣重要。線索生命周期漏斗報表能夠展示線索如何從合格線索轉(zhuǎn)化為市場線索，再到銷售線索和商機，這對掌握線索的質(zhì)量情況有很大幫助，如圖3-6所示。這些信息可以用來判斷市場活動、內(nèi)容營銷產(chǎn)生的線索能否讓銷售團隊成功轉(zhuǎn)化，達成實際成交。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析在當(dāng)下全球化互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟時代，對于電商企業(yè)來講，競爭壓力日益增大，數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)營銷變得尤為重要。通過對商品銷售數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析，有助于企業(yè)發(fā)現(xiàn)店鋪銷售中存在的問題，并能找到新的銷售增長點，制定新的營銷策略，提高店鋪的商品銷量。請同學(xué)們以小組為單位，調(diào)研某店鋪不同商品的月銷量和銷售額，并將調(diào)研結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析1.不同商品銷量分類統(tǒng)計以圖3-8的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，創(chuàng)建店鋪銷售數(shù)據(jù)表。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析選中E2單元格，單擊【數(shù)據(jù)】菜單中【排序和篩選】選項卡中的【升序】按鈕，如圖3-9所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析在【分級顯示】選項卡中單擊【分類匯總】按鈕，彈出“分類匯總”對話框，如圖3-10所示，其中“分類字段”指的是排序的字段，這里選擇“寶貝標(biāo)題”項目，匯總方式設(shè)置為“計數(shù)”，“選定匯總項”同樣設(shè)置為“寶貝標(biāo)題”字段，單擊【確定】按鈕即可完成對“寶貝標(biāo)題”的分類匯總單擊左上方的分級顯示按鈕，顯示2級分類數(shù)據(jù)，可查看不同商品的銷量統(tǒng)計結(jié)果，如圖3-11所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析2.不同商品銷售額分類統(tǒng)計以圖3-9的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在【分級顯示】選項卡中單擊【分類匯總】按鈕，彈出“分類匯總”對話框，其中“分類字段”依然選擇“寶貝標(biāo)題”項目，匯總方式設(shè)置為“求和”，“選定匯總項”設(shè)置為“銷售金額”字段，單擊【確定】按鈕即可完成對“銷售金額”的分類匯總，如圖3-12所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析單擊圖表左上方的分級顯示按鈕，顯示2級分類數(shù)據(jù)，可查看不同商品的銷售金額統(tǒng)計結(jié)果，如圖3-13所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析3.不同商品銷售額比重統(tǒng)計與分析以圖3-9的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，框選中E2與E16單元格區(qū)域，按“Ctrl+C”組合鍵復(fù)制數(shù)據(jù)。選中A20單元格，單擊選項卡【開始】菜單中的【剪貼板】下的【粘貼】按鈕下方的三角按鈕，在展開的下拉列表中選擇【值】選項，復(fù)制粘貼的數(shù)據(jù)如圖3-14所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析框選中A20與A34單元格區(qū)域，單擊【數(shù)據(jù)】選項卡【數(shù)據(jù)工具】組中的【除重復(fù)項】按鈕，彈出“刪除重復(fù)項”對話框，單擊【全選】按鈕，取消選中【數(shù)據(jù)包含標(biāo)題】復(fù)選框，然后單擊【確定】按鈕，如圖3-15所示。重復(fù)值刪除完成后會彈出提示對話框，如圖3-16所示，單擊【確定】按鈕。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析選中B20單元格，在【公式】選項卡【函數(shù)庫】組中單擊【數(shù)學(xué)和三角函數(shù)】按鈕，在展開的下拉列表中選擇【SUMIF】選項，彈出“函數(shù)參數(shù)”對話框，在其中設(shè)置各項函數(shù)參數(shù)，內(nèi)容如圖3-17所示，然后單擊【確定】按鈕。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析向下拖動B20單元格右下角的填充柄至B22單元格，即可填充其他銷售額數(shù)據(jù)?？蜻x中A20至B22單元格區(qū)域，然后單擊【插入】選項卡【圖表】組中的【插入餅圖或圓環(huán)圖】按鈕，在展開的下拉列表中選擇【餅圖】選項，插入餅圖。移動圖表到合適位置，修改圖表標(biāo)題為“不同商品銷售額比重分析”，圖表樣式選擇“樣式3”，如圖3-18所示。此時，商家即可對不同商品的銷售額比重進行分析，進而調(diào)整營銷策略，提高銷售額。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.1不同商品營銷情況統(tǒng)計與分析任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析科學(xué)地對商品營銷情況進行數(shù)據(jù)分析，可以合理地指導(dǎo)企業(yè)針對商品結(jié)構(gòu)和服務(wù)項目進行促銷活動調(diào)整、陳列調(diào)整等，從而進一步優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)、加強所經(jīng)營的商品和項目的市場競爭能力及合理配置，讓商品更適應(yīng)市場，更暢銷，使商品組合更符合顧客的需求情況。請同學(xué)們以小組為單位，調(diào)研某店鋪同類商品的不同屬性的月銷量和銷售額，并將調(diào)研結(jié)果記錄下來。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析1.不同顏色的同類商品銷售情況統(tǒng)計與分析圖3-19為某款女裝銷售數(shù)據(jù)。要對不同顏色的該款女裝進行分析，具體操作步驟:選中C2單元格，然后單擊【數(shù)據(jù)】選項卡【排序和篩選】組中的【升序】按鈕，對“顏色”列數(shù)據(jù)進行排序。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析在【分級顯示】組中單擊【分類匯總】按鈕，彈出“分類匯總”對話框，如圖3-20所示，在“分類字段”下拉列表中選擇“顏色”選項，在“匯總方式”下拉列表中選擇“求和”選項，在“選定匯總項”列表框中選中“成交數(shù)量”復(fù)選框，然后單擊【確定】按鈕。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析此時，系統(tǒng)自動按照不同的顏色對商品成交數(shù)量進行求和匯總。單擊圖表左上方的分級按鈕，顯示2級分級數(shù)據(jù)，然后對“成交數(shù)量”列中的數(shù)據(jù)進行升序排序，結(jié)果如圖3-21所示。此時，商家即可對該款女裝不同顏色的銷售情況進行分析，適當(dāng)調(diào)整進貨數(shù)量，避免庫存積壓。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析2.不同尺寸的同類商品銷售情況統(tǒng)計與分析圖3-22為某款男裝銷售數(shù)據(jù)。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析要對不同尺寸的該款男裝進行分析，具體操作步驟如下所述:選擇數(shù)據(jù)區(qū)域的任一單元格，單擊【插入】選項卡【表格】組中的【數(shù)據(jù)透視表】按鈕，彈出“創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表”對話框，在“表/區(qū)域”編輯框中自動選擇工作表的整個數(shù)據(jù)區(qū)域(即Sheet1!$AS1:SDS29)，選中“現(xiàn)有工作表”單選鈕，設(shè)置“位置”為F2單元格，然后單擊【確定】按鈕，如圖3-23所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析單擊【確定】按鈕后，將彈出“數(shù)據(jù)透視表字段”窗格，將“尺寸”字段拖拽至“行”區(qū)域，將“成交數(shù)量”字段拖拽至“值”區(qū)域，如圖3-24所示。任務(wù)3.3電子商務(wù)營銷數(shù)據(jù)的基本分析方法任務(wù)3.3.2同類商品營銷情況統(tǒng)計與分析關(guān)閉“數(shù)據(jù)透視表字段”窗格后，選中F2單元格將“行標(biāo)簽”修改為“尺寸”，選中G2單元格將“求和項:成交數(shù)量”修改為“銷售數(shù)量”;選中G3單元格，單擊【數(shù)據(jù)】選項卡【排序和篩選】組中的【降序】按鈕，對商品成交數(shù)量進行排序，對表格進行美化后結(jié)果如圖3-25所示。此時，商家即可對該款男裝不同尺寸的銷售情況進行分析，調(diào)整庫存。任務(wù)3.