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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書以搭建電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)為業(yè)務(wù)背景，介紹Power BI的實(shí)際應(yīng)用，涉及數(shù)據(jù)采集、市場(chǎng)分析、客戶分析、貨品分析、流量分析、輿情分析6個(gè)常用場(chǎng)景，讀者需從市場(chǎng)分析場(chǎng)景入門，了解Power BI的應(yīng)用。讀完這本書后，你將獲得電商的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)思維、Power BI Desktop的操作技巧，具備搭建電商數(shù)據(jù)分析BI系統(tǒng)的能力。第2版新增了第5章數(shù)據(jù)采集章節(jié)，介紹了PBID在數(shù)據(jù)采集方面的應(yīng)用。第9章輿情分析中的API接口采用作者自己開發(fā)的接口，可以直接調(diào)用。

作者簡(jiǎn)介

　　零一沐垚科技創(chuàng)始人，電商自媒體人，資深數(shù)據(jù)分析師，具有10年電商從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、商業(yè)智能和人工智能在電商領(lǐng)域的應(yīng)用，專注“數(shù)據(jù)+電商”的新零售服務(wù)。聶健華精通Excel、Power BI，擅長(zhǎng)淘系業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)建模。目前就職于一家淘品牌公司，擔(dān)任數(shù)據(jù)顧問(wèn)職務(wù)，通過(guò)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，享受數(shù)據(jù)變現(xiàn)帶來(lái)的紅利。

圖書目錄

目錄
第1 章　Power BI Desktop 簡(jiǎn)介 1
1.1 什么是Power BI Desktop 2
1.2 如何選擇版本 6
第2 章　Power BI 基礎(chǔ)入門 8
2.1 Power BI Desktop 的獲取及安裝方法 9
2.2 Power BI Desktop 操作界面 10
2.3 Power BI Desktop 界面設(shè)置 13
第3 章　搭建電商BI 系統(tǒng)的框架 16
3.1 數(shù)據(jù)框架 17
3.2 業(yè)務(wù)框架 18
3.3 維度和指標(biāo)體系 20
第4 章　數(shù)據(jù)分析方法論 22
4.1 對(duì)比法 23
4.2 拆分法 24
4.3 排序法 25
4.4 分組法 27
4.5 交叉法 27
4.6 降維法 28
4.7 增維法 29
4.8 指標(biāo)法 30
4.9 圖形法 30
第5 章　應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)采集 33
5.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)采集 34
5.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集 46
第6 章　應(yīng)用場(chǎng)景：市場(chǎng)分析 52
6.1 業(yè)務(wù)背景 53
6.2 Excel 數(shù)據(jù)加載與清洗 53
6.3 數(shù)據(jù)建模 57
6.3.1 創(chuàng)建日期維度表 58
6.3.2 添加屬性維度表 61
6.3.3 數(shù)據(jù)關(guān)系建模 62
6.4 數(shù)據(jù)可視化展示及拓展應(yīng)用 65
6.4.1 可視化對(duì)象操作 65
6.4.2 篩選器 71
6.4.3 數(shù)據(jù)鉆取 76
6.4.4 編輯交互 79
6.5 分析指標(biāo)計(jì)算 81
6.5.1 計(jì)算同環(huán)比 81
6.5.2 計(jì)算品牌集中度 88
6.5.3 計(jì)算價(jià)格段分組 97
第7 章　應(yīng)用場(chǎng)景：客戶分析 103
7.1 業(yè)務(wù)背景 104
7.2 MySQL 數(shù)據(jù)加載與清洗 104
7.3 客戶地域分布 107
7.3.1 提取省、市信息 107
7.3.2 統(tǒng)計(jì)地域客戶數(shù)量 108
7.3.3 計(jì)算人均消費(fèi)金額 109
7.3.4 地域分布的四象限 111
7.4 流失客戶分析 114
7.4.1 統(tǒng)計(jì)流失金額 114
7.4.2 分析訂單付款時(shí)間 115
7.5 客戶生命周期 117
7.5.1 提取客戶近消費(fèi)的時(shí)間間隔 117
7.5.2 計(jì)算消費(fèi)間隔的累計(jì)占比 121
7.6 RFM 客戶價(jià)值分析模型 124
7.6.1 計(jì)算R 125
7.6.2 計(jì)算F 126
7.6.3 計(jì)算M 126
7.6.4 分析RFM 模型 126
第8 章　應(yīng)用場(chǎng)景：貨品分析 130
8.1 業(yè)務(wù)背景 131
8.2 品類銷售分析 131
8.2.1 建立關(guān)系模型 131
8.2.2 合并查詢 132
8.2.3 統(tǒng)計(jì)品類銷售情況 134
8.2.4 計(jì)算商品真實(shí)售價(jià) 138
8.3 商品銷售分析 143
8.3.1 商品地域分布 143
8.3.2 商品銷售趨勢(shì) 149
8.3.3 商品的銷售生命周期 152
8.3.4 波士頓矩陣 153
VIII Power BI電商數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能（第2版）
8.3.5 補(bǔ)貨預(yù)測(cè)模型 159
第9 章　應(yīng)用場(chǎng)景：流量分析 164
9.1 業(yè)務(wù)背景 165
9.2 流量渠道分析 166
9.2.1 流量渠道分析報(bào)表 166
9.2.2 切換報(bào)表主題 169
9.2.3 快速分析數(shù)據(jù)變化的原因 170
9.3 關(guān)鍵詞有效度分析 172
9.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 172
9.3.2 詞根有效度分析 174
9.3.3 詞根裂變分析 178
第10 章　應(yīng)用場(chǎng)景：輿情分析 186
10.1 業(yè)務(wù)背景 187
10.2 輿情關(guān)鍵詞提取 187
10.2.1 關(guān)鍵詞提取 187
10.2.2 詞云圖及網(wǎng)絡(luò)圖 189
10.3 情感分析 198
10.3.1 計(jì)算輿情情感得分 198
10.3.2 分析情感得分 200
第11 章　發(fā)布數(shù)據(jù) 203
11.1 將數(shù)據(jù)發(fā)布到Web 204
11.2 將數(shù)據(jù)發(fā)布到移動(dòng)端 205