《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》 - 零一 - 电子工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）

書城自編碼： 3069347
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者：零一
國際書號(ISBN)： 9787121319501
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2017-10-01
版次： 1
頁數/字數： 280/
書度/開本： 16开釘裝：平塑勒

售價：HK$ 114.6

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編輯推薦：

《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第1版获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深入，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版，部分章节使用了 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 实现数据建模，用PowerQuery 提升数据清洗的能力。

內容簡介：

本书主要针对电商从业者（运营和店长）和数据分析入门者，以电商业务实战为主线，介绍数据分析相关的知识。本书的上半部分主要介绍淘宝的操作方法，以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分以实战为主，主要介绍淘宝卖家如何应用Excel 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层，数据分析师必不可少的4 个要素是思维、业务、工具和数据，而前两者才是*重要的。

關於作者：

零一，数据迷，电商实操者，新媒体电商研究者，电商培训讲师。现任杭州谷点电子商务有限公司CEO。2009年开始从事电子商务，擅长单品操作和数据分析，先后操作过多个行业爆款。2013年开始接触电商培训，擅长市场分析课程，2年期间培训人次达10万以上。

目录
上篇做数据分析之前要先学会做淘宝
业务能力是数据分析师成长最大的瓶颈之一，做淘宝数据分析当然要先学会做淘宝，只有了解淘宝是如何操作的，才能更好地理解淘宝数据。
第 1 章什么是淘商？未来如何布局...............................................................................1
1.1 什么是淘商................................................................................................................... 2
1.2 未来如何布局............................................................................................................... 2
1.3 电商媒体化和媒体人格化 ......................................................................................... 4
第 2 章让店铺活下来 .....................................................................................................5
2.1 小卖家的生存之道 ..................................................................................................... 6
2.2 中大卖家的生存之道 ............................................................................................... 15
2.3 引火线流量之战 .............................................................................................. 17
下篇跟着实战学做数据分析
数据分析师必须实战，只有把数据应用到业务上，然后通过市场反馈来验证自己的
分析结果，才能积累属于自己的经验。
第 3 章市场分析告诉你这个市场能不能做，能做多大 ..................................19
3.1 数据分析的五大思维方式 ...................................................................................... 20
3.2 如何评判一个行业市场的规模 .............................................................................. 24
3.3 进一步研究市场的方法 .......................................................................................... 91
3.4 通过竞争对手分析了解行业态势 ........................................................................ 127
第 4 章运营分析万变归宗..................................................................................148
4.1 了解运营数据.......................................................................................................... 149
4.2 生意参谋数据的解读 ............................................................................................ 155
4.3 店铺数据规划........................................................................................................... 166
4.4 分析实例................................................................................................................... 175
第 5 章常见的数据挖掘方法.......................................................................................201
5.1 预测........................................................................................................................... 202
5.2 异常检测................................................................................................................... 225
5.3 探索关系................................................................................................................... 237
5.4 聚类分析................................................................................................................... 249
5.5 降维........................................................................................................................... 257
第 6 章数据分析报告撰写思路...................................................................................263
后记...................................................................................................................................272

內容試閱：

序言
自阿里提出数据赋能以来，越来越多的电商企业和运营开始关注数据的应用， 2013 年淘宝运营技巧的爆发，其实就是在享受数据带来的红利。业内人说阿里唯一不变的就是变化，互联网的节奏是快狠准，适者生存，优胜劣汰，只要慢上一两步，时机将一去不复返。数据产品也在变化的过程中更迭，本书第 1 版中涉及的淘宝指数、数据魔方都下线了，同时新版的阿里指数、生意参谋上线了。 Excel 从 2013 版本更新到了 2016 版本， SQL Server 从 2012版本更新到了 2016 版本， SQL Server 数据挖掘套件停止了更新，据悉 Excel 将会集成更多的分析方法。因为有太多的变化，很多读者写邮件给我希望可以更新本书内容。
回顾本书第 1 版，虽然获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但本书依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深入，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。
本书第 2 版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版，部分章节使用了 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 实现数据建模，用PowerQuery 提升数据清洗的能力。
第 2 版的内容更加充实饱满，新增的实例分别在 3.2.6 和 3.4.3 节，给读者参考以提升分析能力， 4.2 节简单介绍了阿里的生意参谋数据平台， 4.4.2 节介绍了运营数据建模的方法， 5.5节介绍了降维的方法。
本书可作为电商行业数据分析的高级教程。
零
一
2017.5.26

前言
数据有毒，我也会被数据误导，因为平台提供的数据可能并不精准，甚至误差极大。我在操作单品时发现过生意参谋里面统计的关键词数据有错误，例如我通过实时访客掌握了成交词为 A 词，并确认无误，但第二天的单品统计数据告诉我昨天的成交词是 B 词，如果我没有掌握真实的信息，那么我就会着重去优化 B 词，甚至在后面干脆就把 A 词删掉了，因为数据告诉我A词没有任何效果。
数据原本的作用是帮助我们做决策，一旦数据产生错误，就可能导致我们做出错误的决策。但没有数据，我们又只能是一个瞎子，毫无方向感。
所以，使用数据要慎重、胆大、心细，同时也要看我们利用数据来做什么。对商家而言，数据有两种用途：第一种，用来做预测，通过参考数据从而决定卖什么货；第二种，用来指导下一步的运营操作。对于第一种用途，数据仅作为参考，因为我们对市场的判断，除数据外，还有自己的行业经验。对于第二种用途，则建议多验证数据，例如当我看到 B 词有数据时，通过搜索B词发现我的商品排名很靠后，用脚趾想都知道排名这么靠后买家怎么可能会找到我的商品并下单呢？

本书的上半部分主要介绍淘宝的操作方法，以及探讨未来的电商布局之路，这部分内容有时效性。
本书的下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用 Excel、 SmartMining 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层，
数据分析师必不可少的4个要素是思维、业务、工具和数据，前两者才是最重要的，希望读者在阅读本书时着重研究业务层面的内容。
说到业务层面，在电商人的眼里，一切皆流量，流量是电商赖以生存的食粮。平台流量和社交流量是可以相结合的。在电商运营中有一个6字真言引流，转化，留存，这6个字概括了电商运营的精髓，字字珠玑，都不简单。无数的运营者夜以继日地研究的是前4个字，而最后两个字留存却鲜有运营者钻研。我们曾经统计过获取一个新客户的成本是维护老客户的 100 倍。引流，转化是让电商暂时得以生存，留存则是决定了电商能存活多久。未来，流量会越来越贵，如果我们做不出能够粘着用户的产品，那么就用人去粘着人。
用人去粘着人的前提是消费者在我们这里有过很棒的购物体验，做体验其实并不难，关键是卖家要有做体验的意识。我的淘宝集市店发货用的是顺丰快递，甚至退换货也用顺丰快递，我的换货流程是：顺丰快递员到我们这里拿一个新品送到消费者手里的同时，把旧的送回给我们。所有产生换货的消费者都会给我们好评，因为他们想不到一家集市店的购物体验居然能做得和京东一样，
甚至超过京东（我是以京东的购物体验作为标杆的）。消费者会因为物流的时效、赠品或者产品本身而感到震撼，他们在我这里爽过了之后，我的个人微信号的加粉率接近 100%，因为好的购物体验让消费者对素未谋面的淘宝集市卖家产生了信任。
数据要落到实处，必然是要落到业务上，落到人上，技术可以不精湛，但思维要跟上，数据时代已经到来！
谁适合看这本书？
如果对下面的所有问题都能肯定地回答是，那么本书适合你。
①
你是不是淘宝店铺的运营人员或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己？
②
你是不是打算在淘宝开店，目前尚在学习中？
③
你是不是对数据分析感兴趣，尚在入门阶段？
④
你是不是更愿意亲自动手实操，在实践中应用所学，而不是看我吹嘘？
谁可能不适合看这本书？
如果满足下面任何一种情况，那么本书不适合你。
①
你是不是已经擅长数据分析？
②
你是不是看到数据就犯困，对数据毫无兴趣？
③
你是不是只愿意花时间抱怨，做不好就找借口把责任推给他人？
如何联系作者？
作者的联系方式：
邮箱： lingyi187@qq.com
公众微信号： start_data
本书可作为电商行业数据分析的高级教程，已有数十所院校选用此书作为电子商务专业数据分析课程专用教程。

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