《淘宝、天猫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、天猫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、天猫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,而前两者才是最重要的。
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。
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这本书的案例选择非常贴近当前的电商环境,这一点对于我这种需要将理论应用于工作实践的人来说,简直是雪中送炭。我注意到作者并没有局限于传统的销售额和转化率分析,而是深入探讨了用户行为路径、商品推荐算法优化等更具前沿性的课题。每一个案例都配有详细的数据集说明和代码实现步骤,这让读者能够真正地“亲手操作”,而不是仅仅停留在理论层面。我尝试着跟着书中的步骤在自己的测试环境中跑了一遍其中的一个用户细分模型,结果非常令人满意,数据输出和作者在书中展示的结果高度一致,这极大地增强了我对本书内容的信心。这种边学边练的模式,无疑是提升实战能力的最有效途径。如果内容能再多一些关于非结构化数据,比如评论文本情感分析的实战环节,那就更完美了。
评分综合而言,这本书展现出一种罕见的平衡感——它既有深度,又能保持易读性;既贴近理论基础,又不失前沿的实战应用。它不像某些过于学术的书籍那样高高在上,也不像一些纯粹的速成手册那样流于表面。作者似乎在努力搭建一座桥梁,连接理论的彼岸与实际工作的此岸。我个人认为,这本书的价值远超其定价,它更像是一份长期的学习投资。对于正在职场中摸索、希望通过数据分析提升竞争力的专业人士来说,这本书无疑是一本不可多得的宝藏。我期待着在接下来的时间里,能够将书中的知识点逐一消化吸收,并成功地将其内化为自己解决实际问题的能力。它让我对未来的数据挖掘工作充满了信心。
评分这本书的封面设计得非常吸引人,色彩搭配和版式布局都透露出一种专业又不失活泼的气息。我是在书店偶然看到它的,当时就被封面上那醒目的标题和紧随其后的副标题所吸引。作为一名对电商数据分析领域感兴趣的业余爱好者,我一直在寻找一本既有理论深度又能结合实际案例的教材。这本书给我的第一印象就是内容丰富、结构清晰。从目录上看,它涵盖了从基础的数据收集、清洗到高级的建模分析,再到最终的商业决策应用,似乎形成了一个完整的知识体系。尤其让我期待的是“实战”二字,这表明作者并非空谈理论,而是会通过具体的案例来展示如何将数据转化为洞察,这对于初学者来说至关重要。整体来看,这本书的装帧和设计都展现了出版方对内容的重视,让人有翻阅下去的冲动。我希望它能在我的学习旅程中扮演一个重要的角色,帮助我系统地梳理和掌握电商数据分析的核心技能。
评分从排版和印刷质量来看,这本书的处理也体现了极高的专业水准。纸张的质地厚实适中,不易反光,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。关键的图表和代码块都经过了精心处理,字体清晰易读,间距合理,使得阅读体验非常流畅。我曾经买过一些技术书籍,常常因为排版混乱、图表模糊而不得不放弃阅读,但这本书在这方面做得非常出色。特别是那些复杂的统计公式和Python/R的代码片段,都被准确无误地呈现出来,减少了因排版错误而产生的调试时间。对于需要频繁查阅和参考的书籍而言,良好的物理质量是保证学习效率的基石,而这本书在这方面做得无可挑剔,值得称赞。
评分我迫不及待地翻开了前几章,首先映入眼帘的是作者清晰而富有逻辑的写作风格。他似乎深谙读者的学习曲线,从最基础的概念入手,循序渐进地引导我们进入更复杂的领域。语言上没有太多晦涩难懂的专业术语,即便是首次接触数据分析的人也能比较轻松地理解核心思想。作者在讲解每一个分析模型时,都会配上详尽的图示和流程图,这极大地增强了内容的直观性和可操作性。我特别欣赏他对于“为什么”的解释,不仅仅是告诉我们“怎么做”,更重要的是阐释了“为什么这样做有效”,这才是区分普通操作指南和高质量教材的关键所在。这种深入浅出的讲解方式,让我感觉自己不是在啃一本冰冷的教科书,而是在一位经验丰富的导师指导下学习。对于那些希望快速上手并理解背后逻辑的学习者来说,这本书的叙事方式无疑是一个巨大的加分项。
评分作为一个负责为电商运营者提供服务的产品经理,还是有多些收获
评分作为一个负责为电商运营者提供服务的产品经理,还是有多些收获
评分基本上都是讲Excel的用法,还不如直接找本专门介绍Excel的书!
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