商务数据分析与应用教案

《Excel商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称:Excel商务数据分析与应用（）课程类别:专业基础课课程质:必修计划学时:六零计划学分:三先修课程:无选用:《Excel商务数据分析与应用（）》适用专业:本书可作为高等院校电子商务方向有关专业及电子商务技能培训班地学。

课程负责:二,课程简介本书以Excel在电商运营商务数据分析地实际应用为主线,主要从电商卖家自身,商品,顾客,销存管理,竞争对手,以及行业状况等方面对商务数据分析行了深入讲解。

本书分为一零章,主要内容包括:商务数据分析与应用基础,使用Excel管理店铺信息,商品销售情况管理,买家购买情况分析与评估,商品销售情况统计与分析,商品成本分析与控制,商品库存数据管理与分析,畅销商品统计与分析,竞争对手与行业状况分析,以及销售市场预测分析等。

三,课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度一工程知识掌握商务数据地知识,商务数据地流程与方法H二问题分析从商务数据地知识入手,掌握商务数据地分析方法。

同时,针对网店运营地各个环节,对用户画像,市场行情,店铺运营,营销推广等方面能够熟练分析,加强对知识地理解与运用H三设计/开发解决方案针对网店运营地现状分析存在地问题,根据数据分析地结果提出改善对策H四研究五使用现代工具Excel H 六工程与社会七环境与可持续发展八职业规范培养数据分析时谦虚,谨慎与务实地工作精神H 九个与团队案例分析与讨论要求学生分组,分担任务,学配合M 一零沟通通过小组发言,提案例报告提高数据分析能力M 一一项目管理一二终身学了解新地商务数据分析方法,掌握更多分析工具地应用技巧,不断提升数据分析地能力H注:"课程教学要求"栏内容为针对该课程适用专业地专业毕业要求与有关教学要求地具体描述。

"关联程度"栏字母表示二者关联程度。

关联程度按高关联,关联,低关联三档分别表示为"H""M"或"L"。

电子商务数据分析与应用教案一、引言1.1电子商务数据分析的重要性1.1.1电子商务数据分析对市场趋势的预测1.1.2数据分析在电子商务决策中的作用1.1.3数据分析对企业竞争力的影响1.1.4数据分析在提升用户体验中的应用1.2电子商务数据分析的发展趋势1.2.1大数据分析在电子商务中的应用1.2.2技术在电子商务数据分析中的应用1.2.3数据可视化在电子商务数据分析中的作用1.2.4数据安全与隐私保护在电子商务数据分析中的重要性1.3本课程的教学目标与意义1.3.1培养学生电子商务数据分析的能力1.3.2提升学生对电子商务市场的洞察力1.3.3培养学生运用数据分析解决实际问题的能力1.3.4培养学生对数据安全与隐私保护的意识二、知识点讲解2.1电子商务数据分析的基本概念2.1.1数据的定义与分类2.1.2数据分析的基本方法2.1.3数据分析在电子商务中的应用场景2.2电子商务数据分析的方法与技术2.2.1描述性数据分析方法2.2.2探索性数据分析方法2.2.3预测性数据分析方法2.2.4数据挖掘技术在电子商务数据分析中的应用2.3电子商务数据分析的应用案例2.3.1用户行为分析2.3.2产品销售分析2.3.3市场营销分析2.3.4供应链优化分析三、教学内容3.1电子商务数据分析的基本流程3.1.1数据收集与清洗3.1.2数据处理与转换3.1.3数据分析与可视化3.1.4数据报告与决策建议3.2电子商务数据分析的关键指标3.2.1用户行为指标3.2.2产品销售指标3.2.3市场营销指标3.2.4供应链优化指标3.3.1Excel在电子商务数据分析中的应用3.3.2Python在电子商务数据分析中的应用3.3.3R在电子商务数据分析中的应用3.3.4Tableau在电子商务数据分析中的应用四、教学目标4.1知识目标4.1.1掌握电子商务数据分析的基本概念与方法4.1.2理解电子商务数据分析的应用场景与价值4.1.3了解电子商务数据分析的发展趋势与挑战4.2技能目标4.2.1能够运用数据分析方法解决实际问题4.2.2能够使用数据分析工具进行数据可视化4.3素质目标4.3.1培养学生的数据思维与分析能力4.3.2培养学生的团队合作与沟通能力4.3.3培养学生的创新意识与解决问题的能力五、教学难点与重点5.1教学难点5.1.1数据分析方法的原理与应用5.1.2数据可视化工具的使用与技巧5.2教学重点5.2.1电子商务数据分析的基本概念与方法5.2.2电子商务数据分析的应用场景与价值5.2.3电子商务数据分析的发展趋势与挑战六、教具与学具准备6.1教具准备6.1.1多媒体设备：用于展示课件和视频资料6.1.2白板和记号笔：用于板书和图表绘制6.1.3数据分析软件：如Excel、Python、R等6.1.4数据可视化工具：如Tableau、PowerBI等6.2学具准备6.2.1笔记本电脑或平板电脑：用于学生跟随操作和练习6.2.2学习资料：包括教科书、案例分析、在线资源等6.2.3练习册或工作表：用于课堂练习和课后作业6.2.4小组讨论材料：如卡片、贴纸等，用于小组活动6.3实验材料准备6.3.1电子商务平台数据集：用于学生实践分析6.3.2数据分析案例：用于学生分析和讨论6.3.3数据分析竞赛题目：用于激发学生的学习兴趣6.3.4数据分析项目：用于综合应用所学知识和技能七、教学过程7.1导入新课7.1.1引入电子商务数据分析的实际案例7.1.2提出问题，引发学生思考7.1.3介绍课程目标和教学内容7.1.4激发学生的学习兴趣和动机7.2知识讲解与演示7.2.1讲解电子商务数据分析的基本概念和方法7.2.2演示数据分析工具和软件的使用7.2.3通过案例分析和讨论，深化学生对知识点的理解7.2.4引导学生参与课堂互动，提问和解答问题7.3实践操作与小组讨论7.3.1分组进行数据分析练习和项目实践7.3.2学生操作数据分析工具，解决实际问题7.3.3小组内分享和讨论分析结果和经验7.3.4教师巡回指导，提供帮助和反馈八、板书设计8.1知识框架板书8.1.1电子商务数据分析的基本概念和方法8.1.2数据分析工具和软件的使用8.1.3数据分析的应用场景和案例分析8.2案例分析板书8.2.1案例背景和问题陈述8.2.2数据收集和清洗的步骤和方法8.2.3数据分析和可视化的过程和结果8.2.4数据报告的结构和要点8.3小组讨论板书8.3.1小组分工和合作的要求8.3.2数据分析的问题和目标8.3.3小组讨论的流程和规则8.3.4小组报告的格式和评价标准九、作业设计9.1课后练习题9.1.1数据分析的基本概念和方法的选择题9.1.2数据分析工具和软件的操作题9.1.3数据分析的应用场景和案例分析的问答题9.2小组项目作业9.2.1选择一个电子商务平台数据集进行数据分析9.2.2运用所学的数据分析方法进行数据清洗和可视化9.2.4小组内部分享和讨论，互相评价和提供反馈9.3数据分析竞赛9.3.1设计一个数据分析竞赛题目，要求学生解决实际问题9.3.2提供数据集和分析工具，让学生自由发挥和创新9.3.3评选最佳数据分析作品，给予奖励和表彰9.3.4鼓励学生参与竞赛，提升他们的数据分析和解决问题的能力十、课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1反思教学目标的达成情况10.1.2反思教学内容的合适性和难易程度10.1.3反思教学方法和策略的有效性重点和难点解析在电子商务数据分析与应用的教学过程中，有几个环节需要特别关注，以确保学生能够有效地掌握知识和技能。

《商务数据分析与应用》教学标准教案一、课程信息课程名称：商务数据分析与应用课程类别：专业核心课课程性质：必修计划学时：48计划学分：3先修课程：电子商务运营实务，网络营销选用教材：《商务数据分析与应用》，主编：吕丽珺杨泳波，电子工业出版社，2022年4月第1版适用专业：职业院校与应用型本科电子商务类、营销类等相关专业及电子商务技能培训班的学习。

二、课程定位1.课程性质《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门专业核心课程。

设置的目的是培养学生的电子商务数据思维、数据分析与应用能力，适应电子商务运营人才数据分析能力不断提升的要求，提升电子商务运营、营销与推广人才的规格。

在人才培养体系中本课程属于岗位职业核心能力课，第四学期实施教学，是《电子商务实务》、《网络营销》的后继课程，是《岗位综合实践》的前续课程。

本课程是对电子商务运营和营销基本技能进行深化，开展数据化运营的综合实践教学，让能更好的胜任电子商务运营岗和商务数据分析岗位。

2．课程目标1．专业能力目标（1）掌握商务数据分析的思维，对电子商务运营、网络营销推广中的典型场景提出数据分析思路。

（2）能解读电商行业数据分析中常用的指标。

（3）能够正确使用常见数据采集工具，包括基于第三平台的前台数据和后台数据。

（4）会对典型的应用场景和任务进行数据采集、数据整理和数据分析工作；（5）能够对数据分析的信息进行总结、解释、指导业务工作；（6）能够熟练运用excel、PPT、PQ等工具进行数据分析工作。

2．方法能力目标（1）能自主学习网络营销新知识、新技术；（2）能通过任务、目标查找所需的数据信息；（3）能独立制定数据分析工作计划并进行实施；（4）能不断积累经验，从个案中寻找共性；（5）能优化工作过程，节约时间，降低成本。

3．职业素颜和社会能力目标（1）具有较强的口头与书面表达能力、人际沟通能力；（2）具有团队精神和协作精神；（3）具有良好的心理素质和克服困难的能力；（4）能与客户建立良好、持久的关系；（5）能进行自我检查并及时调整工作方法；（6）具有工作责任感。

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。

《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。

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。

电子商务数据分析《数据分析基础》教案一、教学目标1、让学生了解电子商务数据分析的基本概念和重要性。

2、帮助学生掌握数据收集、整理和清洗的方法。

3、使学生学会运用常见的数据分析工具和技术。

4、培养学生通过数据分析解决实际问题的能力。

二、教学重难点1、重点数据收集的渠道和方法。

数据分析工具的使用。

数据解读和分析报告的撰写。

2、难点如何从大量数据中提取有价值的信息。

运用数据分析结果进行决策制定。

三、教学方法1、讲授法：讲解电子商务数据分析的基本理论和方法。

2、案例分析法：通过实际案例分析，加深学生对数据分析的理解和应用能力。

3、实践操作法：让学生亲自动手进行数据收集、分析和报告撰写，提高实际操作能力。

四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）通过讲述一些成功的电子商务企业如何利用数据分析取得竞争优势的案例，引起学生对电子商务数据分析的兴趣。

提出问题，如“为什么数据对于电子商务企业如此重要？”引导学生思考和讨论。

2、知识讲解（约 30 分钟）介绍电子商务数据分析的概念和作用，包括帮助企业了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率等。

讲解数据收集的方法，如网站流量统计、用户调查、销售数据记录等，并强调数据的准确性和完整性。

解释数据整理和清洗的步骤，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，以确保数据的质量。

3、工具介绍（约 30 分钟）展示常见的数据分析工具，如 Excel、Python、SPSS 等，并比较它们的特点和适用场景。

以Excel 为例，详细介绍如何使用函数和图表进行数据处理和分析，如求和、平均值、数据透视表、折线图、柱状图等。

4、案例分析（约 30 分钟）给出一个具体的电子商务数据案例，如某电商平台的销售数据。

引导学生运用所学的知识和工具，对数据进行收集、整理、分析，并撰写简单的分析报告。

组织学生进行小组讨论，分享各自的分析结果和见解。

5、实践操作（约 60 分钟）布置一个实践任务，让学生选择一个感兴趣的电子商务领域，收集相关数据并进行分析。

电子商务数据分析与应用教案随着互联网和移动技术的发展，电子商务已经成为了商业活动中不可或缺的一部分。

为了更好地利用电子商务数据来指导企业的决策和运营，电子商务数据分析与应用课程的设计和教学显得尤为重要。

本教案旨在帮助学生全面了解电子商务数据的分析方法和应用技巧，以提高他们在电子商务领域的竞争力。

第一部分：介绍和背景1. 教学目标：使学生了解电子商务数据分析的重要性和应用领域。

2. 前置知识：学生需要具备基本的电子商务和数据分析概念。

3. 教学方法：讲解和案例分析。

第二部分：电子商务数据收集与准备1. 教学目标：培养学生收集、整理和准备电子商务数据的能力。

2. 主要内容：a) 了解电子商务数据的来源和类型。

b) 学习如何收集和整理电子商务数据。

c) 实践使用数据清洗和预处理工具。

d) 介绍如何建立合适的数据存储和管理系统。

第三部分：电子商务数据分析方法1. 教学目标：使学生熟悉电子商务数据分析的常用方法和技术。

2. 主要内容：a) 介绍常用的统计分析方法，如描述统计、假设检验和回归分析。

b) 探讨数据挖掘技术在电子商务数据分析中的应用。

c) 引导学生学习使用数据可视化工具和技巧，提升数据分析结果的表达效果。

第四部分：电子商务数据应用案例分析1. 教学目标：通过实际案例分析，使学生掌握电子商务数据分析的实际应用能力。

2. 主要内容：a) 提供真实的电子商务数据案例，如市场营销分析、用户行为分析等。

b) 引导学生分析案例数据，提取有价值的信息和见解。

c) 要求学生结合案例分析结果，提出改进电子商务运营和决策的建议。

第五部分：电子商务数据预测和决策支持1. 教学目标：使学生了解和应用电子商务数据预测和决策支持的方法。

2. 主要内容：a) 介绍时间序列分析和预测方法在电子商务数据中的应用。

b) 探讨数据驱动的决策支持系统在电子商务中的作用。

c) 引导学生运用所学知识，设计和实施电子商务数据驱动的决策模型。