本书以最新Excel 2021办公软件为操作平台，从电商数据分析实际工作需求出发，系统、全面地讲解了Excel在电商数据分析中的相关应用。同时，本书结合了当下火热的AI工具“讯飞星火”和ChatGPT人工智能工具，为读者提供了更加智能化电商数据分析技巧与解决问题的思路，对于从事电商运营来说具有重要的参考价值。
全书共10章内容，具体章节内容为：第1章 从零开始：电商数据分析思维与方法；第2章 数据预处理：电商数据的获取、清洗与整理；第3章 数据计算与统计：公式与函数应用；第4章 数据分析基本技法：数据的排序、筛选与汇总；第5章 数据可视化分析：用图表与透视表分析电商数据；第6章 选品是关键：店铺商品销售数据分析；第7章 把控好动销：商品进销存数据分析；第8章 用户画像：用户消费行为分析；第9章 做好流量转化：产品流量与广告投放分析；第10章 分析结果有理有据：电商数据分析报告的撰写。
本书既适合想从事电商运营行业零基础的人员学习，也可作为已开店但想通过电商数据分析复调店铺管理和运营业绩的相关人员学习。同时，还可作为相关职业院校、中等职业院校、电商培训机构的教学参考用书。
徐兵
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徐兵，硕士，教授，毕业于重庆大学计算机应用技术专业。主要从事计算机网络，计算机应用，电商数据处理分析等方面的教学与研究工作。具有20多年的教育培训经验，精通电商数据处理、具有丰富的统计分析应用实战经验；同时做过大量的实际项目，具有丰富的电商数据分析等教学实践经验。近年来，在IEEE、Computer Modelling and New Technologies、计算机测量与控制等杂志上发表论文40多篇，其中EI收录10篇，ISTP收录3篇；出版学术著作（教材）10部；申请软件著作权3项；主持（主研）项目10多项。指导学生参加全国计算机设计大赛获得二、三等奖。
牟克芬
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牟克芬，讲师，微软Office软件MVP专家，熟练操作与应用微软Office办公软件。具有20多年的教育培训经验，精通电商数据处理、具有丰富的统计分析应用实战经验，对Office在销售、人力、财务、行政领域、电商数据处理等方面具有丰富的实战经验。
第 1章
从零开始：电商数据分析思维与方法
1.1 电商数据分析的重要性 2
1.1.1 为什么要分析电商数据 2
1.1.2 AI工具和Excel在电商数据分析中的作用 3
1.2 电商数据分析的思维和方法 12
1.2.1 电商数据分析的思维 13
1.2.2 使用对比法分析 14
1.2.3 使用细分法分析 15
1.2.4 使用AB测试法分析 17
1.2.5 使用漏斗法分析 18
1.2.6 使用类聚法分析 20
1.3 电商数据分析的流程 21
1.3.1 明确分析目的 21
1.3.2 数据收集 22
1.3.3 数据处理 23
1.3.4 数据分析 25
1.3.5 数据展现 28
1.3.6 数据报告 29
1.4 认识电商数据分析的常见数据 30
1.4.1 行业数据 30
1.4.2 商品数据 31
1.4.3 客服数据 32
1.4.4 收藏和加购数据 33
1.4.5 店铺首页数据 34
本章小结 35
第 2章
数据预处理：电商数据的获取、清洗与整理
2.1 电商数据的来源 37
2.1.1 内部交易数据 37
2.1.2 网站分析工具数据 39
2.1.3 外部渠道数据 42
2.2 导入外部数据 43
2.2.1 导入商品流量文本数据 43
2.2.2 导入Access中的商品进销存数据 46
2.2.3 导入网站数据 48
2.3 加工处理电商数据 49
2.3.1 根据分析目的查看商品数据 50
2.3.2 转换商品记录方式 53
2.3.3 分类数据 56
2.3.4 重组商品数据 61
2.4 规范处理数据格式 65
2.4.1 快速删除重复数据 65
2.4.2 删除空白行和列 67
2.4.3 整理不规范日期 71
2.4.4 整理合并单元格 73
2.5 AI工具高效技能点拨 74
01 用讯飞星火大模型编写网页商品爬取代码 74
02 用AI工具ChatGPT快速清洗表格中的无用数据 76
本章小结 78
第 3章
数据计算与统计：公式与函数应用
3.1 掌握公式应用 80
3.1.1 公式中的运算符与优先级 80
3.1.2 认识公式的3种引用方式 82
3.1.3 为单元格定义名称并计算 87
3.2 使用数组公式计算数据 893.2.1 在单个单元格中使用数组公式进行计算 89
3.2.2 在多个单元格中使用数组公式进行计算 90
3.3 通过 AI工具学习函数应用 90
3.3.1 函数的定义 91
3.3.2 认识函数结构 91
3.3.3 认识函数的分类 93
3.3.4 输入与编辑函数 94
3.4 电商数据处理中的常用函数 98
3.4.1 使用SUM函数计算商品的销量总和 98
3.4.2 使用AVERAGE函数计算商品月销售平均值 101
3.4.3 使用MAX函数计算销量最大值 102
3.4.4 使用MIN函数计算销量最小值 103
3.4.5 使用RANK函数计算销量排名 105
3.4.6 使用SUMIF函数计算销售量106
3.4.7 使用SUMIFS函数计算单个种类的销量和 107
3.4.8 使用条件函数IF计算 109
3.4.9 使用YEAR、MONTH、DAY函数提取生产日期 111
3.4.10 使用LEFT函数提取产品代码114
3.4.11 使用LEN函数验证电话号码 116
3.5 AI工具高效技能点拨 117
01 用ChatGPT查找合适的函数 117
02 用AI工具讯飞星火大模型快速计算季度销售额 118
本章小结119
第 4章 数据分析基本技法：数据的排序、筛选与分类汇总
4.1 使用条件格式分析成交数据 121
4.1.1 显示销量大于某值的单元格 121
4.1.2 显示销量排名靠后的商品 122
4.1.3 使用数据条显示成交数据 124
4.1.4 使用色阶显示成交数据 125
4.1.5 使用图标集显示销量情况 126
4.2 使用排序法查看商品销量对比 128
4.2.1 认识排序规则 128
4.2.2 将商品销量进行排序 129
4.2.3 将商品销量按总销量和季度销量排序 130
4.2.4 将商品销量自定义排序 131
4.3 使用筛选法选择销售商品 132
4.3.1 认识筛选规则 133
4.3.2 自动筛选商品 134
4.3.3 自定义筛选符合条件的商品 135
4.3.4 高级筛选符合条件的商品 137
4.4 使用分类汇总查看全国销量情况 140
4.4.1 分类汇总的规则 140
4.4.2 按销售地区分类汇总数据 140
4.4.3 高级分类汇总销售额和平均值 142
4.4.4 嵌套分类汇总不同的销售数据 143
4.5 AI工具高效技能点拨 146
01 用AI工具ChatGPT筛选符合多个条件的数据 146
02 用AI工具讯飞星火大模型筛选热销商品特征 148
本章小结150
第 5章
数据可视化分析：用图表与数据透视表分析电商数据
5.1 创建电商销售分析图表 152
5.1.1 认识图表 152
5.1.2 创建基本图表分析一季度销售业绩 155
5.1.3 创建比萨饼图分析淘宝女装
占比 1595.1.4 处理销售数据图表中的亏损值 162
5.1.5 制作金字塔分布图分析男女购物比例 167
5.1.6 使用迷你图展现销售数据 172
5.2 创建数据透视表汇总销量数据 175
5.2.1 认识数据透视表 175
5.2.2 创建手机销售流量汇总数据透视表 176
5.2.3 在数据透视表中分析数据 179
5.2.4 创建数据透视图查看地区销量 184
5.2.5 创建切片器查看各平台销量情况 186
5.3 AI工具高效技能点拨 189
01 用AI工具ChatGPT绘制销售走势折线图 189
02 用AI工具讯飞星火大模型制作各地区销量分析图表 192
本章小结195
第 6章
选品是关键：店铺商品销售数据分析
6.1 如何选择合适的商品 197
6.1.1 选择有市场的类别 197
6.1.2 选择有价值的类别 198
6.1.3 选择有优势的类别 199
6.2 行业市场容量分析 201
6.2.1 收集成交信息 201
6.2.2 创建市场容量数据统计表 203
6.2.3 排序市场成交数据 203
6.2.4 插入饼图展现市场占比 204
6.2.5 使用AI工具分析市场容量206
6.3 市场趋势分析 208
6.3.1 创建市场趋势分析数据透视表 209
6.3.2 通过数据透视图分析市场趋势 211
6.3.3 插入切片器分析市场趋势 213
6.3.4 预测商品销售前景 214
6.4 市场潜力分析 216
6.4.1 创建市场潜力分析数据透视表 216
6.4.2 创建数据透视图分析行业增长趋势 217
6.4.3 创建雷达图分析环比增长趋势 219
6.4.4 使用AI工具分析市场潜力220
本章小结222
第 7章
把控好动销：商品进销存数据分析
7.1 商品采购分析 224
7.1.1 汇总商品采购数据 224
7.1.2 分析采购平均价 226
7.1.3 分析各类商品采购金额占比 230
7.1.4 预测来年商品采购金额 234
7.2 商品销售分析 237
7.2.1 冻结首行方便查看长记录数据 238
7.2.2 分类汇总商品销售数据表 238
7.2.3 插入数据透视表和数据透视图分析销量 239
7.2.4 使用AI工具分析销售情况242
7.3 商品库存分析 246
7.3.1 统计各类商品预存数量 247
7.3.2 使用条件格式标记充裕和告急库存 247
7.3.3 统计各类商品保有库存 248
7.3.4 使用AI工具分析库存量251
本章小结253
第 8章 绘制用户画像：用户消费行为分析
8.1 新老顾客情况分析 2558.1.1 导入并处理新老顾客数量记录表 255
8.1.2 插入折线图分析新老顾客数量 257
8.2 顾客消费情况分析 260
8.2.1 新老顾客人数统计与比例分析 261
8.2.2 统计新老顾客的销售数量和销售金额 264
8.2.3 使用图表分析新老顾客的销售数量与销售金额比例 266
8.2.4 使用AI工具分析顾客消费情况 268
8.3 顾客需求情况分析 269
8.3.1 消费人群促销活动偏好分析 270
8.3.2 顾客消费等级分析 272
8.3.3 顾客年龄分析 277
8.3.4 顾客性别分析 282
8.3.5 使用AI工具分析顾客需求287
本章小结289
第 9章 做好流量转化：产品流量与广告投放分析
9.1 认识电商的转化率 291
9.1.1 静默转化率 291
9.1.2 询单转化率 292
9.1.3 免费流量转化率 294
9.1.4 付费流量转化率 296
9.1.5 影响转化率的因素 298
9.2 店铺浏览量统计分析 299
9.2.1 创建客户浏览量统计表 300
9.2.2 使用折线图查看每月浏览量走势 302
9.2.3 分析店铺月平均浏览量 304
9.2.4 使用AI工具分析店铺数据306
9.3 不同类型的流量分析 308
9.3.1 创建不同渠道流量统计表 308
9.3.2 使用饼图比较流量占比 310
9.3.3 使用折线图分析免费流量 312
9.4 不同流量渠道的成交转化率分析 316
9.4.1 创建下单转化率数据表 316
9.4.2 使用图表查看各渠道的成交转化率 318
9.4.3 使用AI工具分析转化率321
本章小结323
第 10章
分析结果有理有据：电商数据分析报告的撰写
10.1 认识数据分析报告 325
10.1.1 数据分析报告的种类325
10.1.2 数据分析报告的作用327
10.1.3 数据分析报告的编写原则328
10.2 数据分析报告的结构 329
10.2.1 标题页329
10.2.2 目录330
10.2.3 前言331
10.2.4 正文333
10.2.5 结论与建议334
10.2.6 附录336
10.3 利用 AI工具讯飞星火大模型快速生成数据分析报告 337
10.4 用ChatGPT+MindShow快速生成PPT类型的分析报告341
本章小结344
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