成为大数据电子商务人才的第一本书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任何人都不该错过的一本书！大数据浪潮来袭，在巨量、繁杂的资料之中掏选出黄金资讯，已经成为现今最兵家必争之显学，大数据的应用几乎是全方位，技术和工具也不断推陈出新，现今管理与行销方法跟思维势必也要经历一番彻底的更新，没错！如何有效应用大数据是传统电子商务业者的重要课题，也将成为未来电子商务趋势所在。谁能够迅速地掌握关键，谁就可以成为未来电子商务的掌舵手！

　　本书为东吴大学巨量资料管理学院许晋雄副院长与郑江宇教授联合着作，蕴含其涵养多年的专业知识与丰富的教学经验编写而成，也是国内第一本由大数据专业教学领域学者书写的大数据应用与实务工具书，不论是理论或是实务操演，内容上都十分的详实而完备，用字遣词上也非常平易近人，即使没有资讯背景、不会写程式也能一读就懂。本书非常适合当作大数据的第一本入门书，然其内涵与独树一格的分析也能对相关领域的人带来一定的影响力。

　　本书重点

　　认识大数据！告诉你大数据如何影响我们日常生活?大数据如何成就电子商务4.0？

　　运用免费工具蒐集巨量资讯！一步步教你如何使用网路爬虫Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用实际操演画面的步骤化教学，跟着老师做，一定能学会！

　　活用免费网路资源分析巨量资讯！使用Google Analytics与SimilarWeb两大利器，全方位掌握使用者的网路足迹就能化为商机！

　　如何从日常生活中观察大数据电子商务机会与前景？生活化的举例让你轻松触类旁通，成为下一个大数据电子商务人才不是梦！

《揭秘新零售：从传统电商到智能驱动的未来商业图景》 内容提要 本书并非聚焦于单一的“大数据电子商务人才”培养路径，而是以一个宏大且更具前瞻性的视角，深入剖析了当前商业环境经历的深刻变革——从传统的、以流量为核心的电商模式，向以用户体验和智能技术为驱动的“新零售”范式演进的全过程。我们不再满足于介绍工具或技术栈的堆砌，而是致力于构建一个关于商业生态系统重构的理论框架，探讨企业如何在数字化洪流中实现生存与跨越式发展。 全书结构围绕“认知重塑”、“技术赋能”、“运营革新”和“未来趋势”四大支柱展开，旨在为企业决策者、一线运营管理者以及渴望理解商业本质的读者，提供一份详尽的路线图，理解在高度互联、数据驱动的商业世界中，决策是如何制定的，价值是如何创造的，以及组织结构应如何调整以适应这种变化。 --- 第一部分：商业范式的迁移——从“交易中心”到“用户中心”的思维转变 本部分首先抛弃了将电子商务视为一个孤立销售渠道的旧有观念。我们探讨了数字经济时代的本质特征：信息对称化、用户主权崛起以及体验经济的爆发。 1.1 零售的本质回归与数字化外衣 我们将零售业的核心价值——解决“人、货、场”三者匹配的效率问题——放置于数字化背景下进行重新审视。传统电商的“场”是虚拟的网站/App，而新零售的“场”是无边界的、融合线上线下的全渠道体验空间。我们将详细分析这种“场”的重构如何影响供应链和服务链。 1.2 流量红利终结后的增长逻辑 流量成本的飙升迫使企业从“广撒网”的粗放式增长转向“精耕细作”的存量价值挖掘。本章深入剖析了如何通过生命周期价值（CLV）模型、客户细分（Segmentation）和个性化触达，构建可持续的增长飞轮。重点讨论了用户忠诚度计划（Loyalty Programs）的现代化设计，不再是简单的积分兑换，而是基于情感连接和身份认同的复杂系统。 1.3 组织与文化的适配性挑战 新零售的成功不仅是技术的胜利，更是组织结构和思维模式的革命。我们考察了“敏捷组织”（Agile Organization）的构建要素，以及如何打破传统部门间的壁垒（如市场部、IT部、供应链部），实现跨职能团队的高效协作。特别关注“试错文化”的建立及其对创新速度的决定性影响。 --- 第二部分：智能驱动的运营体系——构建全链路自动化与优化 如果说第一部分是关于“为什么变”，那么第二部分则着重于“如何变”，即如何利用前沿技术构建一个自学习、自优化的运营体系。 2.1 供应链的“实时化”与“柔性化” 我们摒弃了传统上对供应链的线性理解，转而探讨其网络化和实时反馈的特性。本书详细阐述了需求预测的进化——如何从基于历史数据的简单预测转向基于实时交易、社交情绪和外部事件的多元因子预测模型。重点讨论了“最后一公里”的效率革命，包括前置仓模式（Fulfillment Center）的选址策略、库存的云化管理，以及如何通过自动化分拣和无人配送网络降低时效成本。 2.2 营销技术的革新：从广告诉说到情境化交互 本章聚焦于营销自动化（Marketing Automation）的深度应用。我们不再仅仅讨论邮件群发或社交媒体投放，而是深入剖析客户数据平台（CDP）的架构设计、数据治理的挑战，以及如何实现跨触点的用户旅程编排（Journey Orchestration）。重点阐述了“意图捕获”技术，即在用户尚未明确表达需求时，系统如何通过行为轨迹预测其潜在购买意图，并及时推送高度相关的内容或产品推荐。 2.3 商业智能（BI）的民主化与决策效率 本书强调，数据分析不应是少数专家的特权。我们将介绍如何设计直观、可操作性的数据仪表板，确保一线运营人员能够实时获取关键绩效指标（KPIs）并立即采取行动。探讨了“描述性分析”向“预测性分析”和“规范性分析”的升级路径，目标是让系统不仅能告诉企业“发生了什么”和“将要发生什么”，更能直接建议“应该做什么”。 --- 第三部分：体验经济与商业边界的消融 现代商业的竞争焦点已经转移到用户体验的细微差别上。本部分探讨了如何通过技术手段，将产品销售转化为全方位的服务体验。 3.1 全渠道（Omni-Channel）体验的无缝集成 我们分析了线上和线下的深度融合并非简单的渠道叠加，而是数据和服务的双向流通。详细讨论了门店的数字化转型策略——如何将实体店升级为“体验中心”和“前置服务站”，以及如何利用店内传感器、移动支付和AR/VR技术增强顾客的沉浸感和互动性。 3.2 个性化服务的边界拓展 超越简单的“您可能喜欢”推荐，本书探讨了超个性化（Hyper-Personalization）在客服、售后和产品设计阶段的应用。例如，如何通过自然语言处理（NLP）技术实时分析客服对话中的情绪和痛点，立即触发升级服务流程；或是在产品迭代阶段，直接从用户反馈中提取结构化需求，输入给研发团队。 3.3 信任、安全与治理的新挑战 随着数据采集的深化，用户对隐私和数据安全的关注日益提高。本章讨论了企业在遵守日益严格的全球数据法规（如GDPR, CCPA等）的同时，如何透明化地管理用户数据，并构建起坚实的信任基础。探讨了区块链技术在供应链溯源和交易透明度方面的潜在应用，旨在重塑商业信任机制。 --- 第四部分：面向未来的商业生态系统构建 本书的收官部分将目光投向更远的未来，探讨影响零售业形态的宏观趋势和新兴技术。 4.1 平台化思维与生态协同 成功的未来企业往往不再是孤军奋战的“巨头”，而是能够构建和驾驭生态系统的“枢纽”。我们将分析平台商业模式的构建要素，包括如何吸引第三方合作伙伴（如内容创作者、小型供应商、服务提供商）加入，形成互利共赢的价值网络。探讨了API经济和服务化转型（XaaS）对传统零售企业的意义。 4.2 沉浸式商业的初步探索 对于元宇宙、Web3.0等新兴概念，本书采取务实的分析态度。我们考察了这些技术对未来购物场景的可能影响，如虚拟试穿（Virtual Try-On）、数字商品（NFTs）在品牌忠诚度建设中的作用，以及去中心化自治组织（DAO）在社区治理中的应用前景。这不是技术预测，而是对商业机会的提前布局分析。 4.3 可持续发展与社会责任（ESG） 在消费者日益关注企业社会责任的背景下，可持续性已成为核心竞争力的一部分。本书分析了如何将ESG标准融入供应链优化、绿色物流和产品生命周期管理中，并利用数字化工具实现碳足迹的可视化和报告，从而赢得新一代消费者的青睐。 --- 本书的独特价值： 本书提供的是一套系统性的商业重构框架，而非速成的技术手册。我们相信，理解商业逻辑的底层变化，比掌握某一个特定工具的最新版本更为重要。通过大量真实案例的深度剖析，我们将复杂的数字化转型过程，分解为可理解、可执行的战略步骤，帮助读者在瞬息万变的商业环境中，占据先机，引领变革。这是一本关于商业智慧、技术整合与组织重塑的全面指南。

作者简介

郑江宇

　　现任
　　东吴大学巨量资料管理学院专任助理教授
　　台北科技大学工管系兼任助理教授
　　台湾金融研训院遴选菁英讲座

　　着作：
　　《指尖下的大数据：运用Google Analytics发掘行动装置里的无限商机》
　　《流量分析与考题大揭秘：Google Analytics》

许晋雄

　　现任
　　东吴大学巨量资料管理学院副院长兼学位学程主任
　　东吴大学财务工程与精算数学系教授

　　经历
　　东吴大学商用数学系副教授
　　东吴大学商学院商学进修学士班主任
　　台湾科技大学工业管理系兼任副教授
　　实践大学企业管理系兼任副教授
　　工研院讲师
　　成功大学管理顾问班讲师
　　东吴大学发展处处长
　　东吴大学社会资源处处长

推荐序
序

Part 1 大数据与电子商务
Chapter1 大数据崛起与电子商务变革
1-1何谓大数据
1-2大数据对传统电子商务之影响
1-3大数据成就新电商4.0
1-4大数据电商营运模式
Chapter2大数据电商技能与挑战
2-1 微观视角
2-2 鉅观视角
Chapter3大数据电商机会与前景

Part 2 大数据电子商务之舆情探索
Chapter4站外情报探索
4-1 谷歌搜寻趋势Google Trends
4-2谷歌消费者气压计Google Consumer Barometer
4-3网路爬虫Python Crawler
Chapter5站内情报探索
5-1购物篮分析运作
5-2 购物篮分析之R语言实作
Chapter6社群情报探索
6-1 Power BI安装与设定
6-2脸书资料探索 (具管理权限)
6-3脸书资料探索 (不具管理权限)
6-4 IBM Watson 社交情报探索

Part 3 大数据电子商务之数位足迹掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1传统网站HTML程式码安装
7-2套版式网站安装
Chapter8广度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我网站绝对分析)
8-2 SimilarWeb (他人网站相对分析)
Chapter9行动流量分析 (iBuildApp)
9-1行动流量分析理论依据
9-2网站型APP制作
9-3 iBuildApp之GA嵌入

Part 4 大数据电子商务之资讯浓缩与获取
Chapter10主动式扫码互动
10-1一维条码
10-2二维条码
10-3个性化QR-Code制作
10-4扫码行为分析
Chapter11主动式扩增实境
Chapter12非主动式超声波互动

Part 5 大数据电子商务之善用情报资料视觉化与人工智慧
Chapter13 跨境电商情报探查利器
Chapter14大数据资料视觉化呈现
14-1程式码嵌入式
14-2 GUI介面式
Chapter15智慧语音客服订单不漏接
结语

序

　　电子商务在台湾发展至今已二十余年，期间历经许多外在情势变化，其中最明显的改变有连网设备普及、连网费用下降、智慧型手机普及等，这些都表明了电子商务正走在一条不断进化的道路上。近年来大数据概念兴起，使得电子商务的大数据相关应用呈现多元化趋势。这意味着，大数据或是电子商务早已是一项跨领域之技能。有感于市面上大数据电子商务相关书籍多数局限于概念传达，即便是实作型书籍也过于艰深难懂。有鑑于此，本书两位作者协同各自跨领域专长及校内教学经验，共同撰述符合资讯、商管、财务金融或社会科学领域适用之大数据电子商务教材。此《成为大数据电子商务人才的第一本书》一书共计有五大篇15 个章节，每一章节皆包含理论、个案与实作，特别是在实作部分大量採用免费或试用版软体，期许广大读者能以最低成本吸收大数据电子商务新知。再者，为了因应大数据电子商务的持续进化，本书内容广泛的将舆情探索、网路爬虫、社群网路分析、网站流量分析、超音波非主动式推播、AR 扩增实境、资料视觉化以及智慧客服机器人等议题纳入，这些议题在大数据电子商务中皆属重要应用，本书手把手的教导读者，使读者能够从中学习到实务技能，进而缩小学用落差。2018 年正值大数据应用的冲刺阶段，相信读者从本书内容中可以收获许多大数据电子商务知识，使大家得以顺利的衔接大数据盛世。
 

1-1　何谓大数据
 
大数据 (Big Data) 一词最早出现在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 两位的着作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》当中，书里提到所谓大数据指的是 4V 数据特性，包含数量庞大 (volume)、产生速度快 (velocity)、形式多样 (variety) 且具有价值 (value) 的资料。兹将此四大特性说明如下：
 
数量庞大 (volume)
 
Volume 原意为一个有形物体或容器内的空间容量，例如：某一辆汽车的油箱容量为 60 公升，若能够将油箱扩大，那么就可以存放更多的汽油来延长汽车续航力。在大数据世界里，volume 却属于一个抽象概念，好比一个没有刻度的量杯一样，并无具体资料容量上限。试想，在这个世界上有几个网站呢？而在这庞大网站量中流窜的全球网路流量又有多少呢？答案想必是非常惊人！在大数据里，volume 其实就是指数量庞大的网路资料。
 
以传统电子商务时代而言，或许网路资料仅局限于来自网站的流量，然而近年来受惠于行动网路普及，由行动装置所产生的网路流量不约而同的加入贡献 volume 的行列，甚至是近年流行的物联网也不例外，在万物皆可连网情况下，俨然扮演额外的网路流量供应者，因此我们也可以把大数据的数量庞大(volume) 特性视为「浩瀚网路容器中的无垠数据」。再举一个生活中常见的庞大数量 (volume) 案例，大家平常在使用手机上网的时候可能会遇到一种情况，那就是上网流量超过电信业者合约中的限额。以 1G 流量限额来说，若将流量使用完毕，等同于自己在智慧型手机上阅读了上千本电子书的内容，然而实际上的流量限额不只有 1G，甚至有不少人是使用吃到饱方案，那么在没有限制的情境下比喻成电子书阅读数量恐怕更难以计算。
 
产生速度快 (velocity)
 
大数据的产生可以说是一年三百六十五天、一天二十四小时不断的发生着。若以资料在网上流动的速度而言，不妨试着想想看在简单的 LINE 对话过程里 (传讯方是上传、收讯方是下载)，自己一天当中发生过几次一来一往的传送与接收讯息呢？如果将此单一个人每天传讯的流动频率放眼至全世界的LINE 用户的话，LINE 公司的伺服器主机一天当中又得服务多少用户传送与接收讯息需求呢？然而这只是众多大数据资料流动的一个小案例，在人们日常生活中，只要所从事的活动涉及到网路，就等同于随时产生资料流动，也就是达到资料即时性 (real-time)。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書《成為大數據電商人才的第一本書》的時候，真的覺得好像挖到寶了！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了我的痛點，感覺它就是為我這種想轉職，或是想把自家小網店經營得更好的人準備的。 我對裡面的「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，找出客戶喜歡什麼、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，那代表什麼？是不是廣告下錯了方向？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，讓我不會只是看著數字發呆，而是能真正地利用這些數字，做出更聰明的決策。畢竟，在台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，能讓我更有底氣去面對這些挑戰。

评分☆☆☆☆☆

剛好在找關於電商轉型的資料，看到《成為大數據電商人才的第一本書》，這書名聽起來就很有份量，讓我有種「終於等到你了」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，實在是太被動了。 我特別想了解，這本書會不會深入探討「人才」的養成這部分？在台灣，許多年輕人都在投入電商創業，但怎麼樣才能從眾多創業者中脫穎而出，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，或是如何透過客戶回饋來優化產品？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，讓我能夠更有系統地學習，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，才最有未來。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我看到《成為大數據電商人才的第一本書》這個標題時，我腦袋裡的第一個想法就是：「完了，這下又要學新東西了！」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「人才」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才的養成秘訣？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的報表，或是如何利用社群媒體的後台數據來做分析？我希望能從書中得到一些啟發，了解在這個領域中，真正有用的技能是什麼，以及我應該朝哪個方向去努力。在台灣，很多人都在做電商，但要做到「出類拔萃」，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，而是有方向、有目標地前進。

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。《成為大數據電商人才的第一本書》這個書名，直接戳中了我想了解這方面知識的渴望。 我一直覺得，現在的消費者資訊太發達了，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了。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，讓我在台灣的電商市場中，能夠更有競爭力。

评分☆☆☆☆☆

最近剛好在研究如何提升網店的行銷效益，看到這本《成為大數據電商人才的第一本書》的書名，眼睛就亮了起來。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了。尤其是在台灣，消費者選擇太多了，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？從他們點擊了哪些產品，停留了多久，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出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？是滿額折抵，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，找出真正能打動消費者的關鍵。畢竟，懂了顧客，就等於掌握了市場。