数据分析思维与可视化
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内容简介：
《数据分析思维与可视化》以实用为设计理念，并结合数据分析相关理论，系统地介绍了数据分析的相关内容，包括电商数据分析概述、数据分析业务指标、数据准备与处理、数据分析常用方法、常用数据分析工具、数据可视化、数据图表专业化、撰写数据分析报告等，能够帮助读者掌握数据分析的整个流程。
《数据分析思维与可视化》附有配套的教学PPT、题库、教学视频、教学设计等相关资源。同时，为了帮助初学者及时地解决学习过程中遇到的问题，还提供了专业的在线答疑平台。
《数据分析思维与可视化》可作为高等院校本、专科相关专业的数据分析课程的教材，也可作为企业数据分析岗位培训教材。
书籍目录：
第1章 电商数据分析概述
1．1 数据分析基础理论
1．1．1 认识数据和数据的价值
1．1．2 认识数据分析
1．1．3 认识电商数据分析
1．2 数据分析的流程
1．2．1 明确目的
1．2．2 数据收集
1．2．3 数据处理
1．2．4 数据分析
1．2．5 数据展现
1．2．6 撰写报告
1．3 数据分析的常见误区
1．4 数据分析岗位的职业发展
1．4．1 数据分析师的发展前景
1．4．2 数据分析师的职业要求
1．4．3 数据分析师的基本素质
1．5 数据分析常用指标及术语
1．5．1 平均数
1．5．2 数与相对数
1．5．3 百分比与百分点
1．5．4 比例与比率
1．5．5 频数与频率
1．5．6 倍数与番数
1．5．7 同比和环比
小结
第2章 数据分析业务指标
2．1 网站流量指标
2．1．1 网站流量数量指标
2．1．2 网站流量质量指标
2．2 商品数据化运营关键指标
2．2．1 销售类指标
2．2．2 促销活动指标
2．3 站外营销推广指标
2．4 会员数据化运营指标
2．4．1 会员整体指标
2．4．2 会员营销指标
2．4．3 会员活跃度指标
2．4．4 会员价值度指标
2．4．5 会员终生价值指标
2．4．6 会员异动指标
2．5 仓储管理指标
2．5．1 库存量
2．5．2 库存金额与平均库存金额
2．5．3 库存可用天数
2．5．4 库存周转率
2．5．5 库存周转天数
2．5．6 库龄
2．5．7 滞销金额
2．5．8 残次商品数量、残次商品金额、残次占比
2．5．9 缺货率
2．6 物流配送指标
小结
第3章 数据准备与处理
3．1 数据准备
3．1．1 认识数据表
3．1．2 获取数据
3．2 数据处理
3．2．1 数据清洗
3．2．2 数据加工
3．2．3 数据抽样
小结
……
第4章 数据分析常用方法
第5章 常用数据分析工具
第6章 数据可视化
第7章 数据图表专业化
第8章 撰写数据分析报告
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