书名：电商实战营——Excel电商数据分析与数字化运营
定价：69.8
ISBN：9787115655370
作者：张鲁彬
版次：第1版
出版时间：2026-07

内容提要：
本书从电商数据分析的实际工作入手，不仅*、系统地介绍了利用 Excel 数据分析工具对电商数据进行分析的方法，还介绍了数据分析在数字化运营中的应用技巧。 全书分 3 篇，共 12 章。第 1 篇为基础篇，主要包括电商数据分析基础知识、电商数据分析思维和方法等内容；第 2 篇为技能篇，聚焦于电商数据平台与工具的应用、电商基础数据采集流程、电商数据处理技巧、数据可视化展现，以及数据分析报告的撰写，旨在提升读者的实战技能；第 3 篇为业务篇，主要包括市场环境分析、客户分析、流量分析、转化率分析、店铺诊断与复盘等关键环节，助力读者在电商业务中*决策与*运营。 本书既可作为高等院校电子商务专业或电商培训机构的教学用书，也是电商从业者提升数据分析能力和深化数字化运营实践的宝贵参考。



作者简介：
南开大学商学院公司治理专业毕业，研究生学历，管理学博士，获评海南自由贸易港高层次人才。持有微软系统工程师、数据库管理员认证，现任海南大学国际商学院教师。

目录：
第 1篇 基础篇
第 1章 电商数据分析基础知识 2

1.1　认识电商数据分析 2
1.1.1　电商数据分析的概念 2
1.1.2 电商数据分析的作用 3
1.1.3 电商数据分析的基本流程 4

1.2　数据分析在电商运营中的应用 6
1.2.1 市场分析 6
1.2.2 客户分析 7
1.2.3 流量分析 7
1.2.4 转化率分析 7
1.2.5 店铺诊断与复盘 8

1.3　熟悉电商数据指标体系 9
1.3.1 行业数据 9
1.3.2 商品数据 10
1.3.3 客服数据 12
1.3.4 收藏和加购数据 13
1.3.5 店铺*页数据 14
1.3.6 店铺整体数据 16

1.4　电商数据分析师的岗位职责和技能要求 17
1.4.1 电商数据分析师的岗位职责 17
1.4.2 电商数据分析师的基本技能 17

AI助力 AI如何重塑电商数据分析的基础认知与工作流 18

岗位指导 强化电商从业者的职业规划 18

实践与练习 18


第 2章 电商数据分析思维和方法 19

2.1 电商数据分析的思维 19
2.1.1 对比思维 20
2.1.2 拆分思维 20
2.1.3 增维思维 21
2.1.4 降维思维 22
2.1.5 假设思维 22

2.2 电商数据分析的常用方法 23
2.2.1 对比分析法 23
2.2.2 细分分析法 24
2.2.3 AB测试法 26
2.2.4 排序分析法 26
2.2.5 漏斗分析法 27
2.2.6 类聚分析法 28
2.2.7 5W2H分析法 28

AI助力 AI驱动下的分析思维进阶与自动化模型应用 30

岗位指导 融入数字经济，以数字化思维为起点 30

实践与练习 30


第 2篇 技能篇
第3章 电商数据平台与工具 32

3.1 百度指数 32
3.1.1 趋势研究 32
3.1.2 需求图谱 34
3.1.3 人群画像 36

3.2 生意参谋 37
3.2.1 *页 37
3.2.2 实时数据 38
3.2.3 流量和商品 40
3.2.4 交易和服务 42
3.2.5 市场数据 44

3.3 多多情报通 45
3.3.1 找竞品 45
3.3.2 找竞店 46
3.3.3 选* 47
3.3.4 查热词 48

3.4 电商数据处理与分析工具 49

岗位指导 精通数据分析工具，践行工匠精神 51

实践与练习 51


第4章 电商基础数据采集 52

4.1 电商数据采集的基础知识 52
4.1.1 电商数据采集的概念 52
4.1.2 电商数据采集的原则 52

4.2 电商数据采集的步骤 54

4.3 电商数据采集的渠道 55

AI助力 利用AI工具实现多渠道数据的自动化采集与预处理 62

岗位指导 确保数据采集的合法合规性 62

实践与练习 62


第5章 电商数据处理 63

5.1 数据清洗 63
5.1.1 检查数据格式 63
5.1.2 检查数据逻辑 67
5.1.3 缺失数据处理 69
5.1.4 错误数据处理 71
5.1.5 数据去重处理 73
5.1.6 处理默认值 76

5.2 数据转换 79

5.3 数据重组 86

5.4 数据统计 89

5.5 数据排序 90

5.6 数据筛选 93

5.7 数据分类汇总 96

5.8 Excel数据透视表 98
5.8.1 数据透视表的构成 99
5.8.2 创建数据透视表的注意事项 99
5.8.3 创建数据透视图的方法 102
5.8.4 数据透视表的用法 105

AI助力 AI在数据质量智能诊断与自动化处理中的运用 111

岗位指导 *率的数据处理源自良好的操作习惯 111

实践与练习 111


第6章 数据可视化 112

6.1 认识Excel图表 112

6.2 基础图表（一） 116
6.2.1 饼图 116
6.2.2 柱形图 119
6.2.3 折线图 120
6.2.4 散点图 121
6.2.5 条形图 124
6.2.6 双坐标图 125


6.3 基础图表（二） 127
6.3.1 漏斗图 127
6.3.2 波士顿矩阵图 132
6.3.3 帕累托图 138

AI助力 AI自动生成图表与交互式语音问答看板 140

岗位指导 *挑选契合业务需求的图表 140

实践与练习 140


第7章 撰写数据分析报告 141

7.1 认识数据分析报告 141

7.2 数据分析报告的撰写 142
7.2.1 撰写数据分析报告应遵守的原则 142
7.2.2 数据分析报告的撰写流程 143
7.2.3 数据分析报告的撰写思路 143

AI助力 AI辅助报告大纲生成、核心洞察提炼与内容润色 146

岗位指导 撰写数据分析报告需秉持客观原则，规避“虚荣指标”陷阱 146

实践与练习 146


第3篇 业务篇

第8章 市场环境分析 148

8.1 商品类目选择 148
8.1.1 选择有市场的商品类目 148
8.1.2 选择有利润的商品类目 149
8.1.3 选择有优势的商品类目 151

8.2 市场容量分析 151

8.3 市场趋势分析 158

AI助力 AI驱动多维度市场趋势捕捉与机会品类预测 164

岗位指导 趋势分析需秉持具体问题具体分析的原则 164

实践与练习 164


第9章 客户分析 165

9.1 客户数据的价值 165
9.1.1 客户基本信息价值 165
9.1.2 客户行为数据价值 167
9.1.3 客户标签价值 168
9.2 客户生命周期分析 168
9.2.1 客户*近消费时间分析 169
9.2.2 客户购买间隔时长分析 170

9.3 客户人群画像分析 171
9.3.1 性别分析和年龄分析 171
9.3.2 地域分析 172
9.3.3 价格分析 173

9.4 会员管理分析与营销 173

AI助力 AI驱动动态客户画像构建与*个性化营销策略定制 179

岗位指导 客户分析之精髓——“*”制胜 179

实践与练习 179


第 10章 流量分析 180

10.1 认识流量结构 180
10.1.1 自主访问流量 180
10.1.2 付费流量 184
10.1.3 站内流量 185
10.1.4 站外流量 186

10.2 不同渠道流量分析 187

10.3 客户浏览量分析 189

AI助力 AI驱动跨渠道流量价值评估与预算智能分配 196

岗位指导 精筑流量池，铸*私域“黄金地” 196

实践与练习 196


第 11章 转化率分析 197

11.1 认识转化率 197
11.1.1 静默转化率 197
11.1.2 询单转化率 198
11.1.3 免费流量转化率 199
11.1.4 付费流量转化率 200

11.2 影响转化率的因素 200

11.3 不同流量渠道的成交转化率分析 205

AI助力 AI生成转化归因分析与实时优化建议 212

岗位指导 学会用辩证思维看待转化率 212

实践与练习 212


第 12章 店铺诊断与复盘 213

12.1 店铺诊断 213
12.1.1 杜邦分析法建模诊断 213
12.1.2 相关性分析法诊断 216
12.2 店铺复盘 219
12.2.1 复盘步骤 219
12.2.2 全店复盘 220
12.2.3 利润与投产比复盘 223

AI助力 AI驱动的自动化诊断报告与智能复盘建议生成 224

岗位指导 善于总结，让“*”变成常态 224

实践与练习 224