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  • 数据运营:数据分析模型撬动新零售实战 叶秋萍 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 叶秋萍著
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:2022-03-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 叶秋萍著
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:2022-03-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-03-01
    • 字数:264000
    • 页数:207
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787121428333
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:电子工业出版社

    数据运营:数据分析模型撬动新零售实战

    作  者:叶秋萍 著
    定  价:89
    出 版 社:电子工业出版社
    出版日期:2022年03月01日
    页  数:207
    装  帧:平装
    ISBN:9787121428333
    主编推荐

    职场的竞争归根结底是核心竞争力的竞争,数据分析市场越来越饱和,企业高层越来越看重数据价值落地,数据运营悄然成为行业新兴稀缺人才,它能够跳脱技术工作与业务决策紧密结合决定了它长青的职业生命力,同时于每一位数据从业者而言,它也是推荐的一项核心职场能力。 很多数据分析师、数据工程师不懂业务,很多业务决策人员揣着业务高见又受限于不懂如何做数据分析……如何将数据结果和业务决策结合起来发挥数据价值正是本书设计的初衷和内容,全书以案例实战为主,涉猎多个零售行业,涵盖企业众多常见的业务场景,数据应用流程阐述完整可以很好帮助读者快速理解数据分析模型应用于决策的方法和思路。 无论你是业务人员还是专业的数据从业人员,本书都很适合阅读。

    内容简介

    本书主要内容本书主要介绍12个经典数据分析模型在零售企业的决策应用实战,着重介绍企业不同的业务场景会遇见的运营问题,针对不同的问题怎样选择分析模型,怎么分析?模型结果如何落地? 基础部分~4章,内容相对简单。第1章是基础内容,打基石的部分,这是考虑到有些读者对数据分析应用或者利用数据可视化洞察业务具有入门的需求。第2~4章介绍的是常见且较简单的分析模型,帮助读者简单理解模型的决策支持。 进阶部分第5~10章,较前面内容相对复杂,复杂的“点”可能在于决策应用,也可能在模型实现,将这些模型集中到一起,主要想帮助读者更进一步理解分析模型如何支持决策。 高阶部分第11~12章,选取阿里巴巴公司目前针对零售品牌企业全域运营较为主流的营销模型,某种程度而言属于企业战略层操作。它们落地时需要将前面基础、进阶部分的分析模型融合在一起应用,所以这部分是本书数据分析模型系统应null

    作者简介

    叶秋萍(公众号ID:shujushangye) 从数据分析师到数据分析运营管理者。 专业书籍《数据实践之美》作者之一。 互联网、传统行业都曾涉猎。服务过世界500强企业数据项目;经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案;熟悉前沿的数据产品、数据运营体系。 致力于企业从“点”到“面”的数据应用,不能落地的数据项目都属于资源浪费。

    精彩内容

    目录
    第1篇 零售企业基础分析方法应用
    第1章 开启数据化业务洞察:基础分析方法
    1.1 趋势分析
    1.2 对比分析
    1.3 分布分析
    1.4 组成分析
    1.5 关系分析
    1.6 其他分析方法
    1.7 本章小结
    第2章 让客单价“飞”起来:购物篮分析
    2.1 从经典故事的起源探索购物篮分析的奥秘
    2.2 两个案例:购物篮分析数据化决策怎么用
    2.2.1 模型适用的零售业务场景
    2.2.2 案例1:不合时宜的服饰可以不打折清仓吗
    2.2.3 案例2:如何轻松获取私域运营流量(新零售场景)
    2.3 购物篮分析模型的实现
    2.4 本章小结
    第3章 擒贼先擒王,高效降本增益:帕累托分析
    3.1 二八定律诞生的科学性
    3.2 两个案例:帕累托分析数据化决策怎么用
    3.2.1 模型适用的零售业务场景
    3.2.2 案例1:降本增益,1500 多个商品如何优化
    3.2.3 案例2:企业的用户贡献分布健康吗(CRM 管理)
    3.3 帕累托分析模型的实现
    3.4 本章小结
    第4章 精准定位,业绩优化有方向:象限分析
    4.1 象限分割的数学逻辑原理
    4.2 两个案例:象限分析数据化决策怎么用
    4.2.1 模型适用的零售业务场景
    4.2.2 案例1:餐厅的菜品如何管理优化
    4.2.3 案例2:纸业零售商如何提升门店业绩
    4.3 象限分析模型的实现
    4.4 本章小结
    第2篇 零售企业进阶分析方法应用
    第5章 快速厘清自己,掌握外部形势:SWOT 分析
    5.1 SWOT 分析的原理
    5.2 两个案例:SWOT 分析数据化决策怎么用
    5.2.1 模型适用的零售业务场景
    5.2.2 案例1:用户眼中的品牌是什么样的(市场决策)
    5.2.3 案例2:备选开店的3 家购物中心该如何选择(企业战略)
    5.3 本章小结
    第6章 1 分钟梳理10 万个用户的商业价值:RFM 分析
    6.1 RFM 分析的逻辑原理
    6.2 两个案例:RFM 分析数据化决策怎么用
    6.2.1 模型适用的零售业务场景
    6.2.2 案例1:你的高价值用户在哪里(CRM)
    6.2.3 案例2:打折清仓的靴子卖给谁(营销决策)
    6.3 RFM 分析模型的实现
    6.4 本章小结
    第7章 不懂商业数据分析?先来听它说:杜邦分析
    7.1 从经典起源看杜邦分析如何“解”
    7.2 两个案例:杜邦分析数据化决策怎么用
    7.2.1 模型适用的零售业务场景
    7.2.2 案例1:上个月的营业总成本为何这么高(财务分析)
    7.2.3 案例2:如何快速学会商业分析(商业思维)
    7.3 杜邦分析模型的实现
    7.4 本章小结
    ……

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