在电子商务领域，商务数据往往蕴藏着巨大的商机和价值。卖家通过对商务数据进行专业且深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，带来更大的市场和价值。本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、客户、进销存管理、竞争对手及行业状况等方面对商务数据分析进行深入讲解。本书共分为10个项目，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析及销售市场预测分析。本书可以作为高等职业院校电子商务相关专业课程的教材，也可以作为电商企业管理者、数据分析师、网店店主等电商从业者的参考书。

在电子商务领域，商务数据往往蕴藏着巨大的商机和价值。通过对商务数据进行专业且深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，带来更大的市场和价值。本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

本书较系统地介绍了Excel 2010的功能、操作技巧、各种实用函数、数据处理和数据分析工具的使用等。本书的特点是通过案例引导读者掌握解决实际应用问题的方法和技巧。本书案例丰富且具有实用价值，并配有习题和实验，以便读者巩固所学知识，提高实际应用能力。 本书可作为本科、研究生相关课程的教材，也可作为Excel培训班、办公室管理人员和计算机爱好者的自学参考书或速查手册。

本书共分为三个部分，第一部分是理论基础，讲述从事电子商务数据分析前需要了解前导的理论知识，每个理论知识点都配备教学例子。第二部分是技术方法，介绍了数据采集和数据清洗的专业方法。第三部分是应用场景，介绍了主要数据平台的使用，市场分析、运营分析方法、商务报告的撰写。 书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用、大数据分析与应用专业等本专科学生的专业课教材，也可以作为实务工作者学习电子商务数据分析的基础知识以及报考商务数据分析相关资格考试的参考用书。

本书主要讲解使用Excel进行数据分析的思路、方法，并通过大量案例呈现，以帮助读者系统地建立数据分析思维，快速地提高数据分析能力。 书中分别介绍了数据分析的目的与常见误区；数据分析的过程与元素；数据采集与规范化、数据分析常用函数、数据可视化与图表变形技术、9种常用数据分析方法与实战案例，以及利用工具进行高级技术分析等内容。另外，通过商务、财务、HR、生产、质量管理、经营管理等6个领域的实战案例，介绍了常用的数据分析方法，还讲解了构建数据模型与可视化报告、用控件定制分析模型以及Power BI的使用方法，以及数据分析报告的撰写要点。 本书内容全面，系统性强，贴近一线实战，案例真实，非常适合各类有数据分析学习需求的职场人士阅读。

本书主要讲解使用Excel进行数据分析的思路、方法，并通过大量案例呈现，以帮助读者系统地建立数据分析思维，快速地提高数据分析能力。 书中分别介绍了数据分析的目的与常见误区；数据分析的过程与元素；数据采集与规范化、数据分析常用函数、数据可视化与图表变形技术、9种常用数据分析方法与实战案例，以及利用工具进行高级技术分析等内容。另外，通过商务、财务、HR、生产、质量管理、经营管理等6个领域的实战案例，介绍了常用的数据分析方法，还讲解了构建数据模型与可视化报告、用控件定制分析模型以及Power BI的使用方法，以及数据分析报告的撰写要点。 本书内容全面，系统性强，贴近一线实战，案例真实，非常适合各类有数据分析学习需求的职场人士阅读。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

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本书提供了商业分析的全景式内容，包含描述性、预测性和规定性分析，这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导，帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件，如用于数据挖掘的XLMinder和用于优化与仿真的AnalyticSolverPlatform。