《电商数据分析与DeepSeek实战应用》
——从入门到精通高校与学生版 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年最新行业案例，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）及最新趋势。
- 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。
- 结合最新数据案例，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。
授课时长
- 第一天：电商基础与工具入门 + 市场与客户分析实战
- 第二天：产品优化与库存管理 + 综合项目答辩
预期效果
- 学生可独立使用DeepSeek完成电商数据分析任务。
- 输出至少2份完整分析报告（如市场趋势预测、客户分群策略）。
- 通过小组项目答辩，掌握数据分析汇报与决策建议能力。
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
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）
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