淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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零一 著

图书标签:

• 电商数据分析
• 淘宝
• 天猫
• 数据挖掘
• 实战
• Python
• 数据分析
• 商业分析
• 营销分析
• 用户行为分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319501

版次：2

商品编码：12195541

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：280

字数：346000

产品特色

编辑推荐

　　

《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第1版获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深入，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。
　　《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版，部分章节使用了 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 实现数据建模，用PowerQuery 提升数据清洗的能力。
　　

内容简介

　　

《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》主要针对电商从业者（运营和店长）和数据分析入门者，以电商业务实战为主线，介绍数据分析相关的知识。《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》的上半部分主要介绍淘宝的操作方法，以及探讨未来的电商布局之路。《淘宝电商数据分析与挖掘实战（第2版）》的下半部分以实战为主，主要介绍淘宝卖家如何应用 Excel 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层，数据分析师必不可少的 4 个要素是思维、业务、工具和数据，而前两者更为重要。

作者简介

零一，沐垚科技创始人，电商自媒体，资深数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注“数据+电商”的新零售服务。

内页插图

目录

上 篇 做数据分析之前要先学会做淘宝
业务能力是数据分析师成长最大的瓶颈之一，做淘宝数据分析当然要先学会做淘宝，只有了解淘宝是如何操作的，才能更好地理解淘宝数据。
第 1 章 什么是淘商？未来如何布局 1
1.1 什么是淘商 2
1.2 未来如何布局 2
1.3 电商媒体化和媒体人格化 4

第 2 章 让店铺活下来 5
2.1 小卖家的生存之道 6
2.2 中大卖家的生存之道 15
2.3 引火线——流量之战 17

下 篇 跟着实战学做数据分析
数据分析师必须实战，只有把数据应用到业务上，然后通过市场反馈来验证自己的
分析结果，才能积累属于自己的经验。
第 3 章 市场分析——告诉你这个市场能不能做，能做多大 19
3.1 数据分析的五大思维方式 20
3.2 如何评判一个行业市场的规模 24
3.3 进一步研究市场的方法 91
3.4 通过竞争对手分析了解行业态势 127

第 4 章 运营分析——万变归宗 148

4.1 了解运营数据 149
4.2 生意参谋数据的解读 155
4.3 店铺数据规划 166
4.4 分析实例 175

第 5 章 常见的数据挖掘方法 201
5.1 预测 202
5.2 异常检测 225
5.3 探索关系 237
5.4 聚类分析 249
5.5 降维 257

第 6 章 数据分析报告撰写思路 263
后记 272

精彩书摘

第1章
什么是淘商？未来如何布局
淘宝电商已经遇到了瓶颈，再也回不到七八年前淘宝流量红利的辉煌时期，并且还要面对日益壮大的社交电商，看着竞争对手们不断地在圈人，淘宝电商们虽然焦急，却束手无策。
1.1什么是淘商
自从有了实体经济，销售的本质就从来都没有变过。淘宝网相当于线下的一栋百货大楼，里面有形形色色的商品，消费者因为有需求，才会到淘宝上购买商品，因此淘宝也只是销售渠道之一。在淘宝开店的商家，被称为淘商或平台电商。对淘商而言，最重要的莫过于流量，因为有了流量才能有销量，而流量的产生是由消费者的需求而产生的。淘商之战，本质上讲就是流量之战，比的是谁的流量多，谁的转化率高。
淘商的玩法有很多种，大商家玩资源，中小商家玩操作技术（SEO，直通车），也有商家玩价格战，还有瞎玩的、不会玩的。中小商家玩的操作技术是根据淘宝网的一些规则和商家自己通过观测得出的一些规律，形成的一套操作方案。在价格战中，虽然大家都说自己的价格是最低的，但不是人人都可以玩得起的，价格战是资本游戏。
很多新手会在不清楚状况的情况下贸然进入淘宝，并且会犯同一个致命的错误——忽略消费者的需求。在消费者不需要这个商品时去销售这个商品，完全忽略了商的本质。商的本质是供需关系，即一方产生需求，一方供给需求。
淘商和其他平台一样并没有本质上的区别，淘商群体是电商群体中具有代表性的一个群体。
1.2未来如何布局1未来如何布局1.2
今天的淘商在淘宝网上浴血奋战，他们很痛，非常痛。大部分淘商没有流量，而有流量的淘商也遇到了天花板。这个现象一方面和淘宝内部环境竞争加剧有关，在淘宝内部分行业的商家已经饱和，而需求量就那么多，这就导致僧多粥少；另一方面也和淘宝在电商行业的优势变化有关，淘宝也面临着多方的压力，竞争对手的崛起等都让淘宝在行业内的地位发生了微妙的变化。
淘宝最大的竞争对手不是京东、唯品会等电商平台，因为平台无法干掉平台，而是社交电商。从支付宝仿照微信加入了社交元素的事件可以看出，淘宝内部是急躁的，因为社交电商一旦形成气候，淘宝就会陷入被动。
平台电商和社交电商是有本质区别的，平台电商的运营思路是运营货品，社交电商的运营思路是运营人群和内容。这两种运营思路看似矛盾，但不冲突。社交电商是未来的趋势，因为社交比平台更具有信任基础，而且富有人情味。社交就是内容，我们看微商们就可以知道，他们拼命地在朋友圈中生产内容。 2017 年淘宝也在淘宝内开展了轰轰烈烈的内容运营改革，从手机淘宝 APP 的改版到商家教育运动，都标志着电商已经进入以内容为导向的时代。所以，淘商未来的布局应该是如下图所示的样子。
1.品牌窗口：微博
微博的定位是一个窗口，只要用户高兴就可以来这个窗口看一看你，不高兴就可以不理你，这就是社交里面的弱关系。在微博中，可以通过举行抽奖活动，找“大 V”转发微博等各种手段去吸引大量的粉丝，平时要多发段子维持微博的人气，随后再通过营销把喜欢你的用户进行转化（通过平台或者非平台成交）。
2.交易承载页：淘宝、微店等具有交易功能的平台
如果你暂时没有粉丝，那么可以通过淘宝找到你的粉丝。或者说哪里有流量，哪里就可能有你的粉丝。如今，淘宝中的流量虽然没有以前大了，但它还是目前国内最大的电商平台，有流量不用，天理不容！所以淘商们都会想尽办法在淘宝中获取流量，但很多人都忽略了一个问题：当消费者在你这里下单后，你们之间就建立了初步的联系，如果在交易后消费者体验不好，那么他就不会再信任你，这等于让刚建立的关系破裂了。相反，如果在交易后消费者体验很爽，那么他就会信任你，你们彼此之间的关系就变成强关系了。好的体验，必须建立在好的产品基础上。现在电商平台如雨后春笋，别看它们小，但淘宝要面对这么多元素丰富的平台还是很累的。
3．CRM 端口：个人微信
微信最开始的定位就是强关系，因此微信特别适合做 CRM（客户关系管理）。微信也是整个系统的终点，所有的流量入口都是为了微信这个端口，最终的形态是用一部手机和一个微信号，便可赚钱。从长远来看，要让每个顾客都会在你这里重复消费不同品类的产品，前提就是每次交易你都能让他感到爽。
1.3电商媒体化和媒体人格化
1.2 节提到电商的未来布局，是内容的布局，电商媒体化和媒体人格化就是内容的一种体现形式。电商媒体化的目的是把品牌（自己的）价值传递给消费者。我们先了解一下媒体是什么？媒体是传递信息的实体，因此每个人都能成为媒体。电商其实也是一种媒体，但不一样的是，电商以商店或者品牌的身份作为媒体，对消费者来讲，其和电商媒体的心理距离比较远。所以玩电商媒体化的商家就无须再建立一个如此遥远的媒体，这个时候需要建立的是一个和消费者心理距离很近的媒体，把媒体人格化，具象化。
品牌即是媒体，媒体即是人，一个活生生的人。通过提炼品牌的特征，可以虚拟化出来一个和品牌特征相符的个人，用这个虚拟出来的人作为传播媒体。例如杜蕾斯的媒体，网友亲昵地称之为“杜杜”。记住了杜杜，就是记住了杜蕾斯这个品牌。这个过程就是以内容为承载，而内容可以投放在任何地方。
……

前言/序言

数据有毒，我也会被数据误导，因为平台提供的数据可能并不精准，甚至误差极大。我在操作单品时发现过生意参谋里面统计的关键词数据有错误，例如我通过实时访客掌握了成交词为 A 词，并确认无误，但第二天的单品统计数据告诉我昨天的成交词是 B 词，如果我没有掌握真实的信息，那么我就会着重去优化 B 词，甚至在后面干脆就把 A 词删掉了，因为数据告诉我A词没有任何效果。
数据原本的作用是帮助我们做决策，一旦数据产生错误，就可能导致我们做出错误的决策。但没有数据，我们又只能是一个瞎子，毫无方向感。
所以，使用数据要慎重、胆大、心细，同时也要看我们利用数据来做什么。对商家而言，数据有两种用途：第一种，用来做预测，通过参考数据从而决定卖什么货；第二种，用来指导下一步的运营操作。对于第一种用途，数据仅作为参考，因为我们对市场的判断，除数据外，还有自己的行业经验。对于第二种用途，则建议多验证数据，例如当我看到 B 词有数据时，通过搜索B词发现我的商品排名很靠后，用脚趾想都知道排名这么靠后买家怎么可能会找到我的商品并下单呢？
本书的上半部分主要介绍淘宝的操作方法，以及探讨未来的电商布局之路，这部分内容有时效性。
本书的下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用 Excel、 SmartMining 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层， 数据分析师必不可少的4个要素是思维、业务、工具和数据，前两者才是最重要的，希望读者在阅读本书时着重研究业务层面的内容。
说到业务层面，在电商人的眼里，一切皆流量，流量是电商赖以生存的食粮。平台流量和社交流量是可以相结合的。在电商运营中有一个6字真言——引流，转化，留存，这6个字概括了电商运营的精髓，字字珠玑，都不简单。无数的运营者夜以继日地研究的是前4个字，而最后两个字“留存”却鲜有运营者钻研。我们曾经统计过获取一个新客户的成本是维护老客户的 100 倍。“引流，转化”是让电商暂时得以生存，“留存”则是决定了电商能存活多久。未来，流量会越来越贵，如果我们做不出能够粘着用户的产品，那么就用人去粘着人。
用人去粘着人的前提是消费者在我们这里有过很棒的购物体验，做体验其实并不难，关键是卖家要有做体验的意识。我的淘宝集市店发货用的是顺丰快递，甚至退换货也用顺丰快递，我的换货流程是：顺丰快递员到我们这里拿一个新品送到消费者手里的同时，把旧的送回给我们。所有产生换货的消费者都会给我们好评，因为他们想不到一家集市店的购物体验居然能做得和京东一样， 甚至超过京东（我是以京东的购物体验作为标杆的）。消费者会因为物流的时效、赠品或者产品本身而感到震撼，他们在我这里爽过了之后，我的个人微信号的加粉率接近 100%，因为好的购物体验让消费者对素未谋面的淘宝集市卖家产生了信任。
数据要落到实处，必然是要落到业务上，落到人上，技术可以不精湛，但思维要跟上，数据时代已经到来！
谁适合看这本书？
如果对下面的所有问题都能肯定地回答“是”，那么本书适合你。
① 你是不是淘宝店铺的运营人员或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己？
② 你是不是打算在淘宝开店，目前尚在学习中？
③ 你是不是对数据分析感兴趣，尚在入门阶段？
④ 你是不是更愿意亲自动手实操，在实践中应用所学，而不是看我吹嘘？
谁可能不适合看这本书？
如果满足下面任何一种情况，那么本书不适合你。
① 你是不是已经擅长数据分析？
② 你是不是看到数据就犯困，对数据毫无兴趣？
③ 你是不是只愿意花时间抱怨，做不好就找借口把责任推给他人？
如何联系作者？
本书可作为电商行业数据分析的高级教程，已有数十所院校选用此书作为电子商务专业数据分析课程专用教程。
零 一
作者序言：
自阿里提出“数据赋能”以来，越来越多的电商企业和运营开始关注数据的应用， 2013 年淘宝运营技巧的爆发，其实就是在享受数据带来的红利。业内人说阿里唯一不变的就是变化，互联网的节奏是“快”“狠”“准”，适者生存，优胜劣汰，只要慢上一两步，时机将一去不复返。数据产品也在变化的过程中更迭，本书第 1 版中涉及的淘宝指数、数据魔方都下线了，同时新版的阿里指数、生意参谋上线了。 Excel 从 2013 版本更新到了 2016 版本， SQL Server 从 2012版本更新到了 2016 版本， SQL Server 数据挖掘套件停止了更新，据悉 Excel 将会集成更多的分析方法。因为有太多的变化，很多读者写邮件给我希望可以更新本书内容。
回顾本书第 1 版，虽然获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但本书依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深入，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。
本书第 2 版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版，部分章节使用了 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 实现数据建模，用PowerQuery 提升数据清洗的能力。
第 2 版的内容更加充实饱满，新增的实例分别在 3.2.6 和 3.4.3 节，给读者参考以提升分析能力， 4.2 节简单介绍了阿里的生意参谋数据平台， 4.4.2 节介绍了运营数据建模的方法， 5.5节介绍了降维的方法。
本书可作为电商行业数据分析的高级教程。
零 一 2017.5.26

《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》一书，如同一位经验丰富的向导，带领读者深入探索波澜壮阔的数字商业海洋。它并非一本空泛的理论手册，而是聚焦于实操，旨在为所有投身于电子商务领域，或是希望理解这一领域运作机制的从业者、学习者提供一套系统而实用的方法论和工具箱。本书以其贴近实际的案例、详尽的操作步骤和深入的洞察，成为了在激烈的电商竞争中脱颖而出的必备读物。 洞察数字商业的脉搏 在当今这个数据爆炸的时代，理解和运用数据已成为电商成功的关键。本书的核心价值在于，它能够教会读者如何从海量的淘宝、天猫平台上提取有价值的数据，并将其转化为可执行的商业策略。这不仅仅是关于“在哪里找数据”，更是关于“如何解读数据背后的故事”。书中详细阐述了各种数据分析的维度，从宏观的市场趋势、行业动态，到微观的商品销售表现、用户行为模式，再到精细化的营销活动效果评估，无不涵盖。 从新手到专家的蜕变之路 对于电商新手而言，本书提供了入门的基石。它会从最基础的概念讲起，例如什么是核心电商数据指标（如GMV、转化率、客单价、复购率等），这些指标的计算方法和意义是什么，以及它们在不同业务场景下的解读方式。你会了解到如何系统地搭建属于自己的数据分析框架，了解不同阶段的电商业务需要关注哪些关键数据。 对于已经有一定电商经验的从业者，本书则提供了进阶的技巧和更深层次的分析方法。它将带领你超越简单的报表解读，进入到更复杂的模型构建和算法应用层面。例如，如何利用用户画像技术，深入理解不同消费者群体的需求、偏好和购物习惯；如何通过市场细分，找到潜在的蓝海市场和目标客户群体；如何运用关联规则挖掘，发现商品之间的隐藏联系，从而优化商品组合和交叉销售策略；如何进行预测性分析，预估销售趋势、库存需求，提前布局，降低经营风险。 实战为王：案例驱动的深度解析 本书最显著的特点之一，便是其强大的实战导向。理论知识被置于具体、鲜活的电商场景中进行讲解。书中精选了大量来自淘宝、天猫平台的真实案例，这些案例覆盖了不同类型、不同规模的商家，从初创的小卖家到成熟的品牌旗舰店，几乎囊括了电商运营的各种典型问题和挑战。 例如，在讲述如何提升店铺销量时，书中不会仅仅停留在“多做活动”的建议，而是会深入分析不同类型促销活动（如满减、折扣、优惠券、秒杀等）的效果差异，如何根据商品属性、用户群体和市场行情来设计最优的促销方案，以及如何通过A/B测试来验证和优化营销策略。 在探讨如何优化商品转化率时，本书会带领读者从商品详情页的各个环节入手，包括商品标题的关键词优化、主图的吸引力设计、详情页的文案撰写和卖点提炼、评价的管理和互动等，并结合数据分析工具，找出影响转化率的关键节点，并给出具体的改进方案。 再如，在分析用户流失原因时，书中会教你如何通过用户行为路径分析，定位用户在哪个环节出现了问题，是由于商品不满意、价格不合适，还是服务体验不佳，从而有针对性地采取挽留措施。 技术与方法的完美融合 本书在内容上，力求技术与方法的完美结合。它不会回避使用一些常用的数据分析工具和编程语言，例如Python、SQL、Excel的高级功能，以及一些专业的BI（商业智能）工具。但同时，它也强调，技术只是手段，核心在于分析的思路和方法的应用。 对于编程技能要求不高的读者，书中提供了许多无需编程也能实现的数据分析技巧，以及如何利用现有的电商平台后台数据工具进行初步分析。对于有一定编程基础的读者，本书则会引导他们学习如何利用Python等语言，编写脚本自动抓取和处理数据，构建更复杂的分析模型，实现更深层次的数据挖掘。 书中涉及的数据挖掘技术包括但不限于： 分类算法：用于预测用户是否会购买某个商品，或者判断一个评价是好评还是差评。 聚类算法：用于将用户分成不同的群体，实现更精准的营销。 关联规则挖掘：用于发现用户经常一起购买的商品，为捆绑销售或商品推荐提供依据。 时间序列分析：用于预测销售趋势、库存水平，为生产和补货提供决策支持。 构建面向未来的电商能力 《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》不仅仅是传授一套分析技能，更是帮助读者建立一套面向未来的电商思维模式。它强调了数据驱动决策的重要性，鼓励读者打破经验主义的束缚，用数据来验证想法，用数据来指导行动。 本书的价值还在于，它帮助读者理解电商平台背后的商业逻辑和算法机制。通过数据分析，你可以更好地理解为什么某些商品会获得更多的曝光，为什么某些营销活动会取得更好的效果，从而更有效地与平台规则协同，最大化自身的商业利益。 贯穿始终的“实战”二字 “实战”二字贯穿本书的始终。每一章的讲解都围绕着解决电商实际问题展开，每一个工具或方法的介绍都伴随着具体的应用场景。作者力求让读者在阅读的过程中，能够边学边练，将所学知识立刻应用到自己的实际工作中，体会到数据分析带来的价值和力量。 无论是希望优化店铺运营、提升销售额的店主，还是希望在电商领域深耕细作的数据分析师、运营人员，亦或是对电商商业模式充满好奇的学生，本书都能为您提供一条清晰、可行、高效的学习路径。它将帮助您披荆斩棘，在激烈的电商竞争中，找到属于自己的制胜之道，实现商业价值的最大化。

评分☆☆☆☆☆

评价三 这本书的出现，简直是我近期工作中的一束光！《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》这个书名，就精准地戳中了我的痛点——我每天面对着成堆的报表和后台数据，却常常感到无从下手，不知道哪些数据真正有意义，更不知道如何从中提炼出 actionable insights。这本书给我带来的最大惊喜，在于它能够将复杂的分析概念，通过具体的案例拆解得非常透彻。我喜欢它那种循序渐进的讲解方式，从最基础的数据指标解读，到更高级的关联规则挖掘、聚类分析等，每一个环节都辅以实际操作演示，让我这个数据分析新手也能轻松跟上。更重要的是，书中提供的分析框架和工具，我发现可以直接迁移到我的工作中，比如对用户购买路径的分析，我一直想做，但总是不得其法，这本书给了我非常清晰的思路和具体实现方法。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这本书的标题《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》立刻吸引了我。作为一名在电商行业摸爬滚打多年的从业者，我深知数据的重要性，但同时也为如何有效地从中挖掘价值而苦恼。以往阅读的许多数据分析书籍，要么理论性太强，脱离实际操作；要么案例陈旧，无法应对当下瞬息万变的电商环境。因此，看到“实战”二字，我燃起了希望。我期待这本书能够像一位经验丰富的老司机，用最接地气的方式，带领我穿梭于淘宝、天猫的海量数据之中，教会我如何识别那些隐藏的规律，如何用数据为运营决策提供坚实的支持。我尤其关注书中是否能提供清晰的步骤和可复用的代码，能够让我直接上手，解决我在日常工作中遇到的具体问题，比如如何通过数据来优化商品推广策略，如何精准定位目标用户群体，以及如何评估不同营销活动的ROI。一个好的实战指南，应该能够让我们在阅读的同时，就已经开始思考如何将书中的方法论应用到自己的业务场景中。

评分☆☆☆☆☆

评价二 说实话，我对《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》的期待，更多的是源于对“第2版”这个更新迭代的信心。第一版或许奠定了基础，但电商领域的发展速度远超想象，新的平台规则、新的营销玩法、新的用户行为模式层出不穷。我迫切需要一本能够跟上时代步伐的书籍，来更新我的知识体系。我希望第二版能够在第一版的基础上，融入更多关于直播电商、短视频营销、私域流量运营等新兴领域的数据分析视角。同时，我也希望书中在数据挖掘的技术层面有所突破，比如是否引入了更先进的机器学习算法，或者对深度学习在电商场景的应用进行了探讨。当然，数据可视化也是我非常看重的部分，清晰、直观的数据图表能够极大地提升分析的效率和说服力。我希望这本书不仅仅是提供方法，更能提供一种思维方式，一种从海量数据中发现“黑天鹅”和“灰犀牛”的能力，帮助我在激烈的市场竞争中，找到属于自己的蓝海。

评分☆☆☆☆☆

评价四 作为一名电商运营人员，我一直觉得自己在数据分析这块是个短板。虽然我知道重要性，但总觉得门槛太高。《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》这本书，从书名就透着一股“亲民”和“实用”的气息。我最欣赏的是，它并没有回避实际操作的细节，而是像一位耐心的导师，手把手地教你如何使用常用的分析工具，如何进行数据清洗和预处理，如何构建有效的分析模型。而且，书中涉及的案例都非常贴近淘宝和天猫的实际业务场景，让我能够很快地将学到的知识与自己的工作联系起来，解决实际问题。例如，书中关于用户画像构建的部分，就给了我很多启发，让我能够更精准地理解我的客户，从而制定出更有效的营销策略。这本书的价值，不仅仅在于提供理论知识，更在于它能够帮助我建立起一套完整的数据分析思维体系。

评分☆☆☆☆☆

评价五 拿到《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》这本书，我最直观的感受就是它的厚重感和知识的全面性。我之前也阅读过一些电商数据分析的书籍，但往往侧重点不够突出，或者不够深入。这本书则恰恰相反，它聚焦于淘宝和天猫这两个国内最主要的电商平台，从数据采集、清洗、处理，到各种数据分析方法（如描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析）的详细介绍，再到最后的数据挖掘技术，几乎涵盖了电商数据分析的整个生命周期。我尤其喜欢书中关于用户行为分析和商品分析的部分，这些都是直接影响销售额的关键环节，书中给出的方法和模型都非常实用，能够帮助我发现商品的热销因素、用户流失的原因等，为我的运营决策提供了有力的依据。这本书的“实战”二字名副其实，读起来就像在跟着一位经验丰富的老师傅学习。

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书可以，主要是给你概括了下大数据整个技术体系，别指望这种书能给你讲多么具体的干货

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老公买的书，他说还不错，写的很好

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东西很好，价美物廉，谢谢掌柜的！说实在，这是我购物来让我最满意的一次购物。无论是掌柜的态度还是对物品，我都非常满意的。掌柜态度很专业热情，有问必答，回复也很快，我问了不少问题，他都不觉得烦，都会认真回答我，这点我向掌柜表示由衷的敬意，这样的好掌柜可不多。下次需要的时候我还会再来的，到时候麻烦掌柜给个优惠哦！

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趁大促买了几本一直想买的书，希望能有所收获。

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思路清晰，有实战用例，好评

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还需要10个子啊，以为只要评价了就可以了

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可以参考，有帮助

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买了一堆书，还没看，京东图书搞活动价格真的没的说，巨便宜。现在没活动都不想买书，太贵了

评分☆☆☆☆☆

很好，很快，希望有用！