本书以岗位需求为导向、以能力培养为核心，系统构建数据化运营知识体系与实践路径，兼顾理论深度与实操性，同时融入法治教育与前沿 AI 技术应用，助力学生成长为符合行业需求的复合型数据运营人才。 本书整体分为8个项目，覆盖数据化运营全流程关键环节：项目一从数据化运营的基础认知切入，详解其核心概念、业务流程及所需工具技能，帮助学习者建立行业认知框架；项目二至项目七聚焦垂直业务场景的数据应用，依次围绕市场数据、客户数据、运营数据、产品数据、销售数据、供应链数据展开，每个业务模块均以 “解决实际问题”为目标，拆解具体分析方法与操作步骤；项目八则聚焦数据监控与分析报告撰写，教授数据鉴别技巧、报告类型区分及结构化写作方法，形成 “数据收集—分析—应用—输出”的链路。 本书既可作为高职高专院校电子商务、市场营销等相关专业的核心课程教材，也可作为企业数据运营岗位的岗前培训资料，同时也可为从事电商、零售、物流等行业的从业者提供实用的数据分析与运营优化参考，助力行业人员提升数据驱动决策能力，推动业务高质量发展。

职业院校教师

目录
前言
项目一　数据化运营认 1
任务一　了解数据化运 1
任务二.了解数据化运营的业务流 10
任务三.了解数据化运营的工具和技 14
项目二.市场数据分 28
任务一.认识市场数 28
任务二.分析市场行 33
任务三.分析竞争数 41
任务四.分析行业数 47
项目三.客户数据分 52
任务一.认识客户数据分 52
任务二.分析客户画 59
任务三.分析客户忠诚 67
任务四.分析客户行 71
任务五.优化并跟踪客户数 78
项目四.运营数据分 84
任务一.认识运营数 85
任务二.分析流量与转化数 91
任务三.分析推广数 100
任务四.优化并跟踪运营数 109
项目五.产品数据分 115
任务一.认识产品数 115
任务二.分析产品行业数 124
任务三.分析产品能力数 128
任务四.优化并跟踪产品数 134
项目六.销售数据分 141
任务一.认识销售数据分 142
任务二.分析交易数 146
任务三.分析服务数 161
任务四.优化并跟踪销售数 172
项目七.供应链数据分 183
任务一.认识供应链数据分 183
任务二.分析采购数 188
任务三.分析物流数 196
任务四.分析仓储数 201
任务五.优化并跟踪供应链数 206
项目八.数据监控与分析报告撰 212
任务一.分析与鉴别监控数 213
任务二.了解数据分析报告的类 219
任务三.掌握数据分析报告的结 222
任务四.撰写数据分析报 226
参考文 234