数据掘金

出版时间：2013-6  出版社：电子工业出版社  作者：谭磊  
Tag标签：无  

内容概要

电商坐拥互联网行业最丰富的用户数据金矿，却很少有人从中挖掘出真金白银。《数据掘金——电子商务运营突围》一书旨在打破这一困境，一步一步引导从业者以数据为核心来运营网站或网店。本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电商数据运营之惑，更呈现大量数据分析和挖掘的必要基础知识及实用相关工具。在通过阅读轻松掌握电商数据运营须关注的要点与方法之后，读者还可有针对性地从书中选择学习如何利用数据来完成——流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等一系列电商运营要务。
《数据掘金——电子商务运营突围》一书主要写给电商从业人员，无论是中小电子商务的运营人员、数据分析人员，还是大公司负责电子商务的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到自己所需且急需的有价值内容。

作者简介

谭磊，复旦大学计算机学士，美国杜克大学计算机硕士，在美国微软服务时间超过13年，曾经担任多家公司多个层级技术管理岗位，在搜索、互联网广告、数据挖掘、电子商务等方面有丰富的经验，是互联网技术领域资深专家。

书籍目录

第1章引言：电子商务运营和数据1 1.12012年最大的赌局2 1.2为300万人建300万个网站6 1.2.1电子商务的RUPI概念7 1.2.2在互联网上卖米8 1.2.3电子商务怎么能离开数据10 1.2.4淘宝店的四个核心数据13 1.3让电商运营不再那么辛苦16 1.3.1电商人的蓝精灵之歌17 1.3.2电子商务运营入学考试17 1.3.3店铺诊断——我的网店能挣更多钱吗19 1.3.4让你的网店脱颖而出23 1.3.5为你的网店装上“业务雷达”27 1.4电子商务数据运营的五大应用30 1.4.1让网站更吸引人32 1.4.2把潜在客户转化成真正的客户33 1.4.3挖掘老客户价值35 1.4.4推荐系统的设计和应用36 1.4.5针对不同客户提供个性化的产品36 1.5关于电商数据的六个“W”和一个“H”37 1.6本书的内容39 1.7本章相关资源42 第2章我们需要知道的数据分析43 2.1从数据分析专家林彪说起44 2.2数据分析基本概念45 2.2.1就这么简单：三种基础数据46 2.2.2我们这样来理解数据47 2.2.3概率并不可怕50 2.3让我们开始加工数据52 2.3.1数据集成——把所有数据都拿过来52 2.3.2数据清洗——给数据玩“洗刷刷”54 2.3.3数据转换——给数据换个“马甲”59 2.3.4数据规约——有时候也要丢掉数据62 2.4用向量表示数据63 2.5网站日志的收集和处理66 2.5.1网站日志信息分类66 2.5.2网站日志实例70 2.5.3网站日志预处理76 2.6最好的分析方法——看图说话82 2.6.1起起伏伏用折线图83 2.6.2简单比较用柱状图83 2.6.3转化率用漏斗图表示最直观83 2.6.4雷达图显示用户偏好85 2.6.5表示比例最好的饼图和环形图86 2.7本章相关资源89 第3章我们需要知道的数据挖掘90 3.1什么是数据挖掘90 3.1.1尿不湿和啤酒92 3.1.2Target和怀孕预测指数94 3.1.3从数据分析到数据挖掘95 3.1.4数据挖掘的一般过程97 3.2人人都能做数据挖掘100 3.3我们需要知道的四类数据挖掘算法101 3.3.1分类——人以群分101 3.3.2聚类——物以类聚108 3.3.3关联——马原告诉我们事物是普遍联系的111 3.3.4序列——排队的规律，中国人最明白119 3.4Web挖掘和信息检索121 3.4.1Web挖掘和信息检索概览122 3.4.2协同过滤——推测同类客户的行为124 3.4.3个性化推荐和推荐系统——我们要更懂客户126 3.5本章相关资源130 第4章数据分析和数据挖掘工具的选择132 4.1数据分析工具132 4.1.1用Excel做数据分析132 4.1.2MATLAB136 4.2网站分析工具139 4.2.1用GA做分析139 4.2.2GA的限制142 4.2.3各种站长工具143 4.3用R语言制作的工具144 4.3.1用R做数据分析的优势145 4.3.2用R绘制热力图148 4.3.3用Rattle分析广告投放数据150 4.4其他的开源数据挖掘工具154 4.4.1Weka数据挖掘工具154 4.4.2Google提供的数据挖掘工具158 4.5电商平台上的各种工具159 4.5.1用量子恒道分析淘宝网店159 4.5.2淘宝上的数据魔方161 4.5.3开放平台上的工具165 4.6数据展示工具165 4.7本章相关资源168 第5章电子商务数据运营入门170 5.1在讨论数据运营之前170 5.1.1数据运营的四大障碍170 5.1.2数据不是万能的171 5.2电子商务运营中重要的数据点173 5.2.1访客数175 5.2.2转化率176 5.2.3客单价180 5.3一切让数据说话181 5.3.1要有总体的概念182 5.3.2每天的运营数据不可忽视184 5.3.3最重要的是ROI187 5.4有哪些数据分析需要做189 5.4.1网站流量分析189 5.4.2商品销售分析193 5.4.3定期数据分析194 5.4.4内容分析195 5.5从零开始打造电子商务企业195 5.5.1Bootstrapping，一步一步来195 5.5.2商品选择196 5.5.3平台选择198 5.5.4经营策略和定位的选择199 5.5.5推广选择200 5.5.6开店喽201 5.6本章相关资源202 第6章电子商务数据运营的方法203 6.1用数据解决运营中的问题203 6.1.1商品评估204 6.1.2流量评估207 6.1.3页面评估213 6.1.4网站评估214 6.1.5服务评估215 6.2客户分析数据模型219 6.2.1数据模型的建立和应用220 6.2.2客户生命周期模型222 6.2.3RFM客户数据模型223 6.2.4基于客户访问信息的分析模型226 6.2.5基于访客系统属性的分析模型228 6.3WAMM模型229 6.4如何针对独立B2C做数据运营231 6.5数据运营的考核——KPI233 6.5.1KPI的SMART原则235 6.5.2电子商务运营的KPI设定237 6.6本章相关资源241 第7章电商运营之免费流量获取242 7.1免费的自然流量——SEO242 7.1.1为什么需要做SEO242 7.1.2SEO站内优化246 7.1.3SEO站外优化247 7.1.4SEO小实操248 7.2淘宝SEO252 7.3企业官网和官博256 7.4口碑和互动营销258 7.5本章相关资源262 第8章电商运营流量获取——做有效的广告263 8.1做有效的广告263 8.1.1互联网广告的优势264 8.1.2网站联盟广告267 8.1.3互联网广告分析271 8.1.4广告优化和定向投放272 8.2淘宝上的广告278 8.2.1淘宝直通车279 8.2.2钻石展位281 8.3搜索引擎竞价排名和SEM282 8.3.1搜索广告的类型283 8.3.2搜索广告的效果284 8.3.3通过数据分析做SEM287 8.4EDM294 8.4.1EDM和客户生命周期299 8.4.2EDM的KPI.302 8.4.3EDM中的延时效应性303 8.4.4EDM中的数据筛选304 8.4.5EDM上的RFM模型应用308 8.5多管齐下311 8.5.1整合营销311 8.5.2多渠道运营314 8.6本章相关资源316 第9章把流量变成真实客户317 9.1流量分析317 9.1.1访客量的分析318 9.1.2分析流量来源特点320 9.1.3分析访客时空属性322 9.1.4分析访客的人群属性324 9.1.5分析客户兴趣属性326 9.2页面分析327 9.2.1网站上的内容327 9.2.2页面跳出率和二跳率329 9.2.3页面热度分析329 9.3网站分析331 9.3.1网站日志分析332 9.3.2提升网站质量335 9.4提升网站转化率336 9.4.1抓住每一个环节的数据337 9.4.2怎样吸引客户下订单338 9.4.3找回被放弃的购物车340 9.4.4不盲目追求转化率342 9.5本章相关资源344 第10章深度挖掘客户价值345 10.1最有价值客户的特征345 10.1.1建立CRM（客户关系管理）346 10.1.2构建客户综合价值模型349 10.1.3用客户生命周期模型提升收入352 10.1.4用RFM算法找出MVC353 10.2如何把客户黏在我们的网站354 10.2.1提升客户平均停留时间355 10.2.2客户活跃度分析356 10.2.3做客户流失分析357 10.3客户需要什么商品358 10.3.1找出热门商品359 10.3.2用推荐系统提高客单价360 10.4商品相关的数据挖掘364 10.4.1用决策树分析商品365 10.4.2用聚类算法对商品分类366 10.4.3用关联算法做商品匹配368 10.4.4用序列算法分析商品上下架时间372 10.5本章相关资源374 第11章电子商务运营还有哪些事儿377 11.1相关管理系统377 11.2移动电商和数据381 11.2.1移动电商的特殊性381 11.2.2数据挖掘和LBS388 11.2.3移动广告391 11.2.4移动互联网数据面临的问题391 11.3电商和BigData393 11.3.1BigData是什么393 11.3.2电商的大数据可以怎么“玩”396 11.3.3BigData上的技术397 11.3.4联机分析处理（OLAP）408 11.4电子商务网络安全409 11.5企业竞争与反竞争411 11.6本章相关资源412 第12章电子商务数据运营的未来414 附录A专业词汇419 附录B本书中用到的公式和算法431 附录C参考文献437 附录D值得关注的微博442 附录E参考网站一览443

章节摘录

版权页：   插图：   同样，数据在电子商务运营各个步骤的应用产生的作用也是巨大的，不过数据也不是万能的。这里我们列举一些电子商务企业在做数据运营中现实存在的问题。 领导的决断性：在中国的企业目前数据运营整体来说还不成熟。首先从意识上来说，一些商业领袖们对数据的作用将信将疑，不愿意做投入；另一方面，应用了一些数据分析和数据挖掘产品的公司只追求最后的结果，而对数据挖掘的过程本身、数据的存储、数据挖掘结果的知识积累和呈现是不重视的。数据对于运营的重视程度和领导是密切相关的，如果只有执行层的数据分析师在分析和审视数据，是没有意义的。 实际性：数据运营一定要有实际操作的可能。“拿数据说话”这句话很多企业和管理者都会说，但是真正做起来，能够让数据起到一定作用的很有限，而即使开始做了，大多数也只停留在看Excel报表的阶段。通用性：对于数据分析和数据挖掘需要解决的问题，很少有现成的解决方案，而且对于某个具体问题，可能有多种数据挖掘算法可以使用，但通常只有一个最好的算法。当我们选择了一个数据挖掘算法时，要弄清楚它是否适合我们想要解决的问题。如果本身方法选择不合适，那么再好的执行也没有用。 真实性：从市场角度来看，数据运营面临很多其他因素的挑战。数据挖掘非常有前景，但是市场中数据噪声太多，会导致数据价值大大降低。以无线营销为例，大量的虚假应用下载和使用及虚假好评、差评等数据严重干扰了数据的准确性，实际上大大降低了数据的价值。 数据相关性：数据挖掘每次导出的结果和采用的数据集直接相关。如果数据集发生变化，就需要重新进行挖掘。如果没有考虑数据变化而盲目采用数据变化之前的策略，那么结果是不可预料的。在后面章节中采用的很多算法，隔一段时问都需要重新执行，因为随着时间、商品和访客的变化，数据挖掘算法的产出是不同的。 数据稀疏性：通过电子商务平台销售的很多产品是非标准化的，因为定制化和个性化是电子商务平台相对于传统商务的一大优势。不过如果我们有大量定制化非标准化的产品，那么数据量就不那么集中了。当电子商务网站刚开始运营的时候，不管是商品消费数据、客户购买记录还是客户浏览记录，数据量都是相对比较单薄的。当数据量没有积累到一定数据的时候，很多数据分析的意义不大。比如一件商品销售了l5件，而另外一件销售了8件，我们并没有足够数据证明一件商品比另外一件更有吸引力。如果同时购买了商品A和B的人有8个，同时购买了商品A和C的人有4个，也不能一定说明商品A和B之间的关联度高过A和C之间的关联度。 数据时效性：当数据产生之后如果不能及时处理或者分析，就可能没有价值或者价值极度下降。举例而言，基于浏览记录的个性化推荐，就是需要在一周、三天甚至实时处理完成的。当一个客户访问了某件或者几件商品的详细信息时，这表明他在那一时刻对于这个商品是很有兴趣的。而对于大部分客户来说，过了这个村就没有这个店了。如果数据分析不能够及时完成，个性化推荐的价值就很小了。

媒体关注与评论

《数据掘金》是一本很有趣的书。作者谭磊在中国和美国的顶尖大学接受了计算机科班教育，之后在微软总部工作多年，回国后无论在技术和管理岗位上都是业绩斐然。在繁忙的工作之余，谭磊乐于向读者分享他在业界的丰富经验与洞察力，本书已经是他的第二部著作了。《数据掘金》针对电商从业人员，对数据分析和数据挖掘的理论和算法做了通俗易懂的介绍，让电商运营和分析人员了解数据的意义，并能够使用主流工具来对数据进行分析和挖掘。本书还提供了大量电商数据分析的实例，对于有志于进入电商行业的技术人员和学生也有很好的参考价值。——复旦大学计算机学院教授、博导黄萱菁未来的互联网世界一定是属于数据的。我们要将社交平台做到极致，数据分析和数据挖掘的作用也是必不可少的。Raymond的这本书是电子商务数据分析领域有独特观点的好书，而且给从业者提供了切实可行的运营方案。希望能多看到一些像这样的好书。——微软全球社交平台首席开发总监李津我们对数据分析和数据挖掘的关注度很高，也很高兴能够看到有这样一部专注于电子商务数据分析领域的好书能够上市。Raymond的这本书深浅适中，既符合技术人员的需求，对于非技术的电商从业人员帮助也非常大。——阿里巴巴集团资深总监陈宜认识Raymond十多年了，从西雅图经北京到杭州，从十几年前的微软总部软件研发工程师到现在的通策集团首席运营官，Raymond好像是朋友中变化最明显的，但聪明和对技术的敏锐把握一如既往。通读了一遍Raymond的最新书稿，两个评语：有货，靠谱。数据分析是个大题目，但非常容易变成分享管理理论和统计公式的剪报夹。如何在建立高度的同时紧扣实践，是个难题。Raymond的这本书做得不错：有货同时靠谱；靠谱不忘有货。目前数据是最热的题目，Raymond的这本书出来的正是时候。——ITIL专家ITpreneurs大中华区首席代表蒋胜这本书全面讲解了在电子商务中运用数据分析和数据挖掘。我反复看了若干遍，每次都能学到新的概念。如果您从事的行业是电子商务，又对数据的作用感兴趣，那么这本书是您一定要读的。——中国工业设计协会秘书长、前海尔数字产品集团全球营销总监刘宁谭磊的这本书给出了很多关于电子商务数据运营方面的独特观点，令人耳目一新。在他上一本书《NewInternet：大数据挖掘》之上给出了更多实际的运营方案，是电子商务和运营领域从业者不得不读的一本好书。——英特尔数据中心软件部大数据软件服务部总监范磊数据分析在国外电商的经营中受到无以伦比的重视，但在国内的电商企业中能理解数据重要性的依然很少。很荣幸能够比大多数的读者提前看到这本书。本书不但全面讲解了数据分析、数据挖掘的的各种概念、方法，而且还详细讲解了吸引客户和提升客户访问时间的各种有效办法，推荐给众多的电商从业者及负责人员，非常值得一看。——赢时代总裁曾荣群我们一直在研究数据在电子商务运营中的应用，而我们所有的大客户也都进入了电子商务领域。读了Raymond这本关于电子商务数据挖掘的书，受益匪浅，因为只有在电子商务运营中充分利用数据，我们才能无往不利。——麦尚广告公司总裁邵腾在全球宏观经济不景气的大环境下，电子商务无疑是中国经济的“兴奋剂”，几乎所有的行业都在探索和实践电子商务的运营。数据分析和数据挖掘将贯穿电子商务运营的价值链，尤其是在社会化电商和移动化电商的趋势下，如何更智慧地运营将是未来虚拟经济与实体经济实现无缝整合以及全面竞争力提升的必备武功。令我们惊喜的是，从Raymond这本书里，我们找到了答案！书中有大量鲜活的案例，以及前瞻性的剖析和策略性的思考。认真研读，你一定会茅塞顿开！Raymond在本书中的一些重要观点对于我们互联网金融的业务发展有非常大的启发!——资深广告人、中金在线副总裁陈刚数据在电子商务中的作用是毋庸置疑的，而它也是我们在做电子商务运营中最关注的。市场中关于电子商务和数据挖掘的书很多，有的只是讲述了概念，而有的只是操作手册，而Raymond的这本书不但把相关的理论知识用通俗易懂的语言讲解得很清晰，而且有大量的实际案例供我们参考，是我们从业人员很有价值的参考书。——聚流电商总裁周为数据分析究竟是一种艺术还是一门科学？我不知道，但我知道数据是死的，而分析数据的人是活的。随着千人千面的理解和不断对于数据的追溯和剖析，它在某个时间的小结也是因人而异的；我很欣喜地能够在这个日新月异的数字时代读到这部由谭磊编写的《数据掘金》它针对我的工作很有启发、指导意义；我向电商卖家、广告人及尊重数据营销的朋友们诚恳地推荐它！也许你正为疲软的市场、萎靡的金融环境和未知的销售势态而烦恼，那么《数据掘金》一定是你驶向蓝海的风向标！——UTC行家市场总监、淘宝知名大卖家于振伟之前和Raymond在闲聊的时候就听过他关于数据运营的概念，而《数据掘金》这本书更是系统介绍了数据在电子商务运营各个环节的作用。这本书内容丰富，而最关键的一点是所有的信息和数据都是来自于实际操作。——知名广告人、互联网营销专家钱岛电商在今天非常火，越来越多的人在进入这个行业，无论你已经经验丰富、身居要职，还是仍在苦苦摸索，仔细研读这本书，会让你思路更加清晰。电商运营就是从数据分析和挖掘出发，这是一本理论和方法并重的书，推荐给想在这个行业持续发展的同仁。——杭州风牛马电子商务公司总经理姚中伟在未来，电子商务已是必然，而数据更是决定企业胜负最重要的因素。一家企业如果要成功，必须在数据运营上有突破。Raymond的这本书牢牢把握住了“电子商务”和“数据运营”两个要点，是行业人士必读的好书。——资深互联网营销专家熊炜前言还记得1998年我第一次在网上购买DELL电脑，从我在网上做电脑的配置选择开始，一直到组装成的电脑从德克萨斯州寄送到西雅图的家里，大概有两个星期的时间。那个时候我颇为惊叹DELL的效率，而DELL公司确实也因为高效配送而在第一次互联网泡沫（InternetBubble）中引领所有的硬件制造商。可到了今天，这个速度显然会被人给差评的。早上在电子商务网站下的订单，最快当天下午甚至中午可能就已经收到货了。周围有不少做电商的朋友，有一些做得还是颇为成功的。不过其中成功运用数据提升运营效果的却是少之又少。他们对“数据挖掘”都很感兴趣，不过缺的是“know-how”，不知道怎么做。我在给一些企业做咨询的时候也发现企业家朋友们对于是否需要进入电商领域这个疑问基本上已经没有了，但是对于怎么做和是否能够做好还是颇有不解的，特别对于电子商务数据运营的概念是很模糊的。本书主要针对的人群是对数据运营感兴趣的电商朋友们，目的就是为了解读和电子商务有关的各类数据，让读者能够深入了解数据的意义，并能够使用一些工具来做数据分析和数据挖掘。对于还没有做过电商运营的读者，本书可能有一定的难度。亚马逊的总裁JeffBezos曾说过，“如果我在网上有300万个客户，我将要建立300万个商店”，这个想法在不久的将来会实现，靠的就是数据。电子商务既充满挑战，也蕴涵机遇。在数据分析和数据挖掘的帮助下，我们希望能够帮助朋友们以最少的投入在最短的时间内引入最大的流量、提高新增客户数量、找出高价值用户、提高客单价、提高重复购买率等。这个世界唯一不变的就是变化，互联网的变化本身就很大，而本书讲述的电子商务又是在互联网领域中变化较大的一块。在笔者写作的时候是够准确和新颖的运营方法，很有可能在图书出版之际就会发生变化。如果你对书中的说法和提出的数据运营方法有不同的观点，欢迎和我交流。这本书不好写，侠少和我在写作初期讨论了很久，数据分析和数据挖掘的理论和算法如果讲述得太深，主要工作是电子商务运营的读者可能会知难而退；而另一方面，数据分析和数据挖掘概念如果说得太浅，有技术背景的读者可能又会觉得无聊。另外从内容角度来说，我们并不想把这本书做成泛泛的知识罗列和知识点的堆砌，而是以实际案例和运作方式为主。我们的整体提纲经过了十数次的修改，最后勉强达到我们想要的效果，既相对浅显，又能给各种背景的读者符合他们要求的知识。如果用户能够从本书中获得一些有用的信息，余愿足矣。在本书的写作过程中，得到了很多人的帮助。首先要感谢韩冬、曹晓波、江峰、荷铁勇、汪华、王海、楼建强、李嘉骅、牛文军和王磊等同学帮我查找数据分析和数据挖掘相关资料，还要感谢微软搜索中心的李津同学和通策集团吕笋同学提出的宝贵意见，感谢戴霖和李悌等同学帮我校验一些章节，以及姚中伟和彭毅同学指出书中的一些修改环节。另外，特别要鸣谢鲍佳和王剑同学为本书配的部分插图。聚流电商的周为同学、思美传媒的江山同学、淘宝开放平台的冯光同学、UTC的曹轶宁和于振伟同学、MyGift.com的StephenLai及首正信息的罗俊峰同学为本书提供了大量精彩的案例和数据，在此一并表示特别的谢意。Raymond@CarelessWhisper

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《数据掘金:电子商务运营突围》所介绍的是在互联网数据爆炸的背景下，如何运用新技术打造全新的盈利模式，摆脱日益同质化的电商竞争的困扰。数据运营目前是一个全球化的难题，《数据掘金:电子商务运营突围》对数据运营的介绍是与世界同步的，从这个意义上说，所有的电商企业与全球竞争对手重新站在了同一条起跑线上，未来10年的竞争图景将会更加令人期待。

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《数据掘金》是一本很有趣的书。作者谭磊在中国和美国的顶尖大学接受了计算机科班教育，之后在微软总部工作多年，回国后无论在技术和管理岗位上都是业绩斐然。在繁忙的工作之余，谭磊乐于向读者分享他在业界的丰富经验与洞察力，本书已经是他的第二部著作了。《数据掘金》针对电商从业人员，对数据分析和数据挖掘的理论和算法做了通俗易懂的介绍，让电商运营和分析人员了解数据的意义，并能够使用主流工具来对数据进行分析和挖掘。本书还提供了大量电商数据分析的实例，对于有志于进入电商行业的技术人员和学生也有很好的参考价值。——复旦大学计算机学院教授、博导 黄萱菁未来的互联网世界一定是属于数据的。我们要将社交平台做到极致，数据分析和数据挖掘的作用也是必不可少的。Raymond的这本书是电子商务数据分析领域有独特观点的好书，而且给从业者提供了切实可行的运营方案。希望能多看到一些像这样的好书。——微软全球社交平台首席开发总监 李津我们对数据分析和数据挖掘的关注度很高，也很高兴能够看到有这样一部专注于电子商务数据分析领域的好书能够上市。Raymond的这本书深浅适中，既符合技术人员的需求，对于非技术的电商从业人员帮助也非常大。——阿里巴巴集团资深总监 陈宜认识Raymond十多年了，从西雅图经北京到杭州，从十几年前的微软总部软件研发工程师到现在的通策集团首席运营官，Raymond好像是朋友中变化最明显的，但聪明和对技术的敏锐把握一如既往。通读了一遍Raymond的最新书稿，两个评语：有货，靠谱。数据分析是个大题目，但非常容易变成分享管理理论和统计公式的剪报夹。如何在建立高度的同时紧扣实践，是个难题。Raymond的这本书做得不错：有货同时靠谱；靠谱不忘有货。目前数据是最热的题目，Raymond的这本书出来的正是时候。——ITIL专家ITpreneurs大中华区首席代表 蒋胜这本书全面讲解了在电子商务中运用数据分析和数据挖掘。我反复看了若干遍，每次都能学到新的概念。如果您从事的行业是电子商务，又对数据的作用感兴趣，那么这本书是您一定要读的。——中国工业设计协会秘书长、前海尔数字产品集团全球营销总监 刘宁谭磊的这本书给出了很多关于电子商务数据运营方面的独特观点，令人耳目一新。在他上一本书《NewInternet:大数据挖掘》之上给出了更多实际的运营方案，是电子商务和运营领域从业者不得不读的一本好书。——英特尔数据中心软件部大数据软件服务部总监 范磊数据分析在国外电商的经营中受到无以伦比的重视，但在国内的电商企业中能理解数据重要性的依然很少。很荣幸能够比大多数的读者提前看到这本书。本书不但全面讲解了数据分析、数据挖掘的的各种概念、方法，而且还详细讲解了吸引客户和提升客户访问时间的各种有效办法，推荐给众多的电商从业者及负责人员，非常值得一看。——赢时代总裁 曾荣群我们一直在研究数据在电子商务运营中的应用，而我们所有的大客户也都进入了电子商务领域。读了Raymond这本关于电子商务数据挖掘的书，受益匪浅，因为只有在电子商务运营中充分利用数据，我们才能无往不利。——麦尚广告公司总裁 邵腾在全球宏观经济不景气的大环境下，电子商务无疑是中国经济的“兴奋剂”，几乎所有的行业都在探索和实践电子商务的运营。数据分析和数据挖掘将贯穿电子商务运营的价值链，尤其是在社会化电商和移动化电商的趋势下，如何更智慧地运营将是未来虚拟经济与实体经济实现无缝整合以及全面竞争力提升的必备武功。令我们惊喜的是，从Raymond这本书里，我们找到了答案！书中有大量鲜活的案例，以及前瞻性的剖析和策略性的思考。认真研读，你一定会茅塞顿开！Raymond在本书中的一些重要观点对于我们互联网金融的业务发展有非常大的启发！——资深广告人、中金在线副总裁陈刚数据在电子商务中的作用是毋庸置疑的，而它也是我们在做电子商务运营中最关注的。市场中关于电子商务和数据挖掘的书很多，有的只是讲述了概念，而有的只是操作手册，而Raymond的这本书不但把相关的理论知识用通俗易懂的语言讲解得很清晰，而且有大量的实际案例供我们参考，是我们从业人员很有价值的参考书。——聚流电商总裁 周为数据分析究竟是一种艺术还是一门科学？我不知道，但我知道数据是死的，而分析数据的人是活的。随着千人千面的理解和不断对于数据的追溯和剖析，它在某个时间的小结也是因人而异的；我很欣喜地能够在这个日新月异的数字时代读到这部由谭磊编写的《数据掘金》它针对我的工作很有启发、指导意义；我向电商卖家、广告人及尊重数据营销的朋友们诚恳地推荐它！也许你正为疲软的市场、萎靡的金融环境和未知的销售势态而烦恼，那么《数据掘金》一定是你驶向蓝海的风向标！——UTC行家市场总监、淘宝知名大卖家 于振伟之前和Raymond在闲聊的时候就听过他关于数据运营的概念，而《数据掘金》这本书更是系统介绍了数据在电子商务运营各个环节的作用。这本书内容丰富，而最关键的一点是所有的信息和数据都是来自于实际操作。——知名广告人、互联网营销专家 钱岛电商在今天非常火，越来越多的人在进入这个行业，无论你已经经验丰富、身居要职，还是仍在苦苦摸索，仔细研读这本书，会让你思路更加清晰。电商运营就是从数据分析和挖掘出发，这是一本理论和方法并重的书，推荐给想在这个行业持续发展的同仁。——杭州风牛马电子商务公司总经理 姚中伟在未来，电子商务已是必然，而数据更是决定企业胜负最重要的因素。一家企业如果要成功，必须在数据运营上有突破。Raymond的这本书牢牢把握住了“电子商务”和“数据运营”两个要点，是行业人士必读的好书。——资深互联网营销专家 熊炜

用户评论 (总计11条)

•   这本书分析很到位啊，内容丰富。
•   以前，在上帝面前，人人平等，现在，数据化大时代让人人都有机会改变自己的人生，问题只在如何跟准确更迅速得了解数据，这本书实在是太及时了！！
•   对于入门级的操作选手来收，确实是很不错的书
•   内容丰富，指导意义很强。
•   好书一本，推荐！说实话电商的书有用的少忽悠人的多
•   还不错，干货，大量数据分析
•   书本身印刷清晰，内容也挺丰富。
•   本书的主题是电商的数据化经营，包含数据分析和数据挖掘。作者以简单易懂的书写方式详细说明了这个主题的方方面面，阅读没有任何阻碍。但涉及到的知识点太多，每一个点都详细拓展讲述明显是不可能。所以本书需要读者自行深入研究的内容都以参考文献的格式列出。总结，一本不错的入门书。给三星。第十章【深度挖掘客户价值】里的一些优化实例很有启发意义，加1星。
•   虽然猛料都点到即止，还是提供了很多思路和可以拓展的东西。非常好。
•   喜欢，比较好理解，看起来很容易
•   书价值很大，我觉得就像作者书里提到的，适合电商的人士都来看，我很赞同作者很多观点。极力推荐大家购买来读读，平时我不喜欢买了东西评论，但是感觉太好了所以觉得有必要来发表自己观点