电商数据分析师考试大纲
商务数据分析(中级)专业技能考试大纲
商务数据分析（中级）专业技能考试大纲第一部说明一、本大纲是商务数据分析（中级）考试的依据。
二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。
第二部理论知识一、数据处理（一）数据采集1、店铺排名数据采集2、商品类目销售数据采集3、商品品牌销售数据采集（二）数据预处理1、商品类目数据预处理2、商品品牌数据预处理（三）数据汇总1、商品类目数据汇总2、商品品牌数据汇总3、平台数据汇总二、数据分析与展现（一）数据分组1、统计分组概念2、利用“数据透视表”分组（二）描述性统计1、总量指标和平均指标2、中位数3、众数4、极差5、方差6、标准差7、标准差系数（三）动态数列的信息与预测1、动态数列的速度指标2、同期平均法预测3、移动平均趋势剔除法预测（四）数据展现1、统计表2、统计图第三部操作技能一、选品数据分析（一）理论教学内容1、选品的定义（1）选品的定义（2）选品考虑的因素2、选品的分类（1）从宏观角度进行分类（2）从微观角度进行分类3、选品的工具（1）阿里指数（2）1688（3）速卖通行业情报（4）速卖通选品专家（二）技能实训内容1、国内电商选品（1）根据市场趋势选品（2）根据地理优势选品（3）根据自身条件选品（4）货源市场评估（5）1688选品数据分析2、跨境电商选品（1）行业情报选品数据分析（2）选品专家选品数据分析（3）利用GOOGLE分析工具选品数据分析（4）利用跨境电商平台选品数据分析（5）利用海外购物搜索引擎选品数据分析（6）利用EBAY搜索分析网站选品数据分析二、客户画像（一）理论教学内容1、客户画像的概念和目的（1）客户画像的概念（2）客户画像的目的2、客户标签的概念和意义（1）客户标签的概念（2）为客户打标签的意义（二）技能实训内容1、为店铺买家绘制客户画像（1）明确营销需求（2）确定客户画像的维度和度量指标（3）对客户进行画像和营销分析2、为店铺买家打上客户标签（1）客户属性及属性值设定（2）设计客户标签（3）利用客户标签精准引流三、客户分类（一）理论教学内容1、客户细分（1）客户细分的概念（2）客户细分的理论依据（3）客户分类的常用方法（4）客户价值矩阵模型2、RFM模型认知（1）最近一次消费（Recency）（2）消费频率（Frequency）（3）消费金额（Monetary）3、客户忠诚度概念和作用（1）客户忠诚度概念（2）客户忠诚度影响因素（3）客户忠诚度作用（二）技能实训内容1、基于RFM模型细分店铺客户（1）建立RFM分组模型（2）确定RFM分组的分段指标（3）计算R、F、M三个指标的权重值（4）根据RFM三个维度的权重值将客户分组2、基于忠诚度构建店铺会员体系（1）确定会员等级（2）基于RFM确定晋级条件（3）基于忠诚度设计会员权益（4）告知会员权益（5）会员制度说明四、店铺利润分析（一）理论教学内容1、店铺利润及利润率（1）利润的定义与计算公式（2）利润率的定义与计算公式2、影响店铺利润的因素（1）销售额（2）宝贝成本（3）推广成本（4）固定成本3、店铺利润预测方法（1）线性预测法（2）指数预测法（3）图表预测法（4）分析工具预法（二）技能实训内容1、店铺利润的预测和分析（1）利用线性预测法预测店铺利润（2）利用指数预测法预测店铺利润（3）利用图表预测法预测店铺利润（4）利用分析工具预测店铺利润2、店铺利润规划求解（1）用规划求解法求解利润最大化条件下的推广成本（2）用规划求解法求解利润最大化条件下的固定成本（3）创建规划求解报告五、竞争对手数据分析（一）理论教学内容1、竞争对手认知（1）竞争对手的概念（2）竞品的概念（3）竞争对手分析重要性2、竞争对手识别（1）竞争对手分类（2）竞争对手识别方法3、竞争对手分析方法（1）组合矩阵分析法（2）价值链分析法（3）标杆法（4）SWOT分析法（5）意图--能力分析模型（6）波特竞争对手分析模型4、竞争对手数据收集（1）竞争对手网站（2）政府及行业网站（3）竞争信息网站（4）求职网站（5）利用网络数据库（6）从公共渠道获得（7）利用人员沟通渠道（8）委托专业机构收集（9）权利人授权（10）实地查找（二）技能实训内容1、竞品分析（1）获取竞品基本信息（2）竞品日常数据追踪（3）竞品数据分析2、顾客流失分析（1）获取近期店铺顾客流失数据（2）计算近期流失人数、流失率和流失金额（3）描绘流失人数、流失率和流失金额的变动趋势（4）分析顾客流失原因（5）制定减少顾客流失的措施六、电商供应链数据分析（一）理论教学内容1、电商供应链认知（1）电商供应链的概念（2）电商供应链的构成2、电商供应链分析指标（1）订单满足率（2）准时交货率（3）库存周转率（4）存货周转天数（二）技能实训内容1、电商供应链诊断与优化（1）梳理电商供应链环节（2）筛选电商供应链分析指标（3）获取电商供应链运营数据（4）对电商供应链运营情况进行诊断（5）提出电商供应链优化措施2、优化电商SKU库存结构（1）统计商品的每一个SKU销售占比（2）预测商品销量（3）计算每一个SKU的预期库存量（4）根据SKU预期库存量采购商品七、市场调查方案设计与分析（一）理论教学内容1、抽样调查（1）抽样准备（2）抽样组织和实施2、调查问卷（1）问卷作用、类型与结构（2）问卷设计的程序3、调查方法（1）文案调查法（2）访问调查法（3）观察调查法（4）实验调查法4、调查方案（1）调查问题和目标的确定（2）设计调查方案（二）技能实训内容1、品牌竞争力调查与分析（1）获取并分析居民消费结构、居民消费价格指数（2）获取并分析品牌的市场规模和变化趋势（3）调查和分析品牌所处的市场地位（4）与市场上排名前三的品牌做对比分析2、利用百度指数分析市场行情（1）获取百度指数趋势研究栏目相关数据，分析商品搜索指数和指数趋势（2）获取百度指数需求图谱栏目相关数据，分析商品的需求图谱和相关词分类（3）获取百度指数舆情洞察栏目相关数据，分析商品的新闻监测和百度知道（4）获取百度指数人群画像栏目相关数据，分析商品的地域分布和人群属性八、撰写数据分析报告（一）理论教学内容1、数据分析报告作用与写作原则（1）数据分析报告作用（2）数据分析报告写作原则2、数据分析报告的撰写（1）数据分析报告撰写方法（2）数据分析报告案例分析（二）技能实训内容1、撰写市场调查报告（1）构思市场调查报告框架（2）获取市场调查数据（3）对市场调查数据展开分析（4）用图表展示分析结果（5）撰写市场调查报告2、撰写店铺销售数据分析报告（1）获取店铺各品类本期、近期、上年同期的销售数据，做趋势分析、同比分析和环比分析（2）获取市场同品类本期、近期、上年同期的销售数据，做对比分析（3）用图表展示分析结果（4）撰写店铺销售数据分析报告。
2023年数据分析师考试大纲
2023年数据分析师考试大纲一、考试概述数据分析师考试是为了评估考生在数据分析领域的知识和技能水平，侧重于考察数据分析的基本理论和应用能力。
本次考试将围绕以下内容进行测试：二、考试科目及权重分布1. 数据分析基础知识（30%）考察考生对数据分析的基本概念、原理、方法和流程的理解，以及相关工具的使用能力。
2. 数据采集和预处理（20%）考察考生在数据采集和预处理方面的技能，包括数据源的选择、数据质量的评估、数据清洗和转换等。
3. 数据分析与挖掘（30%）考察考生在数据分析和挖掘技术方面的掌握程度，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等的应用能力。
4. 数据可视化与报告撰写（20%）考察考生在数据可视化和报告撰写方面的能力，包括使用可视化工具绘制图表、设计仪表盘、编写数据分析报告等。
三、考试要求1. 考试形式本次考试采用计算机在线考试的形式，考试时间为3小时。
考生需通过在线考试平台完成试题答题和提交。
2. 考试内容考生需具备以下能力：- 熟悉数据分析的基本理论和方法，了解常见的数据分析工具和软件；- 具备数据采集和预处理的技能，能够选择适当的数据源、评估数据质量，并进行数据清洗和转换；- 掌握常见的数据分析和挖掘技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等；- 能够使用数据可视化工具进行数据可视化和设计仪表盘，并能编写清晰、准确的数据分析报告。
3. 考试评分标准考试将根据考生在不同科目的表现进行评分，总分为100分。
评分标准如下：- 考生对知识点的掌握程度；- 问题解答的准确性和深度；- 数据分析和报告的能力展示；- 解决问题的方法和思路等。
四、备考建议1. 熟悉考试大纲和考试要求，了解每个科目的权重分布和考察内容，合理安排学习时间和重心。
2. 掌握数据分析的基本理论和方法，扎实掌握数据采集、预处理、分析和可视化的技能。
3. 多做数据分析的实践项目，提升实际操作和应用能力，并注意总结和归纳经验。
4. 阅读相关教材、参考书和学术论文，了解最新的数据分析方法和技术，及时更新知识和技能。
电子商务考试大纲
电子商务考试大纲一、电子商务概述1. 电子商务的定义2. 电子商务的发展历程3. 电子商务的分类- B2B（企业对企业）- B2C（企业对消费者）- C2C（消费者对消费者）- G2C（政府对消费者）4. 电子商务的影响5. 电子商务的法律和伦理问题二、电子商务技术基础1. 互联网技术2. 网站设计与开发3. 移动商务4. 电子支付系统5. 数据安全与隐私保护三、在线市场分析1. 市场调研方法2. 消费者行为分析3. 竞争对手分析4. 市场趋势预测四、电子商务营销策略1. 网络营销2. 社交媒体营销3. 搜索引擎优化（SEO）4. 内容营销5. 电子邮件营销五、供应链管理1. 供应链的概念2. 供应链管理流程3. 物流与配送4. 库存管理5. 供应链风险管理六、客户关系管理（CRM）1. CRM系统的功能2. 客户满意度与忠诚度3. 数据分析与客户细分4. 客户服务与支持七、电子商务平台与工具1. 电子商务平台类型2. 网站建设与管理工具3. 移动应用开发4. 电子商务解决方案提供商八、跨境电子商务1. 跨境电子商务的特点2. 国际贸易法规3. 货币兑换与结算4. 国际物流与关税5. 跨文化营销策略九、电子商务法律与政策1. 电子商务法2. 知识产权保护3. 消费者权益保护4. 网络犯罪与网络安全十、电子商务案例分析1. 成功电子商务企业的案例2. 电子商务失败案例分析3. 电子商务创新实践4. 电子商务趋势与未来展望十一、考试要求1. 理解电子商务的基本概念和原理2. 掌握电子商务的基本技能和操作3. 能够运用电子商务知识解决实际问题4. 熟悉电子商务相关的法律法规和行业标准十二、考试形式1. 笔试：包括选择题、简答题、案例分析题2. 实践操作：模拟电子商务平台操作、网络营销策略设计等十三、参考资料1. 电子商务教材2. 电子商务相关法律法规3. 电子商务行业报告和案例研究4. 电子商务专业网站和论坛十四、考试准备建议1. 系统学习电子商务的理论知识2. 关注电子商务领域的最新动态3. 参与电子商务相关的实践活动4. 阅读和分析电子商务成功与失败的案例结束语通过本考试大纲的学习，学生应能够全面了解电子商务的各个方面，掌握电子商务的基本技能，并能够将所学知识应用到实际工作中，为未来的电子商务职业生涯打下坚实的基础。
2024年电子商务师考试大纲变化
2024年电子商务师考试大纲变化近年来，电子商务发展迅猛，成为了当今商业领域的热门行业。
为了适应电子商务行业的发展需求，电子商务师资格考试大纲也在不断更新和调整。
今年的2024年电子商务师考试大纲变化备受关注，影响深远。
本文将围绕着这一主题，介绍2024年电子商务师考试大纲的变化和对考生的影响。
一、考试科目调整在2024年的电子商务师考试大纲中，对考试科目进行了一些调整。
除了原有的电商基础知识、电商运营与管理、电商平台与技术等科目之外，新增了电商法律法规和电商数据分析等内容。
这些调整充分体现了电子商务行业对人才需求的变化，强调了学习者应具备的综合素质。
学生需要更加深入地了解电商相关法律法规，掌握电商数据分析的方法和工具。
这将提高学生综合运用知识的能力。
二、试题形式改进2024年电子商务师考试大纲变化不仅仅涉及到科目的调整，还对试题形式进行了改进。
传统的选择题和简答题将逐渐减少，而大量增加了案例分析题和操作模拟题。
这样的改变更加贴近实际工作环境，考验考生的实际应用能力和解决问题的能力。
学生不仅需要掌握理论知识，还需要在实际情境中进行分析和决策。
三、实践能力要求提高电子商务师考试的大纲变化中，还强调了实践能力的重要性。
考生需要在实践中学习，通过实际案例和项目来提高解决问题的能力。
因此，2024年电子商务师考试将更加注重实践操作能力的考核。
学生应通过实践课程、实习项目等方式，积累相关经验，并能在考试中灵活运用。
四、职业素养评价2024年电子商务师考试大纲的更新还体现在对职业素养的评价上。
电子商务行业对从业人员的素养要求越来越高，考生需要具备良好的职业道德、沟通能力、团队合作精神等素养。
因此，考试中将加入对职业素养的考察，通过实际案例和情景模拟，考察考生在职业道德、责任感等方面的表现。
五、学习方法调整随着电子商务师考试大纲的变化，学生在备考过程中也需要调整学习方法。
传统的死记硬背并不适用于新的考试形式，学生应更加注重实践操作和案例分析的学习。
电子商务专业考试大纲.doc
电子商务专业考试大纲—.基本要求1.具有使用微型计算机的基础知识（包括计算机病毒的防治常识）。
2・了解微型计算机系统的组成和各组成部分的功能。
3.了解操作系统的基木功能和作用，掌握Windows的基木操作和应用。
4.了解文字处理的基木知识，掌握文字处理软件“Word2003z，的基木操作和应用，熟练掌握一种汉字（键盘）输入方法。
5.了解电了表格软件的基木知识，掌握电了表格软件"Excel2003/z的基木操作和应用。
6.了解多媒体基木概念，掌握信息发布与获取的方法。
7.了解计算机网络的基木概念和因特网（Internet）的初步知识，掌握IE浏览器软件和“Outlook Express”软件的基木操作和使用。
考试内容（一）基础知识（理论考试）1 •计算机的概念、类型及其应用领域；计算机系统的配置及主要技术指标。
2.计算机屮数据的表示：二进制的概念，数据的存储单位（位、字节、字）。
3.计算机病毒的概念和病毒的防治。
4.计算机硬件系统的纟H•成和功能：CPU、存储器（ROM、RAM）以及常用输入输出设备的功能。
5.计算机软件系统的组成和功能：系统软件和应用软件。
（二）操作系统的功能和使用（理论考试、技能考试）1.Windows操作系统的基木概念（文件、文件名、目录（文件夹）、目录（文件夹）树和路径等）。
2.Windows操作系统的基木操作和应用：（1） Windows概述、特点和功能、配置和运行环境。
（2）应用程序的运行和退出。
（3）熟练掌握资源管理系统“我的电脑”和“资源管理器”的操作与应用。
文件和文件夹的创建、移动、复制、删除、更名。
（4）屮文输入法的切换；显示器的设置。
（5）快捷方式的设置和使用。
（三）文字处理软件的功能和便用（技能考试）1.文字处理软件的基本概念，屮文Word的基本功能、运行环境、启动和退出。
2.文档的创建、打开和基木编辑操作，文木的查找与替换。
3・文档的保存、保护、复制、删除和插入。
商业数据分析与优化考试大纲
商业数据分析与优化考试大纲一、考试目的商业数据分析与优化是当今企业运营和决策中不可或缺的重要环节。
本考试旨在检验考生对商业数据分析与优化的基本理论、方法和工具的掌握程度，以及运用这些知识解决实际商业问题的能力。
二、考试范围（一）商业数据基础知识1、数据的类型（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）2、数据的来源（内部数据、外部数据）3、数据质量的评估与处理（准确性、完整性、一致性、时效性）（二）数据分析方法1、描述性分析（1）数据集中趋势的度量（均值、中位数、众数）（2）数据离散程度的度量（方差、标准差、极差）（3）数据分布的可视化（直方图、箱线图）2、推断性分析（1）参数估计（2）假设检验（t 检验、方差分析）3、相关性分析（1）线性相关系数（2）非线性相关的判断4、回归分析（1）简单线性回归（2）多元线性回归（三）数据挖掘技术1、分类算法（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）2、聚类分析（KMeans 聚类、层次聚类）3、关联规则挖掘（Apriori 算法）（四）商业数据可视化1、常用图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图等）2、可视化工具的使用（Excel、Tableau、PowerBI 等）（五）商业数据优化策略1、基于数据分析的成本优化2、基于客户行为分析的营销策略优化3、基于供应链数据的库存优化（六）数据伦理与法律1、数据隐私保护法规2、数据使用的道德规范三、考试形式（一）理论考试1、题型包括选择题、填空题、简答题和论述题。
2、考试时间为_____小时。
（二）实践考试1、要求考生运用给定的数据集，使用指定的分析工具完成数据分析任务，并撰写分析报告。
2、考试时间为_____小时。
四、考试要点（一）对商业数据的基本概念和特点有清晰的理解，能够准确区分不同类型的数据，并评估数据质量。
（二）熟练掌握各种数据分析方法，能够根据具体问题选择合适的方法进行分析，并解释分析结果。
（三）熟悉常见的数据挖掘技术，能够应用这些技术解决实际商业问题，并评估模型的效果。
2024年春考电商技能考纲
2024年春考电商技能考纲下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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电子商务师考试大纲
电子商务师考试大纲导言：电子商务师考试大纲是指考试机构针对电子商务师资格考试所制定的一份详细规定，旨在指导考生备考并提供考试范围及重点。
本文将介绍电子商务师考试大纲的结构、内容和考试要求，以帮助考生全面了解考试大纲，提高备考效率。
一、考试大纲的结构电子商务师考试大纲通常包括以下几个方面：1. 考试目的：明确考试大纲的制定目的，阐述电子商务师考试的重要性和作用。
2. 考试范围：介绍电子商务师考试所涉及的知识领域和技能要求，包括基础理论、实践案例、技术应用等。
3. 考试要求：详细说明考试的形式、内容和要求，包括考试方式、考试时间、题型及配分等。
4. 考试内容和重点：从知识、能力和素质三个方面详细列举考试的具体内容和重点，以供备考参考。
5. 参考教材：推荐备考教材和相关参考资料，有助于考生选择合适的学习材料以备考。
6. 考试评分标准：明确考试评分的原则和标准，以保证评分的客观公正和科学准确。
二、考试内容和重点电子商务师考试大纲中的考试内容和重点是考生备考的关键。
一般而言，电子商务师考试的内容包括以下几个方面：1. 电子商务基础理论：包括电子商务的定义、特点、发展历程、商业模式、法律法规等。
考生需要了解电子商务的基本概念和相关理论，掌握其发展趋势和行业特点。
2. 电子商务技术应用：包括电子支付、电子营销、供应链管理、物流配送等。
考生需要了解各种电子商务技术的原理和应用场景，掌握相关的技术知识和操作技巧。
3. 电子商务实践案例：以典型案例为基础，考察考生对电子商务实际问题的分析能力和解决能力。
考生需要熟悉各类电子商务实践案例，理解其中的业务流程和关键问题，并能够提出可行的解决方案。
4. 电子商务法律法规：包括电子签约、电子合同、数据保护、知识产权等法律法规。
考生需要熟悉电子商务领域的相关法律法规，理解其对电子商务活动的指导作用，以及企业在电子商务中需要遵守的法律义务。
三、备考建议为了高效备考电子商务师考试，考生可以根据考试大纲的结构和内容，采取以下备考策略：1. 熟悉考试大纲：详细了解考试大纲的结构、内容和要求，明确备考目标和重点。
数据科学与分析考试试题
数据科学与分析考试试题1. 你是一家电商公司的数据分析师，请根据以下数据进行分析，并回答问题。
销售数据：- 产品A的销售量和销售额- 产品B的销售量和销售额- 产品C的销售量和销售额广告数据：- 广告投放渠道A的花费和点击量- 广告投放渠道B的花费和点击量- 广告投放渠道C的花费和点击量问题：1.1 不同产品的销售量和销售额分别是多少？哪个产品表现最好？1.2 不同广告投放渠道的花费和点击量分别是多少？哪个渠道效果最好？1.3 不同产品的销售量和广告投放渠道的点击量之间有没有相关性？解答：根据给定的销售数据和广告数据，我将从不同产品的销售情况、广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性三个方面进行分析。
2. 不同产品的销售量和销售额分析根据提供的销售数据，我们可以计算出产品A、产品B和产品C的销售量和销售额。
根据数据分析的结果，我们可以得出不同产品的销售量和销售额，进而比较产品的表现，找出最好的产品。
3. 不同广告投放渠道的效果分析通过提供的广告数据，我们可以计算出广告投放渠道A、广告投放渠道B和广告投放渠道C的花费和点击量。
通过比较这些数据，我们可以评估不同渠道的投放效果，并找出效果最好的渠道。
4. 销售量与广告点击量的相关性分析在这个部分，我将对销售量与广告点击量之间的相关性进行探索。
通过分析销售量和广告投放渠道的点击量之间的数据，使用合适的统计方法来评估它们之间的相关性，进而判断广告对销售量的影响程度。
5. 结论通过分析不同产品的销售量和销售额、不同广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性，我们可以得出结论并给出建议，以帮助电商公司制定更有效的营销策略和决策。
总结：以上就是对数据科学与分析考试试题的解答。
通过数据分析，可以更好地了解销售情况、广告效果以及相关性，为企业的决策提供依据。
数据科学与分析能够为企业提供宝贵的洞察，并在市场竞争中脱颖而出。
《电子商务数据分析技巧》—教学大纲
《电子商务数据分析技巧》—教学大纲电子商务数据分析技巧教学大纲
一、引言
- 介绍电子商务数据分析的重要性和应用领域
- 概述课程内容和目标
二、基础知识
- 数据分析的定义和基本概念
- 电子商务数据的特点和分类
- 数据采集和处理的基本方法
三、数据分析工具和技术
- 常用的数据分析工具和软件介绍
- 数据可视化的基本方法和工具
- 数据挖掘和机器研究在电子商务数据分析中的应用
四、数据分析技巧和方法
- 数据清洗和预处理的技巧
- 数据探索和描述性统计分析的方法
- 假设检验和数据推断的基本原理和应用
五、电子商务数据分析案例研究
- 实际案例分析，包括销售数据分析、用户行为分析等- 分析工具和方法在案例中的应用
六、数据隐私和安全保护
- 电子商务数据隐私的法律法规和伦理问题
- 数据安全保护的基本方法和措施
七、课程作业和实践
- 学生自主选择电子商务数据分析项目，进行实践和报告- 课堂练和作业布置
八、课程评估
- 考试或报告评估学生的知识和能力
- 参与度和课堂表现的评估方式
九、参考资料
- 推荐的教材、学术论文和在线资源
课程时间安排及具体教学方法根据实际情况安排。
《电子商务数据分析案例》—教学大纲
《电子商务数据分析案例》—教学大纲电子商务数据分析案例—教学大纲1. 课程介绍本课程旨在介绍电子商务数据分析的基本概念、方法和技巧，并通过实际案例分析的方式帮助学生理解和应用这些知识。
课程内容涵盖了电子商务数据分析的基本理论、常用工具和技术，以及数据分析在不同电子商务场景下的应用。
2. 研究目标- 理解电子商务数据分析的基本概念和原理。
- 掌握常用的电子商务数据分析工具和技术。
- 学会运用数据分析方法解决电子商务实际问题。
- 培养数据分析能力，提高决策和问题解决的能力。
3. 教学内容3.1 电子商务数据分析基础- 电子商务数据分析概述- 数据分析的基本概念和原理- 常用的统计分析方法和指标- 数据清洗和预处理技术3.2 电子商务数据分析工具与技术- 数据可视化工具的使用- 常用的数据分析工具和软件- 基于Python的数据分析技术3.3 电子商务数据分析案例与实践- 电子商务用户行为数据分析案例- 电子商务市场竞争数据分析案例- 电子商务销售数据分析案例- 电子商务营销数据分析案例3.4 数据分析报告与可视化呈现- 数据分析报告撰写规范- 数据分析结果的可视化呈现- 数据分析报告实例和案例分析4. 教学方法- 理论讲解与案例分析相结合，理论内容与实践操作相结合。
- 课堂互动、讨论和实例演练，鼓励学生积极参与。
- 作业和实践练，帮助学生巩固所学知识并提高能力。
- 个人和小组项目，培养学生团队合作和问题解决能力。
5. 评估方式- 平时成绩：参与度、作业、实践练- 期末考试：理论知识考察和实践能力综合考核- 个人和小组项目的评估6. 参考教材- "数据分析案例与方法"，作者：XXX- "电子商务数据分析导论"，作者：XXX- "Python数据分析与挖掘实战"，作者：XXX7. 参考资源- 数据分析工具和软件的官方文档和教程- 公开数据集和案例库- 电子商务相关行业报告和数据分析报告以上为《电子商务数据分析案例》教学大纲的内容安排，通过本课程的学习，同学们将能够掌握电子商务数据分析的基本理论和技能，并能够应用到实际的商务场景中。
电商技能考试试题--数据分析题库
1.网站分析的作用（第一章）网站分析可以帮助站长了解博客访客是否到访网站、是否对转化率有正面的影响，哪些吸引用户的频道是有效的，站内搜索是否值得投入的，是否可以通过提供更多的本地内容为海外用户提供更好的服务2.网站分析的作用可以为分哪几个大类（第一章）1.分析现状2.分析原因3.预测4.布局3.网站分析的流程是怎样的（第一章）1.明确目标，制定目标2.选择系统，部署网站3.测量指标，分析现象4.说出三种时下常用的网站分析工具（第二章）1.百度统计2.谷歌统计ZZ统计5.谷歌统计的主要功能有哪些（第二章）1.内容分析2.社交分析3.移动分析4.转化分析5.广告分析6.百度统计的优势有哪些（第三章）系统稳定、速度快、大容量、持续改进7.请列举三种CMS统计代码安装方法（第三章）DeDecms安装百度统计方法、Discuz安装百度统计方法、DVBBS安装百度统计方法、phpwind 安装百度统计方法8.什么情况下要用百度统计异步代码（第三章）百度统计异步代码可以真正做到对网站打开速度完全没有影响，适合对于网站加载较慢的网站；对加载较慢的网站，也可提升统计数据的准确性。
9.什么是访客数（第三章）访客数（UV）即唯一访客数，一天之内网站的独立访客数(以Cookie为依据)，一天内同一访客多次访问网站只计算1个访客。
10.网站中常见的流量可以分为哪几类（第四章）网站的流量分为三大类，分别是直接流量、推介流量和搜索引擎流量11.什么是访问时长优化（第四章）访问时长指访客每次在网站上访问所停留的时长，即从进入第一个页面到离开最后一个页面的时长。
12.为什么网站的抵达率很低（第四章）看抵达率，先注意在右上角选择对应的网站，如果是移动站点，在设备筛选中选择移动设备，PC站点选择PC设备查看。
抵达率是网站级别的，如果同时投放了多个PC站点，总的抵达率为各PC站点抵达率之和。
如何总体任然很慢，注意检查投的URL打开速度。
数据分析师考试大纲
数据分析师考试大纲一、引言数据分析师近年来成为许多企业中不可或缺的角色，他们负责收集、整理和分析数据，为企业的决策提供有力支持。
为了确保数据分析师具备必要的专业知识和技能，许多公司和机构都设立了数据分析师考试。
本文档将详细介绍数据分析师考试的大纲，帮助考生准备并顺利通过考试。
二、考试目标1. 了解数据分析的基本概念和原则；2. 掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析；5. 掌握可视化数据的方法和工具。
三、考试内容1. 数据分析基础知识a. 数据分析的定义和作用b. 数据分析的基本原则c. 数据分析过程的步骤和流程d. 数据分析师的角色和职责2. 数据采集和清洗a. 数据采集的方法和技巧b. 数据清洗的目的和步骤c. 常见的数据清洗问题和解决方法d. 数据采集和清洗的工具和软件3. 数据分析工具和技术a. 常见的数据分析软件和工具b. 数据处理和分析的技术和方法c. 数据仓库和数据集成的概念和应用d. 数据挖掘和机器学习算法的基本原理4. 统计分析方法a. 常见的统计分析方法和技术b. 数据分布和变量关系的统计分析c. 统计假设检验和置信区间的应用d. 实验设计和因素分析的统计方法5. 数据可视化a. 数据可视化的目的和重要性b. 常见的数据可视化工具和方法c. 数据可视化设计的原则和技巧d. 数据可视化在决策分析中的应用四、考试要求1. 熟悉数据分析的基本概念和原则；2. 熟练掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术，并能灵活应用；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析，并解释结果；5. 能够设计并创建有效的数据可视化；6. 具备良好的沟通和报告能力，能将数据分析结果有效传达给决策者。
五、备考建议1. 建议参考专业的数据分析师培训课程，系统学习相关知识和技能；2. 多进行实际的数据分析和处理练习，掌握实践技巧；3. 关注数据分析领域的最新发展和趋势，提高行业敏感度；4. 制定备考计划，合理安排学习时间，保持持续的学习和复习；5. 找到合适的学习方法和技巧，避免盲目死记硬背。
电子商务师资格考试大纲2024年
电子商务师资格考试大纲2024年一、考试概述电子商务师资格考试是由相关主管部门组织的专业技术人员资格认证考试，旨在评估个人在电子商务领域的知识与技能水平。
本文将为您详细介绍2024年电子商务师资格考试的大纲要点。
二、考试科目2024年电子商务师资格考试包含以下科目：1. 电子商务基础知识2. 电子商务管理与运营3. 电子商务法律与政策4. 电子商务技术与应用5. 电子商务项目管理6. 电子商务安全与风险管理三、各科目考试要点1. 电子商务基础知识本科目主要考察考生对电子商务的产生背景、发展历程以及相关概念的掌握程度。
考生需要了解电子商务的定义、特点、分类以及相关业务模式和经营模式。
2. 电子商务管理与运营本科目主要考察考生对电子商务企业管理与运营的理论和实践知识的掌握程度。
考生需要了解电子商务企业的组织结构、战略管理、市场营销、供应链管理、客户关系管理等方面的内容。
3. 电子商务法律与政策本科目主要考察考生对电子商务相关法律法规和政策文件的掌握程度。
考生需要了解电子商务领域的知识产权保护、网络安全、消费者权益保护等方面的法律法规，并能够应用于实际业务中。
4. 电子商务技术与应用本科目主要考察考生对电子商务相关技术和应用的了解和运用能力。
考生需要了解电子商务平台建设、网站设计与开发、网络营销、数据分析等方面的知识，并具备一定的应用实践能力。
5. 电子商务项目管理本科目主要考察考生对电子商务项目管理方法和工具的熟悉程度。
考生需要了解项目管理的基本概念和流程、项目组织与沟通、风险管理等内容，具备项目管理能力。
6. 电子商务安全与风险管理本科目主要考察考生对电子商务安全与风险管理的基本理论和实践技能的掌握程度。
考生需要了解信息安全的基本概念、电子商务风险与应对策略等内容，并能够制定安全管理方案。
四、考试方式与标准2024年电子商务师资格考试采取计算机化考试方式，分为笔试和实际操作两个部分。
笔试占总分的70%，实际操作占总分的30%。
第1章 大数据分析师考试大纲7-13
第1章大数据分析师考试大纲大数据分析师是一个随着大数据兴起而崛起的新兴的工作岗位，是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据能制作业务报告、提供决策、管理数据资产、评估和预测的专业人员。
一、考试目标随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内部数据、外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工都是非统计出身，远远达不到专业数据分析水平，如何能够最快找到突破口，帮助对数据分析有兴趣的人员全面掌握数据分析技巧，是本考试的目标。
本大数据分析师考试旨在测查应试者在职业情景下是否具备大数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
二、考试对象专科学历以上（含大专毕业）文化程度的即将就业和已就业人群。
三、考试基本要求本考试侧重考查考生对大数据分析知识的掌握和应用情况，考察考生使用分析工具（R、Python、Excel、SPSS等）解决企业实际数据分析任务的能力。
具体要求如下：❑了解大数据的产生背景。
❑理解大数据的定义、特点、原理、作用，了解大数据相关技术、应用和发展趋势，掌握“大数据”和“小数据”的内涵。
❑掌握大数据分析基本过程：采集、预处理、分析和可视化、建模与挖掘。
❑理解大数据分析师的基本技能要求和素养要求，理解懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
❑理解数据及数据分类，能够熟练正确运用数学思维、统计思维、逻辑思维和数据思维方法分析问题。
❑了解或掌握R语言基本语法。
❑了解或理解R语言生态：工作空间、脚本、R包。
❑了解或掌握帮助信息获取方法。
❑了解或熟练掌握R语言数据结构：向量、矩阵、数据框，数组、因子、列表。
❑掌握R语言控制结构：选择结构、循环结构和自定义函数。
❑了解或掌握Python基本语法和数据分析包的使用。
❑了解或掌握利用Excel进行数据分析的过程。
商务数据分析(高级)专业技能考试大纲
商务数据分析（高级）专业技能考试大纲第一部说明一、本大纲是商务数据分析（高级）考试的依据。
二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。
第二部理论知识一、数据整理与美化（一）数据清洗1、数据一致性处理2、缺失数据处理3、删除重复记录（二）数据加工1、数据转置2、字段分列3、字段匹配4、数据抽取5、数据计算（三）数据修整1、三项移动平均法2、四项移动平均法3、分析工具库的加载和应用（四）美化数据1、美化商品类目数据2、美化商品品牌数据3、美化平台数据二、高级数据分析方法（一）相关分析（二）回归分析（三）综合评价分析法1、综合评价分析法应用2、权重确定3、数据的标准化处理（四）四象限分析法第三部操作技能一、商品规划数据分析（一）理论教学内容1、商品规划的概念与目的（1）商品规划的概念（2）商品规划目的（3）商品规划方法2、商品规划的意义3、商品测试的概念和意义（1）商品测试的概念（2）商品测试的意义（3）商品测试的工具（二）技能实训内容1、建立商品规划（1）用商品类目覆盖法建立商品规划（2）用商品属性覆盖法建立商品规划（3）通过实现产品线系列化建立商品规划2、商品测试数据分析（1）通过直通车推广测试商品（2）通过钻石展位引流测试商品（3）通过店内引流测试商品（4）对获取的测试数据进行分析二、运营规划数据分析（一）理论教学内容1、运营规划概念2、运营规划目的（1）拆解整体目标（2）明确各岗位工作目标（3）执行工作复盘（二）技能实训内容1、销售目标制定与分解（1）年度销售目标拆解（2）月度销售目标拆解（3）活动销售目标拆解2、流量目标规划（1）免费流量规划（2）付费流量规划3、运营费用测算（1）推广费用测算（2）物流费用测算（3）人员费用测算4、运营计划制订（1）商品销量拆解（2）生成每日运营目标数据（3）对比目标数据和实际数据三、电商数据分析模型（一）理论教学内容1、电商数据分析模型认知（1）电商数据分析模型的概念（2）电商数据分析模型的作用2、漏斗分析模型（1）漏斗分析模型作用（2）漏斗分析模型介绍3、AARRR模型（1）AARRR模型的历史（2）AARRR模型介绍（3）AARRR模型应用案例（二）技能实训内容1、运用AARRR模型分析店铺（1）分析店铺如何获取客户（2）分析店铺如何激活客户（3）分析店铺如何留存客户（4）分析店铺如何增加收入（5）分析店铺如何让客户推荐自己2、运用漏斗分析模型分析不同客户群体的转化情况（1）将客户群体进行分类（2）对不同客户群体转化进行漏斗分析（3）对比转化率数据发现存在的问题（4）提出改进措施四、关联分析（一）理论教学内容1、关联分析认知（1）关联分析的概念（2）关联分析的作用2、关联分析规则（1）支持度（2）置信度（3）提升度3、APRIORI算法（1）APRIORI算法的基本思想（2）APRIORI算法应用（二）技能实训内容1、关联规则分析（1）获取购物篮数据（2）购物篮数据用二元0/1表示（3）计算关联规则的支持度、置信度和提升度（4）根据计算结果，判断关联规则是否有效2、运用APRIORI算法做商品关联分析（1）扫描所有交易记录，生成候选1项集和频繁1项集（2）从2项集开始循环，由频繁K-1项集生成频繁K项集（3）当频繁K项集中只有一个项集时循环结束（4）计算频繁项集的置信度，得到强规则（5）计算强规则的提升度（6）根据关联分析结果形成商品的关联组合3、购物篮分析（1）计算店铺购物篮系数（2）计算指定商品的购物篮系数（3）计算指定商品的人气指数（4）商品购物篮的波士顿矩阵分析五、商业规划（一）理论教学内容1、电商网站规划认知（1）网站需求分析（2）网站内容规划（3）网站风格设计（4）网站计费方式和营销手段（5）网站的物流方式和基本投入2、电商网站规划目标（1）感性目标（2）理性目标（3）数据目标（二）技能实训内容1、电商网站规划数据收集（1）店铺排名数据收集（2）店铺详情数据收集2、电商网站规划数据呈现（1）明确网站规划数据目标的具体内容（2）设计数据目标的呈现形式六、制作商业报告（一）理论教学内容1、商业报告的主要内容（1）报告目标（2）数据来源（3）数据展示（4）数据分析（5）结论2、商业报告制作流程（1）方案设计（2）工作安排（3）数据采集（4）提交报告（二）技能实训内容1、编写商业报告数据分析流程（1）根据报告目标确定数据分析流程（2）绘制商业报告数据分析流程图2、制作商业报告（1）编写报告目标（2）根据数据分析流程收集数据（3）对收集到的数据进行清洗和整理（4）用图表展现数据（5）分析图表数据（6）得出结论形成报告。
电子商务师考试大纲
电子商务师考试大纲电子商务师课程以电子商务在企业经营管理中的应用为核心，整合电子商务管理与应用两部分。
内容涉及电子商务概论、技术基础、电子数据交换、商务网站的策划与建立、网络营销、供应链管理等，使学员全面满足用人单位对于电子商务应用人才的需求。
考试介绍1．课程内容：电子商务概论、技术基础、电子数据交换、商务网站的策划与建立、网络营销供应链管理等。
2．无纸化考试（机考），理论+案例分析。
3．理论答题为60分钟，实践答题60分钟。
4．合格60分。
理论50分，案例分析50分。
5．考核重点：通过案例分析试题重点考核学员企业电子商务的实践策划与应用能力。
（一）电子商务概论1．基本要求掌握电子商务的基本概念和分类；掌握电子商务功能与特征；掌握企业间网络交易与中介交易业务流程；掌握网上购物的一般流程；掌握企业开发电子商务的步骤。
2．考试内容掌握电子商务基本概念和分类。
了解电子商务产生的基础。
掌握企业间网络交易与中介交易业务流程。
掌握电子商务功能与特征。
了解电子商务的实现要点。
了解电子商务的模式（包括B2B模式、B2C模式、B2G模式、G2G模式、G2C模式）。
了解企业开展电子商务的层次。
了解电子商务的一般框架。
了解电子商务的组成要素。
掌握网上购物的一般流程。
掌握企业开发电子商务的步骤。
了解电子商务对社会经济的影响。
了解电子商务发展状况及政府应考虑的问题。
（二）电子商务网络与营销1．基本要求掌握网络营销的概念及特点；掌握网络营销目标市场及其定位；掌握网络营销策略组合；掌握网上调查的方法。
2．考试内容掌握网络营销的概念及特点。
理解网络营销的基本问题。
理解网络营销的理论基础。
了解网络营销的一般过程。
掌握网络营销的目标市场及其定位。
掌握网络营销策略组合。
掌握网上调查的方法。
（三）电子商务与物流1．基本要求掌握物流的概念及类型；掌握物流的特点；掌握物流信息系统的基本原理；掌握现代物流与管理；掌握第三方物流的运作模式。
2．考试内容掌握物流的概念及类型。
《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析》教学大纲
一、课程基本信息
1、课程名称：电子商务数据分析
2、信息类型：专业基础理论课
3、学分：2
4、课程目标：
本课程旨在帮助学生掌握电子商务数据分析的基本原理，技能和应用，为学生提供有关电子商务数据分析的知识和技能，为学生带来更多关于电
子商务数据分析的洞察力。
5、课程概述：
本课程主要介绍电子商务数据分析的基础知识，包括电子商务的概述，电子商务数据分析的理论基础，数据分析方法，如数据挖掘，机器学习，
实时数据处理，流程控制和数据可视化等，以及应用例子的介绍。
二、课程内容
1、数据分析的基本概念（概念、方法和步骤）
2、数据分析的基本理论（数学、统计、社会科学）
3、数据挖掘
4、机器学习
5、实时数据处理
6、流程控制
7、电子商务数据可视化
8、电子商务数据分析技术的应用
9、电子商务数据分析的安全要求和威胁
三、教学安排
1、理论课
本课程的理论课主要包括：电子商务数据分析的基本原理、技术和应用等内容，在课堂上基于案例，让学生掌握分析技术，分析相关算法，开展模拟实验，让学生掌握技术应用流程。
2、实践课。
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电商数据分析师考试大纲
第一部说明
一、本大纲是电商数据分析师考试的依据。
二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。
第二部理论知识
一、数据处理
（一）数据采集
1、店铺排名数据采集
2、商品类目销售数据采集
3、商品品牌销售数据采集
（二）数据预处理
1、商品类目数据预处理
2、商品品牌数据预处理
（三）数据汇总
1、商品类目数据汇总
2、商品品牌数据汇总
3、平台数据汇总
二、数据分析与展现
（一）数据分组
1、统计分组概念
2、利用“数据透视表”分组
（二）描述性统计
1、总量指标和平均指标
2、中位数
3、众数
4、极差
5、方差
6、标准差
7、标准差系数
（三）动态数列的信息与预测
1、动态数列的速度指标
2、同期平均法预测
3、移动平均趋势剔除法预测
（四）数据展现
1、统计表
2、统计图
第三部操作技能一、客户画像
（一）理论教学内容
1、客户画像的概念和目的
（1）客户画像的概念
（2）客户画像的目的
2、客户标签的概念和意义
（1）客户标签的概念
（2）为客户打标签的意义
（二）技能实训内容
1、为店铺买家绘制客户画像
（1）明确营销需求
（2）确定客户画像的维度和度量指标（3）对客户进行画像和营销分析
2、为店铺买家打上客户标签
（1）客户属性及属性值设定
（2）设计客户标签
（3）利用客户标签精准引流
二、客户分类
（一）理论教学内容
1、客户细分
（1）客户细分的概念
（2）客户细分的理论依据
（3）客户分类的常用方法
（4）客户价值矩阵模型
2、RFM模型认知
（1）最近一次消费（Recency）
（2）消费频率（Frequency）
（3）消费金额（Monetary）
3、客户忠诚度概念和作用
（1）客户忠诚度概念
（2）客户忠诚度影响因素
（3）客户忠诚度作用
（二）技能实训内容
1、基于RFM模型细分店铺客户
（1）建立RFM分组模型
（2）确定RFM分组的分段指标
（3）计算R、F、M三个指标的权重值
（4）根据RFM三个维度的权重值将客户分组
2、基于忠诚度构建店铺会员体系
（1）确定会员等级
（2）基于RFM确定晋级条件
（3）基于忠诚度设计会员权益
（4）告知会员权益
（5）会员制度说明
三、选品数据分析
（一）理论教学内容
1、选品的定义
（1）选品的定义
（2）选品考虑的因素
2、选品的分类
（1）从宏观角度进行分类
（2）从微观角度进行分类
3、选品的工具
（1）阿里指数
（2）1688
（3）速卖通行业情报
（4）速卖通选品专家
（二）技能实训内容
1、国内电商选品
（1）根据市场趋势选品
（2）根据地理优势选品
（3）根据自身条件选品
（4）货源市场评估
（5）1688选品数据分析
2、跨境电商选品
（1）行业情报选品数据分析
（2）选品专家选品数据分析
（3）利用GOOGLE分析工具选品数据分析
（4）利用跨境电商平台选品数据分析
（5）利用海外购物搜索引擎选品数据分析
（6）利用EBAY搜索分析网站选品数据分析四、店铺利润分析
（一）理论教学内容
1、店铺利润及利润率
（1）利润的定义与计算公式
（2）利润率的定义与计算公式
2、影响店铺利润的因素
（1）销售额
（2）宝贝成本
（3）推广成本
（4）固定成本
3、店铺利润预测方法
（1）线性预测法
（2）指数预测法
（3）图表预测法
（4）分析工具预法
（二）技能实训内容
1、店铺利润的预测和分析
（1）利用线性预测法预测店铺利润
（2）利用指数预测法预测店铺利润
（3）利用图表预测法预测店铺利润
（4）利用分析工具预测店铺利润
2、店铺利润规划求解
（1）用规划求解法求解利润最大化条件下的推广成本（2）用规划求解法求解利润最大化条件下的固定成本（3）创建规划求解报告
五、竞争对手数据分析
（一）理论教学内容
1、竞争对手认知
（1）竞争对手的概念
（2）竞品的概念
（3）竞争对手分析重要性
2、竞争对手识别
（1）竞争对手分类
（2）竞争对手识别方法
3、竞争对手分析方法
（1）组合矩阵分析法
（2）价值链分析法
（3）标杆法
（4）SWOT分析法
（5）意图--能力分析模型
（6）波特竞争对手分析模型
4、竞争对手数据收集
（1）竞争对手网站
（2）政府及行业网站
（3）竞争信息网站
（4）求职网站
（5）利用网络数据库
（6）从公共渠道获得
（7）利用人员沟通渠道
（8）委托专业机构收集
（9）权利人授权
（10）实地查找
（二）技能实训内容
1、竞品分析
（1）获取竞品基本信息
（2）竞品日常数据追踪
（3）竞品数据分析
2、顾客流失分析
（1）获取近期店铺顾客流失数据
（2）计算近期流失人数、流失率和流失金额
（3）描绘流失人数、流失率和流失金额的变动趋势（4）分析顾客流失原因
（5）制定减少顾客流失的措施
六、电商供应链数据分析
（一）理论教学内容
1、电商供应链认知
（1）电商供应链的概念
（2）电商供应链的构成
2、电商供应链分析指标
（1）订单满足率
（2）准时交货率
（3）库存周转率
（4）存货周转天数
（二）技能实训内容
1、电商供应链诊断与优化
（1）梳理电商供应链环节
（2）筛选电商供应链分析指标
（3）获取电商供应链运营数据
（4）对电商供应链运营情况进行诊断
（5）提出电商供应链优化措施
2、优化电商SKU库存结构
（1）统计商品的每一个SKU销售占比
（2）预测商品销量
（3）计算每一个SKU的预期库存量
（4）根据SKU预期库存量采购商品七、市场调查方案设计与分析
（一）理论教学内容
1、抽样调查
（1）抽样准备
（2）抽样组织和实施
2、调查问卷
（1）问卷作用、类型与结构
（2）问卷设计的程序
3、调查方法
（1）文案调查法
（2）访问调查法
（3）观察调查法
（4）实验调查法
4、调查方案
（1）调查问题和目标的确定
（2）设计调查方案
（二）技能实训内容
1、品牌竞争力调查与分析
（1）获取并分析居民消费结构、居民消费价格指数
（2）获取并分析品牌的市场规模和变化趋势
（3）调查和分析品牌所处的市场地位
（4）与市场上排名前三的品牌做对比分析
2、利用百度指数分析市场行情
（1）获取百度指数趋势研究栏目相关数据，分析商品搜索指数
和指数趋势
（2）获取百度指数需求图谱栏目相关数据，分析商品的需求图谱和相关词分类
（3）获取百度指数舆情洞察栏目相关数据，分析商品的新闻监测和百度知道
（4）获取百度指数人群画像栏目相关数据，分析商品的地域分布和人群属性
八、撰写数据分析报告
（一）理论教学内容
1、数据分析报告作用与写作原则
（1）数据分析报告作用
（2）数据分析报告写作原则
2、数据分析报告的撰写
（1）数据分析报告撰写方法
（2）数据分析报告案例分析
（二）技能实训内容
1、撰写市场调查报告
（1）构思市场调查报告框架
（2）获取市场调查数据
（3）对市场调查数据展开分析
（4）用图表展示分析结果
（5）撰写市场调查报告
2、撰写店铺销售数据分析报告
（1）获取店铺各品类本期、近期、上年同期的销售数据，做趋势分析、同比分析和环比分析
（2）获取市场同品类本期、近期、上年同期的销售数据，做对比分析
（3）用图表展示分析结果
（4）撰写店铺销售数据分析报告。