“电子商务数据分析与应用”课程教学大纲
课程编号 | 一顿是等于多少公斤学时/学分 | 64/4 | |
开课单位 | 考核方式 | 考试 | |
适用专业 | 信息管理与信息系统、电子商务 | 执 笔 者 | |
编写日期 | 2 | 版 本 | 第1版 |
一、课程说明
“电子商务数据分析与应用”课程是高等学校电子商务、工商管理等多个专业的重要课程，是培养具备数据分析技能的电子商务运营与管理人才的专业课程。本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本方法的讲解；在培养实践能力方面着重电子商务数据分析关键技术的基本训练。掌握电子商务数据分析模型，电子商务数据采集与处理，电子商务的行业、客户、商品和运营数据分析等主要知识点。
二、课程目标
知识目标
课程目标1：理解电子商务数据分析的基础知识和基本理论知识；
课程目标2：掌握电子商务数据分析的主要过程、步骤和方法，针对电子商务行业的实际问题，总结提炼相关的数据分析模型；
课程目标3：熟练使用Excel工具，绘制多种类型的图表、制作数据透视表和数据透视图、建立多种统计分析和数据挖掘类的模型；
课程目标4：撰写“电子商务数据分析与应用”课程作业、实验报告、研究报告，可以正确描述、展现和解释作业及报告中的内容，能够顺利的查和阅读电子商务数据分析方面的国内外文献资料。
能力目标
课程目标5：注重培养实践能力，掌握基本的电子商务数据分析创新方法和应用解决方案，培养学生追求创新的态度和意识，设计创新方法；
课程目标6：研究与电子商务数据分析相关的前沿理论与算法发展新动向，能够结合大数据、云计算、物联网等新兴技术，拓展面向电子商务行业的数据分析理论内容；
课程目标7：培养学生树立正确的思想意识，专业课程融入“思政教育”。了解电子商务数据分析过程中有关国家的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；
课程目标8：面向新文科、新商科的建设，理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在电子商务数据分析项目和案例中进行应用；
课程目标9：将电子商务数据分析课程所需的管理学、经济学、计算机科学、数学等多学科背景，通过团体协作，小组讨论、翻转课堂等课程教学模式设置，是学生积极承担个体、团队成员以及负责人的多种角；
课程目标10：具有自主学习和终身学习的意识，不断学习电子商务数据分析相关的知识，适应电子商务新的发展领域。
三、课程对毕业要求的支撑关系
序号 | 毕业要求指标点 | 毕业要求指标点具体内容 | 对应课程目标 |
1 | 毕业要求1 | 专业知识：具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的基本能力及开拓创新的精神，具备一定的从事本专业业务工作的能力和适应相邻专业业务工作的基本能力与素质 | 2、3、5、6 |
2 | 毕业要求2 | 问题分析与设计解决方案：掌握电子商务数据分析的基本理论、基本知识和基础方法。能够提出适当的分析方法、采用可行的过程解决具体问题。 | 1、2、6、8 |
3 | 毕业要求3 | 思政培养：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。正确认识发展电子商务对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。 | 7、8、9 |
4 | 毕业要求4 | 自主学习能力：具有较强的自学能力、一定的工程设计能力、分析解决工程实际问题能力以及初步的组织管理和科学研究能力。具有较强的计算机应用能力；掌握一门外语，能比较顺利地阅读专业书刊，具有听、说、写的基础。 | 6、10 |
5 | 毕业要求5 | 沟通：能够就电子商务数据分析方面问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应提问等。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。 | 4、8 |
6 | 毕业要求6 | 使用现代工具：具有较强的数据分析能力，能够运用软件工具进行数据的收集、存储、查询、分析、展示等工作。 | 3 |
7 | 毕业要求7 | 项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。 | 1、2、6、8 |
8 | 毕业要求8 | 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。 | 1、10 |
四、理论教学内容、基本要求与学时分配
序号 | 教学内容 | 教学要求 | 总学时数48 | 对应课程目标 | |||
讲课 | 实验 | 实践 | 上机 | ||||
1 | 第1章 绪论 1.1电子商务数据的概念及意义 1.2电子商务数据分析的流程及原则 1.3电子商务数据分析的主要任务 | 1.理解电子商务数据分析与应用的相关概念及意义 2.熟悉电子商务数据分析与应用的流程及原则 3.了解电子商务数据分析与应用的主要任务 | 2 | 0 | 1、5 | ||
2 | 第2章 电子商务数据分析模型 2.1 PEST模型 2.2 5W2H模型 2.3 逻辑树模型 2.4 漏斗模型 | 1.了解数据分析模型的概念和应用步骤 2.掌握PEST模型、5W2H模型、逻辑树模型 3.重点掌握漏斗模型 | 4 | 2 | 2、4、8 | ||
3 | 第3章 电子商务数据分析方法 3.1 统计分析 3.2 相关与回归分析 3.3 时间序列分析 3.4 聚类分析 | 1.了解静态指标和动态指标的含义 2.掌握相关分析的计算过程 3.重点掌握一元线性回归的计算过程，了解多元线性规划和非线性回归的计算过程 4.重点掌握移动平均和指数平滑两种时间序列预测模型 5.了解聚类分析等数据挖掘算法的主要计算过程 | 4 | 2 | 3、5 | ||
4 | 第4章 数据的采集 4.1 电子商务相关数据的获取 4.2 网络数据的爬取 4.3 店铺数据获取的主要渠道 4.4 调查问卷的设计与回收处理 | 1.了解数据获取的概念和方法 2.熟悉网络数据的爬取方式和工具 3.了解店铺数据收集的主要渠道和方法 4.掌握调查问卷的设计方法与注意事项 | 4 | 2 | 6、7、9、10 | ||
5 | 第5章 数据导入与预处理 5.1 数据的导入导出 5.2 数据预处理方法 5.3 数据的基本处理操作 | 1.了解并掌握数据在Excel中的导入导出操作 2.掌握用Excel进行基本的数据处理操作 3.重点掌握数据预处理操作中的数据清理以及数据规范化 | 今年国庆节放几天假从几号到几号4 | 2 | 3、6 | ||
6 | 第6章 数据可视化 6.1 数据可视化概述 6.2 表格的制作 6.3 图形的制作 6.4 数据透视表 6.5标签云可视化 | 1.掌握数据可视化的基本概念 2.掌握Excel图表绘制，熟练绘制饼图、柱形图、直方图、雷达图、折线图、散点图 3.掌握数据透视表的使用步骤 4.了解文本分析与标签云的相关概念和使用方法 | 开卷有益辩论会 6 | 4 | 1、3、4、9 | ||
7 | 第7章 电子商务行业数据分析 7.1 电子商务行业分析概述 7.2 市场行情调研与认知 7.3 市场供给与需求分析 7.4 电子商务行业竞争数据分析 | 1.了解电子商务行业分析的相关概念，掌握行业分析的数据指标及行业数据采集的方法 2.掌握市场行情调研的基本概念 3.重点掌握百度指数的使用方法，并能够撰写市场行情分析报告 4.掌握市场供给与需求的相关概念和需求调研的基本方法 5.重点掌握利用波特五力竞争分析模型对电商行业的竞争进行分析 | 4 | 2 | 1、2、5、6 | ||
8 | 第8章 电商客户数据分析 8.1 电商客户数据分析概述与主要数据指标 8.2 客户特征与行为分析 8.3 客户细分方法与细分模型 8.4 客户忠诚度分析 8.5 客户生命周期分析 | 1.了解电商客户分析的含义和主要数据指标 2.了解客户特征与行为分析的内容 3.掌握客户细分的模型 4.了解客户忠诚度的分类 5.掌握使用层次分析法对忠诚客户测量标准的重要性排序模型 6.掌握客户生命周期的五个阶段和四种模式 | 4 | 2 | 7、8、9 | ||
9 | 第9章 商品数据分析 9.1 商品分析概论 9.2 商品需求与热度分析 9.3 商品价格分析 9.4 商品功能组合分析 9.5 用户特征与体验分析 9.6 商品生命周期分析 9.7 商品库存管理与统计分析 | 1.了解商品分析的基本概念 2.掌握商品分析的过程 3.了解商品热度搜索数据统计的EXCEL操作方法 4.了解商品功能组合分析的内容和原则 5.掌握商品生命周期概念 6.掌握ABC库存管理分类法 | 4 | 2 | 4、9、10 | ||
10 | 第10章 电商运营数据分析 10.1 运营数据分析的概念与主要指标 10.2 推广数据分析 10.3 销售数据分析 10.4 客服绩效分析 | 1.了解运营数据分析的概念和主要指标 2.了解流量数据的基本概念和推广数据分析的基本流程 3.重点掌握活动推广分析的过程 4.了解销售数据的基本概念 5.重点掌握动态分析法和趋势分析法 6.了解客服绩效分析的概念以及分析方法 7.重点掌握KPI考核对于绩效考核的方法 | 4 | 2 | 1、4、5、8 | ||
11 | 综合实训和课程报告撰写 | 1.综合运用数据收集、采集、预处理、分析模型、分析算法以及Excel操作 高职什么专业最好2.掌握电子商务行业背景，从市场、客户、商品以及运营等多方面对电商综合分析 3.完整撰写研究报告，逻辑清晰、行文流畅专业 | 4 | 4、8、10 | |||
合 计 | 40 | 4 | 20 | ||||
五、实验（实践、上机）教学内容、基本要求与学时分配
序号 | 实验（实践）项目名称 | 教学要求 | 学时 | 实验（实践、上机）项目性质 | 必开/选开 | 对应课程目标 |
1 | 第2章上机实践 | （1）基于PEST、5W2H、逻辑树模型撰写课程小论文 （2）2.4.3绘制漏斗模型 | 2 | 综合性 | 必开 | 1、2 |
2 | 第3章上机实践 | （1）3.2.3相关分析与回归分析的应用 （2）3.3.5 时间序列分析算法实例 | 2 | 实践性 | 必开 | 3、4 |
3 | 第4章上机实践 | （1）八爪鱼简易模式下“京东商品列表采集” （2）4.2.2网络爬虫—Web Scraper （3）4.2.3 Python爬取数据 | 2 | 创新性 | 必开 | 5、6 |
4 | 第5章上机实践 | （1）5.1.1 数据导入——将文本文件导入Excel表格；将CSV文件导入Excel工作表 （2）5.1.2 数据导出 （3）5.3 数据的基本处理操作 5.3.1重复数据处理 5.3.2缺失数据处理 5.3.3错误数据处 | 2 | 实践性 | 必开 | 2、3 |
5 | 第6章上机实践 | （1）6.3图形的制作，包括： 6.3.2制作饼图 6.3.3制作柱形图 6.3.4制作直方图 6.3.5制作雷达图 6.3.6制作折线图 6.3.7制作散点图 （2）6.4.2利用数据透视表制作统计表 （3）6.5.2 WordArt标签云工具的使用 | 4 | 实践性 | 必开 | 5、6 |
6 | 第7章上机实践 | （1）7.1.4 行业数据采集的算例 （2）7.2.2 利用百度指数分析市场行情 | 2 | 创新性 | 必开 | 7、8 |
7 | 第8章上机实践 | （1）8.3.2 客户细分方法——新老客户人数变化走势分析 （2）8.3.2 客户细分方法——新老客户销量与销量额所占比例分析 | 2 | 实践性 | 必开 | 9、10 |
8 | 第9章上机实践 | （1）9.2.2商品热度搜索数据算例 （2）9.3.2商品定价分析算例 （3）9.7.2 ABC库存管理分类法—ABC库存管理的基本方法 （4）9.7.3统计库存商品状态—根据库存情况标记库存状态 （5）9.7.3统计库存商品状态—分析与预测商品库存状态 | 2 | 创新性 | 必开 | 1、4、8 |
9 | 第10章上机实践 | （1）10.2.1 流量分析 （2）10.2.2 推广数据分析流程 （3）10.2.3 推广活动产生效果的数据分析 （4）10.3.3 销售数据的动态分析方法 （5）10.3.4 销售数据的预测分析方法 | 2 | 设计性 | 必开 | 2、3、5 |
10 | 课程综合实践 | 基于全书的数据分析过程、百度指数和其他公开数据源，分析电商行业，撰写课程研究报告 | 4 | 综合性 | 必开 | 卖二手车的网站4、9、10 |
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