王立坤 商务数据分析与专业的可行性分析报告
《商务数据分析》课程实训报告

《商务数据分析》课程实训报告商务数据分析课程实训报告一、引言商务数据分析作为现代商务运营的重要工具,通过对大量数据的收集、分析和应用,可以为企业提供决策支持和业务优化的方法。
本报告旨在介绍商务数据分析课程实训的内容、方法和结果,以及对于商务运营的实际应用。
二、实训内容商务数据分析课程的实训内容主要包括以下几个方面:1. 数据收集在实际商务环境中,数据的收集是商务数据分析的第一步。
我们通过各种途径获取了大量相关的商务数据,包括销售数据、客户数据、市场数据等。
这些数据的来源多样化,包括企业内部的数据库、外部数据平台以及互联网上的开放数据。
2. 数据清洗与整理收集到的数据需要进行清洗与整理,以保证数据的准确性和一致性。
我们使用了数据清洗工具和数据处理软件,对数据进行了去重、填充空值、处理异常值等操作,确保了后续分析的可靠性。
3. 数据分析与挖掘通过数据分析技术和工具,我们对收集到的数据进行了深入挖掘。
通过数据可视化、数据关联、模型建立等方法,我们揭示了数据中隐藏的规律和趋势。
这为企业运营决策提供了科学依据和预测支持。
4. 结果应用通过对商务数据的分析和挖掘,我们得出了一系列结论和建议,并将其应用到实际商务运营中。
例如,我们通过市场数据的分析,发现了新的市场机会,并提出了相应的市场推广策略;通过客户数据的分析,我们优化了客户关系管理系统,提升了客户满意度和忠诚度。
三、实训方法在商务数据分析的实训过程中,我们采用了以下几种方法:1. 数据可视化通过图表、图像等形式,将数据转化为直观的视觉呈现,更加容易理解和分析。
我们使用了数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,将复杂的数据呈现为直观的图表和可操作的仪表板。
2. 统计分析统计分析是商务数据分析的基础工具,通过统计方法,我们对数据进行了描述、比较和推断。
包括描述统计、假设检验、回归分析等,帮助我们揭示数据中的规律和关联。
3. 机器学习机器学习是商务数据分析的前沿技术,通过构建模型和算法,实现对数据的自动化分析和预测。
数据分析系统可行性报告

数据分析系统可行性报告尊敬的领导:根据您提出的需求,我们对数据分析系统的可行性进行了研究和分析。
以下是我们的报告:一、背景和目标近年来,数据分析在各行各业越来越重要。
数据分析可以帮助企业了解市场趋势、优化业务流程、提高决策效率。
然而,对于许多中小型企业来说,建立一个完整的数据分析系统并不容易。
他们通常面临以下问题:数据来源多样、数据质量参差不齐、数据处理技术复杂等。
因此,我们建议开发一个数据分析系统来解决这些问题。
该数据分析系统的目标是帮助企业快速、准确地进行数据处理和分析,为企业提供决策支持。
二、可行性分析1. 技术可行性:我们团队具备开发和实施该系统所需的技术能力。
我们熟悉数据仓库、数据挖掘、机器学习等相关技术,可以根据企业的具体需求进行定制开发。
2. 经济可行性:建立一个全面的数据分析系统需要投入不少的人力和物力资源。
然而,考虑到该系统可以提高企业决策效率和业务效益,从长远来看,它是值得投资的。
3. 法律可行性:建立数据分析系统需要遵循相关的法律法规。
我们将确保该系统的数据处理和分析过程符合隐私保护等相关要求。
4. 运营可行性:为了确保系统的正常运营,我们将提供相应的技术支持和维护服务。
此外,我们还将为企业提供培训和指导,以帮助他们充分利用系统功能。
三、系统架构和功能我们建议采用三层架构来设计该数据分析系统:数据层、业务逻辑层和用户界面层。
数据层用于存储和管理各种数据源,包括结构化数据和非结构化数据。
业务逻辑层负责数据处理和分析,包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等功能。
用户界面层提供友好的用户界面,方便用户进行数据查询、可视化和报告生成等操作。
该系统的主要功能包括:数据导入和集成、数据清洗和转换、数据分析和挖掘、数据可视化和报表生成等。
用户可以根据自身需求选择不同的功能模块,并根据系统生成的分析结果做出相应的决策。
四、风险和挑战建立一个数据分析系统面临一些风险和挑战。
首先,数据质量可能是一个问题,不同数据源的质量参差不齐,可能会影响分析结果的准确性。
商务可行性研究报告

商务可行性研究报告一、研究背景随着市场经济的逐步发展,竞争日益激烈,企业面临着越来越多的挑战和机遇。
随着信息技术的发展,市场和信息的交流变得更加容易,企业之间的合作和竞争也更加激烈。
在这样的环境下,企业需要不断地调整自己的战略方向,以保持竞争力和市场份额。
本文通过对某企业进行商务可行性研究,以帮助企业更好地了解市场潜力和发展机会,从而为企业的战略决策提供参考。
二、研究目的1. 了解市场现状和潜力:通过分析市场规模、增长率、行业发展趋势等,为企业制定合理的市场拓展计划提供参考。
2. 分析竞争环境:分析竞争对手的规模、实力、战略定位等,为企业制定竞争策略提供参考。
3. 探讨商务合作机会:探索与其他企业、合作伙伴开展合作的可行性和机会,为企业拓展新的商务机会提供参考。
4. 分析投资回报率:评估和比较不同商务机会的投资回报率、风险和成本,为企业决策提供参考。
三、研究方法1. 调研工具:采用问卷调查、访谈等方式获取相关数据和信息。
2. 数据来源:主要通过网络、行业报告、企业数据、采访等方式获取相关信息。
3. 数据分析:采用统计学和经济学的分析方法对研究数据进行分析和比较。
四、市场现状和潜力分析1. 市场规模和增长率:通过数据调研和分析,发现该企业所在行业市场规模庞大,且增长迅速。
预计未来几年内,市场规模还将进一步扩大。
2. 行业发展趋势:通过分析行业发展趋势,发现行业内存在技术更新、产品升级的趋势,且消费者对产品和服务的需求不断提升。
3. 潜在市场需求:通过问卷调查和访谈,发现潜在市场需求较大,消费者对产品和服务的需求度较高,且希望能够获得更加优质的产品和服务。
五、竞争环境分析1. 主要竞争对手:通过调研,发现该企业所在行业主要竞争对手的规模和实力都较大,市场份额较为稳定。
2. 竞争策略:主要竞争对手主要采取了价格战、产品创新等多种策略手段,企图抢占更多市场份额。
3. 潜在竞争对手:通过数据分析和市场调研,发现行业内潜在竞争对手较多,竞争日趋激烈。
商务数据分析与应用专业建设思考

商务数据分析与应用专业建设思考商务数据分析与应用专业是财经商贸大类的电子商务类下增设的新专业,从2017年开始招生。
本文从专业人才培养定位、课程体系构建、专业建设构想等三个方面,提出了一些想法和见解,旨在为该专业后续的专业建设提供思路。
标签:商务数据分析;建设;思考根据《普通高等学校高等职业教育(专科)专业设置管理办法》,教育部组织研究确定并公布2016年度增补专业共13个,自2017年起执行。
其中财经商贸大类的电子商务类下增设了商务数据分析与应用专业。
商务数据分析与应用是指对商务交易过程中形成的数据进行收集、整理、分析、运营及应用的活动。
随着云计算、大数据等新一代信息技术的迅猛发展,使得商务数据的分析和应用需求不断涌现,已渗透到国民经济和人民生活的方方面面,如何办好商务数据分析与应用专业就显得比较重要了。
本文从人才培养定位、课程体系构建及专业建设构想三个方面,对商务数据分析与应用专业建设提出几点思考,供大家讨论。
一、人才培养定位要办好专业,就要先确定人才培养定位。
通过进一步调研人才需求情况,开展工作任务与职业能力分析,明确专业培养的工作岗位,才能促使毕业生的知识、技能、素养与商务数据分析应用工作岗位完全对接,才能更好地满足社会对数据分析与应用类高技能人才的需求。
(一)人才需求情况要保持电子商务产业发展的持续性,发展电子商务专业细分领域人才尤为重要。
商务数据分析与应用专业定位于电商运营体系,面向电商平台、商家、企业、政府事业单位等各类领域,立足当地,服务区域信息经济产业发展,对接地方信息经济重点产业。
根据艾瑞咨询对近千家企业和从业人员的调查,97.9%的企业认为数据分析对电商运营很重要,75.7%的电商企业需要数据分析人才。
电商行业一方面需要有限的从事大数据分析及管理的高级人才,另一方面也需要大量从事商务数据分析和操作的应用型技术人才。
通过调研不同的人才招聘网站数据显示,电商人才“对数据敏感,具备一定或较好的数据分析和应用能力,能够根据运营数据及时优化各项工作”,已经是电商运营相关岗位的核心要求之一。
商务数据分析与应用 第4部分 报告篇

商务数据分析与应用第4部分报告篇在当今竞争激烈的商业世界中,数据已成为企业决策的重要依据。
商务数据分析与应用能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息,为企业的发展提供有力支持。
而报告作为数据分析结果的呈现形式,对于企业的决策制定、业务优化和战略规划具有至关重要的作用。
一份好的商务数据分析报告不仅能够清晰地展示数据和分析结果,还能够为决策者提供准确、有用的建议和洞察。
那么,如何撰写一份高质量的商务数据分析报告呢?首先,明确报告的目标和受众是关键的第一步。
报告的目标决定了分析的重点和深度,而受众则影响着报告的内容和呈现方式。
例如,如果报告的受众是企业高层管理人员,那么报告可能需要侧重于宏观的业务趋势和战略方向;如果受众是业务部门的经理,那么报告可能需要更具体地关注业务流程中的问题和改进措施。
在确定了目标和受众之后,接下来就是收集和整理数据。
数据的质量和可靠性直接影响着分析结果的准确性,因此需要确保数据的来源合法、准确、完整。
同时,对数据进行清洗和预处理,去除重复、错误和缺失的数据,以确保数据的可用性。
有了数据之后,就可以进行数据分析了。
数据分析的方法多种多样,包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
在选择分析方法时,需要根据数据的特点和报告的目标进行合理选择。
例如,如果要了解数据的集中趋势和离散程度,可以使用描述性统计分析;如果要探究变量之间的关系,可以使用相关性分析或回归分析。
在进行数据分析的过程中,要注意结果的解读和解释。
数据分析的结果往往是一些数字和图表,但这些数字和图表背后的含义才是决策者真正关心的。
因此,需要将分析结果转化为易于理解的语言,并结合业务背景进行解释和说明。
完成数据分析之后,就可以开始撰写报告了。
报告的结构一般包括引言、背景、数据来源和处理方法、数据分析结果、结论和建议等部分。
引言部分需要简要介绍报告的背景和目的,引起读者的兴趣。
背景部分则需要对相关的业务背景和问题进行阐述,为后续的分析提供铺垫。
《商务数据分析》课程实训报告

《商务数据分析》课程实训报告——以大数据财务分析为例一、实训目的网络信息时代,大数据已经成为人们生产、生活中的一部分。
企业大数据主要是指利用现代化信息技术、软件进行数据处理以满足企业发展需求的数据处理技术。
通过开展调研,梳理在企业财务管理工作中大数据技术的积极应用,进一步改革和优化财务管理模式。
通过《商务数据分析》课程实训,学到诸多数据分析应用技巧,因此,实训当中,在对实训理论知识回顾的基础上,详细论述实训中遇到的问题,并针对问题提出个人见解。
二、实训过程(一)理论知识牢固1.大数据技术大数据泛指一个巨大规模的数据。
大数据所处理的信息要超出日常常规计算软件所能够管理、搜集、处理的数据信息,是一种综合性的海量数据处理方式。
2.财务管理通过财务管理方法、技能等途径对企业内部资金进行合理配置以满足企业经营管理需求的行为活动就是财务管理。
(二)实训中的问题探索1.财务数据管理难度大在传统企业的财务管理中,财务资料量是非常少,而且传统的财务管理模式只要我们能够有序地对这些资料进行正确的管理,就会使得企业的发展更为稳定。
但是,随着我国经济的进步,财务资料数量逐步增加,传统的财务管理模式对企业的财务管理力度不够,长此以往,企业的财务管理工作中会出现许多问题,这些都会让企业在未来的发展中受到一定程度上的损失。
由此可见,企业发展受财务数据因素影响。
由于以往传统的手动和电算式做账将其最初的手动化凭证直接转换为自己在数据仓储中的各种财务信息,所以传统的手动化和电算式做账己经很难适应现代社会和互联网大数据时代对于海量财务信息的需求,所以形成的结构性数据也很难以完全胜任企业的发展。
2.数据安全问题在这个网络时代,财务和管理都必须要通过互联网来实现,随之而来的就是网络安全问题,数据安全问题主要表现为:第一,大数据受到攻击。
由于在当前大数据时代环境下的移动终端设备使用者非常多,且其所在受众用户群体中的类型也比较多,所以在对手机客户端的身份号码信息的数据认证处理环节就需要不断消耗大量的数据处理。
数据分析项目可行性研究报告

数据分析项目可行性研究报告随着信息时代的到来,数据已经成为了当今社会的重要资源。
越来越多的组织和企业开始注重数据分析,通过对数据的挖掘和分析来获取商业价值和洞察,从而更好地服务于业务决策和发展。
数据分析项目作为一项非常具有前景和推动力的项目,受到了许多企业和组织的青睐。
在这种背景下,本报告旨在对一项数据分析项目的可行性进行研究,探讨其潜在的商业价值和实施方案,为相关企业和组织提供参考和指导。
项目描述本项目旨在利用大数据技术和分析方法,对某企业的销售数据进行深入挖掘和分析,为企业提供商业洞察和决策支持。
具体而言,本项目将从以下几个方面进行分析:1. 销售数据分析:对企业的历史销售数据进行分析,包括销售额、销售渠道、产品分类等方面,了解销售状况和趋势。
2. 用户行为分析:对用户的购买行为和偏好进行分析,了解用户需求和购买习惯,为企业提供精准的营销和服务。
3. 销售预测:基于历史数据和趋势,利用预测模型对未来销售额和销售趋势进行预测,为企业制定销售计划和战略。
4. 产品分析:对企业的产品进行分析,包括产品定位、竞争分析等方面,了解产品的市场潜力和发展空间。
项目可行性分析1. 数据资源:本项目所需的数据资源主要包括企业的销售数据、用户行为数据、产品数据等。
经初步调研,企业已经有完整的数据存储和管理系统,并具备数据提取和处理能力,可以支持本项目的数据需求。
2. 技术实施:本项目将采用大数据技术和分析方法,包括数据清洗、数据挖掘、模型建立等环节。
企业已具备相关技术团队和技术支持,可以有效地实施本项目。
3. 商业价值:本项目将为企业提供关键的商业洞察和决策支持,帮助企业优化销售策略、提高营收和盈利能力。
经初步预测,本项目将为企业带来可观的商业价值和效益。
4. 风险分析:尽管本项目在数据资源和技术实施方面具备较好的基础,但仍然存在一定的风险和挑战,包括数据质量问题、模型准确性等。
因此,需要项目团队和企业管理层合作,从而降低风险,并确保项目的顺利实施。
商务数据分析与应用专业-专业调研报告

商务数据分析与应用专业调研报告目录1 调研基本信息41.1 调研目的1.2行业背景1.3调研方法及对象1.4调研内容2 调研结果2.1行业调研2.1.1 国家政策2.1.2 行业现状2.1.3 行业前景2.2就业前景2.2.1 企业对大数据人才需求激增,复合型人才需求更甚2.2.2 商务数据分析人才需求缺口极大2.3就业岗位及能力要求分析2.3.1 就业岗位2.3.2 知识体系2.3.3 综合素养3 专业定位313.1人才培养目标、面向岗位、规格3.1.1 人才培养目标3.1.2 面向岗位3.1.3 人才培养规格3.2支撑人才培养目标的人才培养体系3.2.1 人才培养模式建议3.2.2 制定人才培养模式可以选择的方向3.3支撑人才培养目标的条件保障3.3.1 师资队伍建设建议3.3.2 实习实训条件建设建议4 专业建设条件分析4.1生源分析4.2条件现状分析1调研基本信息1.1调研目的通过本次调研收集和分析商务数据分析与应用专业学生的社会人才需求状况、能力要求以及相关岗位的工作内容,了解社会、行业以及企业对商务数据分析与应用专业人才知识、技能、素质要求的变化和趋势,为学校商务数据分析与应用专业设置、教学教研、招生规模、学生就业指导提供信息,为专业人才培养目标定位、教学计划和课程标准的修订、教学的改革提供依据和帮助,提高学校人才培养质量及毕业生的就业质量。
1.2行业背景大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。
解决大数据问题的核心是大数据技术。
目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
数据分析与应用的相关职位需要的是复合型人才,要能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌握,2016年大数据将会出现更高速的增长,人才需要量将更大,而人才供给断档已经出现。
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石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告
一、商务数据分析与应用专业简介
1.培养目标:本专业以服务于各个行业的数据分析与应用,尤其是互联网和电信行业。
适应企业发展及人才需求为宗旨,培养学生具备数据采集,数据分析,数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养,掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识,熟练运用数据工具开展数据分析,数据挖掘,数据展示,具备利用数据进行相关的商务策划,综合运营管理能力的应用型创业型人才。
2.主要课程:计算机应用基础、统计学,数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理,SPSS等。
3.就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集,数据挖掘,营销决策,投资风险分析、客户关系管理等工作
4.获得证书
数据分析员,数据分析师
二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析
1.行业发展现状分析。
2015年9月5日,经李克强总理签批,国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。
《纲要》部署三方面主要任务。
一要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。
大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商业服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。
二要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。
发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用,推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。
三要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。
健全大数据安全保障体系,强化安全支撑。
《纲要》还明确七方面政策机制。
一是建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。
二是加快法规制度建设,积极研究数据开放、保护等方面制度。
三是健全市场发展机制,鼓励政府与企业、社会机构开展合作。
四是建立标准规范体系,积极参与相关国际标准制定工作。
五是加大财政金融支持,推动建设一批国际领先的重大示范工程。
六是加强专业人才培养,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。
七是促进国际交流合作,建立完善国际合作机制。
工信部正制定《大数据产业“十三五”发展规划》,据介绍,工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”,通过相关项目和资金引导和支持关键技术产品研发及产业化,同时开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案。
“要促进大数据与其他产业的融合发展,着力发展工业大数据,加强产业生态体系建设。
”围绕落实中国制造2025,支持开发工业大数据解决方案,利用大数据培育发展制造业新业态,开展工业大数据创新应用试点。
国内互联网企业由于在拥有了海量的用户数据之后开始着手开展各类分析工作,用以支撑自身的电子商务、定向广告和影音娱乐等业务。
同时,在互联网产业O2O的趋势下,互联网企业逐渐将业务延伸到金融、保险、生活、旅游、健康、教育等多个行业,极大丰富了数据来源,促进了分析技术的发展,拓展了大数据分析在诸多传统行业的应用场景。
这种现象仅从阿里、百度和腾讯三大互联网巨头的情况即可得知:
阿里相关的有淘宝、庆科(物联网)、芝麻信用、蚂蚁金服、中长石基、数据魔方、高德地图、虾米音乐、阿里旅游等;
腾讯相关的有腾讯广点通、面包旅行、大众点评、腾讯视频、腾讯路宝、四维图新、科菱航赛、腾讯征信、腾讯云、中海达、丁香园、腾讯健康云等。
百度相关的有百度云、爱奇艺、百度视频、百度迁移、百度精算、百度语音、百度知道、作业帮、元征科技、无忧停车、百度数据开放平台、百度地图、长地万方、融360、去哪儿等。
2.商务数据分析与应用专业高职高专人才培养分析。
数据分析与应用专业是一个跨学科的边缘科学专业。
它以量化指标为利器,以数据为产品表现形式。
现在社会中介行业进入崭新的洗牌阶段,数据分析行业
优势得以凸显:从横向看,只要有需求和满足需求的服务能力,数据分析行业的业务就可以涉足各行各业,不再受行政框框的约束;从纵向看,只要有需求和满足需求的服务能力,它的业务可以深入行业内部,上可以运营大数据,下也可以驾驭微管理,不再受资质等级的限制。
大数据时代的到来,不仅为数据分析行业提供了大家均已经耳闻目睹的名义上的数据分析概念,也为数据分析行业提供了大家都能够身心体会的实质上的数据分析效益。
数据分析行业占得时代先机,前途无量。
作为高等职业教育的数据分析与应用专业应紧紧围绕生产、服务、建设、营销管理第一线需要的高等实用创新创业型人才的这一培养任务和目标,才能使我们培养的专业人才在专业素质、职业能力和知识结构等方面适应社会需求,从而为地方经济建设、社会的发展以及行业的发展服务。
数据分析与应用的相关职位需要的是复合型人才,要能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌握,2016年大数据将会出现更高速的增长,人才需要量将更大,而人才供给断档已经出现。
数据分析人才将成为企业竞相争取的人才!
三、学院设置商务数据分析与应用专业的理由
1.学院发展战略调整的需要。
我院逐步适应市场需求,培养创新创业型人才大力鼓励学生自主创业。
商务数据分析与应用专业在我院将有长足发展。
2.学院电子商务和网络营销专业招生已达600多人,历经多次改革,逐步形成具有自己特色的适合学生创业学习的教学模式,和相关的实训设备,并且学校长期跟相关单位建立校企合作的关系,有助于学生的实际技能水平的培养。
3.现在及未来本专业高职高专人才培养的需要。
尽管河北省各类高校培养了很多计算机或财经类方面的人才,但两者结合的商务数据分析与应用方面人才供给不足,具有创新创业精神的学生更是少之又少。
四、学院设置商务数据分析与应用专业的基本条件分析
1.师资水平条件分析。
创业学院目前已开设创业型电子商务、网络营销,移动商务三个电商类专业,有专兼职教师13名。
其中拥有副教授1位、讲师2位。
教师中研究生以及学历占60%,双师型教师占80%。
电子商务类老师7名,均为实操性创业指导教师,其中数据分析师2名,均可独立承担项目数据分析的工作,
具有相关工作岗位经验。
2.办学基本条件分析。
创业学院已投入建设资金200万元,主要用于实训建设,包括实训室、工作室、仓储室、创业就业孵化中心等,现有教学仪器设备总值50万元,用于计算机更新、多媒体教学、实验设备等。
3.校内外实验实践条件分析。
校内建有电商实训室,物流仓储室,摄影室,美工室,创业工作室,电商数据分析实训室,市场营销决策实训室,创客空间等,学生们在此实验室可以完成各类电商平台相关数据的采集,挖掘,分析,并掌握金融,互联网,生产制造等行业相关项目的运营及管理、风险控制,投资决策。
另外,在辛集皮革城、中国电信河北数据中心、淘宝大学、百度营销大学、大商其道有限公司、博星科技股份,河北慧聪电子商务有限公司,金蝶,CPDA河北授权中心等多家企业建立校外实践基地,满足学生实训,顶岗实习,就业,创业资源等多方面需求。
五、结论
由以上四个方面的分析得出结论,学院具备开设电子商务类商务数据分析与运用专业的基本条件,故申请在我院设置本专业。