《商务数据分析与应用》授课计划
《商务数据分析与应用(慕课版)》-教学大纲
《商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称：商务数据分析与应用课程类别：课程性质：计划学时：计划学分：先修课程：选用教材：适用专业：本书可以作为中职、高职院校电子商务专业“商务数据分析与应用”“数据化运营与管理”课程的教学用书。
课程负责人：二、课程简介本课程系统地阐述了在电子商务领域如何进行商务数据的分析与应用，主要内容包括商务数据分析与应用概述、商务数据分析工具及应用、商务数据可视化、消费者行为分析——用户画像、市场行情数据分析、店铺运营数据分析和营销推广数据分析等。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的商务数据分析能力；2．在条件允许的情况下，可以利用生意参谋对真实网店的数据进行专业性分析。
3．培养并提升学生的生意参谋应用、数据分析、网店运营等综合能力。
（二）学生课外阅读参考资料七、课程改革与建设本书按照“知识介绍＋步骤讲解+二维码拓展”的方式进行讲解，让读者在学习基础知识的同时加强对知识的理解与运用，并提供一些具有代表性的真实应用案例，通过详细的实操步骤来辅助学习商务数据分析的方法。
另外，本书中还添加了不少二维码，附赠了一些相关的拓展知识点，能够帮助读者更好地理解和应用本书所讲解的知识。
平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。
期末考试成绩占期末总评的50%。
商务数据分析与应用教学大纲
《商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称：商务数据分析与应用课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：28计划学分：3先修课程：无选用教材：《商务数据分析与应用》适用专业：本书可以作为中职、高职院校电子商务专业“商务数据分析与应用”“数据化运营与管理”课程的教学用书。
课程负责人：二、课程简介本课程系统地阐述了在电子商务领域如何进行商务数据的分析与应用，主要内容包括商务数据分析与应用概述、商务数据分析工具及应用、商务数据可视化、消费者行为分析——用户画像、市场行情数据分析、店铺运营数据分析和营销推广数据分析等。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的商务数据分析能力；2．在条件允许的情况下，可以利用生意参谋对真实网店的数据进行专业性分析。
3．培养并提升学生的生意参谋应用、数据分析、网店运营等综合能力。
（二）学生课外阅读参考资料1．《Excel商务数据分析与应用》2．2．《电子商务数据分析与应用》七、课程改革与建设本书按照“知识介绍＋步骤讲解+二维码拓展”的方式进行讲解，让读者在学习基础知识的同时加强对知识的理解与运用，并提供一些具有代表性的真实应用案例，通过详细的实操步骤来辅助学习商务数据分析的方法。
另外，本书中还添加了不少二维码，附赠了一些相关的拓展知识点，能够帮助读者更好地理解和应用本书所讲解的知识。
平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。
商务数据分析与应用 教案
商务数据分析与应用教案第一章：商务数据分析概述1.1 商务数据分析的定义与重要性解释商务数据分析的概念强调商务数据分析在企业运营中的重要性引发学生对商务数据分析的兴趣和热情1.2 商务数据分析的基本流程介绍商务数据分析的基本流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤解释每个步骤的目的和意义引导学生了解商务数据分析的操作流程和方法1.3 商务数据分析的方法和技术介绍常用的商务数据分析方法，如描述性分析、因果分析、预测分析和优化分析等介绍常用的商务数据分析技术，如统计学、机器学习和数据挖掘等引导学生了解不同的商务数据分析方法和技术，并选择合适的工具进行数据分析第二章：数据整理与展示2.1 数据整理的基本概念解释数据整理的概念和重要性介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解数据整理的操作流程和方法2.2 数据整理的工具和技术介绍常用的数据整理工具和技术，如Excel、Python和R等介绍数据整理的技术，如数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解不同的数据整理工具和技术，并选择合适的工具进行数据整理2.3 数据展示的基本概念解释数据展示的概念和重要性介绍数据展示的基本方法，如图表、可视化和报告等引导学生了解数据展示的操作流程和方法第三章：描述性分析3.1 描述性分析的定义与目的解释描述性分析的概念和目的强调描述性分析在商务数据分析中的重要性引发学生对描述性分析的兴趣和热情3.2 描述性统计分析方法介绍常用的描述性统计分析方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的描述性统计分析方法，并选择合适的方法进行数据分析3.3 数据可视化与展示强调数据可视化在描述性分析中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行数据展示第四章：商务数据分析案例研究4.1 商务数据分析案例的选择与分析目标解释商务数据分析案例的选择原则和重要性介绍商务数据分析案例研究的基本流程，包括案例选择、数据收集、数据整理和数据分析等步骤引导学生了解商务数据分析案例研究的操作流程和方法4.2 商务数据分析案例的深入分析分析案例中的商务数据，包括描述性分析、因果分析和预测分析等解释分析结果的含义和启示引导学生了解商务数据分析的方法和技术，并运用到实际案例中介绍商务数据分析案例报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性第五章：因果分析5.1 因果分析的概念与重要性解释因果分析的概念和重要性强调因果分析在商务数据分析中的作用引发学生对因果分析的兴趣和热情5.2 回归分析方法介绍常用的回归分析方法，如线性回归、多元回归和逻辑回归等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的回归分析方法，并选择合适的方法进行数据分析5.3 因果分析的应用案例通过案例分析，展示因果分析在商务决策中的应用解释案例中的因果关系和分析结果引导学生了解如何将因果分析应用到实际商务场景中第六章：预测分析6.1 预测分析的定义与目的解释预测分析的概念和目的强调预测分析在商务数据分析中的重要性引发学生对预测分析的兴趣和热情6.2 时间序列分析方法介绍常用的时间序列分析方法，如ARIMA、季节性分解和趋势分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的时间序列分析方法，并选择合适的方法进行数据分析6.3 预测分析的应用案例通过案例分析，展示预测分析在商务决策中的应用解释案例中的预测结果和分析意义引导学生了解如何将预测分析应用到实际商务场景中第七章：优化分析7.1 优化分析的概念与目的解释优化分析的概念和目的强调优化分析在商务数据分析中的重要性引发学生对优化分析的兴趣和热情7.2 线性规划与网络优化介绍线性规划和技术，如最大收益问题和资源分配问题介绍网络优化技术，如最短路径问题和最大流问题引导学生了解不同的优化分析方法，并选择合适的方法进行数据分析7.3 优化分析的应用案例通过案例分析，展示优化分析在商务决策中的应用解释案例中的优化结果和分析意义引导学生了解如何将优化分析应用到实际商务场景中8.1 商务数据分析报告的结构与内容介绍商务数据分析报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性8.2 数据可视化与报告呈现强调数据可视化在报告呈现中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行报告呈现强调报告的逻辑性和条理性第九章：商务数据分析项目管理与团队协作9.1 商务数据分析项目管理的重要性解释商务数据分析项目管理的概念和重要性强调项目管理在商务数据分析中的作用引发学生对商务数据分析项目管理的兴趣和热情9.2 项目管理的基本流程与工具介绍项目管理的基本流程，如项目规划、项目执行和项目监控等介绍常用的项目管理工具，如Gantt图、敏捷看板和项目管理软件等引导学生了解不同的项目管理流程和工具，并选择合适的工具进行项目管理9.3 团队协作与沟通技巧强调团队协作在商务数据分析项目中的重要性介绍有效的团队协作和沟通技巧引导学生了解如何在团队中进行有效的协作和沟通第十章：商务数据分析的未来趋势与挑战10.1 商务数据分析的未来趋势探讨商务数据分析的未来发展趋势，如大数据分析、和物联网等强调学生了解商务数据分析的最新动态和发展方向引发学生对商务数据分析未来趋势的兴趣和热情10.2 商务数据分析的挑战与应对策略讨论商务数据分析面临的挑战，如数据质量、数据隐私和技术更新等介绍应对这些挑战的策略和方法引导学生了解如何应对商务数据分析中的挑战，并持续改进数据分析能力10.3 职业发展指导与建议提供商务数据分析领域的职业发展指导和建议强调学生提升数据分析能力和持续学习的重要性引导学生了解如何在商务数据分析领域取得成功并实现职业发展重点和难点解析重点环节1：商务数据分析的定义与重要性需要重点关注的概念是商务数据分析的定义和其在企业运营中的重要性。
2023商务数据分析与应用通用教案ppt
Ta b l e a u 进 阶 技 巧 ： 介 绍 Ta b l e a u 的 高 级 功 能 和 技 巧 ， 如 数 据 聚 合 、 数 据 过 滤 、 数 据 分 组 等 ， 以 及 如 何 使 用 Ta b l e a u 进 行 复 杂 的 数 据 分 析 和 可 视 化 。
图表与可视化：介绍如何使用Excel创建各种图表和可视化效果，如柱状图、折线图、饼图等， 以帮助更好地理解和展示数据。
高级功能与技巧：介绍Excel的高级功能和技巧，如数据透视表、条件格式化、宏等，以提高工 作效率和数据分析能力。
Python语言简介：包括Python的发展历程、特点、应用领域等。
添加 标题
国际化发展：随着全球化的加速，数据分析 与应用将逐渐走向国际化，为跨国企业提供 更优质的数据服务。
参加专业培训课程或研讨会 推荐相关书籍和网站
寻找导师或专业人士的指导
利用在线资源进行学习和实 践
汇报人：
数据分析方法：详细介绍 使用的数据分析方法和工 具
数据分析结果：展示分析 结果，并解释其含义和影 响
结论与建议：总结案例， 并提出针对性的建议和改 进措施
Part Five
Excel基础：介绍Excel的基本功能和常用操作，如数据输入、格式设置、公式计算等。
数据处理与分析：介绍如何使用Excel进行数据处理和分析，包括数据排序、筛选、分类汇总等 操作。
定义：数据分析是对数据进行收集、 整理、分析和解释的过程，以提取 有价值的信息和知识。
《商务数据分析与应用》-课程教案
在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。
删除重复数据主要有以下三种方法。
1．通过菜单操作删除重复项单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删除，有多少唯一值被保留。
2．通过排序删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。
3．通过筛选删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行筛选，筛选出数值不等于1的项。
（三）错误数据的清洗1．被调查者输入的信息不符合要求2．手工录入错误第三节商务数据分析方法一、商务数据分析意义（一）数据分析的价值认同（二）数据分析的商业模式二、商务数据分析方法框架流程Acquisition（获取）Activation（激活）Retention（留存）Revenue（收入）Referral（推荐）关键指标营销活动用户转化留存分析订购促进评论推荐业务活动新访问用户量人均访问次数访问时长注册转化率商品购买转化率……产品功能留存率用户日留存率用户周留存率订单金额订单数量订单转化率分享次数分享率好评率访问深度跳出率……用户月留存率……成果支付数…………（一）流量分析1．访问、下载来源以及搜索词2．自主投放追踪3．实时流量分析（二）用户分群1．根据用户维度分2．根据用户行为组合分（三）多维分解（四）细查路径（五）转化漏斗（六）留存分析（七）A/B测试（八）优化建模（九）热图三、商务数据分析流程（一）宏观角度1．中国古代朴素的分析哲学2．精益创业的“学习引擎”（二）中观角度（三）微观角度归纳与提高通过本章的学习，我们了解了商务数据的含义，商务数据的来源、采集流程和采集方法，以及商务数据的分析方法。
商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以了解客户的内在需求。
在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用方法是电子商务从业人员的必备技能。
《商务数据分析与应用》-教案
……
订单金额
订单数量
订单转化率
成果支付数
……
分享次数
分享率
好评率
……
（一）流量分析
1．访问、下载来源以及搜索词
2．自主投放追踪
3．实时流量分析
（二）用户分群
1．根据用户维度分
2．根据用户行为组合分
（三）多维分解
（四）细查路径
（五）转化漏斗
（六）留存分析
（七）A/B测试
（八）优化建模
（九）热图
二、Powe业绩
2．收入和盈利率
3．资本支出管理
4．费用管理
（二）市场营销
1．市场活动分析
2．Web和社交分析
3．电子邮件分析
4．市场占有率
（三）销售
1．定额管理
2．趋势
3．销售业绩
4．渠道报表
（四）人力资源
1．合规性训练
2．员工人数摘要
（五）IT
1．IT支出
2．技术支持
第2章商务数据分析工具及应用
教学内容
一、Excel在商务数据分析中的应用
二、Power BI在商务数据分析中的应用
三、爬虫软件在商务数据分析中的应用
教学要求
【知识目标】
1．掌握Excel的数据统计功能。
2．掌握Excel的数据分析功能。
3．掌握Excel的数据可视化功能。
4．了解什么是数据透视表。
5．认识Power BI。
6．了解常见的爬虫软件。
【技能目标】
1．掌握Excel在商务数据分析中的应用方法。
2．掌握Power BI在商务数据分析中的应用方法。
3．掌握爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。
电商数据分析与应用 教案
第1-2 课时图1-1 数据分析的参考体系1.1.3 数据分析的标准流程数据是客观的事实，但是数据本身并不会告诉人们它的价值，其中蕴涵的信息需要分析师进行发掘并发现。
如图1-5 所示，数据分析的标准流程有以下8 个步骤。
1.2 电商数据分析的技能图谱1.2.1 数学和统计学 1.2.2 运筹学1.2.3 数据分析方法论 1.2.4 数据分析工具1.2.5 电商数据指标体系任课教师: 年月日第3-4课时任课教师: 年月日第5-6课时任课教师: 年月日第7-8课时任课教师: 年月日第9-12课时例：批量采集球队最新赛季的历史数据，任课教师: 年月日第13-14 课时一、复习旧课提问：静态数据采集的定义二、导入新课三、教授内容动态数据是指采集的目标数据在JavaScript 或XHR 中，只有在网页中进行特定操作才会向服务器请求加载动态数据采集。
例：现在需要批量采集马刺和火箭两只球队在2017 年和2018 年两年的球员表现数据，以便于对比两只球队的球员表现。
解：如表3-3 所示，先根据球队名称、缩写和年份创建球队信息表。
在浏览器的开发者模式下，进入NetWork（网络）界面，选择不同年份赛季，此时NetWork窗口的右侧会新增文件链接，单击该新增文件，在Preview 窗口可查看文件内容，单击【Headers】选项卡，从“Headers”窗口可以看到请求链接Request:数据加载好后，就可以将需要采集的球队和年份数据作为参数导入。
先将年份的格式设置为文本，便于后续作为参数传入URL 中，键入“Web.Page(Text.FromBinary(Web.Contents([URL]),65001)){0}[Data]”并将新列名设置为“URL”。
Text.FromBinary 是将二进制文件转成文本，其语法结构为：Text.FromBinary(binary as nullablebinary, optional encoding as nullable number) as nullable text。
商务数据分析与应用课程大纲
商务数据分析与应用课程大纲I. 课程概述商务数据分析与应用课程旨在帮助学生掌握商务领域中数据分析的基本概念、技术和应用。
通过学习本课程，学生将能够理解数据分析在商务决策中的重要性，并能够运用相关工具和技术进行数据的收集、处理、分析和应用。
II. 课程目标本课程的主要目标如下：1. 理解商务数据分析的基本概念和原理；2. 掌握数据收集和处理的方法和技术；3. 学会使用统计工具和软件进行数据分析；4. 能够运用数据分析结果支持商务决策；5. 培养数据分析的批判性思维和问题解决能力。
III. 课程内容1. 商务数据分析导论- 商务数据分析的定义和概念- 商务数据分析在决策中的作用- 商务数据分析的基本步骤2. 数据收集与处理- 数据源的选择与获取- 数据清洗与预处理- 数据质量的评估与改进3. 描述性统计分析- 数据的可视化和描述- 中心趋势和离散程度的度量- 相关性分析和变量关系的探索4. 探索性数据分析- 数据的探索性可视化- 聚类分析和分类问题- 数据降维和特征选择5. 统计推断与假设检验- 样本与总体的关系- 参数估计和假设检验的基本原理- 常见假设检验方法的应用6. 预测建模与数据挖掘- 时间序列分析和趋势预测- 回归分析和预测模型的建立- 分类与预测问题的解决方案7. 商务决策与数据应用- 决策模型与数据驱动的决策- 数据分析结果的可视化与呈现- 商务案例分析与实践IV. 评估方式1. 课堂参与与讨论（20%）- 学生积极参与课堂讨论- 对他人观点提出有建设性的意见2. 个人作业（30%）- 完成课后作业并按时上交- 作业内容涵盖课程的各个方面3. 课程项目（30%）- 分组完成商务数据分析项目- 项目涵盖课程所学知识和技术4. 期末考试（20%）- 针对课程内容的综合性考试- 考察学生对数据分析的理解和应用能力V. 参考教材- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning.- Groebner, D. F., Shannon, P. W., Fry, P. C., & Smith, K. D. (2017). Business Statistics. Pearson.VI. 课程要求与建议1. 学生应具备基本的数理统计知识和计算机应用能力；2. 积极参与课堂讨论和实践项目；3. 鼓励学生独立思考和探索数据分析问题；4. 推荐学生使用统计软件（如R、Python等）进行实际数据分析。
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作业（5）
23
第12周
项目三
讲授、实践
商务数据分析报告的书写1
多媒体
24
第12周
项目三
讲授、实践
商务数据分析报告的书写2
实训室
25
第13周
项目三
讲授、实践
商务数据分析报告分享1
多媒体
26
第13周
项目四
讲授、实践
商务数据分析报告分享2
实训室
27
第14周
项目四
讲授、实践
行业数据的案例分享1
实训室
28
34
第17周
项目五
讲授、实践
期末随堂考
实训室
作业（7）
编制教师：xxx教研室主任：
课程考核方法：
1、态度纪律：课堂回答问题、考勤、表现等综合评定，占总成绩的60%。
3、综合考试：学期结束时，学生根据期末考试题库试卷进行测试，考试成绩占总成绩的40%。
41821
高职中职
班级专业
市场营销/物流管理
理论授课地点
普通教室多媒体教室教学做一体化教室其他
理论授课次数
30
实践授课地点
多媒体教室
实践授课次数
38
Hale Waihona Puke 作业方式商务数据分析与应用作业
作业次数
7
使用教材
商务数据分析与应用，胡华江 杨甜甜主编，电子工业出版社
考核方式
态度纪律考核比例
期末考核方式及比例
其他考核方式
实训室
5
第3周
项目一
讲授、实践
产品运营数据分析
实训室
作业（1）
6
第3周
项目一
讲授、实践
常见的分析模型
多媒体
7
第4周
项目二
讲授、实践
数据储存与查询1
实训室
8
第4周
项目二
讲授、实践
数据储存与查询2
实训室
作业（2）
9
第5周
项目二
实践
数据的分析与应用1
实训室
10
第5周
项目二
讲授、实践
数据的分析与应用2
实训室
11
第6周
项目二
讲授、实践
数据可视化概念
实训室
作业（3）
12
第6周
项目二
讲授、实践
行业数据的采集1
多媒体
13
第7周
项目三
讲授、实践
行业数据的采集2
多媒体
14
第7周
项目三
讲授、实践
行业数据的采集3
多媒体
作业（4）
15
第8周
项目三
讲授、实践
行业市场数据的分析
多媒体
16
第8周
项目三
讲授、实践
客户数数据的分析1
第14周
项目四
讲授、实践
行业数据的案例分享2
多媒体
作业（6）
29
第15周
项目四
实践
客户数据案例的分享1
多媒体
30
第15周
项目四
实践
客户数据案例的分享2
多媒体
31
第16周
项目四
讲授、实践
产品数据的案例分享1
多媒体
32
第16周
项目四
讲授、实践
产品数据的案例分享1
多媒体
33
第17周
项目五
讲授、实践
复习
实训室
机考笔试机考+笔试
60%
40%
其他
序
号
周次
章节
或项目
授课方式
内容摘要
场地、设备或教具
课外
作业
1
第1周
项目一
讲授
什么是商务数据、商务数据的基本概念
多媒体
2
第1周
项目一
讲授
商务数据在实际中的应用情况及对于岗位
多媒体
3
第2周
项目一
讲授、实践
商务数据分析与运用原则
多媒体
4
第2周
项目一
讲授、实践
行业客户数据分析
多媒体
17
第9周
项目三
讲授、实践
客户数数据的分析2
实训室
18
第9周
项目三
讲授、实践
产品数据的收集1
多媒体
19
第10周
项目三
讲授、实践
产品数据的收集2
多媒体
20
第10周
项目三
讲授、实践
客户数数据的分析1
多媒体
21
第11周
项目三
讲授、实践
客户数数据的分析2
多媒体
22
第11周
项目三
讲授、实践
运营数据的分析1
XXX职业技术学院
20XX——20XX学年 第一学期
学 期 授 课 计 划
课程名称：商务数据分析与应用
计划时数：68其中理论：30学时，实践：38学时
授课班级：41821
作业次数：7次
考核方式：纪律考核60%+考试40%
任课教师：xxx
审 核 人：
20XX年 9 月 2 日编
授课计划编制说明
使用班级