本书主要从电子商务数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。全书共分为 12 个项目，主要内容包括初识电子商务与数据分析、使用数据分析工具、分析市场数据、分析竞争对手数据、分析商品定价数据、分析流量数据、分析运营与销售数据、分析库存数据、分析会员数据、分析利润数据、制作数据分析报告，最后一个项目以综合案例的形式进一步介绍了网店数据分析方法的综合运用。 本书内容丰富、实战性强，以数据化思维为导向，并结合实战案例讲解相关内容，不仅能教会读者收集和获取电子商务的各种数据，而且详细说明了如何分析和处理这些数据。通过对本书内容的学习，读者可以掌握电子商务数据分析的各种操作。

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

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本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标，以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块，并且三大模块并不是各自为营的，而是采取了“业务中有数据，数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

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内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： ?Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 ?叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： ?暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将自己在电商数据分析与数据化运营方面的经验用16堂课的形式保无保留地传授给了叶子和大白，内容涵盖电商业务、数据分析、数据化运营的所有核心知识点。 能让读者仿佛置身于一个虚拟而真实的电商公司，经历着书中主人公所经历的一切，进而可以轻松地将文字与故事场景中精深的业务模型与实战案例转化为自己的知识！ 本书采用了理论与业务模型相结合、理论与实践案例相结合的讲解方法，系统、充分地讲解了电商行业的运营框架、数据运营指标、数据分析方法、经典实用案例，以及业务模型等。

“电商精英系列教程”自从2011年问世以来，随着电子商务大潮在国内的兴起，成为全国范围内颇具影响力的电子商务系列教程，是几代电商人和院校学员学习的“绿色记忆”。2016年，电子工业出版社推出丛书升级版本“新电商精英系列教程”。这两套丛书累计销售100多万册，并且两次荣获电子工业出版社最佳品牌奖。 2019年，“新电商精英系列教程”升级版问世！本套书均配有PPT课件，由阿里巴巴商学院召集多位优秀电商讲师和电商领域的专家学者编写，吸取了旧版丛书的经验，对于主流电子商务知识进行了更加细致、合理的规划设计，更符合新时期读者的知识需求。除升级原有的《网店客服》《网店美工》《网店推广》《数据化营销》《电商运营》五本书外，还新增了《内容营销：图文、短视频与直播运营》《跨境电商运营实务：跨境营销、物流与多平台实践》两本书。 《电商数据分析与数据化营销》主要介绍了在主...(展开全部)

颠覆传统营销的第一战略 北京大学传播专家和百度一线解决方案高手联袂创作 告诉你如何利用搜索引擎与大数据平台发掘无限客户、价值与回报 “关键时刻战略”大企业正在用，小企业正在学的营销新概念 这是一本揭示百度大数据营销战略的著作。百度拥有大量具有潜在价值的大数据，同时拥有庞大的用户量。基于大数据技术背景，本书提出了“关键时刻”的概念，并用“关键时刻”来描绘用户的生活轨迹，描绘个性用户的关键时刻地图，进而满足不同用户的个性需求，也为企业实现最大商业价值提供具体的指导。

这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。 畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了*新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。 全书一共9章，分为两个部分： 第壹部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘 首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。 第二部分（第5~9章） Python数据化运营 这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在线获取实时解答，同时加入本书沟通群（作者拉入群），交流更多数据工作的感悟和心得并认识更多同行从业者；本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。

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