你清晰在什么时间用什么价格推荐什么产品才能够更好的促进客户成交吗？
你清晰知道什么活动适合什么类型的产品？
你的货品结构是否合理？
伴随着大数据、人工智能、云计算等名词的出现，DT(Data technology)时代悄然来临。数据分析已然成为大势所趋，其人才缺口高达1400万。
数据表明电子未来两年电子商务交易规模将突破28万亿。
电商+数据构建行业壁垒，向数据要未来。
阿里巴巴CEO逍遥子说道只有具备向数据要红利的能力,才能实现向数据要未来的可能
目前的大数据热已经吵得沸沸扬扬，每一家电商公司都在奢望数据驱动未来。然而，很多公司还仅停留在基础的表格分析层面，对于数据分析还存在太多的疑惑和不解：
怎么获取数据？
使用什么工具做分析？
如何实现数据驱动运营？
电商数据人才孵化中心零一会，送来敌方情报：
主战场：
天猫、京东、亚马逊等电商企业、独立B2C电商
武器装备：
OFFICE（Excel、Word、PPT）、Access数据库、Python
敌方基地：
左侧是数据分析作战部，右侧是电商运营作战部。
技能剖析：
技能一：思维力强大，掌握了数据分析的方法论与实现步骤
技能二：掌握网络爬取数据的技术、技能。
技能三：掌握Excel进行市场分析、销售分析、客户分析、地域分析等的分析方法及思维。
技能四：掌握Excel进行运营快速诊断以及进行回归预测分析。
技能五、VBA实现日报、月报自动化（每日点击按钮，自动从Access数据库获取数据，通过VBA代码以及控件实现日报月报的自动化）
技能六：掌握Excel BI，可使用Power Query进行多文件的合并；Power Pivot进行关系型建模；Power Map进行地域分析。
技能七：掌握Python数据建模；可运用逻辑斯回归算法，进行店铺选品的建模；运用回归算法，进行产品的推荐；运用聚类算法，进行客户分群分析；运用Apriori算法，进行购物篮分析；运用ARIMA算法，进行时序序列预测；运用自建语义网络以及LDA主题模型等挖掘模型，进行评论数据的情感分析，挖掘内在有价值的内容。
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《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》
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，这部分内容有时效性。
下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用 Excel、 SmartMining 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，前两者才是最重要的，希望读者在阅读本书时着重研究业务层面的内容。
对商家而言，数据有两种用途：第一种，用来做预测，通过参考数据从而决定卖什么货；第二种，用来指导下一步的运营操作。
对于第一种用途，数据仅作为参考，因为我们对市场的判断，除数据外，还有自己的行业经验。
对于第二种用途，则建议多验证数据，例如当我看到 B 词有数据时，通过搜索B词发现我的商品排名很靠后，用脚趾想都知道排名这么靠后买家怎么可能会找到我的商品并下单呢？
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