电子商务数据分析与应用（第二版）（新编21世纪高等职业教育精品教材·电子商务类）

作者：孟刚

书号：334981

定价：￥45 元

字数：363 千字

印次：2-1

开本：16

出版时间：2025-06-01

ISBN：978-7-300-33498-1

包装：平

内容提要：  
本书理论与实践相结合，强调锻炼学习者的数据分析应用能力，着眼于培养具备数据分析技能的运营人才。全书分成理论知识、技能操作和商业实践三个部分，主要内容包括电子商务数据概述、规范数据的输入、电子商务数据整理与编辑、数据查询、数据计算、数据透视表的制作、图表制作、Excel的高级分析、运营数据分析、流量数据分析、转化数据分析、客单价数据分析、市场行情数据分析、客户数据分析、商品数据分析、YExcel的使用等，通过通俗易懂的形式把数据处理的问题进行比较全面的分析和介绍。  



作者简介：  
孟刚，郑州科技学院管理科学与工程副教授，理学硕士，郑州市二七区电子商务特聘专家顾问，郑州科技学院跨境电子商务研究所所长。从事互联网与电子商务应用研究13年，主要研究方向为企业信息化、电子商务平台运营与管理、电子商务创业管理等；在《中国科技论坛》等刊物发表《众筹经验、项目展示、社会支持与筹资绩效——基于576个科技众筹项目的调查》等学术论文9篇；主持和参与《跨境电子商务交易系统的改进与升级》等省级课题4项，其他项目10余项；参与《网页设计与制作》教材编写1部。  

目录：  
第一篇理论知识  

项目一电子商务数据概述  

任务一认识数据、信息与知识  

任务二认知电子商务数据分析  

第二篇技能操作  

项目二规范数据的输入  

任务一输入基本数据  

任务二快速输入工作表数据  

任务三输入特殊符号与字符  

任务四设置数据有效性  

项目三电子商务数据整理与编辑  

任务一数据的选取、复制、粘贴与删除  

任务二单元格格式设置  

任务三数据的分列与合并  

任务四数据排序  

任务五条件格式标识重要数据  

项目四数据查询  

任务一查找与替换数据  

任务二筛选数据  

项目五数据计算  

任务一合并计算  

任务二分类汇总  

任务三公式与函数  

任务四常用的电子商务计算函数  

项目六数据透视表的制作  

任务一数据透视表及其用途  

任务二创建数据透视表  

任务三编辑数据透视表  

任务四生成数据透视图  

项目七图表制作  

任务一认识图表  

任务二编辑图表  

任务三图表美化  

项目八Excel的高级分析  

任务一单变量求解  

任务二规划求解  

第三篇商业实践  

项目九运营数据分析  

任务一认识运营数据分析的相关概念  

任务二了解运营数据分析工具  

任务三运营数据分析指标  

项目十流量数据分析  

任务一流量来源分析  

任务二流量质量评估及价值计算  

任务三爆款引流及千人千面  

项目十一转化数据分析  

任务一电商转化  

任务二转化率分析指标及影响因素  

任务三直通车转化分析  

项目十二客单价数据分析  

任务一客单价的相关概述  

任务二客单价的分析指标  

项目十三市场行情数据分析  

任务一行业数据总览  

任务二店铺数据查询  

项目十四客户数据分析  

任务一消费者特征数据分类  

任务二实践操作  

项目十五商品数据分析  

任务一商品基础数据  

任务二商品营销数据基础  

任务三商品营销数据分析  

项目十六YExcel的使用  

任务一认识YExcel  

任务二学习YExcel的操作  

参考文献  

在线试读：  
一、电子商务数据分析的内容  
（一）运营数据  
当今社会，数据化运营变得越来越重要。运营数据分析就是要做好店铺的诊断，从中得到问题的反馈，如搜索流量是否增长、退款率是否上升、销售额下降的原因等。根据这些数据的反馈进行优化，做好全局精准运营，从而实现运营效益的最大化。  
数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。  
数据运营的主要职责就是数据分析。数据分析就是从庞大的、杂乱无章的数据中分析有价值的数据规律及产品问题，从而帮助决策与优化。  
数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。运营的各个环节，都需要以数据为基础。当有了足够的数据之后，可以不再依赖主观判断，而让数据成为公司里的裁判。理想情况下，如果能够追踪一切数据，那么所有的决策都可以理所当然地基于数据。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。  
在企业中，我们从整体战略、目标设定，到驱动商务运营的方法，最后都会采用一定的度量来衡量数据运营的效果。  
数据在企业中的作用是巨大的。不同层面的人，需要对数据做不同的操作。  
决策层：商业智能=战略，电子商务的运营策略。  
管理层：商业智能=战术，商务运营的计划。  
运营层：商业智能=操作，电子商务运营具体的实施。  
常见的运营数据主要包括：  
（1）商品数据。商品数据主要包括商品访客数、商品浏览量、商品成团件数、被访问商品数、商品收藏总数、支付订单数、支付金额、支付买家数等。  
（2）交易数据。交易数据主要包括成团金额、成团买家数、成团订单数、支付转化率、成团客单价等。  
（3）服务数据。服务数据主要包括成功退款金额、成功退款订单数、平台介入率、成功退款率、平均退款速度等。  
（4）客服数据。客服数据主要包括3分钟人工回复率、 平均人工响应时长、 询单转化率、 客服销售额等。某网店的3分钟回复率统计数据如图14所示。