近年来，互联网技术在我国社会经济各方面得到了快速应用，越来越多的企业将电子商务作为业务发展手段，伴随着电子商务广泛应用产生了海量的商务数据，这些数据反映了企业经营、管理和市场营销各个方面的情况与特征，运用大数据研究技术工具对商务数据进行分析、整理、计算、分析可对企业运营过程和产品市场进行分析与预测，从而指导企业经营活动。

　　本课程旨在紧跟电子商务和大数据行业发展态势，培育我国电商数据分析专业人才，推进电子商务和大数据产业的发展。课程培训对象为高职、本科相关专业在校生或教师，社会电子商务从业者。课程内容按照考试级别共分为助理电商数据分析师、电商数据分析师、高级电商数据分析师三个等级，通过学习，使参加培训的人员认识到电子商务数据分析能力的重要性;熟悉常用数据分析工具，掌握阅读和分析访问数据、消费数据的方法;了解电子商务网站的规划，掌握商业报告制作方法;可结合知识、案例和实战训练进行思考与分析，从而做好数据分析工作或院校教学工作。

　　课程内容按照考试级别划分成助理电商数据分析师、电商数据分析师、高级电商数据分析师三个级别，具体课程内容如下：

　　一、 助理电商数据分析师

　　(一) 了解电子商务

　　1. 电子商务的概念

　　2. 电子商务的模式

　　3. 电子商务的功能

　　(二) 数据分析概述

　　1. 数据分析概念：数据分析过程、数据分析工具

　　2. 统计学的几个基本概念：现象总体和现象个体、标志和标志体现、统计指标

　　3. 统计指标的分类：总量指标、相对指标、平均指标

　　(三) 电子商务数据分析重要性

　　1. 电商数据分析的原因

　　2. 电商数据分析的指标

　　3. 如何做好电商数据分析

　　(四) 认识数据

　　1. 数据的含义、分类、作用

　　2. 各位岗位的数据分析：推广岗位、客服类岗位、采编类岗位

　　(五) 常用数据分析工具

　　1. 内部数据：google analytics、生意参谋、CRM

　　2. 外部数据：Alexa、百度指数、淘宝指数

　　(六) 访问数据分析

　　1. 内部数据分析：网站跳出率、PV、UV分析、页面访问分析

　　2. 外部数据分析：搜索指数分析、网站权重分析、网站外链分析

　　3. 数据来源分析：引荐来源分析、关键词排名分析、竞价排名关键词分析

　　(七) 销售数据分析

　　1. 订单数据分析：订单状态数据分析、订单数据数据分析、订单地域数据分析

　　2. 销售额数据分析：总销售额分析、新客户销售额分析、回头客销售分析

　　3. 客户数据分析：客户购买频次分析、RFM客户分类

　　4. 商品关联数据分析：订单关联分析、关联比例分析、关联客户分析

　　(八) 流量结构及客服数据分析

　　1. 店铺流量来源情况：自主访问流量、付费流量、站内流量、站位流量

　　2. 店铺初期引流渠道：官方活动、软文、社交网络平台

　　3. 店铺后期引流工具

　　4. 客户KPI考核

　　(九) 数据的处理

　　1. 数据采集：店铺排名数据采集、商品类目销售数据采集、商品品牌销售数据采集

　　2. 数据预处理：商品类目数据预处理、商品品牌数据预处理

　　3. 数据汇总：商品类目数据汇总、商品品牌数据汇总、平台数据汇总

　　(十) 市场调查与分析

　　1. 市场调查认知：市场调查重要性、流程

　　2. 设计市场调查方案：调查问题和目标的确定、设计调查方案

　　3. 市场调查方案：文案调查法、访问调查法、观察调查法、实验调查法

　　4. 整理与分析市场调查资料

　　(十一) 客户调查与分析

　　1. 客户调查常识

　　2. 客户调查实施

　　3. 整理与分析客户调查资料

　　二、 电商数据分析师

　　(一) 了解电子商务

　　1. 电子商务的概念

　　2. 电子商务的模式

　　3. 电子商务的功能

　　(二) 数据分析概述

　　1. 数据分析概念：数据分析过程、数据分析工具

　　2. 统计学的几个基本概念：现象总体和现象个体、标志和标志体现、统计指标

　　3. 统计指标的分类：总量指标、相对指标、平均指标

　　(三) 电子商务数据分析重要性

　　1. 电商数据分析的原因

　　2. 电商数据分析的指标

　　3. 如何做好电商数据分析

　　(四) 认识数据

　　1. 数据的含义、分类、作用

　　2. 各位岗位的数据分析：推广岗位、客服类岗位、采编类岗位

　　(五) 常用数据分析工具

　　1. 内部数据：google analytics、生意参谋、CRM

　　2. 外部数据：Alexa、百度指数、淘宝指数

　　(六) 访问数据分析

　　1. 内部数据分析：网站跳出率、PV、UV分析、页面访问分析

　　2. 外部数据分析：搜索指数分析、网站权重分析、网站外链分析

　　3. 数据来源分析：引荐来源分析、关键词排名分析、竞价排名关键词分析

　　(七) 销售数据分析

　　1. 订单数据分析：订单状态数据分析、订单数据数据分析、订单地域数据分析

　　2. 销售额数据分析：总销售额分析、新客户销售额分析、回头客销售分析

　　3. 客户数据分析：客户购买频次分析、RFM客户分类

　　4. 商品关联数据分析：订单关联分析、关联比例分析、关联客户分析

　　(八) 流量结构及客服数据分析

　　5. 店铺流量来源情况：自主访问流量、付费流量、站内流量、站位流量

　　6. 店铺初期引流渠道：官方活动、软文、社交网络平台

　　7. 店铺后期引流工具

　　8. 客户KPI考核

　　(九) 店铺利润分析

　　1. 店铺利润及利润率

　　2. 影响店铺利润的因素

　　3. 店铺利润的预测和分析：线性预测、指数预测、图表预测、分析工具预测

　　4. 店铺规划求解

　　(十) 数据的处理

　　1. 数据采集：店铺排名数据采集、商品类目销售数据采集、商品品牌销售数据采集

　　2. 数据预处理：商品类目数据预处理、商品品牌数据预处理

　　3. 数据汇总：商品类目数据汇总、商品品牌数据汇总、平台数据汇总

　　(十一) 数据的分析和展现

　　1. 数据分组：统计分组概念、利用“数据透视表”分组

　　2. 描述性统计：总量指标和平均指标;中位数和众数;极差、方差、标准差和标准差系数

　　3. 动态数列的信息与预测：动态数列的速度指标、同期平均法预测、移动平均趋势剔除法预测

　　4. 数据展现：统计表、统计图

　　(十二) 市场调查与分析

　　1. 市场调查认知：市场调查重要性、流程

　　2. 设计市场调查方案：调查问题和目标的确定、设计调查方案

　　3. 市场调查方案：文案调查法、访问调查法、观察调查法、实验调查法

　　4. 设计抽样调查：抽样准备、抽样组织和实施

　　5. 设计市场调查问卷

　　6. 整理与分析市场调查资料

　　7. 撰写市场调查报告

　　(十三) 客户调查与分析

　　1. 客户调查常识

　　2. 客户需求问卷设计、样本选择方案设计

　　3. 客户调查实施

　　4. 整理与分析客户调查资料

　　5. 撰写客户调查报告

　　(十四) 撰写分析报告

　　1. 分析报告的作用与写作原则：分析报告的作用、写作原则、报告结构

　　2. 数据分析综合案例

　　三、 高级电商数据分析师

　　(一) 数据分析概述

　　1. 数据分析概念：数据分析过程、数据分析工具

　　2. 统计学的几个基本概念：现象总体和现象个体、标志和标志体现、统计指标

　　3. 统计指标的分类：总量指标、相对指标、平均指标

　　(二) 电子商务数据分析重要性

　　1. 电商数据分析的原因

　　2. 电商数据分析的指标

　　3. 如何做好电商数据分析

　　(三) 认识数据

　　1. 数据的含义、分类、作用

　　2. 各位岗位的数据分析：推广岗位、客服类岗位、采编类岗位

　　(四) 常用数据分析工具

　　1. 内部数据：google analytics、生意参谋、CRM

　　2. 外部数据：Alexa、百度指数、淘宝指数

　　(五) 访问数据分析

　　1. 内部数据分析：网站跳出率、PV、UV分析、页面访问分析

　　2. 外部数据分析：搜索指数分析、网站权重分析、网站外链分析

　　3. 数据来源分析：引荐来源分析、关键词排名分析、竞价排名关键词分析

　　(六) 销售数据分析

　　1. 订单数据分析：订单状态数据分析、订单数据数据分析、订单地域数据分析

　　2. 销售额数据分析：总销售额分析、新客户销售额分析、回头客销售分析

　　3. 客户数据分析：客户购买频次分析、RFM客户分类

　　4. 商品关联数据分析：订单关联分析、关联比例分析、关联客户分析

　　(七) 数据的处理

　　1. 数据采集：店铺排名数据采集、商品类目销售数据采集、商品品牌销售数据采集

　　2. 数据预处理：商品类目数据预处理、商品品牌数据预处理

　　3. 数据清洗：数据一致性处理、缺失数据处理、删除重复记录

　　4. 数据汇总：商品类目数据汇总、商品品牌数据汇总、平台数据汇总

　　5. 数据加工：数据转置、字段分列、字段匹配、数据抽取、数据计算

　　6. 数据修整：三项移动平均法、四项移动平均法、分析工具库的加载和应用

　　7. 美化数据：美化商品类目数据、美化商品品牌数据、美化平台数据

　　(八) 数据的分析和展现

　　1. 数据分组：统计分组概念、利用“数据透视表”分组

　　2. 描述性统计：总量指标和平均指标;中位数和众数;极差、方差、标准差和标准差系数

　　3. 动态数列的信息与预测：动态数列的速度指标、同期平均法预测、移动平均趋势剔除法预测

　　4. 相关分析与回归分析

　　5. 综合评价分析法：综合评价分析法应用、权重确定、数据的标准化处理

　　6. 四象限分析法

　　7. 数据展现：统计表、统计图

　　(九) 撰写分析报告

　　1. 分析报告的作用与写作原则：分析报告的再用用、写作原则、报告结构

　　2. 数据分析综合案例：确定分析目的、进行数据分析、撰写分析报告

　　(十) 商业规划思路

　　1. 了解电子商务网站规划：分析需求、建站规划、风格设计、计费方式和营销手段、物流方式和基本收入

　　2. 明确商业规划的目标：将感性目标转化为理性目标、将理性目标转化为感性目标

　　3. 设计数据结果的呈现方式：明确数据内容、设计数据形式

　　4. 查找原始数据：店铺排名、店铺详情

　　(十一) 商业报告

　　1. 熟悉商业报告的主要内容

　　2. 制作商业报告：制作公司简介、编写报告指标、编写报告流程、收集数据、显示报告的数据、分析图表数据