1. 数据分类与处理认识
   1. 数据分类与处理作用
      1. 集中、系统地反映客观实际
      2. 确保数据的内容完善和格式统一
      3. 发现规律、实现深度挖掘
   2. 数据分类与处理原则
      1. 客观性
      2. 完整性
      3. 针对性
      4. 严谨性
      5. 便捷性
2. 分类统计
   1. 分类统计的方法
      1. 分类汇总
      2. 数据透视表
      3. 合并计算
      4. 函数
   2. 数据分类统计
      1. 选择数据源要存放的位置
      2. 生成报表
      3. 值字段设置
3. 市场数据分析认知
   1. 市场数据分析内容
      1. 行业数据分析
      2. 竞争数据分析
   2. 市场数据分析的价值
4. 行业数据分析
   1. 行业发展分析
      1. 市场趋势分析
      2. 市场容量分析
      3. 子行业容量分析
   2. 市场需求分析
      1. 客户品牌偏好分析
      2. 客户价格偏好分析
      3. 客户属性偏好分析
   3. 目标客户分析
      1. 目标客户年龄分析
      2. 目标客户职业分析
      3. 目标客户地域分布分析
5. 竞争数据分析
   1. 竞争对手识别
      1. 竞争对手界定
      2. 竞争对手识别
   2. 竞店分析
      1. 竞店属性数据分析
      2. 商品类目分析
      3. 销售分析
      4. 推广活动分析
      5. 商品上下架时间分析
   3. 竞品分析
      1. 价格分析
      2. 收藏量分析
      3. 基本信息分析
      4. 销售分析
      5. 推广活动分析
      6. 商品评价分析