營銷數據分析教材

『壹』 電商營銷數據分析這門課程模塊三如何進行營銷數據分析的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊三如何進行營銷數據分析的知識點包含模塊導引,單元一電子商務營銷分析包含什麼,單元二營銷分析體系的搭建,單元三營銷分析維度,單元四如何進行廣告效果分析。

『貳』 市場營銷大二，備考CDA數據分析師認證，如何高效備考

CDA數據分析師的官網看一下考試大綱，像統計學基礎、資料庫理論、SQL查詢，這個是做內數據分析最容基礎的理論知識。EXCEL、Stata、R、SPSS也是最常用的入門級的數據分析軟體，這些官網都有相關的教材推薦，按推薦買錯不了，每天拿出兩個小時來啃書，吸收快的三個多月差不多就能報考了，如果沒什麼這方面的基礎，也可以看看CDA的相關課程輔導

『叄』 銷售數據分析的內容一般有哪些

銷售數據分析一般包括：

1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析

2、銷售收入對比分析

3、成本費用分析

4、利潤分析

5、凈資產收益率分析

銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。

(3)營銷數據分析教材擴展閱讀：

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。

針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。

銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

『肆』 電商營銷數據分析這門課一共有多少章節

這門課一共有7個章節。包括：模塊一數據分析概述,模塊二電商數據分析必版備的技能及知識,模塊三如何權進行營銷數據分析,模塊四如何進行網站運營分析,模塊五如何進行會員數據分析,模塊六常用網店數據工具舉例,模塊七網店數據工具應用案例。

『伍』 電商營銷數據分析課程講什麼內容

在大數據時代下，電商企業關注產品外，更需要關注數據背後所反映的問題。如所專有企業都關注的屬財務數據和行業競爭環境數據外，電商企業更要關註： 1．網站運營數據：PV、UV、評論數、跳出率、新用戶注冊購買率、廣告投放轉化率、平均每個用戶獲取成本等，SEM流量佔比； 2．用戶數據：網站用戶年齡、用戶主要購物時間、用戶地域分布情況、用戶使用瀏覽器、用戶職業等相關人群屬性數據。 針對電商企業對數據分析崗位的人才技能，本課程有針對性地通過在線學習向學習者傳遞電商營銷數據分析所涵蓋的數據收集、挖掘和分析、報告及應用的完整數據分析知識，且數據分析相關教學外，本課程還涵蓋了電商企業組織架構、工作流程、工作方法和數據分析的工作定位等從事電商相關行業的必備知識，對於學員了解行業、深入行業和應用行業有積極意義。 最後，對於課程中的每個教學環節，幾乎都涵蓋了個人知識技能以及真實電商的分析和應用案例，可以幫助學員迅速進入角色，並且學以致用。

『陸』 每天統計70個點的銷售數據，有什麼方法能分析每天的銷量變化呢，學習銷售數據分析有什麼書可推薦呢

將這70個點數據編入EXCEL，我認為分析每天的數據沒有意義，因為時間太短，說明不了什回么，而且受答偶然因素影響，不好統計分析
建議1個星期或1個月為分析周期，最好能有同行業的數據，好對比分析
就做矩形圖比較，直觀形象
銷售數據分析情況太復雜，不是簡單看數據就能分析銷量變化，除非你的產品市場佔有率穩定，且有周期規律，而且市場處於平穩時期，否則分析沒有意義

『柒』 想做一間零售商店的數據分析，就是客單價什麼的，請問有什麼書籍教材可以參考的嗎

哦1、日營業額=來客數*客單價，來客數分析可以深入到促銷活動吸引的客流變化，客單價分析可以深入到促銷活動提高的銷售額
2、毛利潤=營業額-成本，成本包括固定費用（人員成本、房租等）和變動費用（水電費，采購成本等），所以將這些成本分攤後，就可以分析坪效（每平米的營業額和利潤）和人效（人均業績）
3、進一步，可以細化分析每一個貨位所創造的業績和所負擔的成本，從而指導采購活動。
4、若再要深入，則需要結合每天的氣候變化和節日情況，建立預測模型，可指導銷售。

『捌』 自學數據分析需要看哪些書的

一、整體了解數據分析——5小時
新人們被」大數據「、」人工智慧「、」21世紀是數據分析師的時代「等等信息吸引過來，立志成為一名數據分析師，於是問題來了，數據分析到底是干什麼的?數據分析都包含什麼內容?
市面上有很多講數據分析內容的書籍，在此我推薦《深入淺出數據分析》，此書對有基礎人士可稱消遣讀物， 但對新人們還是有一定的作用。閱讀時可不求甚解，重點了解數據分析的流程、應用場景、以及書中提到的若干數據分析工具，無需糾結分析模型的實現。5個小時，足夠你對數據分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解統計學知識——10小時
15個小時只夠你了解一下統計學知識，作為入門足夠，但你要知道，今後隨著工作內容的深入，需要學習更多的統計知識。
本階段推薦書籍有二：《深入淺出統計學》《統計學：從數據到結論》，要了解常用數理統計模型(描述統計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等)，重點放在學習模型的工作原理、輸入內容和輸出內容，至於具體的數學推導，學不會可暫放一邊，需要用的時候再回來看。
三、學習初級工具——20小時
對於非技術類數據分析人員，初級工具只推薦一個：EXCEL。推薦書籍為《誰說菜鳥不會數據分析》，基礎篇必須學習，提高篇不一定學(可用其他EXCEL進階書籍)，也可以學習網上的各種公開課。
本階段重點要學習的是EXCEL中級功能使用(數據透視表，函數，各類圖表適用場景及如何製作)，如有餘力可學習VBA。
四、提升PPT能力——10小時
作為數據分析人員，PPT製作能力是極其重要的一項能力，因此需要花一點時間來了解如何做重點突出，信息明確的PPT，以及如何把各類圖表插入到PPT中而又便於更新數據。10個小時並不算多，但已經足夠(你從來沒做過PPT的話，需要再增加一些時間)。具體書籍和課程就不推薦了，網上一抓一大把，請自行搜索。
五、了解資料庫和編程語言——10小時
這個階段有兩個目標：學習基礎的資料庫和編程知識以提升你將來的工作效率，以及測試一下你適合學習哪一種高級數據分析工具。對於前者，資料庫建議學MySQL(雖然Hadoop很有用但你不是技術職位，初期用不到)，編程語言建議學Python(繼續安利《深入淺出Python》，我真沒收他們錢……)。資料庫學到聯合查詢就好，性能優化、備份那些內容用不到;Python則是能學多少學多少。
六、學習高級工具——10小時
雖然EXCEL可以解決70%以上的問題，但剩下30%還是需要高級工具來做(不信用EXCEL做個聚類)。高級分析工具有兩個選擇：SPSS和R。雖然R有各種各樣的好處，但我給的建議是根據你在上一步中的學習感覺來定學哪一個工具，要是學編程語言學的很痛苦，就學SPSS，要是學的很快樂，就學R。不管用哪一種工具，都要把你學統計學時候學會的重點模型跑一遍，學會建立模型和小幅優化模型即可。
七、了解你想去的行業和職位——10+小時
這里我在時間上寫了個」+「號，因為這一步並不一定要用整塊時間來學習，它是貫穿在你整個學習過程中的。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。你將來想投入哪個行業和哪個職位的方向，就要去學習相關的知識(比如你想做網站運營，那就要了解互聯網背景知識、網站運營指標體系、用戶運營知識等內容)。
八、做個報告——25小時
你學習了那麼多內容，但現在出去的話你還是找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一句話：你做過哪些實際項目?(即使你是應屆生也一樣) 如果你有相關的項目經驗或者實習經驗，當然可以拿出來，但是如果沒有，怎麼辦?答案很簡單，做個報告給他們看，告訴招聘者：我已經有了數據分析入門級(甚至進階級)職位的能力。同時，做報告也會是你將來工作的主要內容，因此也有可能出現另外一種情況：你費盡心血做了一個報告，然後發現這不是你想要的生活，決定去干別的工作了……這也是件好事，有數據分析能力的人做其他工作也算有一項優勢。

『玖』 電商營銷數據分析這門課程模塊一數據分析概述的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊一數據分析概述的知識點包含模塊導引,數據分析概述。