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商務數據分析與應用(簡體書)
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商務數據分析與應用(簡體書)

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商品簡介
目次

商品簡介

本書全面介紹商務數據分析涉及的原理、方法、常用工具、典型數據分析場景應用及數據可視化方案。主要內容包括:商務數據分析原理―概述、典型分析任務、常用分析模型、常用分析方法;商務數據分析工具―數據存儲查詢、數據分析、數據可視化;商務數據分析應用―行業分析、客戶分析、產品分析、運營分析;商務數據分析報告―報告概述及報告實例;附錄―商務數據分析常用指標。文中配有課堂活動及同步實訓供讀者學習和研究。本書可作為高職高專院校財經類專業學生學習商務數據分析與應用、數據化運營與管理的教材,也可作為從事數據分析工作人員的參考用書。

序言
2017年5月19日至20日,全國電子商務職業教育教學指導委員會在常州市召開高等職業教育電子商務類專業教學改革研討會。來自全國高職院校的近400位院校負責人和專業負責人參加會議。為在經濟全球化的時代背景下,適應商業、技術和人文越發深層次融合的新商業時代特徵需求,會議提出了高職“新商科”人才培養的理念和倡議。
“新商科”人才培養理念體現新的商業思維。在商業、技術和人文越發深層次融合的新商業時代,商業人才需要逐步構建起“計算思維“數據思維”“交互思維”“哲學思維”“倫理思維”和“美學思維”,這些思維的交叉融合是商業創新的動力源泉。
“新商科”人才培養理念探索新的商業規律。新的基礎設施、新的商業模式、新的商業組織、新的價值觀正在悄然地以“非中心化”的模式構建起新的社會生活,也產生了新的商業規律,如信用成為資產、數據成為生產資料等。這些新的規律逐漸形成並產生廣泛而深刻的創新。
“新商科”人才培養理念融合新的知識與技能。對於經濟學、管理學、傳播學、計算機科學技術、智能科學、數據科學等在新商業中的交叉融合應用,以及新的勞動工具使用所產生的新的技術技能積累,都需要我們對財經商貿專業大類中絕大多數專業內涵與外延進行再思考。
“新商科”人才培養理念推動新的教育教學模式。基於新商業特徵的“新商科”人才培養,要實事求是地調整人才培養結構,重構專業內涵與外延,反思培養規律與培養方法,創新培養內容與培養載體,探索跨專業的專業群建設模式和教學研究方法。
“新商科”人才培養理念提出後,得到了各界的積極響應。2017年9月11日至12日,在全國電子商務職業教育教學指導委員會的倡議下,來自聯合國教科文組織等22個國際組織和國家的負責人在廣西壯族自治區共同發起成立“新商科國際職教聯盟”。中國商業經濟學會職業教育分會設立了32項“新商科”應用人才培養專項研究課題。電子工業出版社率先組織編寫了這套融入“新商科”人才培養理念的系列教材。
“新商科”教育是新商業時代的客觀需要和必然趨勢。高等職業教育要把握時代機遇,主動擁抱新商業時代!

陸春陽
全國電子商務職業教育教學指導委員會副主任

前言
在信息化高速發展的時代背景下,企業積累的客戶數據、交易數據、管理數據等呈爆炸式增長。據麥肯錫數據顯示,當企業將數據和分析深入結合到業務中時,其生產率和盈利率比競爭對手高出5%~6%。如何有效運用數據,通過數據分析為企業帶來更大的經濟效益,成為各個企業面臨的挑戰。
近年來,商務數據分析領域逐漸得到了學術界、企業界和政府的高度重視。學術界,自紐約大學2013年開始開設商業分析專業(Business Analytics)碩士課程以來,歐美各大名校陸續增設相關專業,國內知名學府也紛紛成立數據研究機構;企業界,越來越多的互聯網企業增設“數據科學家”“數據分析師”等崗位,國內互聯網巨頭BAT[百度公司(Baidu)、阿裡巴巴集團(Alibaba)、騰訊公司(Tencent)三大巨頭首字母縮寫]利用自身數據優勢,通過自有數據研究中心,發佈各類分析報告與數據產品,喚醒與挖掘數據的潛在價值;政府方面,鼓勵企業開展數據化運營,支持“數據驅動型”的新型企業,如新加坡和澳洲政府直接撥款贊助成立商業分析部門的企業。
高等職業院校是電子商務行業人才的“蓄水池”,電子商務專業的發展也要適應變化,與時俱進,主動對接企業數據分析人才的需要。在此背景下,2016年教育部根據《普通高等學校高等職業教育(專科)專業設置管理辦法》,在相關學校和行業提交增補專業建議的基礎上,確定將“商務數據分析與應用”專業設為電子商務專業大類下的增補專業,折射出商務數據分析的重要性與迫切性。
目前,電子商務企業可選擇的數據運營工具繁多,數據分析的教學內容在許多專業課中均有所涉及,但總體而言缺乏整體觀與系統性,學生無法對商務數據分析與應用形成較為整體與全面的認識。本書在內容設計上,以電子商務企業數據分析管理為出發點,以教育部高職高專工商管理類教學指導委員會發佈的“商務數據分析與應用專業人才PGSD能力標準”為依據(其中,PGSD中的P表示職業能力,G表示通用能力,S表示社會能力,D表示發展能力),結合高職院校人才培養的需求,全面介紹商務數據分析涉及的原理、方法、常用工具、典型數據分析場景應用及數據可視化方案。主要內容包括:商務數據分析原理―概述、典型分析任務、常用分析模型、常用分析方法;商務數據分析工具―數據存儲查詢、數據分析、數據可視化;商務數據分析應用―行業分析、客戶分析、產品分析、運營分析;商務數據分析報告―報告概述及報告實例;附錄――商務數據分析常用指標。文中配有課堂活動及同步實訓供讀者學習和研究。
本書具有如下特色:
(1)教材內容融合統計學理論、計算機處理技術和商業環境分析,架構新穎;
(2)數據分析方法應用與數據思維培養並重,啟發性強;
(3)日常數據分析報表與專題數據分析報告可為今後實際工作提供參考。
本書由金華職業技術學院胡華江、楊甜甜主編。胡華江負責全書框架設計、編寫大綱與編寫體例擬定、全書定稿;楊甜甜負責全書整理和統稿工作。參加編寫人員:楊甜甜(第一章、第三章中第一至三節)、張函(第二章)、朱合聖(第三章第四節的第一、第二部分)、金川涵(第三章第四節的第三部分)、陳然(第四章)、羅婭麗(附錄)。彭佳佳、趙工瑩、楊佳琪等參與了教材配套資源建設。
浙江經濟職業技術學院談黎虹教授在百忙之中抽出時間對書稿進行了全面、細緻的審閱;金華卡璐網絡科技有限公司總經理王慧、電子工業出版社張雲怡主任為本書的出版給予大力支持和幫助。本書在編寫過程中,還參考借鑒了專家、學者的大量研究成果。在此,一併表示衷心感謝。
由於編者水平有限及商務數據分析的不斷發展,書中難免有不當之處,望廣大讀者批評指正。

編 者
2017年12月

目次

目 錄
第一章 商務數據分析原理
第一節 概述 2
一、商務數據分析與應用的意義 3
二、商務數據分析與應用的流程 4
三、商務數據分析與應用的原則 5
第二節 典型分析任務 7
一、行業分析 7
二、客戶分析 8
三、產品分析 9
四、運營分析 9
第三節 常用分析模型 11
一、PEST模型 12
二、SWOT模型 14
三、5W2H模型 16
四、邏輯樹模型 17
第四節 常用分析方法 20
一、靜態分析指標 20
二、動態分析方法 23
三、統計指數 25
四、抽樣推斷 26
五、相關與回歸 27
六、決策樹 30
七、聚類算法 31
八、神經網絡 31
實訓 網店數據分析工具― “生意參謀” 32
本章小結 34
同步測試 35

第二章 商務數據分析工具
第一節 數據存儲查詢 38
一、數據庫 39
二、SQL語言 42
實訓 SQL數據查詢、排序與 處理 56
第二節 數據分析 57
一、Excel 58
二、SPSS 72
實訓 SPSS數據分析 76
三、Python 83
實訓 Python數據分析 91
四、R語言 97
實訓 R語言數據分析 103
第三節 數據可視化 105
一、數據可視化概述 105
二、數據可視化中的常用圖表 106
三、數據可視化工具 111
本章小結 116
同步測試 117


第三章 商務數據分析應用
第一節 行業分析 121
一、行業數據采集 121
二、市場需求調研 123
三、產業鏈分析 125
四、細分市場分析 127
五、市場生命週期分析 129
六、行業競爭分析 130
實訓 生意參謀之行業數據分析 133
第二節 客戶分析 136
一、客戶數據收集 137
二、客戶畫像 140
實訓 生意參謀之行業客戶畫像 142
三、客戶行為分析 148
實訓 淘寶客戶運營平臺之客戶行為分析 149
四、客戶價值分析 152
五、精准營銷與效果評估 155
實訓 RFM分析與精准客戶營銷 156
第三節 產品分析 159
一、競爭對手分析 160
二、用戶特徵分析 163
三、產品需求分析 165
四、產品生命週期分析 166
五、用戶體驗分析 169
實訓 網店商品數據分析 171
第四節 運營分析 176
一、銷售數據分析 176
二、推廣數據分析 179
三、客服績效分析 183
本章小結 186
同步測試 187

第四章 商務數據分析報告
第一節 報告概述 190
一、報告的概念 190
二、報告的類型 192
三、報告的結構 195
第二節 報告實例 199
實例一:2016年一季度浙江省電子商務大數據分析報告 199
實例二:2016年浙江省跨境電子商務發展報告 203
實例三:2017年中國汽配行業研究報告 207
實例四:物業管理業主滿意度調查分析報告 212
實訓 編制網店運營分析報表 216
本章小結 220
同步測試 220

附錄 商務數據分析常用指標

【行業類指標】 223
【客戶類指標】 223
【產品類指標】 224
【運營類指標】 225

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