本书主要针对电商从业者（运营和店长）和数据分析入门者，以电商业务实战为主线，介绍数据分析相关的知识。本书的上半部分主要介绍淘宝的一些操作方法，以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分以实战为主，主要介绍淘宝卖家如何应用Excel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要素是思维、业务、工具和数据，而前两者才是最重要的。

前言 数据有毒，包括我自己也会被数据误导，因为平台提供的数据可能并不精准，甚至误差极大。我在操作单品时发现过生意参谋里面统计的关键词数据有错误，例如我通过实时访客掌握了成交词为A词，并确认无误，但第二天的单品统计数据告诉我昨天的成交词是B词，如果我没有掌握到真实的信息，那么我会着重去优化B词，甚至在后面干脆就把A词删掉了，因为数据告诉我A词没有任何效果。 数据原本的作用是帮助我们做决策，一旦数据错误，就可能导致我们做出错误的决策。但没有数据，我们又只能是一个瞎子，毫无方向感。 所以，使用数据要慎重、胆大、心细，同时也要看我们利用数据来做什么。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并下单呢？ 本书的上半部分主要介绍淘宝的一些操作方法，以及探讨未来的电商布局之路。 本书的下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用Excel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。 说到业务层面，在电商人的眼里，一切皆流量，流量是电商赖以生存的食粮。平台流量和社交流量是可以相结合的。电商运营中有一个6字真言，“引流，转化，留存”，这6个字概括了电商运营的精髓，字字珠玑，都不简单。无数的运营者日以继夜地研究的是前4个字，而最后两个字“留存”却鲜有运营者钻研。我们曾经统计过获取一个新客户的成本是老客户的100倍。“引流，转化”是让电商暂时得以生存，“留存”则是决定了电商能存活多久。未来，流量会越来越贵，如果我们做不出极能够黏着用户的产品，那么就用人去黏着人。 用人去黏着人的前提是消费者在我们这里有过很棒的购物体验，做体验其实并不难，关键是卖家要有做体验的意识。我的淘宝集市店用的是顺丰快递，甚至退换货也用顺丰快递，我的换货流程：是顺丰快递员到我们这里拿一个新品送到消费者手里的同时，把旧的送回给我。所有产生换货的消费者都会给我们100%好评，因为他们想不到一家集市店的购物体验居然能做得和京东一样，甚至超过京东（我是以京东的购物体验作为标杆的）。消费者会因为物流的时效、赠品或者产品本身而感到震撼，他们在我这里爽过了之后，我的个人微信号的加粉率接近100%，因为好的购物体验让消费者对素未蒙面的淘宝集市卖家产生了信任。 谁适合看这本书？ 如果对下面的所有问题都能肯定地回答“是“，那么本书适合你。 ① 你是不是淘宝店铺的运营人员或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己？ ② 你是不是打算在淘宝开店，目前尚在学习中？ ③ 你是不是对数据分析感兴趣，尚在入门阶段？ ④ 你是不是更愿意亲自动手实操，在实践中应用所学，而不是看我吹嘘？ 谁可能不适合看这本书？ 如果满足下面任何一种情况，那么本书不适合你。 ① 你是不是已经擅长数据分析？ ② 你是不是看到数据就犯困，对数据毫无兴趣？ ③ 你是不是只愿意花时间抱怨，做不好就找借口把责任推给他人？ 如何联系作者？ 作者的联系方式为： 邮箱：lingyi @ 1024ke.com 主页：http:// lingyi.1024ke.com/（可下载书中的源数据）

目录 上 篇 做数据分析之前要先学会做淘宝 业务能力是数据分析师成长最大的瓶颈之一，做淘宝数据分析当然要先学会做淘宝，只有了解淘宝是如何操作的，才能更好地理解淘宝数据。 第 1章 什么是淘商？未来如何布局 1 1.1 什么是淘商 2 1.2 未来如何布局 2 1.3 电商媒体化和媒体人格化 4 第 2章 让店铺活下来 5 2.1 小卖家的生存之道 6 2.2 中大卖家的生存之道 15 2.3 引火线——流量之战16 下 篇 跟着实战学做数据分析 数据分析师必须实战，只有把数据应用到业务上，然后通过市场反馈来验证自己的分析结果，才能积累属于自己的经验。 第 3章 市场分析——告诉你这个市场能不能做，能做多大 18 3.1 数据分析的五大思维方式 19 3.2 如何评判一个行业市场的规模 23 3.3 进一步研究市场的方法 85 3.4 通过竞争对手分析了解行业态势 121 第 4章 运营分析——万变归宗 138 4.1 了解运营数据 139 4.2 分析实例145 第 5章 常见的数据挖掘方法152 5.1 预测 153 5.2 异常检测 173 5.3 探索关系 183 5.4 聚类分析 192 第 6章 数据分析报告撰写思路 206 后记 215 附录 A 安装数据挖掘套件 216

零一，上海元轼信息咨询有限公司，市场分析讲师。派代网实力作者，原名陈海城，零一是其笔名。著有《从0开始，教你如何做数据分析》系列文章，正在连载中，文章主要针对淘宝电商，广受淘宝电商的关注。