电子商务数据分析与应用-PPT课件（全）.pptxVIP

电子商务数据分析与应用;本章提纲;思维导图;案例导入;1.1电子商务数据的概念及意义;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.1电子商务数据分析的相关概念;1.1.2电子商务数据分析的意义;1.2电子商务数据分析的流程及原则;1.2.1电子商务数据分析的流程;1.2.2电子商务数据分析的原则;1.3电子商务数据分析的主要任务;1.3.1行业分析;1.3.2客户分析;1.3.3产品分析;1.3.4运营分析;本章小结;本章内容结束！;电子商务数据分析与应用;本章提纲;案例导入;2.1PEST模型;2.1.1PEST模型定义;2.1.2对行业、企业的PEST分析;2.1.3案例分析;2.1.3案例分析;2.25W2H模型;2.2.15W2H分析法的核心要素;2.2.25W2H分析法的应用步骤;2.2.3案例分析;2.3逻辑树模型;2.3.1逻辑树模型的基本内容;2.3.2三种逻辑树;2.3.2三种逻辑树;2.3.2三种逻辑树;2.3.3基于逻辑树模型的案例分析;2.4漏斗模型;2.4.1漏斗模型的相关概念;2.4.2漏斗模型;2.4.3关于漏斗模型的应用案例;本章知识小结;本章内容结束！;电子商务数据分析与应用;本章提纲;思维导图;案例导入;3.1统计分析;3.1.1静态分析指标;3.1.2动态分析指标;3.1.3统计指数;3.1.4抽样推断;3.2相关与回归分析;3.2.1相关分析;3.2.1相关分析;3.2.1相关分析;3.2.1相关分析;3.2.1相关分析;3.2.1相关分析;3.2.2回归分析;3.2.2回归分析;3.2.2回归分析;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.2.3相关分析与回归分析的应用;3.3时间序列分析;3.3.1时间序列数据;3.3.2移动平均方法;3.3.2移动平均方法;3.3.3指数平滑方法;3.3.3指数平滑方法;3.3.4季节指数方法;3.3.4季节指数方法;3.3.4季节指数方法;3.3.4季节指数方法;3.3.5时间序列分析算法实例;3.3.5时间序列分析算法实例;3.3.5时间序列分析算法实例;3.3.5时间序列分析算法实例;3.4聚类分析;3.4.1聚类分析的定义;3.4.2k-means聚类方法;3.4.2k-means聚类方法;3.4.1聚类分析算法实例;本章知识小结;本章内容结束！;电子商务数据分析与应用;本章提纲;思维导图;案例引入;4.1电子商务相关数据的获取概述;4.1电子商务相关数据的获取概述;4.1.1公开数据源;4.1.2网络爬虫;4.1.3调查问卷;4.2网络数据的爬取;4.2.1网络爬虫的基础知识;4.2.1网络爬虫的基础知识;4.2.2网络爬虫的两种主流工具;4.2.2网络爬虫的两种主流工具;4.2.2网络爬虫的两种主流工具;4.2.2网络爬虫的两种主流工具;4.2.3Python爬取数据;4.2.3Python爬取数据;4.3店铺数据获取的主要渠道;4.3店铺数据获取的主要渠道;4.3.1流量数据;4.3.1流量数据;4.3.1流量数据;4.3.1流量数据;4.3.1流量数据;4.3.2商品数据;4.3.2商品数据;4.3.3交易数据;4.3.3交易数据;4.3.4客户服务和物流服务数据;4.3.4客户服务和物流服务数据;4.3.5市场和竞争数据;4.3.5市场和竞争数据;4.3.5市场和竞争数据;4.4调查问卷的设计与回收处理;4.4.1调查问卷设计;4.4.1调查问卷设计;4.4.1调查问卷设计;4.4.1调查问卷设计;本章知识小结;本章内容结束！;电子商务数据分析与