第 1章 從零開始：電商數(shù)據(jù)分析思維與方法 1.1 電商數(shù)據(jù)分析的重要性 2 1.1.1 為什么要分析電商數(shù)據(jù) 2 1.1.2 AI工具和Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的作用 3 1.2 電商數(shù)據(jù)分析的思維和方法 12 1.2.1 電商數(shù)據(jù)分析的思維 13 1.2.2 使用對比法分析 14 1.2.3 使用細分法分析 15 1.2.4 使用AB測試法分析 17 1.2.5 使用漏斗法分析 18 1.2.6 使用類聚法分析 20 1.3 電商數(shù)據(jù)分析的流程 21 1.3.1 明確分析目的 21 1.3.2 數(shù)據(jù)收集 22 1.3.3 數(shù)據(jù)處理 23 1.3.4 數(shù)據(jù)分析 25 1.3.5 數(shù)據(jù)展現(xiàn) 28 1.3.6 數(shù)據(jù)報告 29 1.4 認識電商數(shù)據(jù)分析的常見數(shù)據(jù) 30 1.4.1 行業(yè)數(shù)據(jù) 30 1.4.2 商品數(shù)據(jù) 31 1.4.3 客服數(shù)據(jù) 32 1.4.4 收藏和加購數(shù)據(jù) 33 1.4.5 店鋪首頁數(shù)據(jù) 34 本章小結(jié) 35 第 2章 數(shù)據(jù)預處理：電商數(shù)據(jù)的獲取、清洗與整理 2.1 電商數(shù)據(jù)的來源 37 2.1.1 內(nèi)部交易數(shù)據(jù) 37 2.1.2 網(wǎng)站分析工具數(shù)據(jù) 39 2.1.3 外部渠道數(shù)據(jù) 42 2.2 導入外部數(shù)據(jù) 43 2.2.1 導入商品流量文本數(shù)據(jù) 43 2.2.2 導入Access中的商品進銷存數(shù)據(jù) 46 2.2.3 導入網(wǎng)站數(shù)據(jù) 48 2.3 加工處理電商數(shù)據(jù) 49 2.3.1 根據(jù)分析目的查看商品數(shù)據(jù) 50 2.3.2 轉(zhuǎn)換商品記錄方式 53 2.3.3 分類數(shù)據(jù) 56 2.3.4 重組商品數(shù)據(jù) 61 2.4 規(guī)范處理數(shù)據(jù)格式 65 2.4.1 快速刪除重復數(shù)據(jù) 65 2.4.2 刪除空白行和列 67 2.4.3 整理不規(guī)范日期 71 2.4.4 整理合并單元格 73 2.5 AI工具高效技能點撥 74 01 用訊飛星火大模型編寫網(wǎng)頁商品爬取代碼 74 02 用AI工具ChatGPT快速清洗表格中的無用數(shù)據(jù) 76 本章小結(jié) 78 第 3章 數(shù)據(jù)計算與統(tǒng)計：公式與函數(shù)應用 3.1 掌握公式應用 80 3.1.1 公式中的運算符與優(yōu)先級 80 3.1.2 認識公式的3種引用方式 82 3.1.3 為單元格定義名稱并計算 87 3.2 使用數(shù)組公式計算數(shù)據(jù) 893.2.1 在單個單元格中使用數(shù)組公式進行計算 89 3.2.2 在多個單元格中使用數(shù)組公式進行計算 90 3.3 通過 AI工具學習函數(shù)應用 90 3.3.1 函數(shù)的定義 91 3.3.2 認識函數(shù)結(jié)構(gòu) 91 3.3.3 認識函數(shù)的分類 93 3.3.4 輸入與編輯函數(shù) 94 3.4 電商數(shù)據(jù)處理中的常用函數(shù) 98 3.4.1 使用SUM函數(shù)計算商品的銷量總和 98 3.4.2 使用AVERAGE函數(shù)計算商品月銷售平均值 101 3.4.3 使用MAX函數(shù)計算銷量最大值 102 3.4.4 使用MIN函數(shù)計算銷量最小值 103 3.4.5 使用RANK函數(shù)計算銷量排名 105 3.4.6 使用SUMIF函數(shù)計算銷售量106 3.4.7 使用SUMIFS函數(shù)計算單個種類的銷量和 107 3.4.8 使用條件函數(shù)IF計算 109 3.4.9 使用YEAR、MONTH、DAY函數(shù)提取生產(chǎn)日期 111 3.4.10 使用LEFT函數(shù)提取產(chǎn)品代碼114 3.4.11 使用LEN函數(shù)驗證電話號碼 116 3.5 AI工具高效技能點撥 117 01 用ChatGPT查找合適的函數(shù) 117 02 用AI工具訊飛星火大模型快速計算季度銷售額 118 本章小結(jié)119 第 4章 數(shù)據(jù)分析基本技法：數(shù)據(jù)的排序、篩選與分類匯總 4.1 使用條件格式分析成交數(shù)據(jù) 121 4.1.1 顯示銷量大于某值的單元格 121 4.1.2 顯示銷量排名靠后的商品 122 4.1.3 使用數(shù)據(jù)條顯示成交數(shù)據(jù) 124 4.1.4 使用色階顯示成交數(shù)據(jù) 125 4.1.5 使用圖標集顯示銷量情況 126 4.2 使用排序法查看商品銷量對比 128 4.2.1 認識排序規(guī)則 128 4.2.2 將商品銷量進行排序 129 4.2.3 將商品銷量按總銷量和季度銷量排序 130 4.2.4 將商品銷量自定義排序 131 4.3 使用篩選法選擇銷售商品 132 4.3.1 認識篩選規(guī)則 133 4.3.2 自動篩選商品 134 4.3.3 自定義篩選符合條件的商品 135 4.3.4 高級篩選符合條件的商品 137 4.4 使用分類匯總查看全國銷量情況 140 4.4.1 分類匯總的規(guī)則 140 4.4.2 按銷售地區(qū)分類匯總數(shù)據(jù) 140 4.4.3 高級分類匯總銷售額和平均值 142 4.4.4 嵌套分類匯總不同的銷售數(shù)據(jù) 143 4.5 AI工具高效技能點撥 146 01 用AI工具ChatGPT篩選符合多個條件的數(shù)據(jù) 146 02 用AI工具訊飛星火大模型篩選熱銷商品特征 148 本章小結(jié)150 第 5章 數(shù)據(jù)可視化分析：用圖表與數(shù)據(jù)透視表分析電商數(shù)據(jù) 5.1 創(chuàng)建電商銷售分析圖表 152 5.1.1 認識圖表 152 5.1.2 創(chuàng)建基本圖表分析一季度銷售業(yè)績 155 5.1.3 創(chuàng)建比薩餅圖分析淘寶女裝 占比 1595.1.4 處理銷售數(shù)據(jù)圖表中的虧損值 162 5.1.5 制作金字塔分布圖分析男女購物比例 167 5.1.6 使用迷你圖展現(xiàn)銷售數(shù)據(jù) 172 5.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表匯總銷量數(shù)據(jù) 175 5.2.1 認識數(shù)據(jù)透視表 175 5.2.2 創(chuàng)建手機銷售流量匯總數(shù)據(jù)透視表 176 5.2.3 在數(shù)據(jù)透視表中分析數(shù)據(jù) 179 5.2.4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖查看地區(qū)銷量 184 5.2.5 創(chuàng)建切片器查看各平臺銷量情況 186 5.3 AI工具高效技能點撥 189 01 用AI工具ChatGPT繪制銷售走勢折線圖 189 02 用AI工具訊飛星火大模型制作各地區(qū)銷量分析圖表 192 本章小結(jié)195 第 6章 選品是關(guān)鍵：店鋪商品銷售數(shù)據(jù)分析 6.1 如何選擇合適的商品 197 6.1.1 選擇有市場的類別 197 6.1.2 選擇有價值的類別 198 6.1.3 選擇有優(yōu)勢的類別 199 6.2 行業(yè)市場容量分析 201 6.2.1 收集成交信息 201 6.2.2 創(chuàng)建市場容量數(shù)據(jù)統(tǒng)計表 203 6.2.3 排序市場成交數(shù)據(jù) 203 6.2.4 插入餅圖展現(xiàn)市場占比 204 6.2.5 使用AI工具分析市場容量206 6.3 市場趨勢分析 208 6.3.1 創(chuàng)建市場趨勢分析數(shù)據(jù)透視表 209 6.3.2 通過數(shù)據(jù)透視圖分析市場趨勢 211 6.3.3 插入切片器分析市場趨勢 213 6.3.4 預測商品銷售前景 214 6.4 市場潛力分析 216 6.4.1 創(chuàng)建市場潛力分析數(shù)據(jù)透視表 216 6.4.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖分析行業(yè)增長趨勢 217 6.4.3 創(chuàng)建雷達圖分析環(huán)比增長趨勢 219 6.4.4 使用AI工具分析市場潛力220 本章小結(jié)222 第 7章 把控好動銷：商品進銷存數(shù)據(jù)分析 7.1 商品采購分析 224 7.1.1 匯總商品采購數(shù)據(jù) 224 7.1.2 分析采購平均價 226 7.1.3 分析各類商品采購金額占比 230 7.1.4 預測來年商品采購金額 234 7.2 商品銷售分析 237 7.2.1 凍結(jié)首行方便查看長記錄數(shù)據(jù) 238 7.2.2 分類匯總商品銷售數(shù)據(jù)表 238 7.2.3 插入數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖分析銷量 239 7.2.4 使用AI工具分析銷售情況242 7.3 商品庫存分析 246 7.3.1 統(tǒng)計各類商品預存數(shù)量 247 7.3.2 使用條件格式標記充裕和告急庫存 247 7.3.3 統(tǒng)計各類商品保有庫存 248 7.3.4 使用AI工具分析庫存量251 本章小結(jié)253 第 8章 繪制用戶畫像：用戶消費行為分析 8.1 新老顧客情況分析 2558.1.1 導入并處理新老顧客數(shù)量記錄表 255 8.1.2 插入折線圖分析新老顧客數(shù)量 257 8.2 顧客消費情況分析 260 8.2.1 新老顧客人數(shù)統(tǒng)計與比例分析 261 8.2.2 統(tǒng)計新老顧客的銷售數(shù)量和銷售金額 264 8.2.3 使用圖表分析新老顧客的銷售數(shù)量與銷售金額比例 266 8.2.4 使用AI工具分析顧客消費情況 268 8.3 顧客需求情況分析 269 8.3.1 消費人群促銷活動偏好分析 270 8.3.2 顧客消費等級分析 272 8.3.3 顧客年齡分析 277 8.3.4 顧客性別分析 282 8.3.5 使用AI工具分析顧客需求287 本章小結(jié)289 第 9章 做好流量轉(zhuǎn)化：產(chǎn)品流量與廣告投放分析 9.1 認識電商的轉(zhuǎn)化率 291 9.1.1 靜默轉(zhuǎn)化率 291 9.1.2 詢單轉(zhuǎn)化率 292 9.1.3 免費流量轉(zhuǎn)化率 294 9.1.4 付費流量轉(zhuǎn)化率 296 9.1.5 影響轉(zhuǎn)化率的因素 298 9.2 店鋪瀏覽量統(tǒng)計分析 299 9.2.1 創(chuàng)建客戶瀏覽量統(tǒng)計表 300 9.2.2 使用折線圖查看每月瀏覽量走勢 302 9.2.3 分析店鋪月平均瀏覽量 304 9.2.4 使用AI工具分析店鋪數(shù)據(jù)306 9.3 不同類型的流量分析 308 9.3.1 創(chuàng)建不同渠道流量統(tǒng)計表 308 9.3.2 使用餅圖比較流量占比 310 9.3.3 使用折線圖分析免費流量 312 9.4 不同流量渠道的成交轉(zhuǎn)化率分析 316 9.4.1 創(chuàng)建下單轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)表 316 9.4.2 使用圖表查看各渠道的成交轉(zhuǎn)化率 318 9.4.3 使用AI工具分析轉(zhuǎn)化率321 本章小結(jié)323 第 10章 分析結(jié)果有理有據(jù)：電商數(shù)據(jù)分析報告的撰寫 10.1 認識數(shù)據(jù)分析報告 325 10.1.1 數(shù)據(jù)分析報告的種類325 10.1.2 數(shù)據(jù)分析報告的作用327 10.1.3 數(shù)據(jù)分析報告的編寫原則328 10.2 數(shù)據(jù)分析報告的結(jié)構(gòu) 329 10.2.1 標題頁329 10.2.2 目錄330 10.2.3 前言331 10.2.4 正文333 10.2.5 結(jié)論與建議334 10.2.6 附錄336 10.3 利用 AI工具訊飛星火大模型快速生成數(shù)據(jù)分析報告 337 10.4 用ChatGPT+MindShow快速生成PPT類型的分析報告341 本章小結(jié)344