數據分析是電子商務中至關重要的一環，通常從事數據分析要有很高的門檻。本書恰恰用十分常用的軟件工具，*簡單易行地提供了針對網店的數據分析方案，把復雜的事情做簡單了，善莫大焉，值得行業推廣。*難得的是，作者是一線運營人員，具有實戰經驗，這就讓本書成為行業精品圖書。

對於淘寶、天貓店鋪來說，大數據和數據化運營的概念早已深入人心，數據分析已經成為電商從業人員不可或缺的一項技能。本書用通俗的語言、通用的Excel 工具，從實踐入手，幫你迅速掌握電商數據分析技巧。菜鳥也能迅速成長起來。本書共4 篇，分別介紹數據分析基礎知識、Excel 在數據分析過程中的使用、數據分析的常用方法，以及淘寶日常運營工作中數據分析的應用。本書從基礎開始講解如何利用數據分析提升店鋪流量和銷量、如何應用數據做內容營銷和老顧客營銷，以及日常的規劃和預算。本書以豐富典型的應用案例演示操作步驟，內容全面，涵蓋淘寶數據分析過程中的方方面面，真正做到把理論和實操結合起來。本書可供從事淘寶運營工作的人員和電子商務專業的本科生使用，也可供缺乏數據分析技能的人員閱讀參考。

劉祥，大學期間開始從事淘寶運營工作，從2014年到現在一直擔任一家淘寶金冠店鋪的運營總監。多家淘寶天貓店鋪顧問，電商知名自媒體人，派代人氣作家，賣家網專欄作家，擁有數十萬粉絲。2017年，榮獲第一屆運營挑戰賽三等獎。自媒體：淘寶小2哥、小2哥

第1篇 認識篇
1.1 什麼是淘寶數據分析
1.2 淘寶數據分析的作用
1.3 淘寶數據分析人員的基本要求
1.4 淘寶數據分析過程中的五個錯誤
1.5 淘寶數據分析的六個步驟
第2篇 工具篇
2.1 Excel函數的應用
2.1.1 VLOOKUP函數的使用方法和應用
2.1.2 OFFSET函數的使用方法和應用
2.1.3 MATCH函數的使用方法和應用
2.1.4 SUM、SUMIF、SUMIFS函數的使用方法和應用
2.1.5 COUNT、COUNTIF、COUNTIFS函數的使用方法和應用
2.1.6 ROW、COLUMN函數的使用方法和應用
2.1.7 IF、IFERROR、AND、OR函數的使用方法和應用
2.1.8 MAX、MIN、LARGE、SMALL函數的使用方法和應用
2.1.9 AVERAGE函數的使用方法和應用
2.1.10 INT、ROUND函數的使用方法和應用
2.1.11 YEAR、MONTH、DAY函數的使用方法和應用
2.1.12 WEEKDAY、WEEKNUM函數的使用方法和應用
2.1.13 NOW、TODAY函數的使用方法和應用
2.1.14 INDEX函數的使用方法和應用
2.1.15 LEFT、LEFTB、RIGHT、RIGHTB、MID、MIDB函數的使用方法和應用
2.1.16 FIND、FINDB函數的使用方法和應用
2.1.17 LEN、LENB函數的使用方法和應用
2.1.18 SUMPRODUCT函數的使用方法和應用
2.2 數據透視表分析工具的應用
2.2.1 創建數據透視表
2.2.2 用數據透視表進行百分比計算
2.2.3 利用數據透視表進行同比和環比計算
2.2.4 利用數據透視表進行數據分組統計
2.2.5 切片器在數據透視表的應用
2.2.6 *改數據源和刷新數據透視表
2.2.7 數據透視表中插入公式
2.3 玩轉Excel圖表
2.3.1 Excel基本圖表樣式
2.3.2 雙坐標圖
2.3.3 漏鬥圖
2.3.4 波士頓矩陣圖
2.3.5 帕累托圖
第3篇 分析方法篇
3.1 AB測試法
3.2 杜邦分析法
3.3 對比分析法
3.4 5W2H分析法
3.5 漏鬥圖分析法
3.6 問題樹分析法
第4篇 數據運營篇
4.1 市場行情分析
4.1.1 市場容量分析

2.過分地專注數據的表面信息 這一點也是新手*容易犯的錯誤之一，在做數據 分析的時候過分地相信數據表層的信息，而忽略實際 和背後的東西。
例如，經常會踫到這樣一個情況，有很多商家在 優化標題的時候，首先都會看搜索指數，當他發現搜 索指數比較低的時候，他認為這個詞就不能用，因為 沒有人搜索。
可是實際上呢？很多這種沒有搜索指數的詞恰好 就是*容易轉化的詞。
從數據角度來說，這個詞的搜索指數特別低，需 求它的人會少很多。從某種角度來說，它確實好像不 太適合做標題，因為我們做標題的想法可能都是希望 *大的流量。
但是搜索指數低並不代表沒有人搜索，搜索指數 是淘寶指數化處理的數據，搜索指數低隻是說它的占 比不高，但是，中國網民有幾億人，0.001%的占比其 實人數也不少，但是0.00l%經過淘寶處理之後可能會 顯示為0，看起來好像沒有搜索，實際上並非如此， 而且，往往這些詞是你寶貝的精準詞，競爭也少，特 別是在寶貝權重低的時候，也許這些詞正好可以帶來 流量，雖然帶來的流量不會太大，但是會有，而且還 會成交，如果你隻停留在數據表面的話，就會讓這些 數據誤導。
3.忽略了數據來源的重要性 很多新手在做數據分析的時候，隻想著怎麼獲取 數據做圖表，但是沒有考慮這些數據的來源是否有參 考依據。
例如，經常需要對店鋪的人群進行地域分析。很 多商家會通過自己店鋪買家人群的收貨地址進行地域 分析，從理論上來說，這是沒有問題的。但是如果你 的店鋪本身有差異性，比如你訂單的成交都是來自廣 東省，隻是因為你平時開車隻開了廣東省，所以纔導 致你店鋪的訂單基本都是來自廣東省的，這個時候， 如果拿自己店鋪的訂單做分析，那麼*後的結果是會 誤導你的，因為獲取數據本身就是片面的。
因此，在今後的數據分析過程中，一定要從多個 方面、多個渠道獲取數據，不僅僅隻是自己店鋪，也 不僅僅隻是行業數據，要從多個角度獲取數據並分析 ，千萬不要單一地依靠某個渠道的數據，因為如果這 個渠道數據有問題，那麼整個過程都會出現問題。
4.不管三七二十一先做個圖表再說 在剛學數據分析的時候，很多人總是喜歡把所有 的數據都拿出來做成圖表，總感覺做一個圖表是特別 酷的事情，不作圖就不酷了，很多時候根本不需要做 圖表也硬要做一個圖表，這就有點本末倒置了。作圖 的目的是分析數據，*直觀地分析數據，但是如果數 據本來就已經很直觀了，那麼再做一個圖表就多餘了 。
5.沒有明確的分析思路