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版权信息
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业内推荐
作者的话
第1章 引言：电子商务运营和数据
1.12012年最大的赌局
1.2 为300万人建300万个网站
1.2.1 电子商务的RUPI概念
1.2.2 在互联网上卖米
1.2.3 电子商务怎么能离开数据
1.2.4 淘宝店的四个核心数据
1.3 让电商运营不再那么辛苦
1.3.1 电商人的蓝精灵之歌
1.3.2 电子商务运营入学考试
1.3.3 店铺诊断——我的网店能挣更多钱吗
1.3.4 让你的网店脱颖而出
1.3.5 为你的网店装上“业务雷达”
1.4 电子商务数据运营的五大应用
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1.4.1 让网站更吸引人
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1.4.2 把潜在客户转化成真正的客户
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1.4.3 挖掘老客户价值
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1.4.4 推荐系统的设计和应用
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1.4.5 针对不同客户提供个性化的产品
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1.5 关于电商数据的六个“W”和一个“H”
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1.6 本书的内容
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1.7 本章相关资源
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第2章 我们需要知道的数据分析
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2.1 从数据分析专家林彪说起
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2.2 数据分析基本概念
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2.2.1 就这么简单：三种基础数据
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2.2.2 我们这样来理解数据
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2.2.3 概率并不可怕
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2.3 让我们开始加工数据
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2.3.1 数据集成——把所有数据都拿过来
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2.3.2 数据清洗——给数据玩“洗刷刷”
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2.3.3 数据转换——给数据换个“马甲”
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2.3.4 数据规约——有时候也要丢掉数据
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2.4 用向量表示数据
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2.5 网站日志的收集和处理
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2.5.1 网站日志信息分类
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2.5.2 网站日志实例
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2.5.3 网站日志预处理
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2.6 最好的分析方法——看图说话
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2.6.1 起起伏伏用折线图
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2.6.2 简单比较用柱状图
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2.6.3 转化率用漏斗图表示最直观
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2.6.4 雷达图显示用户偏好
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2.6.5 表示比例最好的饼图和环形图
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2.7 本章相关资源
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第3章 我们需要知道的数据挖掘
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3.1 什么是数据挖掘
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3.1.1 尿不湿和啤酒
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3.1.2 Target和怀孕预测指数
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3.1.3 从数据分析到数据挖掘
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3.1.4 数据挖掘的一般过程
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3.2 人人都能做数据挖掘
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3.3 我们需要知道的四类数据挖掘算法
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3.3.1 分类——人以群分
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3.3.2 聚类——物以类聚
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3.3.3 关联——马原告诉我们事物是普遍联系的
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3.3.4 序列——排队的规律，中国人最明白
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3.4 Web挖掘和信息检索
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3.4.1 Web挖掘和信息检索概览
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3.4.2 协同过滤——推测同类客户的行为
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3.4.3 个性化推荐和推荐系统——我们要更懂客户
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3.5 本章相关资源
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第4章 数据分析和数据挖掘工具的选择
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4.1 数据分析工具
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4.1.1 用Excel做数据分析
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4.1.2 MATLAB
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4.2 网站分析工具
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4.2.1 用GA做分析
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4.2.2 GA的限制
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4.2.3 各种站长工具
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4.3 用R语言制作的工具
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4.3.1 用R做数据分析的优势
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4.3.2 用R绘制热力图
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4.3.3 用Rattle分析广告投放数据
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4.4 其他的开源数据挖掘工具
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4.4.1 Weka数据挖掘工具
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4.4.2 Google提供的数据挖掘工具
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4.5 电商平台上的各种工具
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4.5.1 用量子恒道分析淘宝网店
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4.5.2 淘宝上的数据魔方
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4.5.3 开放平台上的工具
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4.6 数据展示工具
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4.7 本章相关资源
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第5章 电子商务数据运营入门
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5.1 在讨论数据运营之前
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5.1.1 数据运营的四大障碍
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5.1.2 数据不是万能的
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5.2 电子商务运营中重要的数据点
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5.2.1 访客数
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5.2.2 转化率
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5.2.3 客单价
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5.3 一切让数据说话
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5.3.1 要有总体的概念
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5.3.2 每天的运营数据不可忽视
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5.3.3 最重要的是ROI
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5.4 有哪些数据分析需要做
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5.4.1 网站流量分析
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5.4.2 商品销售分析
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5.4.3 定期数据分析
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5.4.4 内容分析
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5.5 从零开始打造电子商务企业
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5.5.1 Bootstrapping，一步一步来
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5.5.2 商品选择
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5.5.3 平台选择
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5.5.4 经营策略和定位的选择
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5.5.5 推广选择
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5.5.6 开店喽
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5.6 本章相关资源
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第6章 电子商务数据运营的方法
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6.1 用数据解决运营中的问题
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6.1.1 商品评估
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6.1.2 流量评估
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6.1.3 页面评估
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6.1.4 网站评估
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6.1.5 服务评估
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6.2 客户分析数据模型
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6.2.1 数据模型的建立和应用
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6.2.2 客户生命周期模型
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6.2.3 RFM客户数据模型
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6.2.4 基于客户访问信息的分析模型
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6.2.5 基于访客系统属性的分析模型
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6.3 WAMM模型
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6.4 如何针对独立B2C做数据运营
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6.5 数据运营的考核——KPI
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6.5.1 KPI的SMART原则
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6.5.2 电子商务运营的KPI设定
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6.6 本章相关资源
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第7章 电商运营之免费流量获取
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7.1 免费的自然流量——SEO
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7.1.1 为什么需要做SEO
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7.1.2 SEO站内优化
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7.1.3 SEO站外优化
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7.1.4 SEO小实操
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7.2 淘宝SEO
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7.3 企业官网和官博
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7.4 口碑和互动营销
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7.5 本章相关资源
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第8章 电商运营流量获取——做有效的广告
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8.1 做有效的广告
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8.1.1 互联网广告的优势
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8.1.2 网站联盟广告
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8.1.3 互联网广告分析
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8.1.4 广告优化和定向投放
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8.2 淘宝上的广告
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8.2.1 淘宝直通车
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8.2.2 钻石展位
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8.3 搜索引擎竞价排名和SEM
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8.3.1 搜索广告的类型
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8.3.2 搜索广告的效果
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8.3.3 通过数据分析做SEM
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8.4 EDM
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8.4.1 EDM和客户生命周期
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8.4.2 EDM的KPI
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8.4.3 EDM中的延时效应性
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8.4.4 EDM中的数据筛选
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8.4.5 EDM上的RFM模型应用
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8.5 多管齐下
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8.5.1 整合营销
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8.5.2 多渠道运营
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8.6 本章相关资源
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第9章 把流量变成真实客户
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9.1 流量分析
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9.1.1 访客量的分析
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9.1.2 分析流量来源特点
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9.1.3 分析访客时空属性
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9.1.4 分析访客的人群属性
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9.1.5 分析客户兴趣属性
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9.2 页面分析
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9.2.1 网站上的内容
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9.2.2 页面跳出率和二跳率
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9.2.3 页面热度分析
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9.3 网站分析
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9.3.1 网站日志分析
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9.3.2 提升网站质量
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9.4 提升网站转化率
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9.4.1 抓住每一个环节的数据
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9.4.2 怎样吸引客户下订单
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9.4.3 找回被放弃的购物车
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9.4.4 不盲目追求转化率
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9.5 本章相关资源
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第10章 深度挖掘客户价值
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10.1 最有价值客户的特征
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10.1.1 建立CRM（客户关系管理）
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10.1.2 构建客户综合价值模型
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10.1.3 用客户生命周期模型提升收入
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10.1.4 用RFM算法找出MVC
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10.2 如何把客户黏在我们的网站
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10.2.1 提升客户平均停留时间
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10.2.2 客户活跃度分析
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10.2.3 做客户流失分析
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10.3 客户需要什么商品
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10.3.1 找出热门商品
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10.3.2 用推荐系统提高客单价
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10.4 商品相关的数据挖掘
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10.4.1 用决策树分析商品
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10.4.2 用聚类算法对商品分类
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10.4.3 用关联算法做商品匹配
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10.4.4 用序列算法分析商品上下架时间
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10.5 本章相关资源
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第11章 电子商务运营还有哪些事儿
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11.1 相关管理系统
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11.2 移动电商和数据
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11.2.1 移动电商的特殊性
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11.2.2 数据挖掘和LBS
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11.2.3 移动广告
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11.2.4 移动互联网数据面临的问题
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11.3 电商和Big Data
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11.3.1 Big Data是什么
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11.3.2 电商的大数据可以怎么“玩”
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11.3.3 Big Data上的技术
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11.3.4 联机分析处理（OLAP）
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11.4 电子商务网络安全
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11.5 企业竞争与反竞争
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11.6 本章相关资源
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第12章 电子商务数据运营的未来
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附录A专业词汇
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附录B本书中用到的公式和算法
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附录C参考文献
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附录D值得关注的微博
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附录E参考网站一览
更新时间：2019-01-09 14:11:50
完结共228章
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