本书以《电视广告》教学为基础，综合运用广告学、传播学、文化学、心理学、影视创作等理论知识，讲述了电视广告创作及构成元素的全部内容，并结合近期新、很经典、很有特色的案例进行分析，还对不同行业的电视广告做了分类剖析，较系统地展示了电视广告的相关知识，也详细地论述了电视广告作品的解读视角和方法，利于学生进行

《广告学》由广告原理、广告实务、广告管理三大部分组成。主要章节包括：广告概述、广告的历史演进和发展趋势、广告原理、广告运作与策划、广告调查、广告定位、广告创意、广告设计与制作、广告文案写作、广告媒体、互联网广告、、广告效果测评、国际广告、广告经营与管理。 本书具有深入浅出、结构合理、内容新颖、适应性好、适用面宽、操作性强等特点，注重原理与实务相交融，理论与实践一体化，追求理论研究与实务运作的有机统一，既可作为大专院校广告专业的核心课教材及其他专业的广告原理课的教材，亦可作为广告业内人士的参考学习

　　《汽车营销实务/高等职业教育十二五规划教材》对汽车营销知识和技能进行整合和融合，将汽车销售实际工作任务转化为学习任务，以学习任务引领学习者展开对汽车营销知识和技能的学习。《汽车营销实务/高等职业教育十二五规划教材》主要包括汽车销售前准备、汽车销售核心流程和汽车销售延伸服务3个学习项目。*个学习项目包括汽车市场环境分析、汽车用户购买行为分析和成为一名优秀的汽车销售人员3个学习任务；第二个学习项目包括客户开发、客户接待、客户需求分析、车辆介绍、促成交易、交车服务和售后跟踪服务7个学习任务；第三个

本书以实用为设计理念，介绍了搜索引擎营销推广中主流的操作方式和优化分析方法，对每一个知识点都进行了深入详细的讲解，并结合案例系统地介绍搜索引擎营销推广在实践中的应用。 全书共分为13章。第1章为基础知识，能够为读者学习搜索引擎营销推广相关知识打下坚实基础。第2～7章是对SEO基本知识的介绍，系统地讲解了网站内外部优化、SEO效果监测及优化策略、SEO作弊及惩罚等相关知识。第8～13章是对搜索引擎竞价推广技术的介绍，系统地讲解了竞价账户的搭建、数据分析、账户优化等相关知识。读者通过对这些内容的学习

本书以理实一体化为导向，主要分为两大部分。第一部分为项目一—描述一次完整的商务谈判的过程，包括商务谈判准备、商务谈判开局、商务谈判磋商、商务谈判结束和商务谈判签约及执行等五个任务的内容。第二部分为项目二—不同类型商务谈判的主要内容，主要包括产品买卖谈判、技术转让谈判、服务交易谈判、招商谈判和国际商务谈判等五种类型商务谈判的内容。

本书以就业为导向，以能力为本位，采用项目任务驱动的体例，每个项目以具体任务为主线展开，每个任务再分解成若干个活动，实现教学与实践业务的无缝对接。 所有编写人员都具有多年电子商务一线教学经验和实战经验，在编写过程中突出内容的实用性，涵盖网店运营岗位认知、网店运营准备工作、网店视觉营销、网店运营活动方案策划及执行、网店运营推广、网店数据运用分析、网店客户服务、网店仓储与物流、微信营销、跨境电商店铺运营等内容。本书非常适合作为职业院校电子商务专业的教材，也可作为网店经营与管理人员的参考书。

本书按照理实一体，情境设计、行动导向、任务驱动、活动实施的原则，围绕网络营销岗位群，以企业日常推广为主线，辅以网络营销推广任务，以培养网络营销推广和策划能力为核心，详细介绍了网络营销基础、网络营销方法体系和网络营销策划等内容。每个项目包括项目简介、项目目标、案例导入、实战项目等。全书从理论到实践，覆盖微信营销、视频及直播营销、微博营销等前沿营销工具，同时辐射搜索引擎营销、病毒营销、软文营销、广告营销和事件营销等传统营销方法，文中还穿插了想一想做一做等拓展性学习资源。本书既可作为大中专院校电子商务

本书的内容体系体现了“基于工作过程”的课程开发设计导向，实行了“项目式、任务型”教学设计，以推销活动过程为主线，把推销活动分为11个项目，阐述推销活动每个步骤的策略和方法，分析推销人员应具备和提高的技能，在每个项目前设有明确的学习目标和技能目标，项目过程中不但有理论，还有大量的小案例和知识点，项目*后设有与本项目内容相关的项目小结、项目复习思考题和项目案例分析

本书从应用与管理的角度，针对电子商务专业及其他经济管理类专业学生的特点，按照电子商务知识体系，从理论到实践进行了全方位的内容整合。全书共８章，其知识点覆盖了电子商务专业知识的核心内容。每章除介绍基本知识外，还配有相关的引导案例、思考题、拓展题、典型案例分析等，可全面提升读者对电子商务的理解和应用。
本书适合作为高等院校电子商务专业本科和专科学生、经济管理或信息技术类本科学生的教学用书，也可作为研究生及各类电子商务专业培训的教材，同样适合作为企事业部门的管理和业务人员的参考书。

商务智能与数据挖掘是近年来企业信息化的热点研究内容。本书共分为9章，包括商务智能概述、商务智能中的核心技术、数据挖掘概述、分类分析、关联分析、聚类分析、深度学习、Web挖掘技术、数据挖掘在电子商务中的应用等内容，它汇集了统计学、机器学习、数据库、人工智能等学科，具有多学科交叉以及技术与管理融合等特点。
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