《商务数据分析与应用》授课计划

《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。

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。

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。

商务数据分析与应用教学设计引言随着信息技术的普及和发展，商业活动中数据越来越多，商务数据分析的能力成为了企业人员晋升的核心竞争力之一。

由此，商务数据分析与应用在高校开设的商务/管理类专业越来越重要。

教学内容不仅应掌握数据分析的理论和技术，同时还应结合实际案例进行分析和应用。

本文将介绍商务数据分析教学设计的相关内容。

模块设计商务数据分析与应用的教学可以分为以下几个模块：模块一：基础概念该模块主要讲授商务数据分析的基础知识，包括数据挖掘、数据预处理、统计分析基础、数据可视化等内容。

通过本模块的学习，学生们能熟练掌握商务数据分析的基本方法，并能够熟练使用相关工具进行数据的处理和分析。

模块二：实践案例分析本模块介绍商业领域内的数据分析案例，包括销售管理、市场营销、客户关系管理等案例。

学生们通过对这些实际案例的分析，能够了解商务数据分析在实际应用中的方法和思路，并能够通过数据分析为企业决策提供支持。

模块三：应用工具实战本模块介绍商务数据分析的相关软件工具，包括Excel数据处理、SPSS统计分析、Tableau数据可视化等。

学生通过本模块的学习，能够熟练掌握这些工具的使用方法，进而能够对商务数据进行更加深入的分析。

教学方法课堂讲授通过课堂讲授，可以让学生们对商务数据分析领域的相关理论和方法有更加深刻的了解。

在讲解理论的同时，可以结合实际案例，向学生们展示商务数据分析在实际场景中的应用。

实验教学通过实验教学，可以让学生们熟练掌握商务数据分析的相关工具和方法，提高他们的实践能力。

在实验教学时应注重让学生们自己操作，让学生们熟悉各个工具的使用方法，能够在实际工作中快速运用。

课程设计通过课程设计，可以让学生们在实践中深入了解商业数据分析的方法和经验，并能够熟练运用相关工具进行实际数据分析。

课程设计可以以具体案例为主线，贯穿整个课程，使学生们能够在分析案例的过程中，逐渐提高自己的分析能力和实践能力。

教学评估为了检验商务数据分析与应用教学的效果，应该采用不同的评估方式：1.课程论文通过给学生布置一篇针对具体案例的课程论文，让学生能够在实践中巩固理论知识，并发挥他们的创新能力和探究精神。

商务数据分析与应用课程设计一、课程介绍本课程旨在通过实践掌握商务领域中的数据分析与应用技巧，培养学生的商务数据分析与应用能力。

主要内容涵盖数据预处理、数据可视化、统计分析、机器学习、商业预测、市场分析等方面。

二、课程目标•掌握数据清洗、转换、整合等数据预处理技术；•学会常用数据可视化方法，能够利用图表等方式展示数据；•熟悉统计分析方法，能够进行数据探索和解释；•了解常用机器学习算法，掌握模型构建和评估方法；•掌握商业预测方法，能够进行市场预测；•掌握市场分析方法，了解市场状况和趋势。

三、课程大纲1. 数据预处理•数据清洗–缺失值处理–异常值处理•数据转换–数据规范化–特征选择•数据整合–数据合并–数据排序2. 数据可视化•常用图表–直方图–散点图–折线图•图表展示技巧–标题–图例–颜色3. 统计分析•描述性统计分析•探索性数据分析•假设检验•方差分析4. 机器学习•机器学习基础•监督学习–线性回归–逻辑回归–决策树•无监督学习–聚类分析–主成分分析5. 商业预测•时间序列分析–趋势分析–季节性分析•简单指数平滑法•ARIMA模型6. 市场分析•市场调查方法–定量调查–定性调查•市场份额分析•市场营销策略四、课程设计本课程设计采用项目驱动的教学方式，学生将在教师指导下完成一个商务数据分析与应用项目。

项目分为以下几个阶段：1. 项目准备学生将针对某个具体商务问题，通过互联网查阅相关资料，理解该问题的背景、目标、数据来源等信息。

同时，学生需要完成项目组队、商务问题定义和数据收集计划等工作，形成项目计划书。

2. 数据预处理学生根据项目计划书收集到的数据，进行数据预处理，包括数据清洗、转换和整合等工作，并撰写数据预处理报告。

3. 数据可视化学生针对项目的特定需求，使用可视化工具展示数据规律和趋势，并完成数据可视化报告。

4. 统计分析与机器学习学生在数据清洗和可视化的基础上，使用统计分析和机器学习方法进行数据探索和预测，同时撰写探索性数据分析报告和机器学习模型报告。

第5课熟悉数据可视化图表类型教案《商务数据分析与运用》（上海交通大学出版社）一、教学内容《商务数据分析与运用》第5课“熟悉数据可视化图表类型”。

本节课主要介绍了柱状图、折线图、饼图、雷达图等基本图表类型，以及如何根据数据特点选择合适的图表进行展示。

二、核心素养目标1. 政治认同：通过学习数据可视化图表类型，培养学生的数据分析能力，使其能够更好地服务于国家和社会的发展。

2. 科学精神：培养学生严谨的逻辑思维和科学的态度，使其在分析和处理数据时能够做到客观公正。

3. 法治意识：让学生了解数据可视化图表在商务领域中的应用，培养其遵守法律法规的意识。

4. 公共参与：通过小组合作学习，培养学生团队协作的能力，使其能够在公共事务中发挥积极作用。

三、重点难点及解决办法1. 重点：掌握不同数据可视化图表的特点和适用场景。

解决办法：通过案例分析，让学生了解各种图表在实际中的应用，加深对图表类型的理解和掌握。

2. 难点：如何根据数据特点选择合适的图表进行展示。

解决办法：通过小组讨论和实操演练，让学生在实践中学会判断数据特点，从而选择合适的图表进行展示。

四、教学资源1. 软硬件资源：多媒体投影仪、计算机、网络连接。

2. 课程平台：智慧课堂系统。

3. 信息化资源：《商务数据分析与运用》教材、在线图表制作工具（如Excel、Tableau等）。

4. 教学手段：案例分析、小组讨论、实操演练、在线测试。

五、教学流程（一）课前准备（预计用时：5分钟）学生预习：1. 发放预习材料，引导学生提前了解本节课的学习内容，标记出有疑问或不懂的地方。

2. 设计预习问题，激发学生思考，为课堂学习做好准备。

教师备课：1. 深入研究教材，明确本节课的教学目标和重点难点。

2. 准备教学用具和多媒体资源，确保课堂的顺利进行。

3. 设计课堂互动环节，提高学生学习本节课的积极性。

（二）课堂导入（预计用时：3分钟）激发兴趣：1. 通过展示与本节课内容相关的图片、视频或故事，吸引学生的注意力。

《商务数据分析与应用》教学教案第1章商务企业的部门组织结构构成方式、优缺点商务数据的来源渠道、采集和清洗方法商务数据分析的流程和方法商务数据的价值和工作流程商务数据的分析方法、分析流程讨论问题：1、如何利用八爪鱼采集器自动识别并采集二手笔记本电脑数据？2、如何使用火车采集器采集散文类图书数据？3、如何整理类目、客单价和销售额格式？4、如何计算、排列、筛选并汇总销售数据？内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。

1.1 商务数据概述1.1.1正确认识商务数据1.1.2商务数据的价值1.2 商务企业架构与数据化运营1.2.1商务企业的部门构成与职责1.2.2数据化运营的价值1.2.3数据化运营的工作流程1.3 商务数据的来源与采集1.3.1商务数据的来源1.3.2商务数据的采集方法【实战操作】使用八爪鱼采集器自动识别并采集二手笔记本电脑数据【实战操作】使用火车采集器采集散文类图书数据1.3.3商务数据的清洗方法【实战操作】整理商品库存数据【实战操作】整理类目、客单价和销售额格式【实战操作】计算、排列、筛选并汇总销售数据1.4 商务数据分析认知1.4.1商务数据分析的意义1.4.2商务数据分析的方法1.4.3商务数据分析的流程1.5 课堂实训1.5.1利用八爪鱼采集器手动采集招聘数据1.5.2整理并加工招聘数据1.6 课后练习（1）数据与信息有什么区别？（2）如何从技术层面的角度理解大数据的含义？（3）什么是商务数据，它有什么价值？（4）直线型组织结构、职能型组织结构、直线职能型组织结构各有什么优缺点？（5）数据化运营有什么价值？包括哪些环节？（6）商务数据的来源有哪些？（7）商务数据分析的意义是什么？（8）有哪些常见的商务数据分析方法？（9）简述常规商务数据分析的基本流程。

（10）如果需要BOSS直聘网站中室内设计师搜索列表页的前5页招聘公司、法人代表、招聘职位和月薪数据，应该如何利用八爪鱼采集器进行手动采集？设置循环页面采集（11）打开从店侦探中采集的商品详情数据，如何通过数据清洗和加工操作对数据内容进行适当处理？数据处理后的效果1、了解商务数据的价值和含义。

《商务数据分析与应用》实训教学大纲课程代码：3250660实训性质：专业实训课程类别：理论+实践课程总学时：60学时【理论：30学时；实践：30学时】课程学分：3分一、课程简介《商务数据分析与应用》是民政信息及智能化技术专业服务群软件技术（企业信息化管理方向）专业必修课程之一，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。

二、实训教学目的和要求1．知识教学目标（1）掌握商务数据分析工具的应用；（2）理解商务数据可视化；（3）掌握消费者行为分析——用户画像；（4）掌握市场行情数据分析；（5）掌握店铺运营数据分析；（6）了解营销推广数据分析。

2．能力教学目标了解商务数据分析工具和方法，熟悉商务数据处理的业务流程和操作规范；掌握不同种类商务数据的分析及处理方法，能够独自运用EXCEL等软件完成数据分析。

3．素质教育目标在学习过程中认真贯彻理论联系实际的原则，除掌握基本概念和基本方法外，必须安排上机实习环节，并适时地与学生之间进行互动。

通过上机实习和互动，模拟实际企业业务运行过程培养学生实际动手能力和勤于思考的习惯，为今后从事计算机行业管理工作和培养良好的工作素养打下坚实的基础。

三、实训选用教材和参考书1．教材《商务数据分析与应用》沈凤池主编。

北京：人民邮电出版社，2021.6。

《商务数据分析与应用》本书针对高职软件技术专业（企业信息化管理方向）学生的实际需求编写，模拟各种实际经营场景与功能模块相结合的方法设计实验，引导学习者身临其境走进商务数据分析世界，从多方面培养学生理论联系实践、善于总结和勤于思考的素养。

2．参考资料［1] 《商务数据分析与应用》沈凤池主编。

北京：人民邮电出版社，2021.6.［2] 《商务数据分析基础与应用》王新华，居岩岩，陈凯主编。