电商数据分析与应用 教案

第1-2课时

授课

日期

班级

复习

旧课新课，以新课导入为主。

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第一章、第一节导论

授课了解商务数据分析的研究内容，掌握商务数据分析的基

目的本思路。了解电商数据分析常见的应用场景。

新课

点

重重点：商务数据分析的定义。

措

及

施

加多举案例使学生明白商务数据分析的主要内容及思路

新课商务数据分析的基本内容和思路

难点

措施：举不同案例使学生理解，并梳理学会数据分析的

及措

施信心

备注

教授内容与教法

自我介绍、数据分析学科介绍

1.师生见面，课程导入

2.课程简介与学习要求

案例导入新课

教授内容

1.1.1什么是数据分析

数据分析是将数据转变成有效信息的过程，其中数据具有历史性

特征，信息具有指向性特征。

(1)数据的历史性。数据是客观的事实，能够被收集到的数据

都是过去已经发生了的事件所产生的结果，比如收集到某商品的销售

量，因为某商品已经发生了销售的事件，才会产生销售量指标。

(2)信息的指向性。由于每个人的背景、经验以及掌握的信息

不同，对于相同的数据会产生不同的看法，也就是每个人对有效信息

的理解各有不同。因此从数据中提炼的信息并不适用于所有人，只有

特定的某一部分人会关注该信息。

1.1.2数据分析的作用

数据分析可以给决策者在运营过程中提供策略的决策依据，特定

的分析维度可以帮助运营做出有效的决策，有效的决策可以提高项目

的成功率。

教授内容与教法

数据有用信息

建立

参考系

同期的行业:；他门■-riffi.--1

介于两个

不同的角度

角度之间

新角度

图1/数据分析的参考体系

运营方向决策更成功率

更清晰精准更高

图数据给运营的作用

1.1.3数据分析的标准流程

数据是客观的事实，但是数据本身并不会告诉人们它的价值，其

中蕴涵的信息需要分析师进行发掘并发现。如图L5所示，数据分

析的标准流程有以下8个步骤。

明

确分

析

明确维度数据数据数据数据数据可数据

和

目标指标采集清洗整理分析视化报告

图1-5数据分析的流程

1.2电商数据分析的技能图谱

1.2.1数学和统计学122运筹学

1.2.3数据分析方法论124数据分析工具

1.2.5电商数据指标体系

本

次

课

什么是商务数据分析

要

点

课

外

简述对数据分析的理解。

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师:年月日

第3-4课时

授课

日期

班级

复习

旧课商务数据分析的定义

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第一章第二节数据分析在电商中的应用

授课掌握数据分析工具的种类和选择。

目的掌握数据指标体系。

新课

点

重重点：数据分析工具的种类和选择

措

及

施

加措施：练习

新课

难点难点：数据分析工具的种类和选择

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

1.3.1数据诊断

数据诊断是指对网店运营的数据指标进行分析对比，找出有异常

的数据指标或者找出与分析问题最为相关的指标。

常用的店铺快速诊断方法有以下2种方法。

(1)杜邦分析法(DuPontAnalysis)：将相关指标进行拆解,

并展示最相关的指标变化，从而通过指标间的关联和变化快速发现店

铺的问题。

(2)相关性分析法(CorrelationAnalysis)：先分析问题找

到核心指标，再通过相关性分析指导与问题的核心指标相关程度高的

指标，针对性地分析这些指标。

1.3.2数据复盘

数据复盘是针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，

并还原事件发生的过程。这个事件可能是某次大促或者某次方案的执

行。

诊断与复盘相近，容易混淆，数据复盘是还原具体的每一个过程,

分析的数据包含工作人员的数据，比如客服人员拨打了100位网店

消费者的电话。复盘能从整个过程中进行提炼和总结，而数据诊断并

不需要还原过程。

1.3.3市场分析

市场分析是指应用统计学、计量经济学等分析工具，对特定市场

的运行状况、产品生产、销售、技术、市场竞争力、市场政策等市场

要素进行深入的分析，从而发现市场运行的内在规律，进而进一步预

测未来市场发展的趋势。

1.3.4竞争分析

竞争分析是针对竞争市场环境和竞争对手开展的分析，从而帮助

企业更深入地了解市场和自己的同行竞争对手。

1.3.5渠道分析

渠道分析是指对电商的流量渠道的精细化分析，针对各个渠道的

销售情况、用户、价格分布等细节进行分析，以帮助企业调整渠道布

局。

1.3.6活动及广告分析

活动及广告分析是指对促销活动和广告投放的效果进行分析，从

而了解企业进行营销活动和广告的情况，并对下一阶段的工作提出优

化建议，对某些区域的促销和广告策略进行局部调整，对用户进行更

精准的营销。

1.3.7产品分析

产品分析是指对企业产品结构和销售情况进行的分析，通过对这

些指标的分析来指导企业产品结构和运营策略的调整，加强产品的竞

争能力和合理配置。

1.3.8库存分析

库存分析是对企业的库存绩效进行分析的过程，包括库存预警和

补货数量的分析，帮助企业提高仓库管理能力，提高库存绩效，降低

不良库存

1.3.9消费者分析

现阶段电商企业获取消费者的成本极高，一个新消费者的成本甚

至要达到数百元的成本，提高消费者的价值和预防消费者的流失对电

商企业来讲就非常重要了。对消费者的价值分析，有助于提高企叱的

运营能力。

1.4统计学基础

1.5运筹学基础

规划求解的经典问题

例：淘宝投放广告的站内渠道有直通车和智钻，直通车是按单击

付费，智钻是按展现付费。根据历史数据了解到直通车的CPC（平均

单击单价）是0.36元，转化率是3.4%,智钻的CPC是0.65元，

转化率是4.1%O已知有1000万元的广告预算，平均客单价是100

元，由于协议原因各个渠道的投放都不能少于300万元，请问如何

规划广告预算才能让广告效益最大化？收益率预估为多少？

1.6数据分析的专业名词

1.7电商数据来源及指标体系

本

次1、了解商务数据分析的主要工具

课2、理解数据分析的基本思路

要

点

课

外1、思考题：数据分析的基木步骤是什么

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师:年月日

第5.6课时

授课

日期

班级

复习

旧课商务数据分析的主要工具

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第二章第一节数据分析的基本方法

授课掌握数据分析的基本方法，要求能灵活运用。

目的掌握数据分析的高级方法，要求能灵活运用。

新课

点

重重点：数据分析的基本方法

措

及

施

加措施：练习

新课

难点难点：数据分析的基本方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

提问：什么是数据分析、主要工具有哪些

二、导入新课

案例导入

三、教授内容

2.1.1对比法

对比法是最基本的分析方法，也是数据分析的“先锋军”，分析师

在开展分析时首先使用对比法，可以快速发现问题。进行商业分析时

有三个必备的维度，分别是过去的自己、司期的对手和同期的行业，

通过这三个维度的对比可以了解数据意义，否则数据就是一座孤岛。

对比法分为横向和纵向两个方向。

2.1.2拆分法

拆分法是最常用的分析方法之一，分为完全拆分法和重点拆分

法。在许多领域应用非常广泛，杜邦分析法就是拆分法的经典应用。

拆分法是将某个问题拆解成若干个子问题，通过研究该若干子问题从

而找到问题的症结点并解决问题。比如在研究销售业绩下降问题时，

可以将销售业绩问题拆分成转化率、客单价和访客数这三个子问题，

通过分析这三个子问题从而解决销售业绩问题。

2.1.3排序法

排序法是基于某一个指标或度量值的大小，将观测值进行递增或

递减排列，每一次排列只能基于某一个指标。排序法是从对比法中衍

生的一种常用方法，百度搜索风云榜、阿里排行榜等业内知名榜单就

是采用排序法的产品，通过查看排序后的榜单，用户可以快速获取目

标价值信息。

2.1.4分组法

分组法来源于统计学，用于发现事物的特征，是非常重要的分析

方法。分析时可以按类型、结构、时间阶段等维度进行分组，观察分

组后的数据特征，从特征中洞察信息。

2.1.5交叉法

交叉法是对比法和拆分法的结合，将有一定关联的两个或两个以

上的维度和度量值排列在统计表内进行对比分析，在小于等于三维的

情况下可以灵活使用图表进行展示。当维度大于三维时选用统计表展

示，此时也称为多维分析法。比如在研究市场定价时，经常将产品特

征和定价作为维度，销售额作为指标进行分析。

2.1.6降维法

降维法是在数据集指标过多及分析干扰因素太多时，通过找到并

分析核心指标提高分析精度，或通过主成分分析、因子分析等统计学

方法将数据由高维转换成低维的方法。比如在分析店铺数据时，根据

业务问题的核心提取主要的2〜4个核心指标进行分析。

2.1.7增维法

增维法是在数据集的字段过少或信息量不足时，为了便于分析师

分析，通过计算衍生出更加直观的指标。比如在分析关键词时，将搜

索人气除以商品数量得到的新指标，定义为关键词的竞争指数。

2.1.8指标法

指标法是分析的基本方法之一，通过汇总值、平均值、标准差等一系

列统计指标研究分析数

据。指标法更适用于多维的数据。

2.1.9图形法

图形法是分析的基本方法之一，通过柱形图、折线图、散点图等

一系列统计图形直观地分析数据。图形法适用于低维的数据。

本

次

数据分析的基本方法

课

要

点

课

外

简述数据分析方法论。

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师:年月日

第7.8课时

授课

日期

班级

复习

旧课数据分析基本方法

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第二章第二节数据分析高级方法

授课掌握数据分析的高级方法，提高数据分析的效率和效

目的果。

新课

点

重重点：数据分析的高级方法

措

及

施

加措施：练习

新课

难点难点：数据分析的高级方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

2.2高级方法

2.2.1SWOT分析法

2.2.2描述性统计法

1.五数概括法

五数概括法是指用五个指标反映数据集的分布情况，五个指标分

别是最小值、1/4位数（Q1）、中位数（Q2）、3/4位数（Q3）和最

大值。

2,计数、汇总和平均值

计数、汇总和平均值是最常用的描述性统计指标。

3.标准差

4.变异系数

变异系数和标准差一样也是反映数据离散程度的指标，但不同的

是变异系数不被数据量纲影响，公式为：

变异系数=标准差/平均值

2.2.3数据标准化（指数化）

1.Min-Max标准化

新数据二（原数据•最小值）/（最大值•最小值

2.Z-score标准化

新数据二（原数据■平均值）/标准差

2.2.4熠值法

2.2.5漏斗分析法

漏斗分析法是结合了流程分析的方法，更加强调事件的发展过

程，按事件发展的过程分析问题，属于数据分析中的方法。

2.2.6矩阵分析法

矩阵分析法是从交叉法中演变而来的，和交叉法最大的区别是矩

阵法的两个轴是维度，不是度量。

2.2.7多维分析法

1.三维气泡图

2.雷达图

2.2.8时间序列分析法

1.移动平均法

2.指数平滑法

2.2.9相关性分析法

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,

从而衡量两个变量因素的相关密切程度，属于统计分析方法。相关性

的元素之间需要存在一定的联系才可以进行相关性分析。

2.2.10杜邦分析法

杜邦分析法是利用儿种主要财务比率之间的关系来综合分析企业的

财务状况。具体来说，它是一种用于评价公司盈利能力和股东权益回

报水平，从财务角度评价企业绩效的经典方法。其基本思想是将企业

净资产收益率逐级分解为多项财务比率的乘积，这样有助于深入分

教授内容与教法

析、比较企业经营情况。由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用,

故名杜邦分析法。

本

次

课数据分析高级方法

要

点

课

使用数据分析方法论分析店铺经营数据集（文件名2.4

外

习题2.xlsx）,要求尽可能使用多种数据分析方法，每个方法

作

都要进行实践。

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师:年月日

第9-12课时

授课

日期

班级

复习

旧课数据分析方法

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第三章第一节数据采集的基础知识

授课

使学生知道研究市场营销环境的意义

目的

新课

点

重重点：了解爬虫的基本知识。

措

及

施

加措施：练习

新课

难点难点：了解爬虫的基本知识。

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

3.1数据采集的基础知识

3.1.1爬虫权限申明

3.1.2URL构成原理

scheme://host[:port#]/path/.../[?query-string][#anchor]

scheme：协议（如http,https,ftp）；

host：服务器的IP地址或域名；

port#：服务器的端口（如果是走协议默认端口，缺省端口80）；

path：访问资源的路径；

query-string：参数，发送给http服务器的数据;

anchor：锚（跳转到网页的指定锚点位置）。

3.1.3网站的构成

网站由3个部分组成，分别是HTML（超文本标记语言）、CSS

（层叠样式表）和JavaScript

（活动脚本语言）。

3.1.4HTML请求与响应

3.2数据采集

3.2.1静态数据采集

静态数据是指采集的目标数据在网页源码中，而且是一次性加载

在网页中。

例：采集休斯敦火箭队球员最新赛季的历史数据。

教授内容与教法

例：批量采集球队最新赛季的历史数据，

自定义列

新列名

URL

自定义列公式：可用列：

■“http:〃www.stat-nba.coa/teaa/*&]&-.htal"球队名称

缩写

了嫉PowerQuery公式

V未检测到语法错误.

自定义列

新列名

自定义

自可用列：

"Web.P«ge(Web.Content$([URL])){0}[Data]凤名称

朝

URL

了解PowerQuery公式

V未桧测到语法错溟.

本

次

课静态数据采集方法

要

点

课

1.指出链接各个部分

外

4€/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C

作

%BA&enc=utf-8&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA”

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师:年月日

第13-14课时

授课

日期

班级

复习

旧课静态数据采集

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第三章第二节动态数据采集

授课

掌握动态数据的采集

目的

新课

点

重重点：掌握动态数据的采集

措

及

施

加措施：练习

新课

难点难点：掌握动态数据的采集

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

提问：静态数据采集的定义

二、导入新课

三、教授内容

动态数据是指采集的目标数据在JavaScript或XHR中，只有

在网页中进行特定操作才会向服务器请求加载动态数据采集。

例：现在需要批量采集马刺和火箭两只球队在2017年和2018年两

年的球员表现数据，以便于对比两只球队的球员表现。

解：如表3-3所示，先根据球队名称、缩写和年份创建球队信

息表。

表3-3球队信息表

球队名称女年份

马刺SAS2017

马刺SAS2018

火箭HOU2017

火箭HOU2018

在浏览器的开发者模式下，进入

NetWork(网络)界面，选择不同年份赛季，此时NetWork

窗口的右侧会新增文件链接，单击该新增文件，在Preview窗口可

查看文件内容，单击【Headers】选项卡，从“Headers”窗口可以看到

请求链接

RequestURL:

http://wwwooo

/team/stat_box_team.php?team=HOU&season=2017&col=pts&order=1

&isseason=l

数据加载好后，就可以将需要采集的球队和年份数据作为参数导入。

先将年份的格式设置为文本，便于后续作为参数传入URL中，键入

“Wcb.Pagc(Tcxt.FromBinary(Wcb.Contcnts([URL]),65001)){0}[Datar

并将新列名设置为“URL”。

Text.FromBinary是将二进制文件转成文本，其语法结构为：

Text.FromBinary(binaryasnullable

binary,optionalencodingasnullablenumber)asnullabletexto本例使用

该函数是为了解决乱码问题，第二个参数65001表示UTF8编码。

本

次

课动态数据采集

要

点

课1、采集淘宝榜单的达人榜数据

4€,,

外/navi/list?oneld=40&listld=830

作2、采集北京市2018年全年每一天的历史天气

业“http:〃/lishi/beijing.html”。

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第15-16课时

度课

日期

班级

复习

旧课静态和动态数据采集

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第四章第一节数据规整、数据合并与分组

授课

掌握数据规整、合并与分组的方法。

目的

新课

重点重点：数据规整、合并与分组的方法。

及措措施：练习

施

新课

难点难点：数据规整、合并与分组的方法。

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

提问：数据采集的方法

二、导入新课

三、教授内容

4.1数据规整

基本的数据规整包含对数据类型的处理，对缺失值和异常值的处

理，经过处理保证分析前数据的可用性。

4.1.1数据类型

表4-1常用数据类型及示例

数据类型示例

逻辑TrueJalse

蹑

力激03,1.3,-13

时可#time(09,15,00)

冰"hello"

二^制//binaiyC,AQID")

4.1.2缺失值和异常值处理

缺失值和异常值的处理有两种方法，第一种是删除法，删除缺失

或异常数据的记录，使用此方法的前提条件是删除记录不会对数据分

析的结果产生影响c第二种是插补法，当删除整条记录对分析结果有

严重影响时，根据实际情况可用。插补也可以用均值插补。

教授内容与教法

数据合并包含纵向合并和横向合并，将多张表格合并成一张表

格；数据分组是依据某些维度进行统计分组的操作。

4.2.1纵向合并

纵向合并在数据库中也称为追加查询，常用于多张相同结构字段

的表格合并成一张表格的场景。

例：现有100家门店的销售数据，分别在100个文件中，将100家

门店的销售数据合并成一张表。

4.2.2横向合并

横向合并在数据库中称为合并查询，合并查询分为左外部、右外

部、完全外部、内部、左反和右反6种连接方式。

4.2.3数据分组

数据分组是根据某个维度将数据以某种算术方法（求和、计数等）

进行统计汇总。

例：现有某班级同学各个学科的成绩，老师想统计班级各个学科的平

均分。

表4-2学生基本信息表

姓名性别4・检

处男19

李四男18

幽女19

孙玉女19

本

次

课数据合并与分组

要

点

课

外使用数据清洗的方法对淘宝搜索采集数据集（文件名4.3习

作题l.xlsx）进行数据规整。

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第17-18课时

授课

日期

班级

复习

旧课数据规整、合并与分组

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第四章第二节数据变形

授课

掌握数据变形的方法。

目的

新课

重点重点：掌握数据变形的方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：掌握数据变形的方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

提问：数据规整、合并与分组

二、导入新课

三、教授内容

数据变形是将数据的结构进行变换，特别是一维表转为二维表，

或者二维表转为一维表，变换结构便于后续的数据分析工作

4.3.1数据透视

数据透视是将某维度的行转变成列，可实现数据的快速汇总和分

类。

例4-5：将表4-2转变成姓名和学科的二维表。

表4-2学生基本信息表

姓名性别4・检

虻男19

李四男18

幽.女19

孙玉女19

4.3.2数据逆透视

数据逆透视是将二维表转变为一维表。

例4-6：将图4-38所示的表转变成一维表。

一、A2姓名国语文为数学，R英语•

1方玉959484

2张三828079

3李四997798

4际红989683

图4・38透视后的结果

本

次

课数据清洗的主要内容

要

点

1、使用数据清洗的方法对店铺数据集（文件名4.3习题

2-l.xlsx>4.3习题2-2.xlsx）进行数据合并。

2

3.使用数据清洗的方法对淘宝搜索采集数据集（文件名4.3

习题1.X1SX）进行数据分组和变形

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第19-20课时

授课

日期

班级

复习

旧课数据清洗的手要内容

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第五章第一节百度指数和阿里指数

授课

使学生了解百度指数的特点及使用方法。

目的

新课

重点重点：了解百度指数的使用方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：了解百度指数的使用方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：数据清洗

二、导入新课

三、教授内容

5.1百度指数

百度指数是以百度用户的行为数据为基础的数据分析平台，是当

前较为重要的数据分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决

策的重要依据之一C

5.1.1趋势研究

在百度指数搜索框键入“拼多多”，单击【开始探索】。如图5-2所

示，我们可以发现拼多多平台的热度自2016年下半年开始暴涨，在

2017年春节过后便一路飙升，成为大家熟知的购物App。

5.1.2需求图谱

切换到需求图谱，可观察最近7天的相关词，最强相关且指数

最高的是“斗鱼”

5.1.3人群画像

切换到人群画像，近30天

5.2阿里指数

教授内容与教法

阿里指数是定位于“观察市场”的数据分析平台，旨在帮助中小企

业用户、业界媒体、市场研究人员，了解市场行情、查看热门行业、

分析用户群体、研究产业基地等。

5.2.1行业大盘

（1）1688采购指数。根据在1688市场所在行业的搜索频繁程

度计算而成的一个综合数值，指数越高表示在1688市场的采购量越

多。

（2）1688供应指数。根据在1688市场所在行业已上网供应产

品数计算而成的一个综合数值，指数越高表示1688市场的供应产品

越多。

5.2.2属性细分

属性细分用于指导商家选品，统计的时间宽度是30天。在阿里

指数中进入属性细分模块

5.2.3采购商素描

采购商素描是采购商的特征画像，可便于商家了解用户画像。

5.2.4阿里排行

阿里排行是阿里指数中非常重要的模块，通过排行榜可以快速了

解行业、洞察需求的走向。

本

次

课了解白歧指数和阿里指数

要

点

课

外

用百度指数分析小红书平台。

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第21-22课时

授课

日期

班级

复习

旧课百度指数和阿里指数

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第五章第二节生意参谋

授课

了解生意参谋的特点及使用方法。

目的

新课

重点重点：了解生意参谋的特点及使用方法。

及措措施：练习

施

新课

难点难点：了解生意参谋的特点及使用方法。

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：百度指数

二、导入新课

三、教授内容

生意参谋是阿里最为成熟的数据产品，也是阿里实现商家数据赋

能的核心布局。生意参谋免费为商家提供了自家店铺的数据。

5.3.1首页

生意参谋的首页是卖家每天必看的，而且查看的频次还比较高，

整个首页就是一个完整的店铺数据分析。在首页主要看店铺实时的业

绩情况，如图5-23所示。

图5-23生意参谋首页

5.3.2实时数据

“实时趋势”页面可以看到店铺实时的数据，选择分时段趋势困，

从支付金额、访客数、支付买家数和支付子订单数4个指标来对比

今天跟昨天（也可以选择其他日期）的数据差异，此时不同时期时间

粒度是小时。

教授内容与教法

5.3.3流量和商品

生意参谋中的流量和商品板块是用得最多的，因为通过该模块可

以查看流量和爆款情况。

5.3.4交易和服务

交易板块主要用于分析全店交易的构成。

5.3.5市场数据

生意参谋的市场数据需要订购才可以使用，订购后生意参谋将提

供淘系（包含淘宝和天猫）的详细市场数据，部分敏感数据会做指数

化处理。

本

次

课生意参谋中数据的解读

要

点

课

外

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第23-24课时

授课

日期

班级

复习

旧课生意参谋的使用

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第六章第一节店铺诊断

授课

掌握店铺诊断的方法。

目的

新课

重点重点：掌握店铺诊断的方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：掌握店铺诊断的方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：生意参谋的使用

二、导入新课

三、教授内容

6.1店铺诊断

店铺诊断常用的方法是杜邦分析法和相关性分析法。店铺诊断的

数据源主要来自店铺的经营数据，也可以采集市场行业的数据。

6.1.1杜邦分析法建模诊断

6-1：某店铺发现业绩下滑，通过两个月的数据对比找出原因。

表6-1店铺5月、6月经营数据

月份5月6月

支付金额（元/p>

质数（人）5359610461

客单价（元〃、）441634.15

转率（％）7.258.23

新访客数（人）9407

老访客数（人）51241054

使用Excel计算6月的环比，结果如表6-2所示。

表6-2算出增幅后任）店铺经营数据

月份5JI6月环比增幅（9

支付金额（元82.88

访客数（人）5359610461-8048

客单价（元/人）441634.15-2267

转化率（％）7.258.2313.52

新访客数（人）484729407-80.59

老访客数（人）51241054-79.43

教授内容与教法

支什金额月增幅IN价值月增幅

20403-82.E8K281-12.26*

图&1分析支付金额的杜邦分析模型

将数据按树状结构呈现出来，形成杜邦分析模型，如图6/所示,

可知支付金额的下跌主要是拉新（新访客数）环节出现了问题。已知

访客数这个数据存在问题后，需要从不同的视角观察访客数从而找出

问题的缘由，将更的数据设计成杜邦分析模型，由图6-2可知付费

流量下滑54.57%,因为淘内免费是运营结果的反馈，排除淘内免费

不看，付费流量是绝对值和相对幅度下降最严重的渠道，可推断是由

于付费广告投放调整引起的连锁反应。从商品视角观察，大部分商品

都明显下滑。

10461-80.48)

9407-80.59V1054-8.40X

流量来源访客数J*M

毛刷1919-77.72*湾内免费38840-38.88k

破璃胶花1775-68.27%付费流量17875-54.57%

刷

长

毛

1426-7873*.自主访问8659■石.59%

扳

六

角827]-77.丽海外流量26

刷

滚

筒其他

刷611-7952*20-6429

油

漆海外网站

箱-75.00H

收591-8125*2

纳-----'.1

其他来源

锤T391.8.61%-100.00^

手183-86.26V

套

电

子89-8L951

锁

-'"93

图6-2分析访客数的杜邦分析模型

本

次

课杜邦分析法的使用

要

点

课

外使用杜邦分析法诊断店铺数据（文件名6.4习题

作1.xlsx）o

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第25-26课时

授课

日期

班级

复习

旧课杜邦分析法的使用

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第六章第二节店铺复盘

授课

目的

新课

重点重点：了解店铺复盘的思路

及措措施：练习

施

新课

难点难点：了解店铺复盘的思路

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：杜邦分析法的使用

二、导入新课

三、教授内容

网店的复盘从时间维度来看，粒度分为年、季、月、周、天，几

乎是每天都要做的事情，小到每日复盘，大到年度总结。而复盘最不

能缺的就是数据，因为数据是客观事实的反映，更是运营的眼睛。尊

重数据的客观事实是运营的基础素养。

网店的复盘从内容维度来看，可分为全面复盘、解决某个问题或

者某个事件的复盘C全面复盘是通过多视角的分析，把事物看清楚；

针对某个问题或者某个事件的复盘则要具体问题具体分析，因为具体

问题的过程不同，而复盘旨在还原过程。

6.2.1复盘的步骤

（1）回顾目标

（2）对比结果

（3）叙述过程

（4）自我剖析

（5）众人设问

教授内容与教法

(6)总结规律

(7)案例佐证

(8)复盘归档

6.2.2全店复盘案例

复盘过程中使用的分析方法论主要是对比法和拆分法。

例6-4：对全店运营情况进行复盘，用全方位的视角还原运营过

程。

数据以月为时间粒度，选取2017年4月到2018年4月共计

13个月的数据，分析时必须选择连续的数据，因为连续的数据不可

洞察事物的端倪。

6.2.3利润与投产比复盘案例

利润与投产比复盘是复盘中的一个环节，是从赚钱的商业角度观察事

件，从而发现问题C

例6-5：对店铺近期运营情况的利润和投产比展开数据复盘。

本

次

课店铺复盘步骤

要

点

课

外使用相关性分析法诊断店铺数据（文件名6.4习题

作1.xlsx）o

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第27-28课时

授课

日期

班级

复习

旧课店铺复盘思路

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第七章第一节宏观市场分析

授课

掌握市场容量分析的思路和方法

目的

新课

重点重点：掌握市场容量分析的思路和方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：掌握市场容量分析的思路和方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：店铺复盘

二、导入新课

三、教授内容

7.1市场容量分析

市场容量也称为市场规模，是指某个市场在统计期间的需求总价

值。市场容量分析是对市场规模的分析和判断，市场规模决定了市场

中企业发展的天花板。

7.1.1市场容量分析思路

市场容量的大小决定了市场的规模瓶颈，正常来讲容量越大瓶颈

越高，分析时可用市场容量和头部企业来确定市场瓶颈。

7.1.2市场容量汇总

使用统计分组法汇总市场数据，可以帮助企业快速发现数据的特

征。

例7-1：表7-1是利用“生意参谋”软件采集的运动服行业

2015—2017年的市场数据，采集路径【生意参谋】-【市场】-【行

业大盘】，使用Excel汇总数据研究市场规模。

教授内容与教法

表7-1运动服行业数据

目二嬷目月份成交金额（元）访客数（人）

运动月因休闲服装健身服装2015/1/114357892.382774375•

............................

运动月因休闲服装健身服装2017/12/1162311518.622864702

运动H0休闱服装运动POLO衫2015<1/11220306.12626394

............................

7.1.3市场容量可视化

在分析市场容量的场景中，最终可呈现的可视化对象有饼图、环形图、

柱形图/条形图、树状图等。

本

次

课市场容量分析

要

点

课

外

分析女式围巾市场的规模、趋势和运营节奏。

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第29-30课时

授课

日期

班级

复习

旧课市场容量分析

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第七章第二节市场趋势分析

授课

市场趋势分析

目的

新课

重点重点：了解市场趋势分析的使用方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：了解市场趋势分析的使用方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：市场容量分析

二、导入新课

三、教授内容

市场趋势分析是指根据历史数据掌握市场需求随时间变化的情

况，从而估计和预测市场未来

的趋势。

7.2.1市场趋势分析思路

市场趋势分析要解决以下两个问题。

（1）市场是否有潜力？企业在进入市场前或者在制订未来的发

展规划时需要掌握市场趋势，市场趋势和企业的发展息息相关，发展

趋势好的市场称之为增量市场，又称之为朝阳产业，发展趋势差的市

场称之为存量市场，又称之为黄昏产业。分析市场趋势就是要辨别市

场，辨别的标准为：如果连续两年增幅超过15%则可判定为增量市

场，反之则为存量市场。

（2）市场的运营节奏是什么样的？市场趋势可以根据市场需求

的变化划分为导入期、上升期、爆发期、衰退期等4个阶段，如图

7-19所示。

教授内容与教法

7.2.2市场趋势分析可视化

折线图是分析市场趋势时常用的可视化对象，在某些数据工具中

也称为时序图。折线图比表格形式更加直观，是因为使用了数据分析

方法论中的图形法，用户可以通过折线图观察数据的变化趋势。

例7-2：根据表7-1的市场数据，使用Excel汇总数据研究市

场规模。

7.2.3同比和环比计算

趋势分析中使用同比和环比属于指标法，通过同比和环比两个度

量可以掌握趋势的变化情况。其中，环比看的是小趋势，同比看的是

大趋势，基于这两个度量可以掌握商业变化的趋势。时间粒度可以是

年、季、月，时间粒度选择得越大，度量值能解释的趋势时间跨度则

越长。

例7-3：基于例7-2的数据计算行业的同比和环比。

7.2.4组合图创建与设置

7.2.5预测工作表创建

本

次

课市场趋势分析

要

点

课

外

分析运动服市场的规模、趋势和运营节奏

作

业

本

课

小

结

与

改

进

措

施

任课教师：年月日

第31-32课时

授课

日期

班级

复习

旧课宏观市场分析

要点

章、节标题课题名称

新课

内容

第八章第一节市场细分

授课

掌握市场细分的概念和方法。

目的

新课

重点重点：了解市场细分的概念和方法

及措措施：练习

施

新课

难点难点：市场细分的概念和方法

及措措施：练习

施

备注

教授内容与教法

一、复习旧课

学生操作展示：宏观市场分析

二、导入新课

三、教授内容

8.1市场细分

市场细分（MarketSegmentation）就是企业按照某种标准将市场

上的消费者划分成若干个消费者群，每一个消费者群构成一个子市

场，不同子市场之间，需求存在着明显差别。市场细分是市场分析中

的重要环节，需要基于市场属性或自然属性对市场进行细分，但不

可人为细分，需要遵循常识和自然规律。市场细分可基于人群、产品、

渠道进行细分。

8.1.1基于人群的市场细分

基于人群的市场细分是根据人群的特征，如人口总数、家庭户数、

年龄、性别、职业、民族、文化、收入、地域等进行市场细分。比如

服装行业可基于性别分为女性市场和男性市场；基于年龄可以分为婴

幼儿市场、儿童市场、青少年市场、青中年市场和中老年市场；基

于职业可以分为学生市场、白领市场、工人市场（工服）、家庭主妇

市场