Официальное подлинное анализ данных E -Commerce
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Объект читателя:
  -связанный с работой -Связанный с рабочим человеком.
Оглавление:
Глава 1 Основа по анализу данных E -Commerce 1
Раздел 1 Большие данные в индустрии E -Commerce в начале 2
1.1 Анализ больших данных оптимизирует позиционирование рынка 2
1.2 Оптимизировать маркетинг с большими данными 3
1.3 большие данные, чтобы помочь управлению доходами компаний E -Commerce 4
1.4 Большие данные помогают в инновациях новых потребностей пользователей 5
Раздел 2 Значение анализа данных E -Commerce 6
Раздел 3 Метод и процесс анализа данных E -Commerce 7
3.1 Соберите данные 8
3.2 Количественный анализ 9
3.3 Предложение 10
3.4 Улучшение оптимизации 10
Раздел 4 Профессиональный план для анализа данных E -Commerce Post 10
4.1 Профессиональные перспективы 10
4.2 Руководство по предложению и стадии роста 11
Раздел 5 Архитектура системы анализа данных E -Commerce 14
5.1 Архитектура и функции, связанные с корпоративными данными и функциями 14
5.2 Рабочий процесс предприятия корпоративных данных бизнеса 16
Практиковать вопросы в этой главе 18
Глава 2 Навыки для анализа данных E -Commerce Post 19
Раздел 1 бизнес -индикаторы для анализа данных E -Commerce 20
Раздел 2 Общие методы анализа данных E -Commerce 37
2.1 Анализ источника потока 37
2.2 Анализ эффективности потока 38
2.3 Анализ потока данных потока данных 39
2.4 Анализ характеристик поведения пользователя онлайн -покупок 40
2.5 Анализ бизнес -данных интернет -магазина 42
Практиковать вопросы в этой главе 44
Глава 3 Анализ рынка E -Commerce Enterprises 46
Раздел 1 Обычно используемая модель исследования рынка 47
Раздел 2 Основная задача анализа рынка компаний E -Commerce 59
2.1 Анализ рынка E -Commerce в различных отраслях промышленности 59
2.2 Основные показатели данных для анализа внутреннего рынка E -Commerce на предприятии 63
Раздел 3 Навыки анализа рынка, которые должны быть освоены 65
3.1 Как разработать квалифицированную анкету 65
3.2 Как провести активность опроса пользователей 69
3.3 Как написать отчет об опросе пользователей 69
Практиковать вопросы в этой главе 71
Глава 4 Как проанализировать маркетинговые данные E -Commerce 73
Раздел 1 Содержание маркетингового анализа 74
Раздел 2 Процесс маркетингового анализа 85
Раздел 3 Содержание анализа рекламного эффекта 87
Раздел 4 Система маркетингового анализа 90
4.1 Обзор сцены сцены маркетинга 90
4.2 Предсказание эффекта 90
4.3 Результаты суждения об маркетинговом анализе 92
4.4 Запрос данных 94
4.5 Бизнес -исполнение 95
Раздел 5 Напишите отчет о маркетинговом анализе 96
Практиковать вопросы в этой главе 97
Глава 5 Как проанализировать данные операции на веб -сайте E -Commerce 99
Раздел 1 Анализ анализа операции веб -сайта E -Commerce 100
1.1 Определение содержания 100
1.2 Анализ событий 100
1.3 Анализ уровня ресурсов 101
1.4 Товарный анализ 104
1.5 Анализ продукта 105
Размер анализа раздела 2 106
2.1 Значок размерного анализа 106
2.2 Подробное объяснение измерений анализа операции 106
Раздел 3 Система анализа работы веб -сайта 109
3.1 Пользовательский анализ 109
3.2 Анализ источника потока 109
3.3 Анализ контента 110
3.4 Анализ продаж продукции 110
Раздел 4 Отчет об анализе работы на веб -сайте 110
4.1 Отчет о анализе бизнес -бизнес -бизнеса 110
4.2 Отчет о анализе работы на веб -сайте 112
4.3 Отчет об анализе пересмотра веб -сайта 112
4.4 Отчет об анализе одного продукта 115
Раздел 5 Объяснение анализа операции пояснение 116
5.1 Анализ исследований пользователей 116
5.2 Анализ деятельности на станции 117
5.3 Анализ продаж MSI 118
Практиковать вопросы в этой главе 120
Глава 6 Как проанализировать данные участников 121
Раздел 1 Содержание и ценность данных о членстве 122
1.1 Обзор базовой информации пользователя 122
1.2 Обзор метки пользователя 123
Раздел 2 Модель анализа членов Введение 126
2.1 Модель применяется к группе пользователей 126
2.2 Модель применяется к прогнозированию пользователя 130
2.3 модели, используемые в правилах маркетинга 132
Раздел 3 Сценарии приложения для данных члена 133
3.1 Управление членами ежедневное рабочее контент 133
3.2 Основные сценарии анализа данных участников 134
Раздел 4 Метод сбора требований и анализа. 138
4.1 Требования к данным участника 138
4.2. 140
Раздел 5 Метод написания отчета участника 140
Раздел 6 Объяснение анализа членов 142
6.1 Случаи групп пользователей групп 142
6.2 Выбор точного членства для маркетинговых целей 144
Практиковать вопросы в этой главе 147
Глава 7 Пример общих инструментов данных интернет -магазина 149
Сотрудники Раздела 1 150
1.1 Здравый смысл бизнес -персонала 150
1.2 Подробное объяснение функций бизнес -персонала 155
Раздел 2 Куб данных 160
2.1 Данные Рубик Куб Здравый смысл 160
2.2 Отдельные данные по объяснению функции куба Рубика Объяснение 162
Раздел 3 Красный Кролик (Таобао) 164
3.1 Здравый смысл красный кролик 164
3.2 Подробное объяснение функции красного кролика 168
Раздел 4 Sheng e Jing (Taobao) 175
4.1 Жизнь E часто знает 175
4.2 Подробное объяснение функции 177
Раздел 5 Compass (Jingdong) 178
5.1 Данные компас небольшой здравый смысл 178
5.2 Подробная информация об объяснении функции передачи данных 179
Практиковать вопросы в этой главе 181
Глава 8 Использование инструментов анализа данных 182
Раздел 1 Обычно используемый инструмент анализа данных Введение 183
1.1 Инструменты мышления данных 183
1.2 Инструмент хранения и извлечения данных 183
1.3 Инструменты анализа данных и добыча 184
1.4 Инструмент визуализации данных 186
1.5 Коммерческая интеллектуальная категория 187
Раздел 2 Обычно используется анализ данных о продвижении Taobao 188
2.1 Объяснение индикаторов данных и объяснений случая 188
2.2 Taobao Sirecing Time & Pround Data Indicators и объяснения корпусов 191
Раздел 3 Анализ веб -сайта Обычно используемые инструменты 195
3.1 Adobe Analytics 195
3.2 Webtrekk 195
3.3 Google Analytics 195
3.4 IBM Coremetrics 196
3.5 Статистика Piwik Baidu 196
3.6 Flurry 197
3.7 Лига друга 197
Практиковать вопросы в этой главе 198
Глава 9 Управление и вывод данных 200
Раздел 1 Метод управления и метод данных корпоративного уровня 201
1.1 Цель управления данными корпоративного уровня 201
1.2 Нынешнее типичное агентство по управлению данными предприятий на рынке 202
1.3 Как управлять управлением данными корпоративного уровня 203
Раздел 2 Знания хранилища данных Enterprise - 207
Раздел 3 Метод вывода данных и управления данными 211
3.1 Анализ визуализации данных 211
3.2 Обычно используемые методы визуализации 212
3.3 Диаграмма визуализации данных 214
3.4 Тенденция разработки визуализации данных 219
Практиковать вопросы в этой главе 220
Главы осуществляют ссылки на ответ 222
ВведениеА
Эта книга написана Пекинским научно -исследовательским институтом в области исследований в области исследований. Безопасность.В учебнике в основном описываются основные знания анализа данных и общепринятых инструментов анализа данных, методов, алгоритмов и читателей, чтобы изучить традиционный анализ данных E -Commerce и корпоративный операционный анализ через случаи, чтобы помочь читателям сформировать другой уровень E -Commerce Анализ данных. Способность работы.