淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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零一 著

圖書標籤:

• 電商數據分析
• 淘寶
• 天貓
• 數據挖掘
• 實戰
• Python
• 數據分析
• 商業分析
• 營銷分析
• 用戶行為分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319501

版次：2

商品編碼：12195541

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：280

字數：346000

産品特色

編輯推薦

　　

《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》第1版獲得瞭很多讀者的認可，甚至有不少高校將其改編成瞭教程，但《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》依舊有許多不足之處，比如對於運營模塊內容較少而且不夠深入，特彆是數據挖掘套件的安裝和部署難倒瞭許多讀者。
　　《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》第2版為瞭跟上時代的變化和解決軟件部署煩瑣的問題，首先將綫下的數據平颱改成新平颱，或是用其他平颱替代；其次是對於軟件方麵的升級，將 SQL Server 的挖掘套件換成瞭SmartMining 個人版，部分章節使用瞭 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 實現數據建模，用PowerQuery 提升數據清洗的能力。
　　

內容簡介

　　

《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主綫，介紹數據分析相關的知識。《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。《淘寶電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣傢如何應用 Excel 和數據來做決策。數據從來都離不開業務層，數據分析師必不可少的 4 個要素是思維、業務、工具和數據，而前兩者更為重要。

作者簡介

零一，沐垚科技創始人，電商自媒體，資深數據分析師，8年電商從業經驗，擅長Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數據化運營、商業智能和人工智能在電商領域的應用，專注“數據+電商”的新零售服務。

內頁插圖

目錄

上 篇 做數據分析之前要先學會做淘寶
業務能力是數據分析師成長最大的瓶頸之一，做淘寶數據分析當然要先學會做淘寶，隻有瞭解淘寶是如何操作的，纔能更好地理解淘寶數據。
第 1 章 什麼是淘商？未來如何布局 1
1.1 什麼是淘商 2
1.2 未來如何布局 2
1.3 電商媒體化和媒體人格化 4

第 2 章 讓店鋪活下來 5
2.1 小賣傢的生存之道 6
2.2 中大賣傢的生存之道 15
2.3 引火綫——流量之戰 17

下 篇 跟著實戰學做數據分析
數據分析師必須實戰，隻有把數據應用到業務上，然後通過市場反饋來驗證自己的
分析結果，纔能積纍屬於自己的經驗。
第 3 章 市場分析——告訴你這個市場能不能做，能做多大 19
3.1 數據分析的五大思維方式 20
3.2 如何評判一個行業市場的規模 24
3.3 進一步研究市場的方法 91
3.4 通過競爭對手分析瞭解行業態勢 127

第 4 章 運營分析——萬變歸宗 148

4.1 瞭解運營數據 149
4.2 生意參謀數據的解讀 155
4.3 店鋪數據規劃 166
4.4 分析實例 175

第 5 章 常見的數據挖掘方法 201
5.1 預測 202
5.2 異常檢測 225
5.3 探索關係 237
5.4 聚類分析 249
5.5 降維 257

第 6 章 數據分析報告撰寫思路 263
後記 272

精彩書摘

第1章
什麼是淘商？未來如何布局
淘寶電商已經遇到瞭瓶頸，再也迴不到七八年前淘寶流量紅利的輝煌時期，並且還要麵對日益壯大的社交電商，看著競爭對手們不斷地在圈人，淘寶電商們雖然焦急，卻束手無策。
1.1什麼是淘商
自從有瞭實體經濟，銷售的本質就從來都沒有變過。淘寶網相當於綫下的一棟百貨大樓，裏麵有形形色色的商品，消費者因為有需求，纔會到淘寶上購買商品，因此淘寶也隻是銷售渠道之一。在淘寶開店的商傢，被稱為淘商或平颱電商。對淘商而言，最重要的莫過於流量，因為有瞭流量纔能有銷量，而流量的産生是由消費者的需求而産生的。淘商之戰，本質上講就是流量之戰，比的是誰的流量多，誰的轉化率高。
淘商的玩法有很多種，大商傢玩資源，中小商傢玩操作技術（SEO，直通車），也有商傢玩價格戰，還有瞎玩的、不會玩的。中小商傢玩的操作技術是根據淘寶網的一些規則和商傢自己通過觀測得齣的一些規律，形成的一套操作方案。在價格戰中，雖然大傢都說自己的價格是最低的，但不是人人都可以玩得起的，價格戰是資本遊戲。
很多新手會在不清楚狀況的情況下貿然進入淘寶，並且會犯同一個緻命的錯誤——忽略消費者的需求。在消費者不需要這個商品時去銷售這個商品，完全忽略瞭商的本質。商的本質是供需關係，即一方産生需求，一方供給需求。
淘商和其他平颱一樣並沒有本質上的區彆，淘商群體是電商群體中具有代錶性的一個群體。
1.2未來如何布局1未來如何布局1.2
今天的淘商在淘寶網上浴血奮戰，他們很痛，非常痛。大部分淘商沒有流量，而有流量的淘商也遇到瞭天花闆。這個現象一方麵和淘寶內部環境競爭加劇有關，在淘寶內部分行業的商傢已經飽和，而需求量就那麼多，這就導緻僧多粥少；另一方麵也和淘寶在電商行業的優勢變化有關，淘寶也麵臨著多方的壓力，競爭對手的崛起等都讓淘寶在行業內的地位發生瞭微妙的變化。
淘寶最大的競爭對手不是京東、唯品會等電商平颱，因為平颱無法乾掉平颱，而是社交電商。從支付寶仿照微信加入瞭社交元素的事件可以看齣，淘寶內部是急躁的，因為社交電商一旦形成氣候，淘寶就會陷入被動。
平颱電商和社交電商是有本質區彆的，平颱電商的運營思路是運營貨品，社交電商的運營思路是運營人群和內容。這兩種運營思路看似矛盾，但不衝突。社交電商是未來的趨勢，因為社交比平颱更具有信任基礎，而且富有人情味。社交就是內容，我們看微商們就可以知道，他們拼命地在朋友圈中生産內容。 2017 年淘寶也在淘寶內開展瞭轟轟烈烈的內容運營改革，從手機淘寶 APP 的改版到商傢教育運動，都標誌著電商已經進入以內容為導嚮的時代。所以，淘商未來的布局應該是如下圖所示的樣子。
1.品牌窗口：微博
微博的定位是一個窗口，隻要用戶高興就可以來這個窗口看一看你，不高興就可以不理你，這就是社交裏麵的弱關係。在微博中，可以通過舉行抽奬活動，找“大 V”轉發微博等各種手段去吸引大量的粉絲，平時要多發段子維持微博的人氣，隨後再通過營銷把喜歡你的用戶進行轉化（通過平颱或者非平颱成交）。
2.交易承載頁：淘寶、微店等具有交易功能的平颱
如果你暫時沒有粉絲，那麼可以通過淘寶找到你的粉絲。或者說哪裏有流量，哪裏就可能有你的粉絲。如今，淘寶中的流量雖然沒有以前大瞭，但它還是目前國內最大的電商平颱，有流量不用，天理不容！所以淘商們都會想盡辦法在淘寶中獲取流量，但很多人都忽略瞭一個問題：當消費者在你這裏下單後，你們之間就建立瞭初步的聯係，如果在交易後消費者體驗不好，那麼他就不會再信任你，這等於讓剛建立的關係破裂瞭。相反，如果在交易後消費者體驗很爽，那麼他就會信任你，你們彼此之間的關係就變成強關係瞭。好的體驗，必須建立在好的産品基礎上。現在電商平颱如雨後春筍，彆看它們小，但淘寶要麵對這麼多元素豐富的平颱還是很纍的。
3．CRM 端口：個人微信
微信最開始的定位就是強關係，因此微信特彆適閤做 CRM（客戶關係管理）。微信也是整個係統的終點，所有的流量入口都是為瞭微信這個端口，最終的形態是用一部手機和一個微信號，便可賺錢。從長遠來看，要讓每個顧客都會在你這裏重復消費不同品類的産品，前提就是每次交易你都能讓他感到爽。
1.3電商媒體化和媒體人格化
1.2 節提到電商的未來布局，是內容的布局，電商媒體化和媒體人格化就是內容的一種體現形式。電商媒體化的目的是把品牌（自己的）價值傳遞給消費者。我們先瞭解一下媒體是什麼？媒體是傳遞信息的實體，因此每個人都能成為媒體。電商其實也是一種媒體，但不一樣的是，電商以商店或者品牌的身份作為媒體，對消費者來講，其和電商媒體的心理距離比較遠。所以玩電商媒體化的商傢就無須再建立一個如此遙遠的媒體，這個時候需要建立的是一個和消費者心理距離很近的媒體，把媒體人格化，具象化。
品牌即是媒體，媒體即是人，一個活生生的人。通過提煉品牌的特徵，可以虛擬化齣來一個和品牌特徵相符的個人，用這個虛擬齣來的人作為傳播媒體。例如杜蕾斯的媒體，網友親昵地稱之為“杜杜”。記住瞭杜杜，就是記住瞭杜蕾斯這個品牌。這個過程就是以內容為承載，而內容可以投放在任何地方。
……

前言/序言

數據有毒，我也會被數據誤導，因為平颱提供的數據可能並不精準，甚至誤差極大。我在操作單品時發現過生意參謀裏麵統計的關鍵詞數據有錯誤，例如我通過實時訪客掌握瞭成交詞為 A 詞，並確認無誤，但第二天的單品統計數據告訴我昨天的成交詞是 B 詞，如果我沒有掌握真實的信息，那麼我就會著重去優化 B 詞，甚至在後麵乾脆就把 A 詞刪掉瞭，因為數據告訴我A詞沒有任何效果。
數據原本的作用是幫助我們做決策，一旦數據産生錯誤，就可能導緻我們做齣錯誤的決策。但沒有數據，我們又隻能是一個瞎子，毫無方嚮感。
所以，使用數據要慎重、膽大、心細，同時也要看我們利用數據來做什麼。對商傢而言，數據有兩種用途：第一種，用來做預測，通過參考數據從而決定賣什麼貨；第二種，用來指導下一步的運營操作。對於第一種用途，數據僅作為參考，因為我們對市場的判斷，除數據外，還有自己的行業經驗。對於第二種用途，則建議多驗證數據，例如當我看到 B 詞有數據時，通過搜索B詞發現我的商品排名很靠後，用腳趾想都知道排名這麼靠後買傢怎麼可能會找到我的商品並下單呢？
本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路，這部分內容有時效性。
本書的下半部分主要介紹淘寶賣傢如何應用 Excel、 SmartMining 和數據來做決策。數據從來都離不開業務層， 數據分析師必不可少的4個要素是思維、業務、工具和數據，前兩者纔是最重要的，希望讀者在閱讀本書時著重研究業務層麵的內容。
說到業務層麵，在電商人的眼裏，一切皆流量，流量是電商賴以生存的食糧。平颱流量和社交流量是可以相結閤的。在電商運營中有一個6字真言——引流，轉化，留存，這6個字概括瞭電商運營的精髓，字字珠璣，都不簡單。無數的運營者夜以繼日地研究的是前4個字，而最後兩個字“留存”卻鮮有運營者鑽研。我們曾經統計過獲取一個新客戶的成本是維護老客戶的 100 倍。“引流，轉化”是讓電商暫時得以生存，“留存”則是決定瞭電商能存活多久。未來，流量會越來越貴，如果我們做不齣能夠粘著用戶的産品，那麼就用人去粘著人。
用人去粘著人的前提是消費者在我們這裏有過很棒的購物體驗，做體驗其實並不難，關鍵是賣傢要有做體驗的意識。我的淘寶集市店發貨用的是順豐快遞，甚至退換貨也用順豐快遞，我的換貨流程是：順豐快遞員到我們這裏拿一個新品送到消費者手裏的同時，把舊的送迴給我們。所有産生換貨的消費者都會給我們好評，因為他們想不到一傢集市店的購物體驗居然能做得和京東一樣， 甚至超過京東（我是以京東的購物體驗作為標杆的）。消費者會因為物流的時效、贈品或者産品本身而感到震撼，他們在我這裏爽過瞭之後，我的個人微信號的加粉率接近 100%，因為好的購物體驗讓消費者對素未謀麵的淘寶集市賣傢産生瞭信任。
數據要落到實處，必然是要落到業務上，落到人上，技術可以不精湛，但思維要跟上，數據時代已經到來！
誰適閤看這本書？
如果對下麵的所有問題都能肯定地迴答“是”，那麼本書適閤你。
① 你是不是淘寶店鋪的運營人員或者店長，目前還不會做數據分析，渴望提升自己？
② 你是不是打算在淘寶開店，目前尚在學習中？
③ 你是不是對數據分析感興趣，尚在入門階段？
④ 你是不是更願意親自動手實操，在實踐中應用所學，而不是看我吹噓？
誰可能不適閤看這本書？
如果滿足下麵任何一種情況，那麼本書不適閤你。
① 你是不是已經擅長數據分析？
② 你是不是看到數據就犯睏，對數據毫無興趣？
③ 你是不是隻願意花時間抱怨，做不好就找藉口把責任推給他人？
如何聯係作者？
本書可作為電商行業數據分析的高級教程，已有數十所院校選用此書作為電子商務專業數據分析課程專用教程。
零 一
作者序言：
自阿裏提齣“數據賦能”以來，越來越多的電商企業和運營開始關注數據的應用， 2013 年淘寶運營技巧的爆發，其實就是在享受數據帶來的紅利。業內人說阿裏唯一不變的就是變化，互聯網的節奏是“快”“狠”“準”，適者生存，優勝劣汰，隻要慢上一兩步，時機將一去不復返。數據産品也在變化的過程中更迭，本書第 1 版中涉及的淘寶指數、數據魔方都下綫瞭，同時新版的阿裏指數、生意參謀上綫瞭。 Excel 從 2013 版本更新到瞭 2016 版本， SQL Server 從 2012版本更新到瞭 2016 版本， SQL Server 數據挖掘套件停止瞭更新，據悉 Excel 將會集成更多的分析方法。因為有太多的變化，很多讀者寫郵件給我希望可以更新本書內容。
迴顧本書第 1 版，雖然獲得瞭很多讀者的認可，甚至有不少高校將其改編成瞭教程，但本書依舊有許多不足之處，比如對於運營模塊內容較少而且不夠深入，特彆是數據挖掘套件的安裝和部署難倒瞭許多讀者。
本書第 2 版為瞭跟上時代的變化和解決軟件部署煩瑣的問題，首先將綫下的數據平颱改成新平颱，或是用其他平颱替代；其次是對於軟件方麵的升級，將 SQL Server 的挖掘套件換成瞭SmartMining 個人版，部分章節使用瞭 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 實現數據建模，用PowerQuery 提升數據清洗的能力。
第 2 版的內容更加充實飽滿，新增的實例分彆在 3.2.6 和 3.4.3 節，給讀者參考以提升分析能力， 4.2 節簡單介紹瞭阿裏的生意參謀數據平颱， 4.4.2 節介紹瞭運營數據建模的方法， 5.5節介紹瞭降維的方法。
本書可作為電商行業數據分析的高級教程。
零 一 2017.5.26

《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》一書，如同一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者深入探索波瀾壯闊的數字商業海洋。它並非一本空泛的理論手冊，而是聚焦於實操，旨在為所有投身於電子商務領域，或是希望理解這一領域運作機製的從業者、學習者提供一套係統而實用的方法論和工具箱。本書以其貼近實際的案例、詳盡的操作步驟和深入的洞察，成為瞭在激烈的電商競爭中脫穎而齣的必備讀物。 洞察數字商業的脈搏 在當今這個數據爆炸的時代，理解和運用數據已成為電商成功的關鍵。本書的核心價值在於，它能夠教會讀者如何從海量的淘寶、天貓平颱上提取有價值的數據，並將其轉化為可執行的商業策略。這不僅僅是關於“在哪裏找數據”，更是關於“如何解讀數據背後的故事”。書中詳細闡述瞭各種數據分析的維度，從宏觀的市場趨勢、行業動態，到微觀的商品銷售錶現、用戶行為模式，再到精細化的營銷活動效果評估，無不涵蓋。 從新手到專傢的蛻變之路 對於電商新手而言，本書提供瞭入門的基石。它會從最基礎的概念講起，例如什麼是核心電商數據指標（如GMV、轉化率、客單價、復購率等），這些指標的計算方法和意義是什麼，以及它們在不同業務場景下的解讀方式。你會瞭解到如何係統地搭建屬於自己的數據分析框架，瞭解不同階段的電商業務需要關注哪些關鍵數據。 對於已經有一定電商經驗的從業者，本書則提供瞭進階的技巧和更深層次的分析方法。它將帶領你超越簡單的報錶解讀，進入到更復雜的模型構建和算法應用層麵。例如，如何利用用戶畫像技術，深入理解不同消費者群體的需求、偏好和購物習慣；如何通過市場細分，找到潛在的藍海市場和目標客戶群體；如何運用關聯規則挖掘，發現商品之間的隱藏聯係，從而優化商品組閤和交叉銷售策略；如何進行預測性分析，預估銷售趨勢、庫存需求，提前布局，降低經營風險。 實戰為王：案例驅動的深度解析 本書最顯著的特點之一，便是其強大的實戰導嚮。理論知識被置於具體、鮮活的電商場景中進行講解。書中精選瞭大量來自淘寶、天貓平颱的真實案例，這些案例覆蓋瞭不同類型、不同規模的商傢，從初創的小賣傢到成熟的品牌旗艦店，幾乎囊括瞭電商運營的各種典型問題和挑戰。 例如，在講述如何提升店鋪銷量時，書中不會僅僅停留在“多做活動”的建議，而是會深入分析不同類型促銷活動（如滿減、摺扣、優惠券、秒殺等）的效果差異，如何根據商品屬性、用戶群體和市場行情來設計最優的促銷方案，以及如何通過A/B測試來驗證和優化營銷策略。 在探討如何優化商品轉化率時，本書會帶領讀者從商品詳情頁的各個環節入手，包括商品標題的關鍵詞優化、主圖的吸引力設計、詳情頁的文案撰寫和賣點提煉、評價的管理和互動等，並結閤數據分析工具，找齣影響轉化率的關鍵節點，並給齣具體的改進方案。 再如，在分析用戶流失原因時，書中會教你如何通過用戶行為路徑分析，定位用戶在哪個環節齣現瞭問題，是由於商品不滿意、價格不閤適，還是服務體驗不佳，從而有針對性地采取挽留措施。 技術與方法的完美融閤 本書在內容上，力求技術與方法的完美結閤。它不會迴避使用一些常用的數據分析工具和編程語言，例如Python、SQL、Excel的高級功能，以及一些專業的BI（商業智能）工具。但同時，它也強調，技術隻是手段，核心在於分析的思路和方法的應用。 對於編程技能要求不高的讀者，書中提供瞭許多無需編程也能實現的數據分析技巧，以及如何利用現有的電商平颱後颱數據工具進行初步分析。對於有一定編程基礎的讀者，本書則會引導他們學習如何利用Python等語言，編寫腳本自動抓取和處理數據，構建更復雜的分析模型，實現更深層次的數據挖掘。 書中涉及的數據挖掘技術包括但不限於： 分類算法：用於預測用戶是否會購買某個商品，或者判斷一個評價是好評還是差評。 聚類算法：用於將用戶分成不同的群體，實現更精準的營銷。 關聯規則挖掘：用於發現用戶經常一起購買的商品，為捆綁銷售或商品推薦提供依據。 時間序列分析：用於預測銷售趨勢、庫存水平，為生産和補貨提供決策支持。 構建麵嚮未來的電商能力 《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》不僅僅是傳授一套分析技能，更是幫助讀者建立一套麵嚮未來的電商思維模式。它強調瞭數據驅動決策的重要性，鼓勵讀者打破經驗主義的束縛，用數據來驗證想法，用數據來指導行動。 本書的價值還在於，它幫助讀者理解電商平颱背後的商業邏輯和算法機製。通過數據分析，你可以更好地理解為什麼某些商品會獲得更多的曝光，為什麼某些營銷活動會取得更好的效果，從而更有效地與平颱規則協同，最大化自身的商業利益。 貫穿始終的“實戰”二字 “實戰”二字貫穿本書的始終。每一章的講解都圍繞著解決電商實際問題展開，每一個工具或方法的介紹都伴隨著具體的應用場景。作者力求讓讀者在閱讀的過程中，能夠邊學邊練，將所學知識立刻應用到自己的實際工作中，體會到數據分析帶來的價值和力量。 無論是希望優化店鋪運營、提升銷售額的店主，還是希望在電商領域深耕細作的數據分析師、運營人員，亦或是對電商商業模式充滿好奇的學生，本書都能為您提供一條清晰、可行、高效的學習路徑。它將幫助您披荊斬棘，在激烈的電商競爭中，找到屬於自己的製勝之道，實現商業價值的最大化。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書的標題《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》立刻吸引瞭我。作為一名在電商行業摸爬滾打多年的從業者，我深知數據的重要性，但同時也為如何有效地從中挖掘價值而苦惱。以往閱讀的許多數據分析書籍，要麼理論性太強，脫離實際操作；要麼案例陳舊，無法應對當下瞬息萬變的電商環境。因此，看到“實戰”二字，我燃起瞭希望。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的老司機，用最接地氣的方式，帶領我穿梭於淘寶、天貓的海量數據之中，教會我如何識彆那些隱藏的規律，如何用數據為運營決策提供堅實的支持。我尤其關注書中是否能提供清晰的步驟和可復用的代碼，能夠讓我直接上手，解決我在日常工作中遇到的具體問題，比如如何通過數據來優化商品推廣策略，如何精準定位目標用戶群體，以及如何評估不同營銷活動的ROI。一個好的實戰指南，應該能夠讓我們在閱讀的同時，就已經開始思考如何將書中的方法論應用到自己的業務場景中。

評分☆☆☆☆☆

評價五 拿到《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》這本書，我最直觀的感受就是它的厚重感和知識的全麵性。我之前也閱讀過一些電商數據分析的書籍，但往往側重點不夠突齣，或者不夠深入。這本書則恰恰相反，它聚焦於淘寶和天貓這兩個國內最主要的電商平颱，從數據采集、清洗、處理，到各種數據分析方法（如描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規範性分析）的詳細介紹，再到最後的數據挖掘技術，幾乎涵蓋瞭電商數據分析的整個生命周期。我尤其喜歡書中關於用戶行為分析和商品分析的部分，這些都是直接影響銷售額的關鍵環節，書中給齣的方法和模型都非常實用，能夠幫助我發現商品的熱銷因素、用戶流失的原因等，為我的運營決策提供瞭有力的依據。這本書的“實戰”二字名副其實，讀起來就像在跟著一位經驗豐富的老師傅學習。

評分☆☆☆☆☆

評價四 作為一名電商運營人員，我一直覺得自己在數據分析這塊是個短闆。雖然我知道重要性，但總覺得門檻太高。《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》這本書，從書名就透著一股“親民”和“實用”的氣息。我最欣賞的是，它並沒有迴避實際操作的細節，而是像一位耐心的導師，手把手地教你如何使用常用的分析工具，如何進行數據清洗和預處理，如何構建有效的分析模型。而且，書中涉及的案例都非常貼近淘寶和天貓的實際業務場景，讓我能夠很快地將學到的知識與自己的工作聯係起來，解決實際問題。例如，書中關於用戶畫像構建的部分，就給瞭我很多啓發，讓我能夠更精準地理解我的客戶，從而製定齣更有效的營銷策略。這本書的價值，不僅僅在於提供理論知識，更在於它能夠幫助我建立起一套完整的數據分析思維體係。

評分☆☆☆☆☆

評價三 這本書的齣現，簡直是我近期工作中的一束光！《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》這個書名，就精準地戳中瞭我的痛點——我每天麵對著成堆的報錶和後颱數據，卻常常感到無從下手，不知道哪些數據真正有意義，更不知道如何從中提煉齣 actionable insights。這本書給我帶來的最大驚喜，在於它能夠將復雜的分析概念，通過具體的案例拆解得非常透徹。我喜歡它那種循序漸進的講解方式，從最基礎的數據指標解讀，到更高級的關聯規則挖掘、聚類分析等，每一個環節都輔以實際操作演示，讓我這個數據分析新手也能輕鬆跟上。更重要的是，書中提供的分析框架和工具，我發現可以直接遷移到我的工作中，比如對用戶購買路徑的分析，我一直想做，但總是不得其法，這本書給瞭我非常清晰的思路和具體實現方法。

評分☆☆☆☆☆

評價二 說實話，我對《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）》的期待，更多的是源於對“第2版”這個更新迭代的信心。第一版或許奠定瞭基礎，但電商領域的發展速度遠超想象，新的平颱規則、新的營銷玩法、新的用戶行為模式層齣不窮。我迫切需要一本能夠跟上時代步伐的書籍，來更新我的知識體係。我希望第二版能夠在第一版的基礎上，融入更多關於直播電商、短視頻營銷、私域流量運營等新興領域的數據分析視角。同時，我也希望書中在數據挖掘的技術層麵有所突破，比如是否引入瞭更先進的機器學習算法，或者對深度學習在電商場景的應用進行瞭探討。當然，數據可視化也是我非常看重的部分，清晰、直觀的數據圖錶能夠極大地提升分析的效率和說服力。我希望這本書不僅僅是提供方法，更能提供一種思維方式，一種從海量數據中發現“黑天鵝”和“灰犀牛”的能力，幫助我在激烈的市場競爭中，找到屬於自己的藍海。

評分☆☆☆☆☆

很好的書，活動力度大，敢緊買瞭。開心

評分☆☆☆☆☆

書可以，主要是給你概括瞭下大數據整個技術體係，彆指望這種書能給你講多麼具體的乾貨

評分☆☆☆☆☆

京東物流快要好好學習

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的，書很好，收的人很滿意，不知道看瞭有沒有用處。哈哈。聽說物流也很快哦

評分☆☆☆☆☆

整體不錯！各章穿插有案例，內容難易程度適閤入門。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度很快，保護的很好，就是有點貴，書的質量不錯

評分☆☆☆☆☆

書可以，主要是給你概括瞭下大數據整個技術體係，彆指望這種書能給你講多麼具體的乾貨

評分☆☆☆☆☆

書不錯，是需要研究的方嚮

評分☆☆☆☆☆

《數源思維：業務導嚮的數據思維秘籍》為非專業數據技術人員提供瞭一種有效利用數據解決問題的思維方法——數源思維。這種方法的簡單描述，就是“從業務中來，迴業務中去”。《數源思維：業務導嚮的數據思維秘籍》的上篇使用實例和典故詳解瞭數源思維內涵和四個操作步驟。下篇同樣以實例方式展示瞭數源思維如何在各部門的業務中發揮威力，並將企業策略製定工作從傳統被動、慢速、靜態的方式轉變為主動、快速、動態的方式。