营销数据分析教材

『壹』 电商营销数据分析这门课程模块三如何进行营销数据分析的知识点有哪些

电商营销数据分析这门课模块三如何进行营销数据分析的知识点包含模块导引,单元一电子商务营销分析包含什么,单元二营销分析体系的搭建,单元三营销分析维度,单元四如何进行广告效果分析。

『贰』 市场营销大二，备考CDA数据分析师认证，如何高效备考

CDA数据分析师的官网看一下考试大纲，像统计学基础、数据库理论、SQL查询，这个是做内数据分析最容基础的理论知识。EXCEL、Stata、R、SPSS也是最常用的入门级的数据分析软件，这些官网都有相关的教材推荐，按推荐买错不了，每天拿出两个小时来啃书，吸收快的三个多月差不多就能报考了，如果没什么这方面的基础，也可以看看CDA的相关课程辅导

『叁』 销售数据分析的内容一般有哪些

销售数据分析一般包括：

1、营运资金周转期分析销售收入结构分析

2、销售收入对比分析

3、成本费用分析

4、利润分析

5、净资产收益率分析

销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。

(3)营销数据分析教材扩展阅读：

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。

针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。

销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

『肆』 电商营销数据分析这门课一共有多少章节

这门课一共有7个章节。包括：模块一数据分析概述,模块二电商数据分析必版备的技能及知识,模块三如何权进行营销数据分析,模块四如何进行网站运营分析,模块五如何进行会员数据分析,模块六常用网店数据工具举例,模块七网店数据工具应用案例。

『伍』 电商营销数据分析课程讲什么内容

在大数据时代下，电商企业关注产品外，更需要关注数据背后所反映的问题。如所专有企业都关注的属财务数据和行业竞争环境数据外，电商企业更要关注： 1．网站运营数据：PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告投放转化率、平均每个用户获取成本等，SEM流量占比； 2．用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。 针对电商企业对数据分析岗位的人才技能，本课程有针对性地通过在线学习向学习者传递电商营销数据分析所涵盖的数据收集、挖掘和分析、报告及应用的完整数据分析知识，且数据分析相关教学外，本课程还涵盖了电商企业组织架构、工作流程、工作方法和数据分析的工作定位等从事电商相关行业的必备知识，对于学员了解行业、深入行业和应用行业有积极意义。 最后，对于课程中的每个教学环节，几乎都涵盖了个人知识技能以及真实电商的分析和应用案例，可以帮助学员迅速进入角色，并且学以致用。

『陆』 每天统计70个点的销售数据，有什么方法能分析每天的销量变化呢，学习销售数据分析有什么书可推荐呢

将这70个点数据编入EXCEL，我认为分析每天的数据没有意义，因为时间太短，说明不了什回么，而且受答偶然因素影响，不好统计分析
建议1个星期或1个月为分析周期，最好能有同行业的数据，好对比分析
就做矩形图比较，直观形象
销售数据分析情况太复杂，不是简单看数据就能分析销量变化，除非你的产品市场占有率稳定，且有周期规律，而且市场处于平稳时期，否则分析没有意义

『柒』 想做一间零售商店的数据分析，就是客单价什么的，请问有什么书籍教材可以参考的吗

哦1、日营业额=来客数*客单价，来客数分析可以深入到促销活动吸引的客流变化，客单价分析可以深入到促销活动提高的销售额
2、毛利润=营业额-成本，成本包括固定费用（人员成本、房租等）和变动费用（水电费，采购成本等），所以将这些成本分摊后，就可以分析坪效（每平米的营业额和利润）和人效（人均业绩）
3、进一步，可以细化分析每一个货位所创造的业绩和所负担的成本，从而指导采购活动。
4、若再要深入，则需要结合每天的气候变化和节日情况，建立预测模型，可指导销售。

『捌』 自学数据分析需要看哪些书的

一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。
四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。
五、了解数据库和编程语言——10小时
这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。
六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。
七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。
八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

『玖』 电商营销数据分析这门课程模块一数据分析概述的知识点有哪些

电商营销数据分析这门课模块一数据分析概述的知识点包含模块导引,数据分析概述。