淘寶、天貓、微店網店大數據分析與營銷從入門到精通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鳳凰高新教育，羅奕炎 著

圖書標籤:

• 電商大數據
• 淘寶
• 天貓
• 微店
• 網店營銷
• 數據分析
• 流量運營
• 店鋪運營
• 營銷策略
• 精準營銷

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301283745

版次：1

商品編碼：12135525

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：284

字數：457000

産品特色

編輯推薦

　　1.中國電子商務協會副會長李一楊作序推薦，指齣電子商務發展的優勢和趨勢。
　　2.學得會，用得上，手把手教會賣傢大數據分析、産品及店鋪定位、搜索排名和引流轉化。詳細的思維導圖讓你思路清晰，易學易上手
　　3.從實際案例齣發，手把手教學。“大師點撥”“有問有答”欄目資深設計、運營專傢傾情解答
　　4.附贈超值開店視頻教程、賣傢經驗和盈利技巧、超人氣網店裝修設計素材庫、本書PPT課件

內容簡介

　　本書從零開始，基於“淘寶、微店”3個平颱，教會讀者如何獲取網店運營的各類數據，如何整理數據，如何分析數據，以及如何利用數據及時發現店鋪的問題，找齣解決問題的思路與方法，讓網店經營更科學、更有效。
　　全書以“網店大數據分析必知篇→淘寶網店數據分析與運營篇→微店數據分析與運營篇”為寫作綫索，分為3篇，共10章內容。
　　1篇為網店大數據分析必知篇（第1～3章），係統地講解網店大數據的作用、如何通過大數據找到藍海市場、網店大數據的種類，以及大數據的分析工具與分析方法等內容。第2篇為淘寶數據分析與運營篇（第4～9章），重點介紹淘寶店運營中的大數據分析及利用，包括通過大數據定位産品及店鋪，利用大數據閤理做營銷推廣、搜索排名與引流轉化，使用大數據優化客戶管理及庫存等內容。第3篇為微店數據分析與運營篇（第10章），從無綫端入手，講解無綫端與PC端的不同之處，並說明如何利用這些不同點進行數據化 運營，掌握無綫端店鋪的銷售；還補充講解微店市場的數據運營，幫助那些在微店APP開店的賣傢，經營好微店平颱的店鋪。

作者簡介

　　鳳凰高新教育，國內知名圖書創作團隊。其齣版的圖書，受到廣大讀者的喜愛，登上全國各大圖書銷售榜。

精彩書評

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目錄

目錄
第1篇網店大數據分析必知篇
第1章大數據分析基礎知識
1.1認識大數據
1.1.1什麼是大數據
1.1.2大數據分析的作用
1.1.3大數據的5個生活案例
1.2告彆盲目，用大數據找到藍海市場
1.2.1定位有市場的類目
1.2.2定位有價值的類目
1.2.3定位有競爭優勢的類目
本章小結
第2章大數據分析在網店運營中的應用
2.1網店大數據分析的六大核心數據
2.1.1店鋪首頁數據
2.1.2收藏和加購數據
2.1.3客服數據
2.1.4行業數據
2.1.5商品數據
2.1.6店鋪整體數據
2.2網店大數據分析的四大思維
2.2.1對比思維
2.2.2拆分思維
2.2.3維度思維
2.2.4假說思維
本章小結
第3章網店大數據分析工具和方法
3.1獲取數據源的四大主要渠道
3.1.1百度指數獲取數據源
3.1.2阿裏指數獲取數據源
3.1.3店鋪工具獲取數據源
3.1.4小插件獲取數據源
3.2大數據分析的常用工具
3.2.1利用Excel建立數據源及進行基礎分析
3.2.2為Excel添加數據分析工具做深度分析
3.3大數據分析的3種常用方法
3.3.1預測法
3.3.2異常檢測法
3.3.3關係探索法
本章小結

第2篇　淘寶和天貓網店數據分析與運營篇

第4章利用大數據分析確定店鋪和産品定位
4.1消費人群數據分析定位店鋪和産品
4.1.1根據目標消費人群定位店鋪風格
4.1.2根據目標消費人群定位産品
4.1.3根據目標消費人群定位定價
4.2利用大數據挖掘店鋪的潛力爆款
4.2.1潛在爆款的基本要素
4.2.2從市場容量開始分析
4.2.3分析産品銷售趨勢
4.2.4指標綜閤分析找齣店鋪爆款
4.3利用大數據分析提升店鋪頁麵裝修
4.3.1店鋪頁麵分類
4.3.2店鋪頁麵需要關注的數據指標
4.3.3店鋪頁麵跳失率深度解析
本章小結
第5章利用大數據分析做好營銷優化
5.1影響産品權重的重要因素
5.1.1影響産品權重的相關因素
5.1.2影響店鋪權重的相關因素
5.2數據化營銷活動提升店鋪業績
5.2.1精準的假日營銷策劃
5.2.2巧設競品參照，捕獲消費者
5.2.3巧用套餐法，提升連帶銷售
5.2.4讓消費者占盡便宜——“贈送”促銷法
5.2.5如何判斷營銷數據的健康程度
本章小結
第6章電商數據化運營是王道
6.1數據化運營必知的四大轉化率
6.1.1店鋪靜默轉化率
6.1.2詢單轉化率
6.1.3免費流量的轉化率
6.1.4付費流量的轉化率
6.2關注支付率和退款率，讓店鋪良性發展
6.2.1支付轉化率是銷售額的核心
6.2.2控製好退款率，提升店鋪“權重”
6.3通過大數據分析提升付費推廣效率
6.3.1分析直通車的投放
6.3.2分析鑽展的投放
本章小結
第7章做好客服管理，提升産品銷量
7.1客服的績效考核與激勵
7.1.1客服的績效考核
7.1.2激勵客服
7.2打造金牌客服
7.2.1如何管理客服
7.2.2如何培訓客服
本章小結
第8章提升流量，做好個性化搜索分析
8.1揭開個性化搜索的神秘麵紗
8.1.1手機電商的崛起
8.1.2大量的消費者標簽
8.1.3豐富的産品屬性
8.2萬變不離其宗，個性化搜索的基礎要素
8.2.1相關性匹配
8.2.2反作弊模型
8.2.3關鍵詞的搜索轉化效果
8.2.4銷量遞增模型
8.2.5店鋪營銷力層級模型
8.3個性化搜索的影響因素
8.3.1價格段
8.3.2地域分布
8.3.3購物記錄
8.3.4人群標簽
8.4玩轉個性化搜索的實操辦法
8.4.1兩步做好類目布局
8.4.2卡好價格段爭取買傢人群
8.4.3商品關鍵詞布局
8.4.4商品地域搜索布局
本章小結
第9章通過大數據，優化庫存與會員營銷
9.1找到商品備貨、補貨的核心
9.1.1分析商品的生命周期
9.1.2淘寶助理采集基礎數據
9.1.3精準計算商品備貨、補貨量
9.2補什麼樣的貨買傢最喜歡
9.2.1備貨時的商品屬性選擇
9.2.2補貨時的商品屬性選擇
9.3為什麼要分析會員數據
9.3.1會員分析讓銷售額一翻再翻
9.3.2在不得罪會員的基礎上廣告營銷
9.4會員數據的獲取與處理
9.4.1利用CRM軟件和後颱獲取會員數據
9.4.2會員數據實操處理
9.53種方法管理與分析會員
9.5.1RFM分析法
9.5.2分組法
9.5.3等級細分法
本章小結

第3篇微店數據分析與運營篇

第10章利用生意參謀分析店鋪無綫端數據
10.1無綫端店鋪引流用這3招
10.1.1抓住每一個流量入口引流
10.1.2無綫端精準引流好詞
10.1.3同行對比學習
10.2有的放矢——無綫端店鋪訪客分析
10.2.1無綫端店鋪訪客時段分析
10.2.2無綫端店鋪訪客地域分析
10.2.3無綫端店鋪訪客分析
10.3無綫端行業潛力商品分析
10.3.1通過品牌分析選擇無綫端潛力商品
10.3.2微店潛力爆款商品選擇
本章小結
附錄電子商務常見專業名詞解釋（內容見光盤）

精彩書摘

6.2關注支付率和退款率，讓店鋪良性發展
店鋪的支付轉化率及退款率是很重要的，支付轉化率指的是固定時間段內支付買傢數與訪客數的比例，支付轉化率與店鋪及店鋪的産品、服務等方麵的質量有關。而退款率代錶著店鋪的售後服務如何，有的商傢隻管把店鋪産品賣齣去，對於售後問題，一律不管，這樣的店鋪必然不能夠長久，想要讓店鋪長久的經營發展，需要做好店鋪的售後，從而避免店鋪齣現過高的退款率。
6.2.1支付轉化率是銷售額的核心
支付轉化率過低，會影響店鋪的排名層級、權重等，支付轉化率也是淘寶商傢比較看重的一點，通過觀察店鋪的支付轉化率，可以洞悉店鋪目前的發展趨勢如何。例如，支付轉化率越低，說明銷售額也不會高，反之，銷售額纔會高，銷售額高瞭，那麼賣齣的産品就越多，銷售量就越好，所以支付轉化率對於店鋪來講是很重要的。如果店鋪每天的訪客數有500人，而下單購買的人數隻有5人，支付轉化率必然會很低，這也就意味著，淘寶平颱給瞭這麼多的流量，帶來顧客進入你的店鋪，但是店鋪最終所帶來的轉化率很低，那麼，淘寶平颱就不會再給這麼多的流量到你的店鋪。也就是說，給瞭店鋪流量，但是店鋪沒有産齣，沒有帶來迴報的價值。圖6-25所示的是一傢賣燈具的店鋪在2016年12月16日的支付轉化率頁麵。
從圖6-25中，可以看齣店鋪的支付轉化率明顯是低於同行同層的平均轉化率，同行同層的支付轉化率達到1.63%，該店鋪的支付轉化率纔0.27%，相差的比較多，而同行優秀的支付轉化率就已經達到瞭5.12%。商傢需要與同行同層的支付轉化率持平，支付轉化率是店鋪需要考察的重點核心之一。

《數字商業洞察：從數據到增長》 第一章：數字時代的商業圖景 在信息爆炸的浪潮中，商業的形態正經曆前所未有的變革。傳統的綫下零售模式逐漸被綫上平颱所滲透，而綫上商業生態的復雜性與日俱增。消費者行為的碎片化、信息獲取渠道的多樣化，以及競爭的白熱化，都對企業提齣瞭新的挑戰。要想在數字經濟的洪流中立足並實現可持續增長，深刻理解數字商業的本質，並掌握駕馭數據、洞察趨勢的能力，已成為企業生存與發展的關鍵。 本章將為你勾勒齣數字時代商業的宏大畫捲，探討綫上交易平颱的演變，從最初的簡單信息發布到如今集營銷、社交、服務於一體的生態係統。我們將深入分析不同類型數字商業模式的特點，例如C2C、B2C、B2B以及新興的社交電商、內容電商等，理解它們各自的運作邏輯和核心競爭力。同時，本章還將聚焦消費者在數字空間的行為變遷，解析信息獲取、決策過程、購買路徑以及售後互動等方麵的新變化，為後續的數據分析和營銷策略打下堅實的基礎。你將瞭解到，在海量的數據背後，隱藏著消費者真實的訴求和市場的潛在機遇，而如何有效地發掘和利用這些信息，將直接決定商業的成敗。 第二章：數據基石：理解與采集 數據是數字商業的血液，更是驅動增長的核心動力。本章將引導你構建堅實的數據認知體係，理解不同類型數據的價值與局限。我們將從基礎的數據概念齣發，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，並介紹數據在商業活動中的常見形式，例如用戶畫像數據、交易流水數據、商品信息數據、營銷活動數據、用戶互動數據等。 接下來，我們將聚焦數據的采集過程。你將學習到如何從不同的數字商業環境中有效地獲取數據。這意味著你需要瞭解數據采集的常用工具和技術，例如爬蟲技術（僅限閤法閤規采集）、API接口的應用、第三方數據服務的使用，以及平颱自身提供的數據統計後颱。我們將詳細講解不同平颱（例如綜閤電商平颱、社交媒體平颱、內容分享平颱等）的數據采集特點和注意事項，強調數據采集的閤法性、準確性和完整性。 此外，本章還將涉及數據的預處理和清洗。原始數據往往充斥著噪聲、缺失值和異常值，如果不經過有效的處理，將嚴重影響後續的分析結果。你將學習到常用的數據清洗方法，例如數據去重、異常值檢測與處理、缺失值填充、數據格式統一等。通過本章的學習，你將建立起一套係統性的數據認知和采集能力，為後續深入的數據分析和營銷活動奠定可靠的基礎。 第三章：數據洞察：分析與解讀 擁有瞭豐富的數據，如何從中提煉齣有價值的洞察，是決定商業決策是否明智的關鍵。本章將帶你走進數據分析的殿堂，學習如何運用各種方法和工具，將冰冷的數據轉化為驅動增長的智慧。 我們將從描述性統計分析入手，讓你學會如何概括和呈現數據的基本特徵，例如平均值、中位數、標準差、頻率分布等，以便直觀地理解數據的整體情況。在此基礎上，我們將深入講解常用的數據分析技術，包括但不限於： 用戶行為分析： 探索用戶的瀏覽、點擊、加購、收藏、評論等行為模式，理解用戶路徑，識彆高價值用戶群體。 銷售數據分析： 分析商品銷售量、銷售額、轉化率、客單價等指標，找齣暢銷商品、滯銷商品，評估營銷活動的效果。 用戶畫像構建： 基於用戶的基本信息、興趣偏好、消費習慣、社交關係等維度，描繪齣清晰的用戶畫像，為精準營銷提供依據。 趨勢預測與關聯分析： 利用時間序列分析等方法，預測未來的銷售趨勢，並通過關聯規則挖掘，發現商品之間的潛在聯係，實現交叉銷售和推薦。 A/B測試與實驗設計： 學習如何設計和執行A/B測試，科學評估不同營銷策略、頁麵布局、商品標題等因素對用戶行為和轉化率的影響。 在數據分析的過程中，我們將介紹各種實用工具，例如Excel的數據分析功能、SQL語言（用於數據庫查詢）、Python（及其pandas、numpy、matplotlib、seaborn等庫）、R語言，以及一些成熟的數據可視化工具（如Tableau、Power BI等），幫助你更高效地進行數據處理和分析。 本章的重點在於培養你的數據思維和批判性分析能力，讓你能夠從數據中發現問題、識彆機遇，並為製定有效的商業策略提供堅實的證據支持。 第四章：增長引擎：營銷策略與實操 數據分析的最終目的是驅動業務增長。本章將聚焦於如何將數據洞察轉化為具體的、可執行的營銷策略，並通過實踐操作，實現業務目標的突破。 我們將深入探討各種主流的數字營銷方式，並強調如何在數據分析的支持下，優化和提升這些營銷活動的效率： 內容營銷： 如何根據用戶畫像和興趣偏好，創作吸引人的內容（文章、視頻、圖片等），並在閤適的渠道進行分發，建立品牌影響力。 社交媒體營銷： 如何利用社交平颱進行用戶互動、口碑傳播、社群運營，並結閤數據分析，評估社交媒體營銷的效果。 搜索引擎優化（SEO）與搜索引擎營銷（SEM）： 如何通過關鍵詞分析、內容優化、鏈接建設等手段，提升網站或商品的搜索排名，以及如何通過付費廣告精準觸達目標用戶。 用戶生命周期管理與精細化運營： 如何通過數據分析，識彆不同階段的用戶（新用戶、活躍用戶、流失用戶等），並針對性地設計個性化的營銷觸達方案，提升用戶留存和復購率。 個性化推薦與精準營銷： 基於用戶畫像和行為數據，實現商品的個性化推薦，提高轉化率。學習如何通過郵件、短信、站內信等渠道，進行精準的營銷推送。 促銷策略與活動設計： 如何根據銷售數據和用戶行為，設計有效的促銷活動（如滿減、優惠券、限時摺扣等），並評估活動效果。 聯盟營銷與KOL/KOC閤作： 如何通過閤作推廣，擴大品牌影響力，並利用數據追蹤閤作效果。 本章將強調“數據驅動”的營銷理念，即每一項營銷決策都應建立在數據分析的基礎上，並通過數據反饋來不斷優化營銷策略。你將學習如何設定可衡量的營銷目標（KPIs），如何追蹤和評估營銷活動的效果，以及如何根據效果反饋，迭代和調整營銷方案。通過本章的學習，你將能夠將所學的數據分析能力，轉化為切實的業務增長動力。 第五章：風險與閤規：安全可靠的數字商業 在數字商業飛速發展的背後，數據安全和閤規性是不可忽視的基石。本章將引導你認識到在數據采集、分析和營銷過程中可能麵臨的風險，並提供切實可行的應對策略，確保商業活動的穩健與可持續。 我們將探討以下關鍵領域： 數據隱私保護： 深入理解國內外關於數據隱私保護的法律法規（如GDPR、CCPA等），以及國內相關的隱私政策要求。學習如何閤法閤規地采集、存儲和使用用戶數據，尊重用戶隱私，避免數據泄露和濫用。 數據安全技術與實踐： 瞭解常用的數據安全防護措施，例如數據加密、訪問控製、安全審計等，以及如何防範黑客攻擊、數據竊取等安全威脅。 網絡營銷的法律邊界： 探討廣告法、反不正當競爭法等法律法規在網絡營銷中的應用，例如虛假宣傳、誘導消費、刷單作弊等行為的法律風險，以及如何進行閤規的廣告投放和內容創作。 平颱規則與政策： 瞭解主流電商平颱、社交媒體平颱的運營規則和政策，例如內容審核、商品發布、廣告投放限製等，避免因違規操作導緻賬號受限或商品下架。 知識産權保護： 在內容創作和商品發布過程中，如何保護自身和他人的知識産權，避免侵權糾紛。 風險預警與應急處理： 學習如何識彆潛在的商業風險，例如負麵輿情、用戶投訴、平颱政策變動等，並建立有效的應急處理機製。 本章的目的是幫助你建立起一個安全、閤規、負責任的數字商業運營框架。隻有在閤法閤規的前提下，纔能真正實現數字商業的長期健康發展，贏得用戶的信任，並樹立良好的品牌形象。 結語：持續學習，擁抱變革 數字商業的未來充滿瞭無限可能，但也伴隨著不斷的變化和挑戰。本章將為你提煉全書核心理念，並鼓勵你保持持續學習的熱情，緊跟行業發展趨勢。 我們將重申數據分析與營銷一體化的重要性，強調“以終為始”的策略思維，即從業務目標齣發，反推數據分析的需求和營銷策略的設計。同時，我們將鼓勵你擁抱新技術和新工具，不斷提升自身的專業技能。 數字時代的企業傢和營銷人員，需要具備敏銳的市場洞察力、紮實的數據分析能力、創新的營銷思維，以及對風險的敬畏之心。通過不斷實踐、學習和反思，你將能夠在數字商業的浪潮中，乘風破浪，實現卓越的增長。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對“大數據分析”這個詞有點望而卻步，覺得它過於專業和復雜。但這本書的語言風格非常親切，而且循序漸進，讓我這個“小白”也能輕鬆理解。它沒有使用太多晦澀難懂的技術術語，而是用瞭很多生動的比喻和圖錶來解釋概念，讓我一下子就明白瞭許多之前模糊的理解。尤其是在解釋“用戶畫像”和“用戶分層”時，作者舉瞭很多貼閤實際的例子，讓我知道如何根據用戶的屬性、行為和偏好來構建不同類型的用戶畫像，並針對性地設計營銷方案。這本書還提到瞭很多免費或低成本的數據分析工具，這對於預算有限的初創商傢來說，真的是雪中送炭。我之前總覺得數據分析需要昂貴的軟件和專業人員，但這本書讓我看到瞭普通商傢也能掌握這些技能的可能性。它鼓勵讀者從小處著手，先分析最核心的數據，再逐步深入，這種“由淺入深”的學習路徑非常適閤我。讀完這本書，我感覺自己不再是電商的“盲人摸象”，而是對整個運營流程有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我覺得這本書最大的價值在於它提供瞭一個完整的“電商運營思維框架”。它不僅僅是教你一些零散的技巧，而是幫你建立起一套係統性的思考方式。從宏觀的平颱規則理解，到中觀的營銷策略製定，再到微觀的商品優化和用戶服務，這本書都給齣瞭清晰的指導。它讓我明白，網店的成功不是偶然，而是需要對市場、用戶、數據和平颱有深入的理解，並能夠將這些理解轉化為可執行的行動。書中關於“競爭對手分析”的部分，讓我意識到僅僅關注自己的店鋪是不夠的，還需要時刻關注競爭對手的動態，學習他們的優點，改進自己的不足。它提供瞭一些方法論，比如如何通過抓取公開數據來分析對手的銷量、價格、營銷活動等。這種“內外兼修”的策略，我覺得對於在激烈的電商市場中生存和發展至關重要。這本書沒有把重點放在某個單一的平颱，而是涵蓋瞭淘寶、天貓、微店等多個平颱，這對於擁有多渠道業務的商傢來說，更是非常有價值。它讓我看到瞭不同平颱之間的聯動和互補的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮！我一直對如何有效利用數據來優化網店運營感到睏惑，尤其是在淘寶和天貓這樣的平颱，信息量巨大，如果沒有係統的分析方法，很容易迷失方嚮。這本書恰好填補瞭我的知識空白。它不僅僅是羅列一些數據指標，而是從實際操作層麵齣發，教會我如何去識彆、收集、清洗和分析那些真正有價值的數據。書中關於用戶行為分析的部分尤其深入，詳細講解瞭用戶是如何瀏覽、搜索、加購、下單的，以及如何根據這些行為模式來調整商品展示、促銷策略，甚至改善用戶體驗。我印象深刻的是關於“復購率”的分析，作者給齣瞭非常多實操性強的建議，比如如何通過精細化運營和個性化推薦來提升老客戶的忠誠度，這對我來說是全新的思路。而且，微店的部分也給瞭我很多啓發，對於一些小型商傢來說，微店的靈活性和低成本是很大的優勢，而這本書則教會我如何將大數據分析的理念應用到這些更靈活的平颱，挖掘齣不一樣的增長點。總的來說，這本書的理論和實踐結閤得非常好，案例也很貼近實際，讀起來一點都不枯燥，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛起步的電商從業者，我經常感到力不從心，尤其是在營銷推廣方麵，感覺投入瞭很多精力，但效果卻不盡如人意。這本書就像一盞指路明燈，為我解開瞭許多睏惑。它沒有空泛的理論，而是直接切入核心問題，比如如何精準定位目標客戶，如何選擇最有效的推廣渠道，以及如何衡量營銷活動的效果。書中關於“A/B測試”的講解讓我受益匪淺，我之前隻是大概瞭解，但這本書詳細解釋瞭如何設計實驗、收集數據、分析結果，並根據反饋進行優化，這對於提升廣告投放效率和落地頁轉化率至關重要。我還特彆喜歡關於“內容營銷”的部分，它不僅僅是講如何寫好文案，更是從用戶心理齣發，分析什麼類型的內容更能吸引用戶，如何通過優質內容建立品牌信任，最終促成轉化。書中的案例分析非常詳盡，我能從中看到其他商傢是如何運用這些營銷策略取得成功的，這給瞭我很大的信心和動力。這本書讓我明白，好的營銷不僅僅是“吆喝”，更是基於數據洞察的科學決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受就是“落地”！我讀過不少電商相關的書籍，但很多都停留在理論層麵，讀完之後感覺“知道瞭，但不知道怎麼做”。這本書完全不同，它就像一本操作手冊，每講到一個概念，都會立刻跟上具體的實操步驟和案例。比如，在講到如何優化商品標題時，它不僅僅是告訴你標題的重要性，更是提供瞭多種關鍵詞挖掘和組閤的技巧，並且給齣瞭實際的案例對比，讓你看到修改標題後流量和轉化的提升。關於“退貨率”的分析，書中也給齣瞭非常詳細的診斷方法，從商品描述、圖片質量到物流配送，全方位地剖析瞭可能導緻退貨的原因，並提供瞭相應的解決方案。這對於提升用戶滿意度和降低運營成本非常有幫助。我尤其欣賞的是書中關於“數據可視化”的講解，它讓我明白如何將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖錶，這樣在嚮團隊溝通時，或者嚮領導匯報時，都能更有效地傳達信息，也更容易達成共識。這本書確實能幫助我把數據分析真正應用到日常工作中，而不是僅僅停留在“知道”的階段。

評分☆☆☆☆☆

快遞小哥給力！

評分☆☆☆☆☆

物流給力書還沒看希望有所幫助

評分☆☆☆☆☆

還沒看，希望是個好東西

評分☆☆☆☆☆

6666666

評分☆☆☆☆☆

一般般吧。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

快遞小哥給力！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯。

評分☆☆☆☆☆

好瞭，挺好的，我要看書挺好的哈哈

評分☆☆☆☆☆

快遞小哥給力！