深入淺出SEM數據分析——數據的力量助推搜索引擎營銷 新技术技能人才培养系列教程·深入浅出SEM数据分析:数据的力量助推搜索引擎营销
肖睿 王濤
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2018-01-01
- 定價: $252
- 售價: 8.5 折 $214
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 193
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7115471274
- ISBN-13: 9787115471277
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Data Science
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商品描述
本書針對SEM數據分析技巧及其在企業中應用的成功案例進行了深度的解析,內容從初始數據分析、SEM在線客服系統介紹,到Excel表格技巧與公式使用、數據獲取與處理、數據透視表與統計圖的製作與應用,再到百度搜索推廣、網盟推廣的數據分析案例解讀,**後到數據分析報告的撰寫,層層深入,並且採用逆向思維進行研發,幫助讀者提升從業能力。
本書由具有多年從業經驗的**SEM優化專家團隊傾力打造,在內容設計上,大量引用了各大企業的**案例,便於讀者在學習理論知識的同時,與實際案例相結合,以便高效地掌握SEM數據分析的技巧。
作者簡介
北京課工場是專注互聯網教育的生態平台,匯聚了中國和北美數百位來自知名互聯網企業的行業大咖,向尋求就業和技術提升的人群提供直播、錄播、面授等多模式教學場景,並通過遍布全國的線下服務中心提供成熟的學習服務,形成完善的“互聯網+教育”解決方案。同時,課工場也為高校、企業、行業提供教育技術賦能,依托Transformer智能教育生態平台,打造智慧校園、企業大學、行業培訓的教育場景,提供一站式教育解決方案。
課工場於2016年榮膺新浪網“2016中國影響力科技創新教育機構”,騰訊網“2016中國影響力教育**”,網易“2016年度**受信賴教育機構”,小米“2016教育行業突出貢獻獎”。
目錄大綱
序言
前言
第1章初識數據分析
1.1數據分析簡介
1.1.1數據分析的定義
1.1.2數據分析的作用
1.2數據分析的步驟
1.2.1明確分析目的與框架
1.2.2數據收集
1.2.3數據處理
1.2.4數據分析
1.2.5數據展現
1.2.6數據報告撰寫
1.3常用的數據分析方法
1.3.1對比分析法
1.3.2平均分析法
1.3.3分組分析法
1.3.4交叉分析法
1.4 SEM數據分析常用術語與數據指標
1.4.1常用術語
1.4.2數據指標
第2章SEM在線客服系統介紹
2.1在線客服系統
2.1.1在線客服系統介紹
2.1.2在線客服系統安裝—網站商務通
2.1.3諮詢工具相關數據
2.2諮詢工具選擇
2.2.1工具界面對比
2.2.2如何選擇諮詢工具
第3章Excel表格技巧與公式使用
3.1常用的Excel表格技巧
3.1.1粘貼技巧
3.1.2查找與替換
3.1.3分列
3.1.4凍結
3.1.5篩選
3.2數據分析常用的Excel函數
3.2.1 IF函數
3.2.2連字符&
3.2.3 LEFT、RIGHT、MID函數
3.2.4 LEN、LENB函數
3.2.5 SUM、SUMIF、SUMIFS函數
3.2.6查找**—VLOOKUP函數
第4章數據獲取與處理
4.1數據導出
4.1.1數據獲取渠道
4.1.2不同階段數據的獲取路徑
4.2數據處理
4.2.1數據清洗
4.2. 2完整數據鏈合成
4.2.3數據具體分析
第5章數據透視表的製作與應用
5.1數據透視表
5.1.1數據透視表製作要求與步驟
5.1.2數據透視表設置
5.2動態透視表的創建
5.3案例分享
第6章圖表製作
6.1日常數據報表
6.2數據統計圖
6.2.1統計圖與統計表的區別
6.2.2統計圖的類型
6.2.3數據統計圖的應用
第7章百度搜索推廣數據分析案例
7.1案例背景
7.1.1案例描述
7.1.2賬戶原有物料及設置
7.2賬戶分析與優化
7.2.1賬戶投放目標分析
7.2.2數據獲取
7.2.3賬戶結構及設置的合理性分析與優化
7.2.4賬戶效果分析與優化
第8章百度網盟數據分析案例
8.1案例背景
8.1.1案例描述
8.1.2賬戶結構與設置現狀
8.1.3投放數據結果
8.2賬戶投放問題診斷及優化
8.2.1企業投放目標分析
8.2.2賬戶數據指標分析與優化
8.2.3百度網盟賬戶優化總結
第9章數據分析報告撰寫
9.1數據分析報告簡介
9.2數據分析報告的寫作原則
9.3數據分析報告的結構
9.3.1總框架:總—分—總
9.3.2結構:標題—目錄—前言—正文—結論—附錄
9.4案例分享
案例1:百度推廣位減少,我們該如何應對
案例2:9月份SEM投放效果分析報告
第10章數據分析案例解析
10.1案例背景
10.2案例數據獲取
10.2.1確定分析目標
10.2.2在哪裡獲取數據
10.2.3應該統計哪些數據指標
10.2.4如何看待及分析這些 數據
10.2.5數據分析產生哪些結果及結論
10.3數據分析過程
10.3.1數據處理
10.3.2具體問題分析
10.3.3數據可視化
10.4問題解決方案