商务数据分析与应用专业主要以培养面向电子商务类岗位的技能型人才为主，总体的就业前景还是比较广阔的，而且随着大数据等技术逐渐在电子商务领域落地应用，数据分析类岗位的重要性将不断得到加强。

商务数据分析与应用专业的知识结构分为三大部分，分别是统计学、电子商务和计算机，相对于传统的电子商务专业来说，明显加强了数据分析相关的技能培养，涉及到数据库知识以及各种数据分析工具，一部分学校会根据自身的教育资源情况来调整具体的授课内容，比如有的高校还会开设Python数据分析课程等等。

如果想提升自身的就业能力，需要做好三件事，其一是加强数据分析能力的锻炼，尤其是动手实践能力；其二是掌握一定的程序设计知识；其三是重视实习过程。虽然目前数据分析岗位的人才缺口比较大，但是电子商务领域对于从业者的实践经验有比较多的要求（技能型岗位对于学历的敏感度并不高），因此一定要注重自身动手实践能力的培养。

数据分析有两种常见的方式，一种是采用统计学方式，另一种是采用机器学习的方式，如果两种方式都能够掌握，那么在就业的时候会有更强的岗位竞争力。另外，在学习机器学习的过程中，也会锻炼自身的编程能力，而编程能力也会对未来的就业起到比较大的影响。

最后，如果自身条件允许的情况下，可以继续提升一下学历，本科期间可以选择大数据相关方向，这样会打开更多的就业渠道。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

有哪些能够提升数据分析思路的书？

整理一下目前接触过的有助于提升数据分析思路的书。这些书阅读门槛比较低，不需要非常专业或高深的数学理论，而且和业务问题挂钩，大概能反映实际工作中的分析流程。

1、《如何用数据解决实际问题》
点评：以“汽车销售下降”这个问题的分析案例贯穿全书，讲讲数据分析每个步骤需要注意的事项，对于初阶和中阶的数据分析从业者都有较好的指导意义。

2、《统计数字会说谎》
点评：借鉴此书的思路不仅可以看数据分析报告里有没有“骚操作”，也可以用来鉴别假新闻或者谣言。

3、《赤裸裸的统计学》
点评：一部分的内容和《统计数字会说谎》差不多，还有一部分内容更偏统计学知识，阅读难度不高

4、《精益数据分析》
点评：这本书的要点是理解不同业务模式的流程，以及选择合适的指标来评估业务

5、《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》
点评：本书提供了诸多商业分析案例，每个案例的分析思路均按照CRISP-DM流程来分步讲解，非常值得学习

6、《硅谷增长黑客实战笔记》曲卉
点评：在业务背景下，数据分析需要怎么去辅助产品运营活动，怎么去建立指标体系，怎么去评估活动的效果；

7、《活用数据：驱动业务的数据分析实战》陈哲
点评：这本书主要内容是怎么用数据分析辅助决策，e.g. 调查问卷设计、用户偏好分析、品牌建设分析、定价、规模预测、渠道评估等；

8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明
点评：以零售下的业务场景，看”人货场“的分析，零售是典型的业务，其中的分析方法、思路也可以用到其他业务场景

9、《Python数据分析与数据化运营 》宋天龙
点评：这本书的理论和实操都很不错，内容涉及的都是高频的数据分析问题，书的价格也不贵，就内容和性价比而言，可以秒杀市面上大部分数据分析的视频课了

10、《数据化决策》
点评：中译本是原书第2版，最新是第3版，书关注的主题就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以选择相应的方法或指标来衡量的，不过，量化的目的并不是计算出精准的数字，而是减少不确定性或优化问题；

11、《解决问题的三大思考工具》点评：这本书基本和数据分析没多大关系，主要内容是涉及到逻辑思考、横向思考、批判思考这3种思考方式，并提供了每种思考方式下细分的思考框架。在作者看来——逻辑思考是是基于现状推导出达到目标的解决方案，横向思考则是聚焦于最终目标同时考虑达到该目标的多种可能性，批判思考则是对目标的再次审核以确定目标背后真正的问题以及这个目标是不是真的目标。

电商运营每天都看的是什么数据？

电商运营每天都看的是什么数据？

电商运营每天都看的是什么数据？

对于这个问题，我觉得我是最具有发言权的，毕竟我做运营也有十多年了，且现在还管理着13家淘宝店铺，不说细节（细节都是根据个人和店铺实际情况做出调整的），但系统的一个流程工作还是有的，因此在这里，我就将我一天的工作流程和要看的数据给大家一个展示。

第二件事：找大佬（美工）沟通今日份的做图工作及预计出图时间。

第三件事：数据分析；也就是本次问题的重点，一个运营人每天都要看的数据。

我先说一个建议，就是大家每天在看数据的时候，最好做一个表格，将这些数据统计下来，这样在分析的时候会更直观看出问题所在。

（这个表格只使用于新手运营前期，可根据个人情况做出调整，不一定非是这种一样滴）

那么需要具体分析哪些数据呢？

3个部分。

第1个：自己店铺的一个数据分析（需要购买生意参谋）。

1、店铺整体的一个数据分析；

2、单品的一个数据分析，分主推与次推。

注意：如果有活动的话，还要看一下活动的效果数据。

第2个：竞争对手的数据分析（需要购买高配版生意参谋）。

主要是看竞争对手竞品的价格、活动变化，以及他的一个销量、流量来源数据。

第3个：大盘数据，也就是行业数据。（生意参谋）

主要是看大盘数据有无波动，之后针对店铺做一个对于，看是大盘导致的店铺波动，还是只有自己店铺有波动，如果是后者，那么就要仔细找找原因了。其次是要看最近有没有增长幅度很大的产品，寻找商机。

第四件事：运营人的一个基本操作（这也是我们运营人要看的数据）。

1、有订单就安排发货；

2、有未付款的就安排客服催付；

3、有差评/退换货情况就安排客服联系买家协商；

......

......午饭过后。

第五件事：找大佬（美工）要图。

还没做出来，就要开始催了，因为你不知道是不是一做出来，你就会满意，所以你要给美工留一个可以修改的时间，也给自己留一份余地，否则你今天就绝对会加班。

（注：如果图要修改的话，不要光等着，应该接着做下面事，否则你依然会加班。）

第六件事：查看推广渠道内的数据。

例如：我们有开直通车，那么我们就要看看直通车里面的钱还够不够；创意数据表现怎么样，是否需要更换，地理分布是否需要调整等等。

第七件事：数据分析。同样，要看自己店铺的数据，也要看竞争对手和大盘的数据。

上午的时候，我们只是做了一个系统的分析和统计，下午的时候，我们就要根据数据细致的分析和优化，主图是否需要优化、标题关键词是否需要优化等等（不过优化这些项也不能太过频繁）、今日订单量有无达到预计效果，如果没有，可能就需要安排补单了等等。

在这个同时，我们还要针对店铺里面各个宝贝的库存进行统计和跟进，一定要避免产品因售完而导致下架。

最后，总结......

不威严所听，只以事论事。我是司空，一个致力于将淘宝算法一探究竟的人，以上呢，就是针对运营人一天看数据的一个流程安排，写的笼统，看似简单，实则真正在运营，在操作的时候，你就不会觉得是这么简单了。

另外，最近我有录制一套有关淘宝店铺应该如何去运营的干货视频，有想要的，可以私信我“淘运视频”，免费分享给你们哦！

这次的分享到这里就结束了。

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