第1章电子商务数据分析
电商大数据分析与个性化营销策略
电商大数据分析与个性化营销策略第1章电商大数据概述 (3)1.1 电商数据的特点与价值 (3)1.1.1 数据特点 (3)1.1.2 数据价值 (4)1.2 大数据技术在电商领域的应用 (4)1.2.1 数据采集与存储 (4)1.2.2 数据处理与分析 (4)1.2.3 数据应用与优化 (4)1.3 电商大数据分析框架 (5)1.3.1 数据来源 (5)1.3.2 数据处理与分析 (5)1.3.3 应用与优化 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据来源与采集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 采集方法 (6)2.2 数据预处理技术 (6)2.2.1 数据整合 (6)2.2.2 数据标准化 (6)2.2.3 数据转换 (6)2.3 数据清洗与质量保证 (6)2.3.1 缺失值处理 (6)2.3.2 异常值处理 (6)2.3.3 重复值处理 (6)2.3.4 数据验证 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 分布式存储技术 (6)3.1.1 分布式存储系统概述 (7)3.1.2 分布式存储技术原理 (7)3.1.3 分布式存储技术在电商领域的应用 (7)3.2 数据仓库与数据挖掘 (7)3.2.1 数据仓库概述 (7)3.2.2 数据挖掘技术 (7)3.2.3 数据仓库与数据挖掘在电商领域的应用 (7)3.3 数据安全保障与隐私保护 (8)3.3.1 数据安全保障 (8)3.3.2 隐私保护 (8)第4章数据分析方法与模型 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 用户行为特征描述 (8)4.1.2 商品特征描述 (8)4.2 电商用户行为分析模型 (9)4.2.1 用户分群模型 (9)4.2.2 用户行为预测模型 (9)4.2.3 用户价值评估模型 (9)4.3 预测性分析模型 (9)4.3.1 预测性分析方法概述 (9)4.3.2 销量预测模型 (9)4.3.3 用户需求预测模型 (9)4.3.4 跨界营销预测模型 (9)第5章个性化推荐系统 (9)5.1 推荐系统概述 (9)5.2 协同过滤推荐算法 (10)5.3 内容推荐算法 (10)5.4 混合推荐算法 (10)第6章用户画像构建 (10)6.1 用户画像概念与价值 (10)6.1.1 用户画像定义 (10)6.1.2 用户画像价值 (11)6.2 用户画像构建方法 (11)6.2.1 数据收集 (11)6.2.2 数据处理与清洗 (11)6.2.3 特征工程 (11)6.2.4 用户分群 (11)6.2.5 用户画像描绘 (11)6.3 用户画像应用案例 (11)6.3.1 个性化推荐 (11)6.3.2 营销活动定制 (12)6.3.3 客户服务优化 (12)6.3.4 商品策略调整 (12)第7章营销策略制定 (12)7.1 电商营销概述 (12)7.2 数据驱动的营销策略 (12)7.2.1 数据收集与处理 (12)7.2.2 用户画像构建 (12)7.2.3 营销策略优化 (12)7.3 个性化营销策略制定 (12)7.3.1 精准定位目标客户 (13)7.3.2 制定个性化营销方案 (13)7.3.3 营销策略实施与监控 (13)7.3.4 营销策略评估与优化 (13)第8章营销活动实施与优化 (13)8.1 营销活动策划与执行 (13)8.1.1 活动目标设定 (13)8.1.3 活动内容设计 (13)8.1.4 活动推广与执行 (13)8.2 营销活动效果评估 (13)8.2.1 数据收集与分析 (14)8.2.2 效果评价指标 (14)8.2.3 成本效益分析 (14)8.3 营销活动优化策略 (14)8.3.1 用户反馈与需求分析 (14)8.3.2 活动策略调整 (14)8.3.3 数据驱动优化 (14)8.3.4 持续迭代与优化 (14)第9章智能营销工具与平台 (14)9.1 人工智能在营销领域的应用 (14)9.1.1 人工智能助力消费者洞察 (14)9.1.2 智能化客户关系管理 (14)9.1.3 营销策略智能优化 (15)9.2 智能营销工具介绍 (15)9.2.1 数据分析与挖掘工具 (15)9.2.2 机器学习与深度学习算法 (15)9.2.3 人工智能与聊天 (15)9.3 营销自动化平台 (15)9.3.1 营销自动化平台概述 (15)9.3.2 营销自动化应用场景 (15)9.3.3 智能决策与执行 (15)9.3.4 平台选型与实施 (15)第10章未来趋势与展望 (15)10.1 电商大数据发展动态 (15)10.1.1 数据来源与技术进展 (15)10.1.2 数据共享与开放 (16)10.2 个性化营销的创新方向 (16)10.2.1 深度学习与人工智能 (16)10.2.2 跨界融合与场景营销 (16)10.3 持续优化与商业价值提升 (16)10.3.1 数据驱动的决策优化 (16)10.3.2 客户生命周期价值最大化 (16)10.3.3 绿色电商与可持续发展 (16)第1章电商大数据概述1.1 电商数据的特点与价值1.1.1 数据特点电商数据具有以下显著特点：（1）海量性：电商平台涉及大量商品、用户及交易信息，数据量庞大；（2）多样性：电商数据包括结构化数据（如用户信息、订单信息等）和非结构化数据（如用户评论、商品图片等）；（3）时效性：电商数据实时产生，实时更新，对实时性要求较高；（4）关联性：电商数据之间存在复杂的关联关系，如用户与商品、商品与商品等。
《商务数据分析与应用》第1章 初识商务数据分析
倍数与番数 倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是指原来数量的2的 N次方倍。
人均数据 人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数得到的数据。
方差 方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。
标准差 标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算 术平方根。
1.1.1 数据与数据分析
编码
标准化商品单元
商品信息聚合的最小单位，它是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个商
（Standard Product 品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate 30手机
Unit，SPU）
就是一个SPU
在线SPU
在线商品的SPU数量
独家商品收入比重 独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例
指标类型
会员类 指标
常用指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员比率 会员复购率
会员平均购买次数
留存率
客户类 指标
客单价 客单件 消费频率 最近一次购买时间 消费金额 重复购买率
说明 一定统计周期内的注册会员的数量 一定时期内有消费或登录行为的会员总数 活跃会员数占会员总数的百分比 在某时期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比 在统计周期内每个会员平均购买的次数，其计算公式为会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买 行为的会员总数 用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户， 留存用户占当时新增用户的比例就是留存率 每一个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值 每一个用户平均购买商品的数量 用户在一定期间内在店铺内产生交易行为的次数 用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差 用户在最近一段时间内交易的金额 一段时间内用户对该品牌商品或者服务的重复购买次数
电子商务数据分析 教学教案
《电子商务数据分析》
配套教学教案
第1章
小结
1、了解电子商务数据分析基础知识。
2、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析
思考及作业想一想：
1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务？想一想为什么电子商务会发
展得这么快？这么普及？
2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思？它们各具代表性的电商企业有哪些？
3.为什么要对电子商务数据进行分析？
4.简述3种电子商务数据分析的方法。
5.电子商务数据分析有哪些常用指标？
练一练：
如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章
第3章
第4章
第5章。
电子商务数据分析报告
电子商务数据分析报告1. 引言近年来，电子商务在全球范围内迅猛发展，成为推动经济增长的重要引擎。
为了更好地了解电子商务市场的发展趋势和消费者行为，本报告将对电子商务数据进行深入分析，以期为企业制定有效的营销策略和决策提供有力支持。
2. 数据来源与方法本报告所使用的数据主要来自于电子商务平台的交易记录、用户行为数据以及市场调研数据。
通过对这些数据进行整理和分析，我们将得出一系列关于电子商务市场的重要结论。
3. 电子商务市场规模分析3.1 总体市场规模通过对电子商务平台的交易记录进行统计，我们发现，截至目前，全球电子商务市场的总体规模已经达到X万亿美元。
这一数字显示了电子商务在全球经济中的重要地位和潜力。
3.2 各地区市场规模对比在各个地区中，亚洲地区的电子商务市场规模最大，占据了全球市场的X%。
紧随其后的是北美地区和欧洲地区，分别占据了X%和X%的市场份额。
其他地区的市场规模相对较小。
4. 电子商务消费者行为分析4.1 消费者购买偏好通过对用户行为数据的分析，我们发现，消费者在电子商务平台上购买的商品主要集中在服装、电子产品和家居用品等领域。
这一结果为企业在产品开发和市场推广方面提供了重要的参考。
4.2 消费者购买决策因素在购买决策方面，消费者最关注的因素是产品的价格、品质和口碑评价。
此外，便利的购物体验和快速的物流配送也对消费者的购买决策产生了重要影响。
5. 电子商务市场竞争格局分析5.1 主要参与者电子商务市场中的主要参与者包括了大型综合电商平台、专业垂直电商平台以及线下零售企业的电子商务业务。
其中，大型综合电商平台在市场份额和用户规模上占据着主导地位。
5.2 竞争策略为了在激烈的市场竞争中取得优势，电子商务企业采取了一系列竞争策略，包括价格竞争、产品差异化、品牌建设和营销推广等。
这些策略的采用对于企业的发展和市场份额的增长起到了重要作用。
6. 电子商务发展趋势展望6.1 移动端电子商务随着智能手机和移动互联网的普及，移动端电子商务成为了未来发展的重要趋势。
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题模块一电商数据分析概述（课后习题）模块一电商数据分析概述16.简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17.简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18.简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100 ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84、13.04、12.62、13.03。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16.简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
《商务数据分析》第一章——商务数据分析基本概念
３．数据分析方法
商务数据分析
• （５）社会网络分析
• 社会网络是社会个体之间通过社会关系形成的网络体系。 • 从分析对象来看，社会网络分析既可分析网络中单独节点的特性 （如重要性），
也可以分析整个网络的特性 （如连通性）等。
• 例如，用户社区分析
• （６） 复杂数据分析
• 复杂数据分析方法可以将文本、图像、视频等非结构化数据转为计算机可以理 解和计算的数据， 并参与到建模中。
• （２）新产品研发支持
• 通过分析目标用户喜好，收集当下热门产品和功能，可以为新产品的开发提供决 策依据和方向，以用户和市场真实需求为基础，设计更加符合消费喜好的产品。
• 还可以针对特定用户群体，设计差异化产品，个性化地满足不同用户群的特殊需 求，提高产品吸引力的同时增加用户满意度和忠诚度。
Hale Waihona Puke • 例如消费者评论数据分析
商务数据分析
第二节 商务分析理论
• １．4P理论
• 4P理论为我们在进行商务数据分析时如何确定分析对象和营销因素提供了重要 的理论参考。
• 产品Product：对产品进行数据分析时，需要围绕理论中对于产品特异性的要求， 抓住产品的独特之处进行着重分析。
• 价格Price：对于不同种类的产品，要根据产品特点、市场定位制定价格。对顾 客进行数据分析时，需要围绕各个属性和行为特征，对顾客进行类别划分，从 而为个性化定价和推广提供依据。
• 由此可以针对不同群体的客户提供有一定差异的营销策略和产品服务 提 升客服和营销活动效率，降低成本。
1. 市场营销
商务数据分析
• （２）用户行为分析
• 不同的用户群体具有互不相同的行为习惯，精准确定不同用户群 的行为特点，提供符合其特征的个性化服务。
电商运营数据分析课后思考参考答案
电商运营数据分析课后思考参考答案第1章（1）从⾐⾷住⾏⽅⾯考虑，如⽹上购物、订票、叫外卖、订酒店、旅游等。
从电⼦商务的功能和特点来阐述其发展快速、普及率⾼的现状。
（2）从电⼦商务的模式来解答。
（3）即电⼦商务数据的作⽤。
（4）直接观察法、AB测试法、对⽐分析法、转化漏⽃法、七何分析法、杜邦拆解法，任选3种来说明。
（5）⽹站运营指标、经营环境指标、营销活动指标、客户价值指标和销售业绩指标。
第2章（1）Alexa。
综合排名、分类排名（2）不同。
阿⾥指数查看区域与⾏业数据。
百度指数查看趋势、需求和⼈群画像。
阐述两种⼯具的功能。
（3）店铺概况、实时直播、经营分析、市场与竞争、报表⽣成（4）客户关系管理软件。
客户概况分析、客户忠诚度分析、客户利润分析、客户性能分析、客户未来分析、客户产品分析、客户促销分析。
第3章（1）不⼀定。
分析市场容量时不能看绝对数据，要结合季节、⼦⾏业等多种情况才能看清容量份额的⼤⼩。
（2）①蛋糕指数⼤，市场容量⼩；②蛋糕指数⼤，市场容量⼤；③蛋糕指数⼩，市场容量⼤；④蛋糕指数⼩，市场容量⼩。
（3）波动系数=标准差/平均值；极差=最⼤值-最⼩值；⾏业集中度=竞品1市场份额的平⽅值+竞品2市场份额的平⽅值+竞品3市场份额的平⽅值……+竞品n市场份额的平⽅值。
（4）环⽐即本期数据与上期数据⽐较；同⽐即本期统计数据与历史同时期⽐较。
（5）明星产品；现⾦⽜产品；问题产品；瘦狗产品。
第4章（1）不是。
争夺⼈⼒资源、争夺客户资源、销售同类商品、销售替代类商品、销售互补类商品、争夺营销资源、争夺⽣产资源、争夺物流资源。
（2）直接访问竞争对⼿店铺，查看其页⾯设计、主图拍摄效果、评论、客服等各⽅⾯信息来收集，也可以借助各种数据⼯具来收集，如免费的阿⾥指数、百度指数，付费的⽣意参谋等。
（3）（4）同⾏业内现有竞争者的竞争能⼒、潜在竞争者进⼊的能⼒、替代品的替代能⼒、供应商的讨价还价能⼒和购买者的讨价还价能⼒。
《电子商务数据分析与应用》课程标准
《电子商务数据分析与应用》课程标准一、课程名称电子商务数据分析与应用二、适用专业及面向岗位适用于电子商务专业（又可适用于跨境电子商务专业）。
面向电子商务运营与数据分析岗位。
三、课程性质《电子商务数据分析与应用》是电子商务专业开设的专业课，是必修课，是B类课程。
本课程旨在通过构建电子商务数据分析的整体知识框架，包括电子商务数据化运营认知、数据采集与处理方案制定、市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析、数据监控与报告撰写。
让学员掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，培养能够胜任大数据时代电子商务数据化运营工作的技能人才。
通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。
四、教学目标1、总体目标通过本课程的学习，帮助学生能够理解电子商务数据分析的内涵、意义、作用、思路、工具；认识电子商务数据化运营理念；掌握数据采集和处理方案撰写，通过数据分析目标，明确数据指标类型、数据获取渠道并对数据进行初步整理。
掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，包括：市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析；能够根据市场、运营、产品等不同电子商务情境下数据分析目标，开展数据监控、分析，及时发现数据异常并进行运营优化，完成数据分析报告撰写。
2、知识目标（1）了解电子商务运营的概念及基本内容；（2）了解电子商务数据化运营的含义；（3）熟悉电子商务企业组织架构及各部门职责；（4）了解数据采集与处理方案；（5）熟悉电子商务数据指标体系；（6）熟悉电子商务数据采集渠道数据类型；（7）熟悉常用电子商务数据采集工具的使用范围及功能；（8）了解市场数据分析的内容；（9）明确市场数据分析的价值；（10）了解市场需求分析的重要性；（11）熟悉竞争对手的界定方法；（12）了解运营数据分析的必要条件及内容；（13）熟悉客户数据分析、推广数据分析、销售数据分析、供应链数据分析的相关知识与指标；（14）熟悉产品数据分析的概念和内容；（15）了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度；（16）掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法；（17）掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法；（18）能熟悉电子商务常用数据指标及其含义；（19）熟悉数据监控的一般流程；（19）了解数据监控报表制作的设计要素；（20）了解报告的主要类型及各类型的特点。
《电子商务数据分析》-中职技工院校课程标准
《电子商务数据分析》课程标准(本课程采用教学模式)一、课程性质和任务《电子商务数据分析》是电子商务专业的一门重要的专业核心课。
目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。
通过构建商务数据分析的整体知识框架、熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步学习数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。
本课程设计以剖析企业数据分析员、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员等典型工作岗位为切入点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求 , 以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。
二、课程教学目标根据技工院校电子商务数据分析人才培养的特点，课程要求学生理解商务数据分析的意义、作用、一般流程、典型分析任务、常用分析模型、常用分析方法；了解常用数据存储查询工具、数据分析工具、数据可视化工具等；掌握行业数据分析、客户数据分析、产品数据分析、销售数据分析、推广数据分析以及员工绩效分析的内容、方法、工具与流程；理解商务数据分析报告的概念、类型、构成，能够根据企业要求撰写分析报告。
1. 能力目标能够严格遵循业务规范，实施基本的商务数据分析，支持企业数据化运营；能够根据现有客户数据进行客户画像、客户细分和价值分析，开展精准营销；能够根据现有运营数据进行销售、推广、员工绩效分析，支持企业数据化运营。
2. 知识目标理解商务数据分析的意义、作用及一般流程；掌握商务数据分析的常用分析模型与常用分析方法；掌握客户数据分析的内容、方法、工具与流程；掌握产品数据分析内容、方法、工具与流程；掌握运营数据分析的内容、方法、工具与流程；理解商务数据分析报告的概念、类型、构成与撰写方法。
3. 素养目标具备基本的职业道德和法律意识；具备熟练的计算机与网络应用能力；具备良好的沟通能力与团队意识；具备较强的竞争意识和创新意识；具备较强的自主学习能力。
1+X证书电子商务数据分析(初级)题库题目
1+X证书电子商务数据分析(初级)题库题目（巩固练习）模块一电商数据分析概述1.单选题（分值：1分）下列关于产品数据表述错误的是（D）。
A、产品数据是围绕企业产品产生的相关数据B、行业产品数据是指产品在整个市场的数据C、企业产品数据是产品在具体企业的数据D、重复购买率和毛利率是产品获客能力数据2.单选题（分值：1分）制定《电子商务法》为了保障（A）的合法权益，规范电子商务市场，促进电子商务持续健康的发展A、电子商务各方主体B、消费者C、网络用户D、人民群众3.单选题（分值：1分）一手资料主要是经过自己直接收集整理以及从直接经验中所获得的资料。
下列不属于一手资料的是（C）A、用户访谈情况B、用户的行为数据C、商务部公布的研讨敷陈D、问卷调研情况4.单选题（分值：1分）4.客户分析是企业通过对客户属性、客户设备属性、客户流量属性、客户行为属性等因素进行分析后得到的结论，那么下列不属于客户属性因素的是（D）。
A、客户年龄B、性别C、职业D、客户常用设备5.单选题（分值：1分）5.数据分析中市场类方针首要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，下列属于市场类方针的是（D）。
A、活跃客户比率B、客户复购率C、平均购买次数D、竞争对手销售额6.单选题（分值：1分）下列数据指标中不属于供应链指标的是（B）。
A、订单满足率B、商品访客数C、库存周转率D、均匀配送成本7.单选题（分值：1分）数据分析敷陈是对全部数据分析过程的一个总结与呈现。
那么，针对数据分析敷陈撰写，下列说法毛病的是（D）。
A、敷陈需图文并茂，让数据更加活泼活泼B、报告需要结构清晰、主次分明，能使读者正确理解报告内容C、敷陈需求注重数据分析敷陈的科学和松散性D、数据分析过程与分析成效一般在结论局部进行展示8.单选题（分值：1分）以下关于行业销售量增长率的计算公式正确的是（A）A、行业销售量增长率=行业本期产品销售增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%B、行业贩卖量增长率=行业本期产品贩卖额÷上期或同期产品贩卖额×100%。
电商行业数据分析与用户画像构建方案
电商行业数据分析与用户画像构建方案第一章概述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)第二章电商行业数据分析概述 (3)2.1 电商行业数据分析的概念与范围 (3)2.2 电商行业数据分析的方法与流程 (3)2.2.1 数据分析方法 (3)2.2.2 数据分析流程 (3)2.3 电商行业数据分析的关键指标 (4)第三章数据采集与预处理 (4)3.1 数据来源与采集方法 (4)3.1.1 数据来源 (4)3.1.2 数据采集方法 (4)3.2 数据预处理流程 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据整合 (5)3.2.3 数据规范化 (5)3.3 数据质量评估 (5)第四章用户行为数据分析 (6)4.1 用户访问行为分析 (6)4.2 用户购买行为分析 (6)4.3 用户互动行为分析 (7)第五章用户画像概述 (7)5.1 用户画像的概念与价值 (7)5.2 用户画像的构建方法与流程 (8)5.3 用户画像的关键属性 (8)第六章用户基础属性分析 (9)6.1 用户性别分析 (9)6.2 用户年龄分析 (9)6.3 用户地域分布分析 (9)第七章用户消费行为分析 (10)7.1 用户消费水平分析 (10)7.2 用户消费偏好分析 (10)7.3 用户消费频次分析 (11)第八章用户兴趣偏好分析 (11)8.1 用户兴趣分类与识别 (11)8.1.1 兴趣分类体系构建 (11)8.1.2 数据挖掘与特征提取 (11)8.1.3 机器学习与深度学习算法 (12)8.2 用户兴趣演变趋势分析 (12)8.2.1 时间维度分析 (12)8.2.2 社会环境因素分析 (12)8.2.3 用户个体成长分析 (12)8.3 用户兴趣偏好与购买行为的关系 (12)8.3.1 兴趣偏好与购买决策 (12)8.3.2 兴趣偏好与购买频率 (12)8.3.3 兴趣偏好与购买转化率 (12)第九章用户画像应用实践 (13)9.1 用户画像在营销策略中的应用 (13)9.2 用户画像在产品优化中的应用 (13)9.3 用户画像在客户服务中的应用 (13)第十章结论与展望 (14)10.1 研究结论 (14)10.2 研究局限 (14)10.3 未来研究方向与建议 (15)第一章概述1.1 研究背景互联网技术的飞速发展和电子商务模式的不断创新，我国电商行业呈现出快速增长的态势。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
电商行业电商大数据分析方案
电商行业电商大数据分析方案第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：电商大数据概述 (3)2.1 电商大数据概念 (3)2.2 电商大数据应用领域 (4)2.3 电商大数据发展趋势 (4)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据来源 (5)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据处理流程 (5)第四章：数据仓库构建 (6)4.1 数据仓库设计 (6)4.2 数据仓库建模 (6)4.3 数据仓库管理 (7)第五章：用户行为分析 (7)5.1 用户画像构建 (7)5.2 用户行为轨迹分析 (8)5.3 用户需求预测 (8)第六章：产品分析 (8)6.1 产品分类与特征 (8)6.1.1 产品分类概述 (8)6.1.2 产品特征分析 (9)6.2 产品评价分析 (9)6.2.1 评价数据分析 (9)6.2.2 评价趋势分析 (9)6.3 产品推荐策略 (9)6.3.1 基于用户行为的推荐 (9)6.3.2 基于内容的推荐 (9)6.3.3 基于协同过滤的推荐 (10)第七章：营销策略分析 (10)7.1 营销活动效果评估 (10)7.1.1 评估指标体系构建 (10)7.1.2 评估方法 (10)7.2 个性化营销策略 (10)7.2.1 用户分群 (10)7.2.2 精准推荐 (11)7.2.3 定制化营销活动 (11)7.2.4 用户画像应用 (11)7.3 营销渠道优化 (11)7.3.1 渠道分析 (11)7.3.2 渠道整合 (11)7.3.3 渠道创新 (11)7.3.4 渠道监控与调整 (11)第八章：供应链分析 (11)8.1 供应链结构分析 (11)8.1.1 供应链概述 (11)8.1.2 供应链环节划分 (11)8.1.3 供应链结构分析内容 (12)8.2 供应链效率优化 (12)8.2.1 供应链效率指标 (12)8.2.2 供应链效率优化策略 (12)8.3 供应链风险预测 (12)8.3.1 供应链风险类型 (12)8.3.2 供应链风险预测方法 (12)8.3.3 供应链风险应对策略 (13)第九章：客户服务分析 (13)9.1 客户满意度评价 (13)9.1.1 评价方法 (13)9.1.2 评价指标 (13)9.1.3 评价结果分析 (13)9.2 客户投诉分析 (13)9.2.1 投诉来源 (14)9.2.2 投诉类型 (14)9.2.3 投诉处理 (14)9.3 客户服务改进策略 (14)9.3.1 提高服务质量 (14)9.3.2 优化物流服务 (14)9.3.3 加强售后服务 (14)9.3.4 利用大数据提升客户服务 (15)第十章：大数据应用案例与展望 (15)10.1 电商大数据应用案例 (15)10.1.1 个性化推荐系统 (15)10.1.2 价格优化策略 (15)10.1.3 供应链优化 (15)10.2 电商大数据应用前景 (15)10.2.1 智能客服 (15)10.2.2 无人仓储与物流 (15)10.2.3 电商金融 (15)10.3 电商大数据应用挑战与对策 (16)10.3.1 数据安全问题 (16)10.3.2 数据质量与真实性 (16)10.3.3 技术人才短缺 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，我国电子商务行业呈现出高速增长的态势。
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述16. 简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18. 简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16. 简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
商务数据分析与应用 第1章 商务数据分析与应用概述
二、商务数据的来源与采集 1 商务数据的来源
3 按照数据来源的对象划分
一
日常采集数据
二
专题获取数据
三
外部环境数据
点击流数据
页面的访问数、浏览数，以及在页面的停留时间等数据。
业务运营数据
销售额、订单量、客户购买数量等直接用于衡量网站的绩效和目标
的数据实，验这测些试数数据主据要存放在ERP、客户关系管理系统等数据库后台。
勾勒用户画像
通过勾勒用户画像，打通用户行为和业务数据之间的关系，还原用户全貌。
提升营销转化
通过分析拉新流量和付费转化，甄别优质投放渠道。
精细化运营
分群筛选特定用户群，精准运营，提升留存。
优化产品
通过数据指引核心流程优化，版本迭代验证最佳效果。
一、商务数据的涵义 2 商务数据的应用领域
2 商务数据的应用领域分析
通过筛选删除重复项
在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记 列进行筛选，筛选出数值不等于1的项。
二、商务数据的来源与采集 4 商务数据清洗方法
3
错误数据的清洗
题目1
序号
A1
B
C
D
E
被调查者输入的信息不符合要求
F
1
0
0
1
1
0
0
2
1
1
1
1
0
0
3
02
0手工录入错1 误
1
0
0
4
1
0
场景营运销营是分基析于主网要民涵的盖上以网下行五为个始方终面处: 在三大场景之一的一种新营
1 销理念，三大场0景1产如品下的。点击页以是面“否项人顺目”畅为维度的用0户1 分析
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电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
咨询洽谈
网上订购
网上支付
交易管理
意见征询
服务传递
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤 1. 实训目标
30
熟悉电商数据常规分析步骤 熟悉内外因素分解分析步骤
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
31
2. 实训要求
（ 网页端流量。最近内部同事建议尝试投放搜狗移动搜索渠道获取流量，以及评估是否加入聚效网 络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？
11
电子商务企业除了关注商品的整体数据外，更需要关注各种数据所反映的问题，而进行数 据分析则是一项战略性的投资。这里的数据代表着很多含义，包括电子商务行业的整体数据、 网站运营数据、消费者数据、各种转化率数据及广告投放数据等，而最终反映的数据或许只有 企业账户里的数字，但如果没有前面这些数据，企业账户里的数据可能会越来越少或者增长会 越来越慢，以至于失去这个账户。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
14
3. 采编类岗位的数据分析
在采编类岗位中，由于人的审美没有统一的标准，因此编辑在对排版和颜色等方面的新创意不 一定符合当前消费者的品味，而通过网页的浏览量、商品的销量等信息，能够对这些创意的效果好 坏进行较为直观的评估
1.2.3 电商数据分析的常用方法 1. 直接观察法
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
1.2.5 分析电商数据的步骤
24
2. 内外因素分解分析步骤
DOSS分析步骤是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化 解决方案的数据分析思路。
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.3 如何做好电子商务数据分析
（2）某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端，其盈利模式一般是向企业端收费，其中一 个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现 “发布职位” 的数量在过去 6个月中有缓慢下降 的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎样分析？
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
32
3. 实训步骤 针对第一个情景，可以按照电商数据常规分析步骤来分析数据。
拆分查询数据
制定分析计划
提炼业务洞察
挖掘业务含义
产出商业决策
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
33
针对第二个情景，尝试利用内外因素分解分析步骤来分析数据，从4个角度依次去分析可能的 影响因素。
1
内部可控因素
2
外部可控因素
3
内部不可控因素
4
外部不可控因素
感谢聆听！学习进步！
电子商务数据分析
在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体 市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进 行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站稳脚跟。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
12
1. 推广类岗位的数据分析
与竞争对手或行业大盘 对比
活动前后对比
1.2.3 电商数据分析的常用方法
18
4. 转化漏斗法
转化漏斗法也是最常见和 最有效的数据分析方法之一， 无论是注册转化漏斗，还是电 商下单转化漏斗，应用都非常 普遍。
转化漏斗法的优势在于， 它可以从先到后还原消费者转 化的路径，并分析每一个转化 节点的效率。
营销活动指标
21
消费者价值指标 销售业绩指标
1.2.5 分析电商数据的步骤
Hale Waihona Puke 221. 常规分析步骤
1.2.5 分析电商数据的步骤 2. 内外因素分解分析步骤
23
内外因素分解法善于处理 这类情况，它可以把问题拆分 为4个因素，通过四象限图的 结构，完成对内部因素、外部 因素、可控因素和不可控因素 范围下的数据分析工作，然后 再一步步解决每一个问题。
15
所谓直接观察法，是指利 用各种电商平台和工具对数据 的分析功能，直接观察出数据 的发展趋势，找出异常数据， 对消费者进行分群等。借助于 强大的数据分析工具，可以有 效提升信息处理的效率。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
16
2. AB测试法
AB测试法的经典应用就是淘宝直通车创意设计，比如对直通车图片进行优化时，一般是对 当前图片进行分析，并提炼现有的创意要素，然后分析各要素的表现情况。如果发现某张图片 点击率较低，并认为可能是文案不理想而导致的结果时，可以测试另一种更好的文案效果；如 果发现图片点击率较低是拍摄问题，则可以测试另一种拍摄方案等。
分类型数据 反映事物类别的数据，如商品类 型、地域区限、品牌类型和价格 区间等
1.1.3 认识电子商务数据
9
2. 数据的作用
数据的诊断作用
数据的预测作用
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.2.1 分析电子商务数据的原因
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.4.1 阅读电商数据 1. 实训目标
28
熟悉电商数据指标 查看电商数据情况 尝试分析电商数据
1.4.1 阅读电商数据
29
2. 实训要求
如图所示为某 购物平台中某个 店铺的近期数据 情况，各张图中 都包含了许多有 用的数据，尝试 根据其中的数据 简单分析各图中 数据反映出的情 况。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
5. 七何分析法
何时（When） 何地（Where）
何人（Who） 何事（What） 何因（Why） 何做（How） 何价（How Much）
19
这种方法通过主动建立 问题，然后找到解决问 题的线索，进而设计思 路，有针对性地分析数 据，最终得到结果。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 6. 杜邦拆解法