前言

党的二十大报告指出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”我国大数据产业起步较早、增长较快，产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元，2025年预计将突破3万亿元。大数据产业发展已经与经济社会数字化转型实现深度融合，大数据应用意识快速提升，需求日益迫切，具体表现为政府、企业乃至个人在做决策时越来越倾向于以大数据分析结论作为重要依据，越来越认同大数据的价值。这就要求电子商务专业人才必须具备“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的大数据思维。

本书根据电商数据化运营的发展状况进行修订，依托电商平台数据工具提供的数据展开数据分析，运用简单、易懂的分析方法破解复杂的数据处理难题，洞察运营数据背后隐藏的商机。本书内容按照数据驱动运营的思路展开，引导学生用数据分析技术解决电商运营过程中遇到的难题，具体包括电子商务数据分析认知、运营数据体检、流量数据分析、转化数据分析、客单价数据分析、客户数据分析、商品数据分析、市场行情数据分析和竞争对手数据分析等9个任务。每个任务包括学习目标、任务导入、基础知识、任务实战、拓展实训、任务小结、同步习题几个部分。学习目标包括知识目标、技能目标和素养目标3部分，指引学生学习的方向。任务导入用案例引导学生进入学习情境，让学生在学习理论知识前对行业概况有所了解。基础知识是为学生完成任务而准备的相关理论知识，包括概念、内容、原理、模型、流程、方法、指标、工具等。任务实战需要学生在教师的帮助下完成，教师可以帮助学生掌握用数据驱动运营的相关技能。拓展实训要求学生在没有教师指导的情况下独立完成，目的是培养学生独立思考问题、分析问题和解决问题的能力。任务小结绘制了整个任务的思维导图，系统地梳理了每个任务学习的重点与难点。同步习题用于检验学生对相关知识点与技能点的掌握程度。

本书编者及教学团队在中国大学MOOC上建有在线开放课程，每学期均开课，提供课程大纲、微课视频、操作视频、运营数据、课件、测验、作业、考试、讨论、参考网站等资源。任务实战对接真实岗位的工作任务，运营数据源自电商企业官方旗舰店，实现教学与工作的无缝对接。

本书由浙江商业职业技术学院的邵贵平教授担任主编。在本书编写过程中，编者借鉴了国内外众多专家学者的学术观点，参阅了大量书籍、期刊和网络资料，在此谨对各位作者表示真挚的感谢。本书还得到思睿（杭州）大数据有限公司韩要宾、阿里巴巴（中国）有限公司王少娜的技术支持，以及浙江商业职业技术学院各位同仁的帮助，在此一并致以衷心的感谢！

编者
2022年10月