商務(wù)數(shù)據(jù)分析

第1章 大數(shù)據(jù)時(shí)代
1．1 大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)
1．1．1 什么是大數(shù)據(jù)
1．1．2 商務(wù)行為電子化
1．1．3 個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
1．2 數(shù)據(jù)的模式——用戶(hù)行為
1．2．1 行為主體的特征數(shù)據(jù)
1．2．2 主體間的關(guān)系數(shù)據(jù)
1．3 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與收集
1．3．1 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
1．3．2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的存儲(chǔ)——hadoop
1．3．3 數(shù)據(jù)收集的方法
課后習(xí)題
第2章 商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思路
2．1 市場(chǎng)分析
2．1．1 理解市場(chǎng)
2．1．2 細(xì)分市場(chǎng)
2．1．3 了解公司在市場(chǎng)中的地位
2．2 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析
2．2．1 了解行業(yè)數(shù)據(jù)
2．2．2 深入使用對(duì)手產(chǎn)品
2．2．3 定時(shí)更新競(jìng)業(yè)數(shù)據(jù)
2．3 產(chǎn)品形態(tài)
2．3．1 數(shù)據(jù)的定性
2．3．2 數(shù)據(jù)的定量
2．3．3 流量統(tǒng)計(jì)
2．3．4 系統(tǒng)日志分析
課后習(xí)題
第3章 電子商務(wù)系統(tǒng)的指標(biāo)體系
3．1 網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)指標(biāo)
3．1．1 流量指標(biāo)
3．1．2 商品類(lèi)目指標(biāo)
3．1．3 供應(yīng)鏈指標(biāo)
3．2 經(jīng)營(yíng)環(huán)境指標(biāo)
3．2．1 外部競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)
3．2．2 內(nèi)部購(gòu)物指標(biāo)
3．3 銷(xiāo)售業(yè)績(jī)指標(biāo)
3．3．1 網(wǎng)站銷(xiāo)售業(yè)績(jī)指標(biāo)
3．3．2 訂單指標(biāo)
3．4 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)
3．5 客戶(hù)價(jià)值指標(biāo)
3．5．1 客戶(hù)指標(biāo)
3．5．2 新客戶(hù)指標(biāo)
3．5．3 老客戶(hù)指標(biāo)
課后習(xí)題
第4章 相關(guān)和回歸分析
4．1 相關(guān)分析
4．1．1 相關(guān)分析概念
4．1．2 相關(guān)分析的種類(lèi)
4．1．3 相關(guān)系數(shù)
4．2 一元線性回歸
4．2．1 一元線性回歸模型
4．2．2 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
4．2．3 回歸直線的擬合優(yōu)度
4．2．4 顯著性檢驗(yàn)
4．2．5 回歸方程預(yù)測(cè)問(wèn)題
4．3 多元線性回歸
4．3．1 多元線性回歸模型和回歸方程
4．3．2 估計(jì)的多元回歸方程
4．3．3 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
4．3．4 回歸方程的擬合優(yōu)度
4．3．5 顯著性檢驗(yàn)
4．4 變量選擇與逐步回歸
4．4．1 向前選擇
4．4．2 向后剔除
4．4．3 逐步回歸
4．4．4 最優(yōu)子集法
課后習(xí)題
第5章 時(shí)間序列分析和應(yīng)用
5．1 什么是時(shí)間序列
5．2 時(shí)間序列分析方法
5．2．1 平均預(yù)測(cè)法
5．2．2 指數(shù)平滑法
5．2．3 趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)方法
5．3 時(shí)間序列分析軟件
5．3．1 常用軟件
5．3．2 推薦軟件——SPSS
5．4 利用SPSS和Matlab進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
5．4．1 移動(dòng)平均和滑動(dòng)平均計(jì)算
5．4．2 季節(jié)性預(yù)測(cè)
課后習(xí)題
第6章 用戶(hù)行為分析
6．1 基礎(chǔ)知識(shí)：冪律分布及其性質(zhì)
6．2 用戶(hù)行為的統(tǒng)計(jì)特性的實(shí)證分析
6．2．1 用戶(hù)行為的時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性
6．2．2 用戶(hù)行為空間統(tǒng)計(jì)特性
6．3 用戶(hù)行為模型
課后習(xí)題
第7章 推薦系統(tǒng)
7．1 推薦系統(tǒng)的概念
7．1．1 什么是推薦系統(tǒng)
7．1．2 個(gè)性化推薦的意義
7．1．3 推薦系統(tǒng)的組成
7．1．4 推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)
7．2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦系統(tǒng)
7．3 協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)
7．4 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的推薦系統(tǒng)
7．4．1 圖和二部分圖
7．4．2 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的推薦算法
7．5 推薦系統(tǒng)應(yīng)用
7．5．1 亞馬遜：電子商務(wù)
7．5．2 豆瓣：社交網(wǎng)絡(luò)
7．5．3 未來(lái)個(gè)性化推薦發(fā)展的可能方向
課后習(xí)題
第8章 商務(wù)數(shù)據(jù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)化分析
8．1 點(diǎn)、線和數(shù)據(jù)
8．2 強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系
8．3 社群的劃分
8．4 尋找意見(jiàn)領(lǐng)袖
課后習(xí)題
參考文獻(xiàn)