成為大數據電子商務人纔的第一本書 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 電子商務
• 人纔培養
• 數據分析
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• 技能提升
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• 就業
• 行業趨勢

任何人都不該錯過的一本書！大數據浪潮來襲，在巨量、繁雜的資料之中掏選齣黃金資訊，已經成為現今最兵傢必爭之顯學，大數據的應用幾乎是全方位，技術和工具也不斷推陳齣新，現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經曆一番徹底的更新，沒錯！如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題，也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵，誰就可以成為未來電子商務的掌舵手！

　　本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯閤著作，蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成，也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書，不論是理論或是實務操演，內容上都十分的詳實而完備，用字遣詞上也非常平易近人，即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適閤當作大數據的第一本入門書，然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。

　　本書重點

　　認識大數據！告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0？

　　運用免費工具蒐集巨量資訊！一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫麵的步驟化教學，跟著老師做，一定能學會！

　　活用免費網路資源分析巨量資訊！使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器，全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機！

　　如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景？生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通，成為下一個大數據電子商務人纔不是夢！

《揭秘新零售：從傳統電商到智能驅動的未來商業圖景》 內容提要 本書並非聚焦於單一的“大數據電子商務人纔”培養路徑，而是以一個宏大且更具前瞻性的視角，深入剖析瞭當前商業環境經曆的深刻變革——從傳統的、以流量為核心的電商模式，嚮以用戶體驗和智能技術為驅動的“新零售”範式演進的全過程。我們不再滿足於介紹工具或技術棧的堆砌，而是緻力於構建一個關於商業生態係統重構的理論框架，探討企業如何在數字化洪流中實現生存與跨越式發展。 全書結構圍繞“認知重塑”、“技術賦能”、“運營革新”和“未來趨勢”四大支柱展開，旨在為企業決策者、一綫運營管理者以及渴望理解商業本質的讀者，提供一份詳盡的路綫圖，理解在高度互聯、數據驅動的商業世界中，決策是如何製定的，價值是如何創造的，以及組織結構應如何調整以適應這種變化。 --- 第一部分：商業範式的遷移——從“交易中心”到“用戶中心”的思維轉變 本部分首先拋棄瞭將電子商務視為一個孤立銷售渠道的舊有觀念。我們探討瞭數字經濟時代的本質特徵：信息對稱化、用戶主權崛起以及體驗經濟的爆發。 1.1 零售的本質迴歸與數字化外衣 我們將零售業的核心價值——解決“人、貨、場”三者匹配的效率問題——放置於數字化背景下進行重新審視。傳統電商的“場”是虛擬的網站/App，而新零售的“場”是無邊界的、融閤綫上綫下的全渠道體驗空間。我們將詳細分析這種“場”的重構如何影響供應鏈和服務鏈。 1.2 流量紅利終結後的增長邏輯 流量成本的飆升迫使企業從“廣撒網”的粗放式增長轉嚮“精耕細作”的存量價值挖掘。本章深入剖析瞭如何通過生命周期價值（CLV）模型、客戶細分（Segmentation）和個性化觸達，構建可持續的增長飛輪。重點討論瞭用戶忠誠度計劃（Loyalty Programs）的現代化設計，不再是簡單的積分兌換，而是基於情感連接和身份認同的復雜係統。 1.3 組織與文化的適配性挑戰 新零售的成功不僅是技術的勝利，更是組織結構和思維模式的革命。我們考察瞭“敏捷組織”（Agile Organization）的構建要素，以及如何打破傳統部門間的壁壘（如市場部、IT部、供應鏈部），實現跨職能團隊的高效協作。特彆關注“試錯文化”的建立及其對創新速度的決定性影響。 --- 第二部分：智能驅動的運營體係——構建全鏈路自動化與優化 如果說第一部分是關於“為什麼變”，那麼第二部分則著重於“如何變”，即如何利用前沿技術構建一個自學習、自優化的運營體係。 2.1 供應鏈的“實時化”與“柔性化” 我們摒棄瞭傳統上對供應鏈的綫性理解，轉而探討其網絡化和實時反饋的特性。本書詳細闡述瞭需求預測的進化——如何從基於曆史數據的簡單預測轉嚮基於實時交易、社交情緒和外部事件的多元因子預測模型。重點討論瞭“最後一公裏”的效率革命，包括前置倉模式（Fulfillment Center）的選址策略、庫存的雲化管理，以及如何通過自動化分揀和無人配送網絡降低時效成本。 2.2 營銷技術的革新：從廣告訴說到情境化交互 本章聚焦於營銷自動化（Marketing Automation）的深度應用。我們不再僅僅討論郵件群發或社交媒體投放，而是深入剖析客戶數據平颱（CDP）的架構設計、數據治理的挑戰，以及如何實現跨觸點的用戶旅程編排（Journey Orchestration）。重點闡述瞭“意圖捕獲”技術，即在用戶尚未明確錶達需求時，係統如何通過行為軌跡預測其潛在購買意圖，並及時推送高度相關的內容或産品推薦。 2.3 商業智能（BI）的民主化與決策效率 本書強調，數據分析不應是少數專傢的特權。我們將介紹如何設計直觀、可操作性的數據儀錶闆，確保一綫運營人員能夠實時獲取關鍵績效指標（KPIs）並立即采取行動。探討瞭“描述性分析”嚮“預測性分析”和“規範性分析”的升級路徑，目標是讓係統不僅能告訴企業“發生瞭什麼”和“將要發生什麼”，更能直接建議“應該做什麼”。 --- 第三部分：體驗經濟與商業邊界的消融 現代商業的競爭焦點已經轉移到用戶體驗的細微差彆上。本部分探討瞭如何通過技術手段，將産品銷售轉化為全方位的服務體驗。 3.1 全渠道（Omni-Channel）體驗的無縫集成 我們分析瞭綫上和綫下的深度融閤並非簡單的渠道疊加，而是數據和服務的雙嚮流通。詳細討論瞭門店的數字化轉型策略——如何將實體店升級為“體驗中心”和“前置服務站”，以及如何利用店內傳感器、移動支付和AR/VR技術增強顧客的沉浸感和互動性。 3.2 個性化服務的邊界拓展 超越簡單的“您可能喜歡”推薦，本書探討瞭超個性化（Hyper-Personalization）在客服、售後和産品設計階段的應用。例如，如何通過自然語言處理（NLP）技術實時分析客服對話中的情緒和痛點，立即觸發升級服務流程；或是在産品迭代階段，直接從用戶反饋中提取結構化需求，輸入給研發團隊。 3.3 信任、安全與治理的新挑戰 隨著數據采集的深化，用戶對隱私和數據安全的關注日益提高。本章討論瞭企業在遵守日益嚴格的全球數據法規（如GDPR, CCPA等）的同時，如何透明化地管理用戶數據，並構建起堅實的信任基礎。探討瞭區塊鏈技術在供應鏈溯源和交易透明度方麵的潛在應用，旨在重塑商業信任機製。 --- 第四部分：麵嚮未來的商業生態係統構建 本書的收官部分將目光投嚮更遠的未來，探討影響零售業形態的宏觀趨勢和新興技術。 4.1 平颱化思維與生態協同 成功的未來企業往往不再是孤軍奮戰的“巨頭”，而是能夠構建和駕馭生態係統的“樞紐”。我們將分析平颱商業模式的構建要素，包括如何吸引第三方閤作夥伴（如內容創作者、小型供應商、服務提供商）加入，形成互利共贏的價值網絡。探討瞭API經濟和服務化轉型（XaaS）對傳統零售企業的意義。 4.2 沉浸式商業的初步探索 對於元宇宙、Web3.0等新興概念，本書采取務實的分析態度。我們考察瞭這些技術對未來購物場景的可能影響，如虛擬試穿（Virtual Try-On）、數字商品（NFTs）在品牌忠誠度建設中的作用，以及去中心化自治組織（DAO）在社區治理中的應用前景。這不是技術預測，而是對商業機會的提前布局分析。 4.3 可持續發展與社會責任（ESG） 在消費者日益關注企業社會責任的背景下，可持續性已成為核心競爭力的一部分。本書分析瞭如何將ESG標準融入供應鏈優化、綠色物流和産品生命周期管理中，並利用數字化工具實現碳足跡的可視化和報告，從而贏得新一代消費者的青睞。 --- 本書的獨特價值： 本書提供的是一套係統性的商業重構框架，而非速成的技術手冊。我們相信，理解商業邏輯的底層變化，比掌握某一個特定工具的最新版本更為重要。通過大量真實案例的深度剖析，我們將復雜的數字化轉型過程，分解為可理解、可執行的戰略步驟，幫助讀者在瞬息萬變的商業環境中，占據先機，引領變革。這是一本關於商業智慧、技術整閤與組織重塑的全麵指南。

作者簡介

鄭江宇

　　現任
　　東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授
　　颱北科技大學工管係兼任助理教授
　　颱灣金融研訓院遴選菁英講座

　　著作：
　　《指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裏的無限商機》
　　《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》

許晉雄

　　現任
　　東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任
　　東吳大學財務工程與精算數學係教授

　　經曆
　　東吳大學商用數學係副教授
　　東吳大學商學院商學進修學士班主任
　　颱灣科技大學工業管理係兼任副教授
　　實踐大學企業管理係兼任副教授
　　工研院講師
　　成功大學管理顧問班講師
　　東吳大學發展處處長
　　東吳大學社會資源處處長

推薦序
序

Part 1 大數據與電子商務
Chapter1 大數據崛起與電子商務變革
1-1何謂大數據
1-2大數據對傳統電子商務之影響
1-3大數據成就新電商4.0
1-4大數據電商營運模式
Chapter2大數據電商技能與挑戰
2-1 微觀視角
2-2 钜觀視角
Chapter3大數據電商機會與前景

Part 2 大數據電子商務之輿情探索
Chapter4站外情報探索
4-1 榖歌搜尋趨勢Google Trends
4-2榖歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer
4-3網路爬蟲Python Crawler
Chapter5站內情報探索
5-1購物籃分析運作
5-2 購物籃分析之R語言實作
Chapter6社群情報探索
6-1 Power BI安裝與設定
6-2臉書資料探索 (具管理權限)
6-3臉書資料探索 (不具管理權限)
6-4 IBM Watson 社交情報探索

Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1傳統網站HTML程式碼安裝
7-2套版式網站安裝
Chapter8廣度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析)
8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析)
Chapter9行動流量分析 (iBuildApp)
9-1行動流量分析理論依據
9-2網站型APP製作
9-3 iBuildApp之GA嵌入

Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取
Chapter10主動式掃碼互動
10-1一維條碼
10-2二維條碼
10-3個性化QR-Code製作
10-4掃碼行為分析
Chapter11主動式擴增實境
Chapter12非主動式超聲波互動

Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
Chapter13 跨境電商情報探查利器
Chapter14大數據資料視覺化呈現
14-1程式碼嵌入式
14-2 GUI介麵式
Chapter15智慧語音客服訂單不漏接
結語

序

　　電子商務在颱灣發展至今已二十餘年，期間曆經許多外在情勢變化，其中最明顯的改變有連網設備普及、連網費用下降、智慧型手機普及等，這些都錶明瞭電子商務正走在一條不斷進化的道路上。近年來大數據概念興起，使得電子商務的大數據相關應用呈現多元化趨勢。這意味著，大數據或是電子商務早已是一項跨領域之技能。有感於市麵上大數據電子商務相關書籍多數局限於概念傳達，即便是實作型書籍也過於艱深難懂。有鑑於此，本書兩位作者協同各自跨領域專長及校內教學經驗，共同撰述符閤資訊、商管、財務金融或社會科學領域適用之大數據電子商務教材。此《成為大數據電子商務人纔的第一本書》一書共計有五大篇15 個章節，每一章節皆包含理論、個案與實作，特彆是在實作部分大量採用免費或試用版軟體，期許廣大讀者能以最低成本吸收大數據電子商務新知。再者，為瞭因應大數據電子商務的持續進化，本書內容廣泛的將輿情探索、網路爬蟲、社群網路分析、網站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、資料視覺化以及智慧客服機器人等議題納入，這些議題在大數據電子商務中皆屬重要應用，本書手把手的教導讀者，使讀者能夠從中學習到實務技能，進而縮小學用落差。2018 年正值大數據應用的衝刺階段，相信讀者從本書內容中可以收獲許多大數據電子商務知識，使大傢得以順利的銜接大數據盛世。
 

1-1　何謂大數據
 
大數據 (Big Data) 一詞最早齣現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》當中，書裏提到所謂大數據指的是 4V 數據特性，包含數量龐大 (volume)、産生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下：
 
數量龐大 (volume)
 
Volume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量，例如：某一輛汽車的油箱容量為 60 公升，若能夠將油箱擴大，那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裏，volume 卻屬於一個抽象概念，好比一個沒有刻度的量杯一樣，並無具體資料容量上限。試想，在這個世界上有幾個網站呢？而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢？答案想必是非常驚人！在大數據裏，volume 其實就是指數量龐大的網路資料。
 
以傳統電子商務時代而言，或許網路資料僅局限於來自網站的流量，然而近年來受惠於行動網路普及，由行動裝置所産生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列，甚至是近年流行的物聯網也不例外，在萬物皆可連網情況下，儼然扮演額外的網路流量供應者，因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例，大傢平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況，那就是上網流量超過電信業者閤約中的限額。以 1G 流量限額來說，若將流量使用完畢，等同於自己在智慧型手機上閱讀瞭上韆本電子書的內容，然而實際上的流量限額不隻有 1G，甚至有不少人是使用吃到飽方案，那麼在沒有限製的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。
 
産生速度快 (velocity)
 
大數據的産生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以資料在網上流動的速度而言，不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裏 (傳訊方是上傳、收訊方是下載)，自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢？如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話，LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢？然而這隻是眾多大數據資料流動的一個小案例，在人們日常生活中，隻要所從事的活動涉及到網路，就等同於隨時産生資料流動，也就是達到資料即時性 (real-time)。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我看到《成為大數據電商人纔的第一本書》這個標題時，我腦袋裡的第一個想法就是：「完瞭，這下又要學新東西瞭！」但接著，又有一種莫名的興奮感。畢竟，我一直覺得自己在經營網路生意這塊，好像一直處在一個瓶頸期，明明很努力，但業績就是沒有辦法突破。 我個人對「人纔」這個詞很有興趣。這本書會不會分享一些成功的大數據電商人纔的養成秘訣？他們是不是都有一些共通的思維模式，或是學習方法？我特別想知道，對於我們這種可能沒有太多技術背景的人來說，有沒有什麼入門的途徑？它會不會教我們一些基本的大數據工具的使用，像是如何去解讀Google Analytics的報錶，或是如何利用社群媒體的後颱數據來做分析？我希望能從書中得到一些啟發，瞭解在這個領域中，真正有用的技能是什麼，以及我應該朝哪個方嚮去努力。在颱灣，很多人都在做電商，但要做到「齣類拔萃」，真的需要一些特別的能力。我希望這本書能為我指點迷津，讓我不再盲目摸索，而是有方嚮、有目標地前進。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書《成為大數據電商人纔的第一本書》的時候，真的覺得好像挖到寶瞭！畢竟現在電商這麼夯，誰不想搭上這班列車，成為那個懂數據、懂趨勢的人呢？我一直覺得，在網路上做生意，光靠感覺是絕對不夠的，背後一定有什麼奧秘。這本書名一聽就點中瞭我的痛點，感覺它就是為我這種想轉職，或是想把自傢小網店經營得更好的人準備的。 我對裡麵的「大數據」這個詞非常有感，總覺得它聽起來很厲害，但又有點遙遠。它是不是會教我怎麼從一大堆雜亂的數據裡，找齣客戶喜歡什麼、什麼時候下單機率最高？例如，它會不會舉例說明，如果看到某個商品的點擊率突然飆升，但轉換率卻不高，那代錶什麼？是不是廣告下錯瞭方嚮？還是產品本身有問題？或是，如果我發現我的粉絲團的互動率很高，但實際購買的客人卻不多，這中間的落差，是不是可以用數據來解釋，進而找到解決之道？我希望這本書能提供很多實際操作的案例，讓我不會隻是看著數字發呆，而是能真正地利用這些數字，做齣更聰明的決策。畢竟，在颱灣這個競爭激烈的市場，一點點差異都可能決定勝負，我希望透過這本書，能讓我更有底氣去麵對這些挑戰。

评分☆☆☆☆☆

剛好在找關於電商轉型的資料，看到《成為大數據電商人纔的第一本書》，這書名聽起來就很有份量，讓我有種「終於等到你瞭」的感覺。我一直覺得，光是把商品擺上架、設定價格，這樣的經營模式在現代的電商環境中，實在是太被動瞭。 我特別想瞭解，這本書會不會深入探討「人纔」的養成這部分？在颱灣，許多年輕人都在投入電商創業，但怎麼樣纔能從眾多創業者中脫穎而齣，成為那個真正懂「門道」的人？它會不會分享一些關於數據分析的入門知識，像是如何解讀網站流量的變化，或是如何透過客戶迴饋來優化產品？我還很想知道，對於我們這些可能沒有濃厚技術背景的人來說，有沒有什麼比較友善的學習路徑？它會不會舉例說明，如何在有限的資源下，開始運用數據來改善我們的線上銷售？我希望這本書能提供一些實用的方法論，讓我能夠更有係統地學習，而不是東拼西湊。畢竟，在這個資訊爆炸的時代，能夠掌握數據、運用數據的人，纔最有未來。

评分☆☆☆☆☆

最近剛好在研究如何提升網店的行銷效益，看到這本《成為大數據電商人纔的第一本書》的書名，眼睛就亮瞭起來。我一直覺得，現在的電商，已經不是過去那種隨便上架商品，然後等客人自己上門的年代瞭。尤其是在颱灣，消費者選擇太多瞭，如果沒有一些獨到的見解，很容易就被淹沒。 我很好奇，這本書會不會深入探討顧客行為分析的部分？比如說，它會不會教我們如何去追蹤顧客在網站上的足跡？從他們點擊瞭哪些產品，停留瞭多久，到最後有沒有加入購物車，甚至最後結帳的過程。這些數據，是不是能幫我們描繪齣一個更立體的顧客輪廓？進而，我們可以根據這些輪廓，去設計更精準的廣告投放，或是提供更個人化的商品推薦。我一直在想，如果我能知道我的顧客，他們是喜歡在上班時間逛網站，還是晚上有空的時候？他們對哪種類型的促銷活動最有反應？是滿額摺抵，還是買一送一？我希望這本書能提供一些實用的方法，讓我們能夠從看似零散的數據中，抽絲剝繭，找齣真正能打動消費者的關鍵。畢竟，懂瞭顧客，就等於掌握瞭市場。

评分☆☆☆☆☆

我最近對電商產業的發展趨勢感到非常好奇，特別是「大數據」這個概念，聽起來就很吸引人。《成為大數據電商人纔的第一本書》這個書名，直接戳中瞭我想瞭解這方麵知識的渴望。 我一直覺得，現在的消費者資訊太發達瞭，他們想要的越來越多，而且個性化非常強烈。傳統的行銷方式，可能已經越來越難奏效瞭。我很好奇，這本書會不會教我們如何利用大數據來理解消費者的細微需求？例如，它會不會探討如何分析顧客的購買歷史、瀏覽行為，甚至是他們在社群媒體上的互動，來預測他們下一個可能感興趣的產品？我希望書中有一些實際的案例，說明像是服飾電商、美妝電商，或是食品電商，分別可以從哪些數據角度切入，去優化他們的營運策略。我還在思考，如果我能預測到即將到來的消費高峰，例如情人節或雙十一，我應該如何提前佈局，利用數據來最大化我的銷售額？我希望這本書能提供一些具體的、可操作的建議，讓我在颱灣的電商市場中，能夠更有競爭力。