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深入浅出SEM数据分析  数据的力量助推搜索引擎营销
深入浅出SEM数据分析  数据的力量助推搜索引擎营销

深入浅出SEM数据分析 数据的力量助推搜索引擎营销PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:肖睿,王涛主编
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787115471277
  • 页数:193 页
图书介绍:本书中系统讲解了搜索引擎营销数据分析中各环节的介绍,对搜索引擎营销数据分析从不同角度进行了诠释。内容中详细剖析了搜索引擎营销数据分析各环节的流程以及相应的优化技巧。对于提高搜索引擎营销从业人员的专业能力起到了巨大的作用。
《深入浅出SEM数据分析 数据的力量助推搜索引擎营销》目录

第1章 初识数据分析 1

1.1数据分析简介 2

1.1.1数据分析的定义 3

1.1.2数据分析的作用 3

1.2数据分析的步骤 4

1.2.1明确分析目的与框架 5

1.2.2数据收集 5

1.2.3数据处理 7

1.2.4数据分析 7

1.2.5数据展现 7

1.2.6数据报告撰写 8

1.3常用的数据分析方法 9

1.3.1对比分析法 9

1.3.2平均分析法 11

1.3.3分组分析法 12

1.3.4交叉分析法 12

1.4 SEM数据分析常用术语与数据指标 14

1.4.1常用术语 14

1.4.2数据指标 14

第2章 SEM在线客服系统介绍 17

2.1在线客服系统 18

2.1.1在线客服系统介绍 18

2.1.2在线客服系统安装——网站商务通 19

2.1.3咨询工具相关数据 26

2.2咨询工具选择 32

2.2.1工具界面对比 33

2.2.2如何选择咨询工具 33

第3章 Excel表格技巧与公式使用 37

3.1常用的Excel表格技巧 38

3.1.1粘贴技巧 38

3.1.2查找与替换 40

3.1.3分列 42

3.1.4冻结 43

3.1.5筛选 44

3.2数据分析常用的Excel函数 47

3.2.1 IF函数 48

3.2.2连字符& 48

3.2.3 LEFT、RIGHT、MID函数 49

3.2.4 LEN、LENB函数 52

3.2.5 SUM、SUMIF、SUMIFS函数 53

3.2.6查找之王——VLOOKUP函数 56

第4章 数据获取与处理 59

4.1数据导出 60

4.1.1数据获取渠道 60

4.1.2不同阶段数据的获取路径 64

4.2数据处理 64

4.2.1数据清洗 64

4.2.2完整数据链合成 65

4.2.3数据具体分析 69

第5章 数据透视表的制作与应用 79

5.1数据透视表 80

5.1.1数据透视表制作要求与步骤 81

5.1.2数据透视表设置 84

5.2动态透视表的创建 92

5.3案例分享 96

第6章 图表制作 99

6.1日常数据报表 100

6.2数据统计图 102

6.2.1统计图与统计表的区别 102

6.2.2统计图的类型 104

6.2.3数据统计图的应用 106

第7章 百度搜索推广数据分析案例 119

7.1案例背景 120

7.1.1案例描述 120

7.1.2账户原有物料及设置 121

7.2账户分析与优化 121

7.2.1账户投放目标分析 122

7.2.2数据获取 122

7.2.3账户结构及设置的合理性分析与优化 122

7.2.4账户效果分析与优化 130

第8章 百度网盟数据分析案例 139

8.1案例背景 140

8.1.1案例描述 140

8.1.2账户结构与设置现状 141

8.1.3投放数据结果 142

8.2账户投放问题诊断及优化 143

8.2.1企业投放目标分析 143

8.2.2账户数据指标分析与优化 143

8.2.3百度网盟账户优化总结 154

第9章 数据分析报告撰写 157

9.1数据分析报告简介 158

9.2数据分析报告的写作原则 159

9.3数据分析报告的结构 160

9.3.1总框架:总—分—总 160

9.3.2结构:标题—目录—前言—正文—结论—附录 160

9.4案例分享 163

案例1:百度推广位减少,我们该如何应对 163

案例2:9月份SEM投放效果分析报告 166

第10章 数据分析案例解析 177

10.1案例背景 178

10.2案例数据获取 179

10.2.1确定分析目标 179

10.2.2在哪里获取数据 180

10.2.3应该统计哪些数据指标 183

10.2.4如何看待及分析这些数据 185

10.2.5数据分析产生哪些结果及结论 185

10.3数据分析过程 185

10.3.1数据处理 186

10.3.2具体问题分析 187

10.3.3数据可视化 191

10.4问题解决方案 192

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