第 1章 從零開始：電商數據分析思維與方法 1.1 電商數據分析的重要性 2 1.1.1 為什么要分析電商數據 2 1.1.2 AI工具和Excel在電商數據分析中的作用 3 1.2 電商數據分析的思維和方法 12 1.2.1 電商數據分析的思維 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 電商數據分析的流程 21 1.3.1 明確分析目的 21 1.3.2 數據收集 22 1.3.3 數據處理 23 1.3.4 數據分析 25 1.3.5 數據展現(xiàn) 28 1.3.6 數據報告 29 1.4 認識電商數據分析的常見數據 30 1.4.1 行業(yè)數據 30 1.4.2 商品數據 31 1.4.3 客服數據 32 1.4.4 收藏和加購數據 33 1.4.5 店鋪首頁數據 34 本章小結 35 第 2章 數據預處理：電商數據的獲取、清洗與整理 2.1 電商數據的來源 37 2.1.1 內部交易數據 37 2.1.2 網站分析工具數據 39 2.1.3 外部渠道數據 42 2.2 導入外部數據 43 2.2.1 導入商品流量文本數據 43 2.2.2 導入Access中的商品進銷存數據 46 2.2.3 導入網站數據 48 2.3 加工處理電商數據 49 2.3.1 根據分析目的查看商品數據 50 2.3.2 轉換商品記錄方式 53 2.3.3 分類數據 56 2.3.4 重組商品數據 61 2.4 規(guī)范處理數據格式 65 2.4.1 快速刪除重復數據 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據 76 本章小結 78 第 3章 數據計算與統(tǒng)計：公式與函數應用 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 使用數組公式計算數據 893.2.1 在單個單元格中使用數組公式進行計算 89 3.2.2 在多個單元格中使用數組公式進行計算 90 3.3 通過 AI工具學習函數應用 90 3.3.1 函數的定義 91 3.3.2 認識函數結構 91 3.3.3 認識函數的分類 93 3.3.4 輸入與編輯函數 94 3.4 電商數據處理中的常用函數 98 3.4.1 使用SUM函數計算商品的銷量總和 98 3.4.2 使用AVERAGE函數計算商品月銷售平均值 101 3.4.3 使用MAX函數計算銷量最大值 102 3.4.4 使用MIN函數計算銷量最小值 103 3.4.5 使用RANK函數計算銷量排名 105 3.4.6 使用SUMIF函數計算銷售量106 3.4.7 使用SUMIFS函數計算單個種類的銷量和 107 3.4.8 使用條件函數IF計算 109 3.4.9 使用YEAR、MONTH、DAY函數提取生產日期 111 3.4.10 使用LEFT函數提取產品代碼114 3.4.11 使用LEN函數驗證電話號碼 116 3.5 AI工具高效技能點撥 117 01 用ChatGPT查找合適的函數 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119 第 4章 數據分析基本技法：數據的排序、篩選與分類匯總 4.1 使用條件格式分析成交數據 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 使用數據條顯示成交數據 124 4.1.4 使用色階顯示成交數據 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)分類匯總數據 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據 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據 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150 第 5章 數據可視化分析：用圖表與數據透視表分析電商數據 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 處理銷售數據圖表中的虧損值 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)銷售數據 172 5.2 創(chuàng)建數據透視表匯總銷量數據 175 5.2.1 認識數據透視表 175 5.2.2 創(chuàng)建手機銷售流量匯總數據透視表 176 5.2.3 在數據透視表中分析數據 179 5.2.4 創(chuàng)建數據透視圖查看地區(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195 第 6章 選品是關鍵：店鋪商品銷售數據分析 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)建市場容量數據統(tǒng)計表 203 6.2.3 排序市場成交數據 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)建市場趨勢分析數據透視表 209 6.3.2 通過數據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)建市場潛力分析數據透視表 216 6.4.2 創(chuàng)建數據透視圖分析行業(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222 第 7章 把控好動銷：商品進銷存數據分析 7.1 商品采購分析 224 7.1.1 匯總商品采購數據 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 凍結首行方便查看長記錄數據 238 7.2.2 分類匯總商品銷售數據表 238 7.2.3 插入數據透視表和數據透視圖分析銷量 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量記錄表 255 8.1.2 插入折線圖分析新老顧客數量 257 8.2 顧客消費情況分析 260 8.2.1 新老顧客人數統(tǒng)計與比例分析 261 8.2.2 統(tǒng)計新老顧客的銷售數量和銷售金額 264 8.2.3 使用圖表分析新老顧客的銷售數量與銷售金額比例 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289 第 9章 做好流量轉化：產品流量與廣告投放分析 9.1 認識電商的轉化率 291 9.1.1 靜默轉化率 291 9.1.2 詢單轉化率 292 9.1.3 免費流量轉化率 294 9.1.4 付費流量轉化率 296 9.1.5 影響轉化率的因素 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工具分析店鋪數據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化率分析 316 9.4.1 創(chuàng)建下單轉化率數據表 316 9.4.2 使用圖表查看各渠道的成交轉化率 318 9.4.3 使用AI工具分析轉化率321 本章小結323 第 10章 分析結果有理有據：電商數據分析報告的撰寫 10.1 認識數據分析報告 325 10.1.1 數據分析報告的種類325 10.1.2 數據分析報告的作用327 10.1.3 數據分析報告的編寫原則328 10.2 數據分析報告的結構 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據分析報告 337 10.4 用ChatGPT+MindShow快速生成PPT類型的分析報告341 本章小結344