1.精准覆盖电商经营全维度数据分析刚需，解决店铺运营真实痛点，包括基础知识、必备技能、实战分析、店铺复盘等全工作流程，引入AI助力内容，学完可借助AI工具提升电商经营效率。 2.全书分3大板块，12章梯度式编排，由浅入深，学习门槛低。基础入门篇（第 1_2 章）：建立行业认知，弄懂指标体系、岗位要求、数据分析底层思维，打好理论地基；工具实操篇（第 3_7 章）：精通 Excel 电商数据处理，掌握完整数据分析报告撰写能力，产出标准化专业成果；电商业务实战篇（第 8_12 章）：直击电商运营五大核心场景，覆盖市场选品、客户运营、流量优化、转化提升、店铺诊断复盘全业务链路。 3.单独设立章节讲解电商数据分析报告，明确报告类型、写作原则、完整撰写思路，教会读者输出专业数据报告，为商家经营决策提供数据支撑，提升职场核心竞争力。 4.案例支撑，实战性强。全书搭配大量真实电商数据分析案例，结合店铺实操场景讲解，理论配套案例印证，帮助读者强化理解。

本书从电商数据分析的实际工作入手，不仅全面、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精准决策与高效运营。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。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。第 1篇 基础篇第 1章 ?电商数据分析基础知识21.1　认识电商数据分析21.1.1　电商数据分析的概念21.1.2 电商数据分析的作用31.1.3 电商数据分析的基本流程41.2　数据分析在电商运营中的应用61.2.1 市场分析61.2.2 客户分析71.2.3 流量分析71.2.4 转化率分析71.2.5 店铺诊断与复盘81.3　熟悉电商数据指标体系91.3.1 行业数据91.3.2 商品数据101.3.3 客服数据121.3.4 收藏和加购数据131.3.5 店铺首页数据141.3.6 店铺整体数据161.4　电商数据分析师的岗位职责和技能要求171.4.1 电商数据分析师的岗位职责171.4.2 电商数据分析师的基本技能17AI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192.1 电商数据分析的思维192.1.1 对比思维202.1.2 拆分思维202.1.3 增维思维212.1.4 降维思维222.1.5 假设思维222.2 电商数据分析的常用方法232.2.1 对比分析法232.2.2 细分分析法242.2.3 AB测试法262.2.4 排序分析法262.2.5 漏斗分析法272.2.6 类聚分析法282.2.7 5W2H分析法28AI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323.1 百度指数323.1.1 趋势研究323.1.2 需求图谱343.1.3 人群画像363.2 生意参谋373.2.1 首页373.2.2 实时数据383.2.3 流量和商品403.2.4 交易和服务423.2.5 市场数据443.3 多多情报通453.3.1 找竞品453.3.2 找竞店463.3.3 选爆款473.3.4 查热词483.4 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524.1 电商数据采集的基础知识524.1.1 电商数据采集的概念524.1.2 电商数据采集的原则524.2 电商数据采集的步骤544.3 电商数据采集的渠道55AI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635.1 数据清洗635.1.1 检查数据格式635.1.2 检查数据逻辑675.1.3 缺失数据处理695.1.4 错误数据处理715.1.5 数据去重处理735.1.6 处理默认值765.2 数据转换795.3 数据重组865.4 数据统计895.5 数据排序905.6 数据筛选935.7 数据分类汇总965.8 Excel数据透视表985.8.1 数据透视表的构成995.8.2 创建数据透视表的注意事项995.8.3 创建数据透视图的方法1025.8.4 数据透视表的用法105AI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 高效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1126.1 认识Excel图表1126.2 基础图表（一）1166.2.1 饼图1166.2.2 柱形图1196.2.3 折线图1206.2.4 散点图1216.2.5 条形图1246.2.6 双坐标图1256.3 基础图表（二）1276.3.1 漏斗图1276.3.2 波士顿矩阵图1326.3.3 帕累托图138AI助力 AI自动生成图表与交互式语音问答看板140岗位指导 高效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1417.1 认识数据分析报告1417.2 数据分析报告的撰写1427.2.1 撰写数据分析报告应遵守的原则1427.2.2 数据分析报告的撰写流程1437.2.3 数据分析报告的撰写思路143AI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1488.1 商品类目选择1488.1.1 选择有市场的商品类目1488.1.2 选择有利润的商品类目1498.1.3 选择有优势的商品类目1518.2 市场容量分析1518.3 市场趋势分析158AI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1659.1 客户数据的价值1659.1.1 客户基本信息价值1659.1.2 客户行为数据价值1679.1.3 客户标签价值1689.2 客户生命周期分析1689.2.1 客户最近消费时间分析1699.2.2 客户购买间隔时长分析1709.3 客户人群画像分析1719.3.1 性别分析和年龄分析1719.3.2 地域分析1729.3.3 价格分析1739.4 会员管理分析与营销173AI助力 AI驱动动态客户画像构建与超个性化营销策略定制179岗位指导 客户分析之精髓——“精准”制胜179实践与练习179第 10章 ?流量分析18010.1 认识流量结构18010.1.1 自主访问流量18010.1.2 付费流量18410.1.3 站内流量18510.1.4 站外流量18610.2 不同渠道流量分析18710.3 客户浏览量分析189AI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，铸就私域“黄金地”196实践与练习196第 11章 ?转化率分析19711.1 认识转化率19711.1.1 静默转化率19711.1.2 询单转化率19811.1.3 免费流量转化率19911.1.4 付费流量转化率20011.2 影响转化率的因素20011.3 不同流量渠道的成交转化率分析205AI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21312.1 店铺诊断21312.1.1 杜邦分析法建模诊断21312.1.2 相关性分析法诊断21612.2 店铺复盘21912.2.1 复盘步骤21912.2.2 全店复盘22012.2.3 利润与投产比复盘223AI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“爆款”变成常态224实践与练习224