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詳細書籍分類

深入淺出SEM資料分析——資料的力量助推搜尋引擎行銷

( 簡體 字)
作者:肖睿 王濤類別:1. -> 程式設計 -> 搜索引擎
譯者:
出版社:人民郵電出版社深入淺出SEM資料分析——資料的力量助推搜尋引擎行銷 3dWoo書號: 48224
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有庫存
NT售價: 210

出版日:1/1/2018
頁數:193
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787115471277
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:


本書針對SEM資料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,內容從初始資料分析、SEM線上客服系統介紹,到Excel表格技巧與公式使用、資料獲取與處理、樞紐分析表與統計圖的製作與應用,再到百度搜索推廣、網盟推廣的資料分析案例解讀,**後到資料分析報告的撰寫,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資料分析的技巧。
目錄:

前言

第 1章 初識資料分析

1.1 資料分析簡介

1.1.1 資料分析的定義

1.1.2 資料分析的作用

1.2 資料分析的步驟

1.2.1 明確分析目的與框架

1.2.2 資料收集

1.2.3 資料處理

1.2.4 資料分析

1.2.5 數據展現

1.2.6 資料包告撰寫

1.3 常用的資料分析方法

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資料分析常用術語與資料指標

1.4.1 常用術語

1.4.2 資料指標

第 2章 SEM線上客服系統介紹

2.1 線上客服系統

2.1.1 線上客服系統介紹

2.1.2 線上客服系統安裝—網站商務通

2.1.3 諮詢工具相關資料

2.2 諮詢工具選擇

2.2.1 工具介面對比

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 資料分析常用的Excel函數

3.2.1 IF函數

3.2.2 連字號&

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 資料獲取與處理

4.1 數據匯出

4.1.1 資料獲取管道

4.1.2 不同階段資料的獲取路徑

4.2 資料處理

4.2.1 數據清洗

4.2.2 完整資料鏈合成

4.2.3 資料具體分析

第5章 樞紐分析表的製作與應用

5.1 樞紐分析表

5.1.1 樞紐分析表製作要求與步驟

5.1.2 樞紐分析表設置

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 日常資料包表

6.2 資料統計圖

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 資料統計圖的應用

第7章 百度搜索推廣資料分析案例

7.1 案例背景

7.1.1 案例描述

7.1.2 帳戶原有物料及設置

7.2 帳戶分析與優化

7.2.1 帳戶投放目標分析

7.2.2 資料獲取

7.2.3 帳戶結構及設置的合理性分析與優化

7.2.4 帳戶效果分析與優化

第8章 百度網盟資料分析案例

8.1 案例背景

8.1.1 案例描述

8.1.2 帳戶結構與設置現狀

8.1.3 投放資料結果

8.2 帳戶投放問題診斷及優化

8.2.1 企業投放目標分析

8.2.2 帳戶資料指標分析與優化

8.2.3 百度網盟帳戶優化總結

第9章 資料分析報告撰寫

9.1 資料分析報告簡介

9.2 資料分析報告的寫作原則

9.3 資料分析報告的結構

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 資料分析案例解析

10.1 案例背景

10.2 案例資料獲取

10.2.1 確定分析目標

10.2.2 在哪裡獲取資料

10.2.3 應該統計哪些資料指標

10.2.4 如何看待及分析這些資料

10.2.5 資料分析產生哪些結果及結論

10.3 資料分析過程

10.3.1 資料處理

10.3.2 具體問題分析

10.3.3 數據視覺化

10.4 問題解決方案
序: