京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【每周一本书第十波】淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)
数据有毒,我也会被数据误导,因为平台提供的数据可能并不精准,甚至误差极大。我在操作单品时发现过生意参谋里面统计的关键词数据有错误,例如我通过实时访客掌握了成交词为 A 词,并确认无误,但第二天的单品统计数据告诉我昨天的成交词是 B 词,如果我没有掌握真实的信息,那么我就会着重去优化 B 词,甚至在后面干脆就把 A 词删掉了,因为数据告诉我A词没有任何效果。
数据原本的作用是帮助我们做决策,一旦数据产生错误,就可能导致我们做出错误的决策。但没有数据,我们又只能是一个瞎子,毫无方向感。
所以,使用数据要慎重、胆大、心细,同时也要看我们利用数据来做什么。对商家而言,数据有两种用途:第一种,用来做预测,通过参考数据从而决定卖什么货;第二种,用来指导下一步的运营操作。对于第一种用途,数据仅作为参考,因为我们对市场的判断,除数据外,还有自己的行业经验。对于第二种用途,则建议多验证数据,例如当我看到 B 词有数据时,通过搜索B词发现我的商品排名很靠后,用脚趾想都知道排名这么靠后买家怎么可能会找到我的商品并下单呢?
上文摘自本周C君给大家提供的赠书,零一的《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》
本书第1版获得了很多读者的认可,甚至有不少高校将其改编成了教程,但本书依旧有许多不足之处,比如对于运营模块内容较少而且不够深入,特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。
本书第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题,首先将线下的数据平台改成新平台,或是用其他平台替代;其次是对于软件方面的升级,将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版,部分章节使用了 Excel 2016 版本,用 Power Pivot 实现数据建模,用PowerQuery 提升数据清洗的能力。
【每周一本书】又是一周,CDA数据分析师携手工业出版社将于每周三展开赠书活动,每周给各位读者提供3-5本赠书,希望带动各位读者能借此机会每周充一次电。(注:书籍将于10天内发放到中奖者手中。参与方式见下文)
作者简介
零一
沐垚科技创始人,电商自媒体,资深数据分析师,8年电商从业经验,擅长Excel、Power BI、R、Python等工具,主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用,专注“数据+电商”的新零售服务。
内容提要
本书主要针对电商从业者(运营和店长)和数据分析入门者,以电商业务实战为主线,介绍数据分析相关的知识。本书的上半部分主要介绍淘宝的操作方法,以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分以实战为主,主要介绍淘宝卖家如何应用 Excel 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层,数据分析师必不可少的 4 个要素是思维、业务、工具和数据,而前两者才是最重要的。
上周获奖名单
参与方式
文末留言告诉C君,这本书吸引您的理由,获得精选,点(ren)赞(qi)数(gao)的前5名即可获得本书
本期活动截止时间11月6日中午12点
(为确保赠书活动的公平公开性,让更多人能参与到每周一本书中。赠书活动参与者每月有且仅有一次获奖机会,有获奖记录的参与者赠书将自动转赠其他参与者)
土豪请扫描下方二维码订购
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29