电商数据分析与数据化运营

电商数据分析与数据化运营 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:
出品人:
页数:193
译者:
出版时间:2018-6-14
价格:56
装帧:平装
isbn号码:9787111598190
丛书系列:数据分析与决策技术丛书
图书标签:
  • 数据分析
  • 电商
  • 运营
  • 数据
  • 职场技能
  • 管理学
  • 工具书
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  • 数据挖掘
  • 用户行为分析
  • 营销分析
  • 数字化转型
  • 精细化运营
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具体描述

本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标,以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块,并且三大模块并不是各自为营的,而是采取了“业务中有数据,数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

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目录信息

读后感

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整本书结构和逻辑非常好,不愧是做数据运营的人写的,对于服装行业的淘宝卖家来看是非常不错的。不过书中有些地方不太赞同,就是用户访问路径这块,作者说70%的客户着陆页会在首页,应该说的是PC端,目前移动端流量都占到了90%了,着陆页一般就商品详情页和活动页了。 个人建议...

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整本书结构和逻辑非常好,不愧是做数据运营的人写的,对于服装行业的淘宝卖家来看是非常不错的。不过书中有些地方不太赞同,就是用户访问路径这块,作者说70%的客户着陆页会在首页,应该说的是PC端,目前移动端流量都占到了90%了,着陆页一般就商品详情页和活动页了。 个人建议...

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整本书结构和逻辑非常好,不愧是做数据运营的人写的,对于服装行业的淘宝卖家来看是非常不错的。不过书中有些地方不太赞同,就是用户访问路径这块,作者说70%的客户着陆页会在首页,应该说的是PC端,目前移动端流量都占到了90%了,着陆页一般就商品详情页和活动页了。 个人建议...

用户评价

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作为一名资深的互联网运营人,我对书中关于“用户生命周期价值(LTV)”的阐述略感失望。LTV的计算公式本身没有问题,但书中对如何通过精细化运营手段去实际“提升”这个LTV的着墨太少了。它强调了计算LTV的重要性,却没有提供足够多的、可执行的策略来延长客户的留存时间和提高复购频率。例如,在描述“提高复购率”时,内容主要集中在基础的EDM营销和短信提醒,这些已经是行业标配,算不上什么高级分析的应用。我真正想看到的是,如何基于LTV数据,为不同价值区间的用户设计差异化的会员体系、个性化的产品推荐模型,甚至是如何利用负面反馈数据反向优化产品体验来“抢救”高价值用户。这本书更像是在描述一个“理想国”里的数据模型,而非我们身处喧嚣的电商战场中,如何在资源有限的情况下,把数据工具用到刀刃上的实战指南。

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这本书的排版和内容组织逻辑,给我的第一印象是——**“干货很足,但路径有点曲折”**。它似乎想把数据分析的方方面面都囊括进来,从基础的数据采集、清洗,到进阶的A/B测试设计,再到最终的运营策略制定。这种广度确实值得称赞,但问题在于,这种广度是以牺牲深度为代价的。很多关键环节的过渡显得有些生硬,比如从“用户行为路径分析”突然跳到“供应链效率优化”,读者需要花费额外的心思去重建这些知识点之间的内在联系。我个人更倾向于一种线性的、故事化的讲解方式,让每一个数据分析步骤都自然而然地引出下一步的运营动作。这本书更像是将一本本独立的小册子拼凑在了一起,虽然每部分内容本身质量尚可,但整体的阅读体验却像是在走迷宫,需要读者自己去摸索出一条清晰的实战路径。期待作者能在后续的版本中,加强章节间的逻辑衔接,让读者在阅读过程中能够感受到数据分析是一个整体、有机的闭环。

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这本书的语言风格偏向学术化,对于我这种习惯了快节奏、短平快沟通的读者来说,阅读起来略显吃力。大量的专业术语堆砌,虽然保证了严谨性,但却削弱了其作为“运营工具书”的易用性。比如,在讲解“归因模型”的部分,书中用了不少篇幅来对比各种复杂模型的优劣,这对于理解底层逻辑固然有益,但对于一个迫切想知道“明天我的广告费该投给哪个平台”的运营经理而言,过于晦涩的理论分析反而成了阅读的阻碍。我更期待的是一种“对话式”的写作风格,用更口语化、更直观的方式来解释复杂的概念,甚至可以加入一些幽默的注解来缓解理论的枯燥感。现在的版本,更像是给一个数据科学家准备的参考手册,而不是给一线电商运营人员的实战手册。阅读过程中,我需要频繁地停下来,查阅那些被假设为“读者已掌握”的基础知识点,这无疑打断了思维的连贯性。

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让我印象最深的是,这本书在“工具推荐”方面做得非常保守和笼统。它提到了需要用到数据可视化工具和SQL,但对于当前市场上主流的、不同成本结构下的具体产品——例如,针对初创团队的免费或低成本SaaS工具,以及针对大型企业的BI平台——几乎没有给出任何推荐和比较分析。数据分析的落地,很大程度上依赖于所使用的工具链是否顺手和高效。一个好的运营数据分析书籍,不应该仅仅停留在理论层面,它应该给出明确的“装备指南”。比如,哪个工具在处理非结构化评论数据方面更强?哪个工具的接入成本最低,但能满足80%的日常分析需求?这些实际的“选型建议”,对于预算有限、需要快速搭建分析体系的团队来说,价值是不可估量的。这本书在工具层面的缺失,使得它在“如何落地”这一关键环节上留下了巨大的空白,让读者在读完理论后,依然要重新开始面对“我们该用什么来跑这些数据”的实际难题。

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初读这本《电商数据分析与数据化运营》,我的期待值其实是拉满的,毕竟现在这个时代,数据就是生产力,尤其是在电商这个瞬息万变的市场里。然而,读完之后,我却感到一种微妙的“失落感”。书里对各种数据指标的罗列倒是不少,像什么ROI、转化率、跳失率,这些概念都讲得清清楚楚,但总觉得少了点“灵魂”。它更像是一本教科书式的讲解,告诉你“是什么”和“怎么算”,却很少深入探讨“为什么会这样”以及“在具体场景下应该如何灵活变通”。比如,当某个流量渠道的表现突然下滑时,书里提供的应对策略显得过于标准化,缺乏针对特定行业(比如生鲜电商和服饰电商)可能存在的差异化处理方法。我更希望看到的是一些真实的案例分析,那些弯弯绕绕的实战经验,而不是教科书上那种完美的逻辑推演。如果能多一些作者在实际操作中遇到的“坑”以及如何爬出来的故事,那这本书的实用价值会大大提升。目前来看,它更适合初学者建立框架,但对于想要精进实战能力的老手来说,可能需要自己再做大量的补充和转化。

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这样的老板该是不存在的哈哈

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对我而言太入门了,仅适合从业半年内豆友阅读服用

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小说体,流水账,干货少,分虚高 (小说男主还是王子病)

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是因为没有干货才搞一个什么小说体吗?真是第一次栽水军手里了

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实战性不强,写得不走心。 2019.10.26日,61人读过,8.3分

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