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編輯推薦: |
1.内容实用、定位精准。从数据分析的作用、数据分析的方法、数据分析的规范技巧等切入搜索引擎营销数据分析。 2.案例真实、易于落地。结合百度搜索推广、网盟推广的实例,详解数据清洗、数据链合成、数据报告撰写等过程实施技能。 3.便捷学习、注重体验。教材二维码 学习平台切入,教学视频 在线题库 学习社区,体验新的教学生态。
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內容簡介: |
本书针对SEM数据分析技巧及其在企业中应用的成功案例进行了深度的解析,内容从初始数据分析、SEM在线客服系统介绍,到Excel表格技巧与公式使用、数据获取与处理、数据透视表与统计图的制作与应用,再到百度搜索推广、网盟推广的数据分析案例解读,**后到数据分析报告的撰写,层层深入,并且采用逆向思维进行研发,帮助读者提升从业能力。 本书由具有多年从业经验的**SEM优化专家团队倾力打造,在内容设计上,大量引用了各大企业的**案例,便于读者在学习理论知识的同时,与实际案例相结合,以便高效地掌握SEM数据分析的技巧。
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關於作者: |
北京课工场是专注互联网教育的生态平台,汇聚了中国和北美数百位来自知名互联网企业的行业大咖,向寻求就业和技术提升的人群提供直播、录播、面授等多模式教学场景,并通过遍布全国的线下服务中心提供成熟的学习服务,形成完善的互联网 教育解决方案。同时,课工场也为高校、企业、行业提供教育技术赋能,依托Transformer智能教育生态平台,打造智慧校园、企业大学、行业培训的教育场景,提供一站式教育解决方案。 课工场于2016年荣膺新浪网2016中国影响力科技创新教育机构,腾讯网2016中国影响力教育**,网易2016年度**受信赖教育机构,小米2016教育行业突出贡献奖。
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目錄:
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序言
前言
第 1章 初识数据分析
1.1 数据分析简介
1.1.1 数据分析的定义
1.1.2 数据分析的作用
1.2 数据分析的步骤
1.2.1 明确分析目的与框架
1.2.2 数据收集
1.2.3 数据处理
1.2.4 数据分析
1.2.5 数据展现
1.2.6 数据报告撰写
1.3 常用的数据分析方法
1.3.1 对比分析法
1.3.2 平均分析法
1.3.3 分组分析法
1.3.4 交叉分析法
1.4 SEM数据分析常用术语与数据指标
1.4.1 常用术语
1.4.2 数据指标
第 2章 SEM在线客服系统介绍
2.1 在线客服系统
2.1.1 在线客服系统介绍
2.1.2 在线客服系统安装网站商务通
2.1.3 咨询工具相关数据
2.2 咨询工具选择
2.2.1 工具界面对比
2.2.2 如何选择咨询工具
第3章 Excel表格技巧与公式使用
3.1 常用的Excel表格技巧
3.1.1 粘贴技巧
3.1.2 查找与替换
3.1.3 分列
3.1.4 冻结
3.1.5 筛选
3.2 数据分析常用的Excel函数
3.2.1 IF函数
3.2.2 连字符&
3.2.3 LEFT、RIGHT、MID函数
3.2.4 LEN、LENB函数
3.2.5 SUM、SUMIF、SUMIFS函数
3.2.6 查找**VLOOKUP函数
第4章 数据获取与处理
4.1 数据导出
4.1.1 数据获取渠道
4.1.2 不同阶段数据的获取路径
4.2 数据处理
4.2.1 数据清洗
4.2.2 完整数据链合成
4.2.3 数据具体分析
第5章 数据透视表的制作与应用
5.1 数据透视表
5.1.1 数据透视表制作要求与步骤
5.1.2 数据透视表设置
5.2 动态透视表的创建
5.3 案例分享
第6章 图表制作
6.1 日常数据报表
6.2 数据统计图
6.2.1 统计图与统计表的区别
6.2.2 统计图的类型
6.2.3 数据统计图的应用
第7章 百度搜索推广数据分析案例
7.1 案例背景
7.1.1 案例描述
7.1.2 账户原有物料及设置
7.2 账户分析与优化
7.2.1 账户投放目标分析
7.2.2 数据获取
7.2.3 账户结构及设置的合理性分析与优化
7.2.4 账户效果分析与优化
第8章 百度网盟数据分析案例
8.1 案例背景
8.1.1 案例描述
8.1.2 账户结构与设置现状
8.1.3 投放数据结果
8.2 账户投放问题诊断及优化
8.2.1 企业投放目标分析
8.2.2 账户数据指标分析与优化
8.2.3 百度网盟账户优化总结
第9章 数据分析报告撰写
9.1 数据分析报告简介
9.2 数据分析报告的写作原则
9.3 数据分析报告的结构
9.3.1 总框架:总分总
9.3.2 结构:标题目录前言正文结论附录
9.4 案例分享
案例1:百度推广位减少,我们该如何应对
案例2:9月份SEM投放效果分析报告
第 10章 数据分析案例解析
10.1 案例背景
10.2 案例数据获取
10.2.1 确定分析目标
10.2.2 在哪里获取数据
10.2.3 应该统计哪些数据指标
10.2.4 如何看待及分析这些数据
10.2.5 数据分析产生哪些结果及结论
10.3 数据分析过程
10.3.1 数据处理
10.3.2 具体问题分析
10.3.3 数据可视化
10.4 问题解决方案
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