具体描述
对于淘宝、天猫店铺来说，大数据和数据化运营的概念早已深入人心，数据分析已经成为电商从业人员不可或缺的一项技能。《谁说菜鸟不会电商数据分析》用通俗的语言、通用的Excel 工具，从实践入手，帮你迅速掌握电商数据分析技巧。菜鸟也能迅速成长起来。《谁说菜鸟不会电商数据分析》共4 篇，分别介绍数据分析基础知识、Excel 在数据分析过程中的使用、数据分析的常用方法，以及淘宝日常运营工作中数据分析的应用。本书从基础开始讲解如何利用数据分析提升店铺流量和销量、如何应用数据做内容营销和老顾客营销，以及日常的规划和预算。《谁说菜鸟不会电商数据分析》以丰富典型的应用案例演示操作步骤，内容全面，涵盖淘宝数据分析过程中的方方面面，真正做到把理论和实操结合起来。
《谁说菜鸟不会电商数据分析》可供从事淘宝运营工作的人员和电子商务专业的本科生使用，也可供缺乏数据分析技能的人员阅读参考。
作者简介
刘祥，大学期间开始从事淘宝运营工作，从2014年到现在一直担任一家淘宝金冠店铺的运营总监。多家淘宝天猫店铺顾问，电商知名自媒体人，派代人气作家，卖家网专栏作家，拥有数十万粉丝。2017年，荣获第一届运营挑战赛三等奖。自媒体：淘宝小2哥、小2哥
目录信息
1.1 什么是淘宝数据分析 1
1.2 淘宝数据分析的作用 2
1.3 淘宝数据分析人员的基本要求 4
1.4 淘宝数据分析过程中的五个错误 5
1.5 淘宝数据分析的六个步骤 7
第2 篇 工具篇 9
2.1 Excel 函数的应用 9
2.1.1 VLOOKUP 函数的使用方法和应用 9
2.1.2 OFFSET 函数的使用方法和应用 12
2.1.3 MATCH 函数的使用方法和应用 15
2.1.4 SUM、SUMIF、SUMIFS 函数的使用方法和应用 19
2.1.5 COUNT、COUNTIF、COUNTIFS 函数的使用方法和应用 22
2.1.6 ROW、COLUMN 函数的使用方法和应用 24
2.1.7 IF、IFERROR、AND、OR 函数的使用方法和应用 27
2.1.8 MAX、MIN、LARGE、SMALL 函数的使用方法和应用 30
2.1.9 AVERAGE 函数的使用方法和应用 32
2.1.10 INT、ROUND 函数的使用方法和应用 32
2.1.11 YEAR、MONTH、DAY 函数的使用方法和应用 33
2.1.12 WEEKDAY、WEEKNUM 函数的使用方法和应用 34
2.1.13 NOW、TODAY 函数的使用方法和应用 36
2.1.14 INDEX 函数的使用方法和应用 36
2.1.15 LEFT、LEFTB、RIGHT、RIGHTB、MID、MIDB 函数的使用方法和应用 38
2.1.16 FIND、FINDB 函数的使用方法和应用 40
2.1.17 LEN、LENB 函数的使用方法和应用 42
2.1.18 SUMPRODUCT 函数的使用方法和应用 42
2.2 数据透视表分析工具的应用 45
2.2.1 创建数据透视表 45
2.2.2 用数据透视表进行百分比计算 48
2.2.3 利用数据透视表进行同比和环比计算 52
2.2.4 利用数据透视表进行数据分组统计 55
2.2.5 切片器在数据透视表的应用 70
2.2.6 更改数据源和刷新数据透视表 72
2.2.7 数据透视表中插入公式 77
2.3 玩转Excel 图表 79
2.3.1 Excel 基本图表样式 79
2.3.2 双坐标图 89
2.3.3 漏斗图 92
2.3.4 波士顿矩阵图 100
2.3.5 帕累托图 108
第3 篇 分析方法篇 111
3.1 AB 测试法 111
3.2 杜邦分析法 112
3.3 对比分析法 125
3.4 5W2H 分析法 126
3.5 漏斗图分析法 127
3.6 问题树分析法 128
第4 篇 数据运营篇 131
4.1 市场行情分析 131
4.1.1 市场容量分析 131
4.1.2 行业发展趋势分析 139
4.1.3 竞品市场行情分析 142
4.1.4 市场潜力分析 148
4.1.5 解剖竞争对手爆款的前世今生 158
4.2 店铺流量分析 168
4.2.1 关键词有效度分析 168
4.2.2 关键词趋势分析 177
4.2.3 店铺四大流量诊断分析 186
4.3 店铺转化分析 198
4.3.1 店铺访客分析 198
4.3.2 店铺人群画像分析 204
4.3.3 会员分群管理与营销 209
4.3.4 单品服务数据分析 228
4.3.5 单品详情页数据分析 232
4.4 那些不被你关注的规划和预算 235
4.4.1 全店年销售额规划 235
4.4.2 目标规划细分拆解 239
4.4.3 推广费用的规划 243
4.4.4 爆款规划与推广 244
4.4.5 自然搜索流量优化与规划 247
4.4.6 选款思维维度 251
（以下附录部分内容请到专门网页上下载阅读）
附录A 淘宝数据分析的重要指标 253
附录B INDIRECT 函数的使用方法和应用 256
附录C 淘宝数据分析过程中比较实用的Excel 技巧 258
附录D 数据透视表的布局和格式的调整 272
附录E 瀑布图 280
附录F 会员关系管理分析 284
附录G 竞争情报分析 293
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
天呐，我最近读完了一本关于数据分析的书，简直是醍醐灌顶！这本书的切入点非常新颖，它没有上来就抛出一堆枯燥的理论和复杂的公式，而是用一种非常生活化的方式，把数据分析的魔力展现得淋漓尽致。作者的叙述风格特别接地气，仿佛他就是坐在我对面，用最朴实的语言给我讲解一个又一个曾经让我头疼的商业案例。我记得有一次讲到用户行为路径分析，我原本以为那得是多么深奥的统计学内容，结果作者竟然用“逛超市”的比喻来解释，一下子我就明白了背后的逻辑。这本书最让我欣赏的是它强调的“讲故事”的能力，数据本身是冰冷的，但如何将数据转化为有说服力的商业洞察，才是真本事。这本书在这方面给了我很多实操性的指导，让我意识到，即便是面对海量信息，清晰的逻辑梳理和恰当的视觉呈现，才是打动决策者的关键。读完这本书，我感觉自己看世界的角度都变了，不再只是看表面现象，而是习惯性地去探究“为什么”和“如何优化”，这种思维上的跃迁，比学到任何一个具体技能都更宝贵。它让我明白，数据分析不是少数精英的专利，而是每一个想在商业世界中走得更远的人都必须掌握的核心素养。
评分这本书给我的最大震撼，在于它彻底颠覆了我对“数据分析师”这个角色的刻板印象。我原本以为，这是一个需要长时间学习编程和统计学的硬核技术岗位。然而，这本书却展现了数据分析在产品迭代、市场营销乃至运营优化中的广泛应用边界，并且着重强调了沟通和跨部门协作的重要性。书中有一部分专门探讨了如何将复杂的分析结果，用非技术性的语言清晰地传达给市场、产品甚至高管团队，这一点对我这个经常需要汇报工作的人来说，简直是醍醐灌顶。它不像其他书籍那样只关注“如何找到答案”，而是更聚焦于“如何让答案被采纳和执行”。作者通过生动的场景模拟，教会读者如何预判听众的知识背景、关注点，并量身定制汇报的逻辑和侧重点。这不仅仅是数据分析的书籍，更是一本关于“职场影响力构建”的隐形指南。读完后，我不再只关注自己能分析出多复杂的结果，而是开始思考，我这个结果能为公司带来多少可量化的价值，以及我该如何有效地将它传递出去，促成实际的商业行动。
评分这本书的语言风格，怎么说呢，它有一种奇特的“反权威”气质，读起来非常放松，但内容深度却一点没有打折扣。作者似乎非常明白，很多初学者在面对数据分析时，最大的障碍不是智力问题，而是心理上的畏惧感，总觉得“这不是我能搞定的领域”。所以，书里大量使用幽默诙谐的笔法来解构那些听起来高大上的概念。比如，解释回归分析时，它引用了一个关于“预测明天早餐吃什么”的家庭日常场景，瞬间让那些复杂的数学模型变得亲切可感。这种轻松的氛围，极大地降低了阅读门槛，让我能更专注于理解背后的商业逻辑，而不是被术语绊倒。更难得的是，作者在保持幽默感的同时，对数据伦理和隐私保护这些重要议题也着墨不少，体现了一种负责任的数据使用态度。它教会我，优秀的分析师不仅要会算数，更要懂得敬畏数据背后的真实个体。这种平衡的视角，让这本书的价值超越了单纯的技能培训，更像是一次关于现代商业决策素养的全面提升。
评分这本书的篇章编排简直是一场精心设计的冒险旅程，引导读者从零基础逐步建立起完整的数据思维框架。我特别喜欢它在介绍工具和方法论时所采用的那种循序渐进的方式，完全没有那种“精英知识灌输”的压迫感。它首先从最基础的数据采集和清洗讲起，但即便在最基础的环节，作者也穿插了大量关于“数据质量决定分析上限”的警示，让我深思自己过去在处理数据时可能存在的疏漏。随着章节深入，涉及到的A/B测试设计、漏斗转化率优化等内容，都配有非常详尽的步骤拆解图和实际操作截图，这对于我这种偏向实操的学习者来说，简直是救星。我甚至在跟着书中的例子操作时，直接在我的工作项目中应用了其中一个漏斗优化技巧，效果立竿见影，这让我对这本书的实用价值深信不疑。它不是一本纸上谈兵的理论教材，更像是一个随时待命的、经验丰富的前辈导师，在你遇到瓶颈时，轻轻推你一把，告诉你正确的方向在哪儿。这种手把手的指导感，是很多同类书籍难以比拟的。
评分我向来对那些堆砌图表和公式的“技术手册”感到头疼，但这本书在这方面做得非常克制和精妙。它更像是在教你“如何思考”，而非“如何操作特定软件”。书中对“业务理解优先于工具熟练度”这一核心理念的强调，在我看来是全书的灵魂所在。我过去常常犯的错误就是，一拿到数据就急着套用最新的算法模型，结果分析结果漂亮，但对业务的实际指导意义却微乎其微。这本书通过好几个对比鲜明的案例，展示了“业务驱动型分析”和“数据驱动型分析”之间的差异，让我深刻理解到，提问的质量决定了答案的价值。作者似乎有一种魔力，能将原本抽象的“指标设定”和“商业目标对齐”这些概念，具象化为一系列清晰可见的决策路径。每次读到某个关于如何筛选关键绩效指标（KPI）的章节，我都会停下来，反思自己目前工作中最核心的驱动指标是否设置合理。这本书真正培养的是一种“解决问题的结构化思维”，而不是简单的软件操作指南，这对于需要快速成长的职场人士来说，价值无可估量。
评分我觉得和我的电商能产生关系。
评分我觉得和我的电商能产生关系。
评分我觉得和我的电商能产生关系。
评分主要是一些表格技术性的东西直接融入到工作中；
评分我觉得和我的电商能产生关系。
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