怎样在excel中生成杜邦分析表
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做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？
电子商务运营中数据分析的重点是掌握关键的电子商务运营指标和分析方法。1.电商运营中的数据分析只是运营的辅助手段。题主既然是搞电商运营的，应该很懂运营。我只谈如何在电商运营中应用数据分析。
作为用户、平台、商家之间的桥梁，电商运营涉及到内容、活动、用户等各个方面，而主体想要学习的数据分析可以起到 "桥梁与建筑更好的发挥作用，更好的服务用户，让商家利益最大化。
2.电商数据运营数据分析衍生出一个新名词，数据运营，有两层意思。狭义上是指数据运营的位置，广义上是指数据用于指导运营决策和驱动业务增长的思维。
上图只是泛泛地列出了数据运营岗的主要任务和目的，看起来和普通运营没什么区别，只是数据运营的每一步都强调数据分析方法的应用。结合电商行业，就是电商数据运营。
3.在数据分析应用中，如何学习数据规划和数据分析方法是电子商务数据操作中最重要的。
数据规划是确定电子商务中的核心指标:
会员指标:
有价值会员、活跃会员、会员活跃率、会员复购率、会员留存率、平均购买次数、会员流失率。
流量指示器:
跳出率，第二跳率，页面浏览量，PVIP比率，订单转换率，访客数量，到达率，平均在线时间。
操作指标:
交易指标、效率指标、采购指标、库存指标、供应链指标、订单指标、退货指标。
转换指数:
注册转化率指数，转化率指数，客户转化率指数，手长转化率指数，加法转化率指数，交易转化率指数。
那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义和计算方法，这些指标大部分是统计汇总数据。一般来说，可以用Excel来解决这个问题。同时，利用Excel绘制数据结果，可以直观地显示数据变化趋势。如果需要自己从数据库取数据，需要学习SQL，主要是select查询语句的编写。
学习数据指标的工具:Excel和SQL数据分析方法可以理解为电子商务运营中的数据分析思路。
分析方法有很多，如平均分析、比较分析、漏斗分析、交叉分析、杜邦分析、分组分析等。
我在这里讲几个电子商务的核心分析方法:
80/20法则/帕累托原则、排序分析法、直接加法、加权求和法、多重排序法
此外，还有一些经典的分析模型，如RFM、AARRR模型等。如果用Excel和sql来处理，会比较繁琐和麻烦，尤其是数据量大的时候，效率也会降低。这时候可以考虑用Python处理数据，建立模型，提高效率，简化操作。
学习分析方法的工具:Excel，SQL，Python/R指标优先。在实践中，学习和应用学习数据分析的思想和方法比广泛地学习数据分析更有目的和效率。
希望对你有帮助，祝你成功！