电商数据分析培训课程

电商数据分析实战训练营课程方案

课程总览

课程名称： 电商数据分析实战训练营：从数据到增长

课程目标：

1. 建立体系： 掌握电商数据分析的完整知识体系,理解数据指标背后的业务逻辑。
2. 精通工具： 熟练运用Excel、SQL、Python（Pandas, Matplotlib/Seaborn）等核心工具进行数据处理、分析与可视化。
3. 掌握方法： 学会运用用户行为分析、漏斗分析、RFM模型、A/B测试等经典分析方法。
4. 驱动增长： 能够独立完成从数据提取、清洗、分析到提出优化建议的全流程，最终赋能营销、产品、运营等业务决策,实现业绩增长。

课程特色：

• 实战导向： 摒弃纯理论,所有知识点均围绕真实电商业务场景和案例展开。
• 项目驱动： 以一个贯穿始终的模拟电商项目为核心，串联所有知识点,最终形成一份完整的分析报告。
• 工具全覆盖： 从Excel的快捷技巧到Python自动化分析,覆盖数据分析全链路工具。
• 业务深度融合： 不仅讲“怎么算”，更强调“为什么算”和“算完怎么办”，与GMV、转化率、客单价等核心业务指标强关联。

课程核心模块

本课程分为五大模块，循序渐进,层层深入。

电商数据分析基础与思维建立 (1-2周)

• 目标： 建立对电商数据分析的整体认知,掌握核心业务指标和分析思维。
• 1. 行业概览： 电商模式（B2C, B2B, C2C, O2O）、主流平台（淘宝/天猫、京东、拼多多、抖音电商）特点。
  2. 数据驱动增长： 数据分析在电商各环节（选品、营销、用户运营、供应链）的核心价值。
  3. 核心业务指标体系：
     • 流量指标： UV, PV, 流量来源（搜索、推荐、付费、社交）。
     • 转化指标： 转化率, 加购率, 下单率, 支付转化率。
     • 交易指标： GMV, 订单量, 客单价, 销售额。
     • 用户指标： 新客数, 老客数, 复购率, 用户生命周期价值, 用户获取成本。
     • 商品指标： 点击率, 动销率, 库存周转率, 售罄率。
  4. 数据分析流程与思维：
     • 分析流程：明确问题 -> 数据获取 -> 数据清洗 -> 探索性分析 -> 深度分析 -> 结论与建议。
     • 分析思维：对比思维、细分思维、下钻思维、假设驱动思维。
  5. 案例： 某店铺GMV突然下滑,如何用数据定位问题？

核心工具实战精通 (3-5周)

• 目标： 熟练掌握数据分析必备工具,为高效分析打下坚实基础。
• 1. Excel高级应用：
     • 数据透视表：核心分析利器,多维度交叉分析。
     • 函数精讲：VLOOKUP, INDEX+MATCH, SUMIFS, COUNTIFS, IF等。
     • 图表制作：常用图表（柱状图、折线图、饼图）与高级图表（瀑布图、漏斗图、帕累托图）。
     • 实战： 用Excel完成一份月度店铺经营分析简报。
  2. SQL数据库查询语言：
     • 基础语法：SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING。
     • 多表连接：JOIN (INNER, LEFT, RIGHT)。
     • 高级函数：CASE WHEN, 窗口函数。
     • 实战： 编写SQL,提取过去一个月各渠道新用户的转化路径数据。
  3. Python数据分析入门：
     • 环境搭建：Anaconda, Jupyter Notebook。
     • 核心库介绍：Pandas (数据处理), Matplotlib & Seaborn (数据可视化)。
     • 实战：
       • 用Pandas读取和处理百万级订单数据。
       • 用Python自动生成模块二中的Excel经营分析报告,实现数据可视化。

经典分析方法与业务场景应用 (6-8周)

• 目标： 将分析方法与具体业务场景结合,解决实际问题。
• 1. 用户行为分析：
     • 路径分析： 用户从进入到最后购买的完整路径,发现关键流失节点。
     • 漏斗分析： 分析注册-浏览-加购-下单-支付的转化漏斗,定位转化瓶颈。
     • 案例： 优化“618”大促活动期间的购物车流失率。
  2. 用户画像与分群：
     • RFM模型： 识别高价值用户、潜力用户、流失用户,制定差异化运营策略。
     • 用户分群： 基于人口属性、消费行为、兴趣偏好等进行分群。
     • 案例： 对店铺用户进行RFM分群,并针对不同群体设计召回策略。
  3. 商品分析：
     • ABC分类法： 按销售额和销量对商品进行分类,优化库存和资源分配。
     • 关联分析： 发现“啤酒与尿布”式的商品组合,指导捆绑销售和页面推荐。
     • 案例： 通过商品关联分析，优化首页推荐位和“猜你喜欢”模块。
  4. 营销活动分析：
     • 活动效果评估： 对比活动前后的核心指标变化,衡量ROI。
     • 渠道效果分析： 评估不同广告渠道（直通车、钻展、信息流）的转化效果和成本。
     • A/B测试： 科学地测试不同页面、文案、价格对转化的影响。
     • 案例： 评估一次抖音直播带货活动的真实效果。

综合项目实战：构建电商数据分析体系 (9-10周)

• 目标： 整合所学知识，完成一个从0到1的综合项目,形成个人作品集。
• 项目流程：
  1. 项目启动： 模拟一家新成立的电商公司,设定初始业务目标和数据基础。
  2. 数据获取与清洗： 模拟从数据库（SQL）和日志文件中获取原始数据,使用Python进行清洗和预处理。
  3. 多维度分析：
     • 整体经营分析： 监控核心KPI，撰写周报/月报。
     • 用户深度分析： 构建用户画像,进行RFM分群和留存分析。
     • 商品与营销分析： 分析爆款商品逻辑,评估营销渠道ROI。
  4. 专题分析报告： 针对发现的业务问题（如“新用户留存率低”），进行深入分析,提出可执行的优化方案。
  5. 成果展示： 将分析过程、关键发现和业务建议整理成一份完整的分析报告,并进行汇报。

职业发展与进阶 (第11周)

• 目标： 了解电商数据分析师的职业路径,掌握持续学习的方法。
• 1. 岗位技能要求与职业路径： 初级/中级/高级数据分析师、数据运营、数据科学家的发展方向。
  2. 面试技巧与作品集准备： 如何准备简历、面试题,如何展示自己的项目成果。
  3. 进阶学习方向：
     • 机器学习在推荐系统、销量预测中的应用。
     • 数据仓库与BI工具（如Tableau, Power BI）。
     • 业务指标体系的搭建与监控。
  4. Q&A 与 行业交流。

授课形式与资源

• 形式： 线上直播录播 + 社区答疑 + 项目辅导
• 资料：
  • 课程PPT与课件
  • 真实脱敏数据集
  • 工具安装包与配置指南
  • 经典行业报告与学习书单
  • 代码模板与分析报告模板

适合人群

1. 电商从业者： 运营、推广、选品、客服等岗位,希望用数据提升工作效率和业绩。
2. 转行/入行者： 希望进入电商数据分析领域,寻求职业转型的学生或职场新人。
3. 市场营销人员： 希望通过数据科学地评估营销活动效果,优化投放策略。
4. 初级数据分析师： 已掌握基础工具，但缺乏电商业务场景分析经验,希望向业务纵深发展。

预期成果

完成本课程后,学员将能够：

• 独立撰写一份逻辑清晰、结论明确的电商数据分析报告。
• 熟练操作Excel、SQL、Python等工具完成日常数据分析任务。
• 自信应对电商数据分析相关的面试,并展示自己的实战项目。
• 建立数据思维，能够主动发现业务问题,并提出基于数据的解决方案。

这份课程方案力求全面、系统且贴近实战,希望能为您提供有价值的参考。

标签： 用户行为洞察 增长策略优化