课程大纲：

电商数据分析培训

课程背景
随着全球电商市场规模持续增长（2023年超6.3万亿美元，年增速15%），数据分析已成为电商运营的核心能力。然而，学生群体普遍缺乏实际工具操作经验，难以将理论转化为实践。
本课程结合DeepSeek这一AI驱动数据分析工具，通过实战化教学，帮助学生掌握电商数据分析的核心技能，覆盖市场分析、客户行为研究、产品优化、库存管理等场景，并融入2023-2024年*行业案例，确保学生学完即可应用于实际场景。

课程收益
工具精通：熟练使用DeepSeek完成数据清洗、分析及可视化。
技能落地：独立完成电商数据分析全流程，提出优化建议。
行业认知：掌握电商行业核心指标（如GMV、转化率、复购率）及*趋势。
就业赋能：提升简历竞争力，适应电商运营、数据分析等岗位需求。

课程目标
掌握DeepSeek基础操作与核心功能。
完成市场分析、客户行为分析、产品优化等4大实战项目。
结合*数据案例，输出可落地的分析报告。
通过小组协作与答辩，提升综合应用能力。

授课方式
理论讲解（30%）：结合行业趋势与工具原理，夯实基础。
案例分析（30%）：2023年真实电商案例解析（如拼多多、Shein）。
实操演练（40%）：基于DeepSeek完成数据导入、分析、可视化全流程。
互动形式：小组讨论、模拟经营、项目答辩。

课程大纲
模块1：电商数据分析基础与DeepSeek入门
1.1 电商行业现状与核心指标
2023年全球及中国电商市场规模与趋势
核心指标解析：GMV、转化率、复购率、客单价
案例：Temu跨境增长策略（2023年GMV增长200%）
1.2 数据分析在电商中的核心作用
数据驱动决策的四大场景：市场、客户、产品、供应链
案例：抖音电商通过用户行为分析提升30%转化率
1.3 DeepSeek工具初探
安装与界面导览
数据导入与清洗实操（模拟电商订单数据）
实操任务：清洗某服装电商的销售数据，剔除异常值

模块2：市场分析与竞争洞察实战
2.1 市场趋势预测与竞品分析
使用DeepSeek抓取行业数据（如Google Trends、第三方报告）
竞品价格监控与策略反推
案例：某美妆品牌通过竞品分析优化定价，提升15%市场份额
2.2 需求预测与定价策略
DeepSeek时间序列分析功能实操
动态定价模型搭建（基于成本、需求弹性）
实操任务：预测某3C产品Q4需求，制定节日促销价格

模块3：客户行为分析与精准营销
3.1 客户分群与画像构建
RFM模型在DeepSeek中的实现
高价值客户识别与流失预警
案例：某母婴电商通过分群营销提升25%复购率
3.2 个性化推荐与广告优化
协同过滤算法在DeepSeek中的应用
广告ROI分析与预算分配
实操任务：为某食品电商设计推荐策略，优化广告投放

模块4：产品优化与库存管理实战
4.1 产品表现评估与选品策略
利用DeepSeek进行SKU销量聚类分析
长尾产品优化与爆款预测
案例：Shein通过数据选品将上新周期缩短至7天
4.2 智能库存与物流优化
安全库存计算与缺货预警模型
物流路径优化（基于DeepSeek地理数据分析）
实操任务：为某家电电商制定618大促库存计划

模块5：综合项目答辩与就业指导
5.1 小组项目实战
选题：自选电商场景（如大促策划、新品上市）
使用DeepSeek完成分析并输出报告
5.2 答辩与点评
各小组展示分析结果与决策建议
导师点评与优化建议
5.3 就业赋能
电商数据分析岗位技能要求解析
简历与面试技巧（如何包装项目经验）

电商数据分析培训