《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析理论与实践》课程标准
《电商数据分析理论与实务》课程标准一、课程定位1.课程基本信息2.课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业（群）的综合性实训课程。
课程前设电子商务基础、电子商务实务、数据统计与分析等课程，后续课程为电子商务综合实训、电子商务案例分析、毕业实习等。
学生可学习数据挖掘分析并应用到相应商业场景，将理论基础知识与实践应用相结合，课程通过设置开放性课题研究，要求学生能够综合运用大数据知识与原理，自行发现规律与问题，运用创新性思维提出解决问题的思路和方法，并对相应方案进行思辨性说明，最终形成创新设计的思维习惯，获得独立解决问题的能力，培养学生的创新设计思维习惯，使其获得利用创新方法解决实际问题的能力。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
二、课程设计思路该课程以电商专业学生拓宽知识、提高文化素养为目的来设计本课程的教学思路与理念, 《电商数据分析理论与实务》课程教学坚持以电商数据分析理论为基础，增加大量的实训案例成果，注重学以致用。
强化对于分析方法与理论的实践，培养电商专业数据分析的思维与能力。
以电商专业学生所必须具备的综合职业能力为出发点，按照以学生为核心，以案例分析为载体，以“培养高素质与高技能并存的人才为目标”的总体设计要求，以培养电商运营岗位应具备的职业能力为基本目标，紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，并根据行业专家对电商专业所涵盖的岗位群进行任务和职业能力分析，充分考虑课程内容的实用性、典型性、可操作性及可拓展性等因素，紧密结合专业能力相关考核要求。
通过“理论+案例+实训”的模式，将大数据分析与可视化技术及电子商务行业进行深度融合，重在提升学生从事电子商务相关工作的综合素质，培养其利用内外部数据进行运营管理、创新优化、分析决策等的综合能力。
2018课程标准---《电子商务数据分析》
《电子商务数据分析》课程标准【所属系部】【适用专业】【课程代码】【计划学时】36【学分】21.课程概述电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。
《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。
从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。
1.1课程定位《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。
1.1.1课程性质和类型《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。
课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。
授课对象为高职3年级学生。
前序课程C语言、电子商务运营。
1.1.2课程作用课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。
注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。
课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。
1.2课程设计思路在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。
《电子商务》教学大纲
《电子商务》教学大纲电子商务教学大纲第一部分：导论1.1 课程概述1.2 课程目标1.3 教学方法1.4 评估方式1.5 参考资料第二部分：电子商务概述2.1 电子商务的定义与特点2.2 电子商务的发展历程2.3 电子商务的分类2.4 电子商务对企业和消费者的影响第三部分：电子商务基础知识3.1 电子商务的基本架构3.2 网络安全与隐私保护3.3 电子支付与金融安全第四部分：电子商务平台4.1 电子商务网站建设与设计4.2 电子市场与拍卖4.3 移动电子商务与应用4.4 社交商务与社交媒体营销第五部分：电子商务运营与管理5.1 电子商务的供应链管理5.2 客户关系管理与数据分析5.3 电子商务营销策略5.4 电子商务的创新与战略规划第六部分：电子商务实践与案例分析6.1 电子商务企业的运营模式与案例研究6.2 电子商务的国际化与全球市场拓展6.3 电子商务的创业机会与创新实践6.4 电子商务在不同行业的应用案例第七部分：电子商务的未来发展7.2 人工智能与大数据在电子商务中的应用7.3 区块链技术与电子商务的融合7.4 电子商务对社会经济的影响与挑战总结：本课程旨在培养学生对电子商务领域的基本理论和实践技能的掌握，使学生能够在未来的职业生涯中应用电子商务的知识。
通过学习本课程，学生将了解电子商务的发展历程、基本概念和关键技术，掌握电子商务平台的建设与管理技巧，培养电子商务创新思维和问题解决能力。
同时，通过案例分析和讨论，学生将了解电子商务在实际应用中的运营策略和管理方法，并对电子商务的未来发展进行思考和预测。
课程评估方式为考试和项目实践，以全面评估学生的综合能力和实际水平。
参考资料包括电子商务领域的经典教材、学术期刊论文和业界案例分析等，供学生深入学习和研究。
《商务数据分析》课程教学大纲(思政版)
必修 选修 通识教育 专业教育 实验实践与创新创业教育一、课程定位与目标（一）课程定位《商务数据分析》是国际经济与贸易专业的一门专业选修课程。
通过对本课程的学习，使学生普及商务数据知识，帮助学生理解商务数据时代的现实意义，小到日常生活大到企业管理、城市治理和国家治理商务数据资源所起到的作用；了解商务数据的分析、处理和管理技术，使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。
以提高学生整体素质为基础，以培养学生数据分析工具的使用能力、创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，突出针对性和实用性。
（二）课程目标1．知识目标：通过本门课程学习,使学生学会数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，掌握运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法，达到掌握商务数据基本概念、方法和理论，认知商务数据普遍存在的客观性的目的。
要求学生具有对数据的采集、分类、处理基本能力，了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果;掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。
使学生掌握从历史数据中获取有用的认识、求解优化问题、对不确定性的决策问题进行模拟分析的能力，培养学生能用商务数据解析的思想和方法，对不确定性问题进行建模和计算的能力。
2．能力目标：重在培养商务数据思维、辩证思维、系统思维和创新思维能力等。
通过本课程的教学，学生会主动去了解新时代下，商务数据的快速发展和多样性所带来的巨大的挑战、价值和机遇，提高学生对商务数据的认知。
使学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；会用时间序列分析、线性优化、整数优化、匈牙利算法数据挖掘、决策分析基本原理分析问题；运用相关软件对数据进行相应分析，提炼数据中的价值，并能将其应用于解决实际问题。
电子商务数据分析教学大纲电商数据分析教学大纲
二、课程简介
本书系统地介绍了如何利用数据分析来更好地进行电商运营，以及查看和分析数据的各 种思路与方法。全书共分为 10 章，主要内容包括电商数据分析概述、市场行情与行业形势 分析、竞争对手分析、店铺定位与商品分析、店铺流量分析、搜索引擎优化分析、运营指标 与营销分析、商品销售与库存分析、客服数据分析、会员数据分析等。
通过小组发言、提交练习或思考报告增强沟通能力与执
10
沟通
H
行能力
11
项目管理
H
以终生学习为目标，不断学习新的数据分析工具的使用，
12
终身学习
了解新的数据分析思维，从而优化各项数据，提高转化
率
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
竞争对手分析的常用模型
分析
竞争对手数据化分析
店 铺 定 位 店铺定位与风格设计
四 与 商 品 分 商品规划、测试与定位
析
商品定价
流量的不同类型
店 铺 流 量 引流工具的付费规则
五
分析
店铺流量结构与页面分析
店铺流量取数分析
重难点关键词 学时 类型
电商数据的类型、特 性，数据分析的思维、 常用工具、基本流程， 2 数据分析的指标与 方法 数据透视表、数据透 视图，建立切片器， 蛋糕指数，波动系数 3 与极差，行业集中度， 波士顿矩阵 确定竞争对手，SWOT 模型、波特竞争力模
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
电子商务课程教学大纲(2024)
2024/1/29
电子商务法的基本框架与内容
概述电子商务法的基本框架、主要内容和相 关条款。
31
网络交易的法律问题
01
网络交易的法律关 系
分析网络交易中各方之间的法律 关系，如买卖双方、平台与交易 者等。
02
网络交易的合同问 题
探讨网络交易中合同的成立、履 行、变更和解除等相关法律问题 。
B2C（Business-to-Consumer ）电子商务模式是指企业与消费 者之间通过互联网进行交易活动 的商业模式。该模式主要面向个 人消费者，交易金额较小，交易 过程相对简单。
2024/1/29
交易平台与流程
B2C电子商务模式的主要交易平 台包括京东、天猫等。交易流程 一般包括浏览商品、下单购买、 支付结算、物流配送等环节。
网站结构优化
URL、内链、外链等。
22
社交媒体营销策略
社交媒体概述
类型、特点、发展趋势等。
社交媒体用户分析
需求、心理、行为特征等。
2024/1/29
社交媒体内容策划
话题选择、内容形式、发布时间等。
社交媒体广告与推广
广告形式、投放策略、效果评估等。
23
电子邮件营销策略
电子邮件营销概述
定义、优势、适用场景等。
经典案例
京东是B2C电子商务模式的代表 企业之一，通过搭建自营和第三 方商家入驻的在线购物平台，为 消费者提供丰富的商品选择和便 捷的购物体验。
17
C2C电子商务模式
定义与特点
C2C（Consumer-to-Consumer ）电子商务模式是指消费者与消 费者之间通过互联网进行交易活 动的商业模式。该模式主要面向 个人卖家和买家，交易金额较小 ，交易过程相对灵活。
《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析》教学大纲
一、课程基本信息
1、课程名称：电子商务数据分析
2、信息类型：专业基础理论课
3、学分：2
4、课程目标：
本课程旨在帮助学生掌握电子商务数据分析的基本原理，技能和应用，为学生提供有关电子商务数据分析的知识和技能，为学生带来更多关于电
子商务数据分析的洞察力。
5、课程概述：
本课程主要介绍电子商务数据分析的基础知识，包括电子商务的概述，电子商务数据分析的理论基础，数据分析方法，如数据挖掘，机器学习，
实时数据处理，流程控制和数据可视化等，以及应用例子的介绍。
二、课程内容
1、数据分析的基本概念（概念、方法和步骤）
2、数据分析的基本理论（数学、统计、社会科学）
3、数据挖掘
4、机器学习
5、实时数据处理
6、流程控制
7、电子商务数据可视化
8、电子商务数据分析技术的应用
9、电子商务数据分析的安全要求和威胁
三、教学安排
1、理论课
本课程的理论课主要包括：电子商务数据分析的基本原理、技术和应用等内容，在课堂上基于案例，让学生掌握分析技术，分析相关算法，开展模拟实验，让学生掌握技术应用流程。
2、实践课。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
《电子商务数据分析理论与实践》教案
《电子商务数据分析理论与实践》全套教案第一章：电子商务数据分析概述1.1 电子商务数据分析的定义与意义1.2 电子商务数据分析的主要内容1.3 电子商务数据分析的方法与技术1.4 电子商务数据分析的应用领域第二章：电子商务数据收集与处理2.1 电子商务数据收集的重要性2.2 电子商务数据的来源与类型2.3 电子商务数据的处理与清洗2.4 电子商务数据存储与管理第三章：电子商务数据分析的基本方法3.1 描述性统计分析3.2 推断性统计分析3.3 关联规则分析3.4 时间序列分析第四章：电子商务数据分析的应用案例4.1 电子商务用户行为分析4.2 电子商务市场趋势分析4.3 电子商务定价策略分析4.4 电子商务风险分析与管理第五章：电子商务数据分析实践操作5.1 Excel数据分析工具应用5.2 Python数据分析库应用5.3 SQL数据分析语言应用第六章：电子商务数据分析模型与算法6.1 线性回归模型在电子商务数据分析中的应用6.2 决策树与随机森林在电子商务数据分析中的应用6.3 支持向量机在电子商务数据分析中的应用6.4 神经网络与深度学习在电子商务数据分析中的应用第七章：电子商务用户画像与个性化推荐7.1 用户画像的概念与构建方法7.2 用户行为数据在个性化推荐中的应用7.3 协同过滤算法在个性化推荐中的应用7.4 基于内容的推荐算法在个性化推荐中的应用第八章：电子商务数据可视化分析8.1 数据可视化概述与工具8.2 数据可视化原则与技巧8.3 电子商务数据可视化案例分析8.4 数据可视化在电子商务决策中的作用第九章：电子商务数据分析伦理与法律规范9.1 电子商务数据分析中的伦理问题9.2 个人隐私保护与数据安全9.3 我国电子商务数据分析相关法律法规9.4 电子商务数据分析合规性管理第十章：电子商务数据分析的未来发展趋势10.1 大数据技术在电子商务数据分析中的应用10.2 云计算与边缘计算在电子商务数据分析中的作用10.3 在电子商务数据分析领域的应用前景10.4 电子商务数据分析的发展挑战与机遇重点和难点解析重点环节1：电子商务数据分析的定义与意义解析：此环节需要重点关注电子商务数据分析的基本概念和其在电子商务领域的重要性，以及数据分析对企业的实际意义。
电子商务数据分析与应用 - 教案
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。
电子商务数据分析(中级)教案四行业数据分析理论
4、引入相关的思政案例，在讲授专业知识的同时结合思政案例加深学生的思政意识，正确观念。
诊断改进：
需要再都举案例进行分析说明，让学生能够尽快掌握该知识重点。
案例导入
（10min）
二、引案激疑
某企业想要加盟代理某家电品牌，查找关于家电销售的专业报告进行预测分析，提出问题：市场数据分析的内容包括哪些？为了使分数据并提问学生
在市场数据分析过程中数据分析人员需注意什么？市场数据分析目 有哪些步骤？市场数据分析有什么价值？2、学生思考并讨论
3、可登录i博导平台试做本节课相关小测验。
新课学习2
（35min）
1、市场趋势分析
2、市场容量分析
3、子行业容量分析
4、市场需求分析
1、教师通过微课视频展示如何利用图表趋势预测法预测市场容量。
2、学生通过教师讲解及操作初步了解市场趋势分析和子行业容量分析。
3、教师通过女装毛衣行业的1688采购指数趋势图和生意参谋女装毛衣的交易指数折线图进行对比，启发学生学会看图和分析。
素质目标
具备科学、严谨和实事求是的职业素养，在数据分析过程中不弄虚作假；具备较强的理解能力、分析能力和实践能力，能够借助数据分析工具、第三方平台等，完成市场数据分析，具备遵守《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国反不正当竞争法》等相关法律法规的职业操守。
教学重难点
教学重点
行业集中度分析、市场趋势分析、子行业容量分析
形式：教师举例讲解（可结合上一模块的相关知识点，做到知识融会贯通。）
1、课堂上让 3-4 个学生进行分析汇报或教师给出相关选项让学生进行投票，引出本单元内容—行业数据分析。
2、考察学生预习自学情况，并了解学生疑惑问题。
电子商务数据分析-教学大纲.docx
《电子商务数据分析（慕课版）》教学大纲一、课程信息课程名称：电子商务数据分析（慕课版）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：72计划学分：2先修课程：无选用教材：《电子商务数据分析（慕课版）》，编著适用专业：本书不仅适合各类电子商务培训机构和中等职业学校电子商务、网络营销、直播电商服务、市场营销等专业数据分析相关课程的的老师进行教学，还适合电子商务数据分析人员在工作中进行参考。
课程负责人：二、课程简介随着我国电子商务的蓬勃发展，社会对电子商务专业人才的需求量越来越大。
本书以电子商务数据分析为重点，从电子商务数据分析的基础知识出发，然后依次介绍市场数据、客户数据、商品数据、运营数据等的分析方法，以及数据监控与数据报表编制的方法，对电子商务数据分析进行了详细的介绍，帮助读者提升数据分析能力。
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. 理论配合课堂实训进行学习，提高学生的电子商务数据分析能力；2. 在条件允许的情况下，可以尝试自行采集数据并分析。
（二）学生课外阅读参考资料七、课程改革与建设本书是一本电子商务数据分析的技巧性图书，采用项目任务式结构，每个项目都包含“职场情境”“学习目标”“任务描述”“任务实施”“知识窗”“动手做”“同步实训”“项目总结”等模块，为读者全方位讲解电子商务数据分析的相关知识和技巧。
本书将每个项目划分为多个任务，通过任务带动知识的讲解和操作的实施，并通过结合情境增强代入感。
本书以电子商务数据分析的基础知识开篇，介绍相关定义、指标、流程等，然后节将电子商务数据的采集与处理方法，并结合主要数据的具体分析方法和技巧，循序渐进地为读者展示了如何进行电子商务数据分析，帮助读者更好地完成今后的电子商务数据分析工作。
电子商务数据分析与应用-教学大纲
“电子商务数据分析与应用”课程教学大纲课程编号学时/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，能够顺利的查找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色；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。
《电子商务数据分析》—教学教案
教学内容
知识回顾：前面讲解了移动商务文案岗位的需求，包括移动商务文案的岗位要求和移动商务文案的写作流程。
讨论问题：1、如何才能选择一个合适的商品行业？
2、如何通过市场数据判断不同商品行业的发展前景？
了解波士顿矩阵的建立和分析方法
教学难点
熟悉利用稳定性、集中度以及环比和同比数据等指标和手段挖掘市场数据
教学设计
1、教学思路：（1）介绍不同市场行情分析，让学员能够掌握不同行业的发展趋势；（2）讲解如何挖掘行业数据，使学员能够更全面的了解市场行情；（3）最后安排练习和思考。
2、教学手段：（1）通过案例导入本章学习内容；（2）通过案例来讲解理论知识，让学员能对所学理论知识学以致用。
6.3.1分析网店流量构成比例
6.3.2分析关键词数据
//6.4课后思考
小结
1、掌握不同指标对网站流量的分析方法。
2、掌握如何通过数据进行店铺流量分析。
思考及作业
想一想：
1．浏览量与访客数有什么区别？
2．跳出率和访问深度各说明了什么问题？
3．店铺流量一般有哪几种类型？
4．什么是核心词、长尾词、修饰词？
第6章
课时内容
流量数据分析
授课时间
课时
教学目标
了解并熟悉网站流量的基本分析方法
掌握店铺中流量结构和关键词的分析操作
教学重点
掌握店铺中流量结构和关键词的分析操作
教学难点
了解并熟悉网站流量的基本分析方法
教学设计
1、教学思路：（1）介绍网站流量分析的各项指标，使学员了解如何对网站流量进行直观分析；（2）以淘宝网为例对店铺流量进行分析；（3）安排练习和思考。
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《电子商务数据分析》课程教学大纲
课程代码：010*******
学时：32 学分：2
适用对象：电子商务（高职）
开课单位：经济与贸易学院电子商务专业
一、课程的地位与任务
本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。
本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。
2、课程的任务和要求
本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。
本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。
本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。
熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。
3、教学中应注意的问题
在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。
本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。
三、课程的内容与要求
第1章数据库基础知识
1.数据库基本知识
2.数据库系统基本知识
3.数据库管理系统基本知识
4.关系模型
第2章数据库设计教学要求：
1.了解“图书借阅管理系统”项目
2.了解构造数据库模型的方法
3.掌握创建数据库的方法
4.掌握创建的表的方法
5.掌握设置主关键字的操作
6.深刻理解表间关系
教学内容：
1. 了解Access2003数据库
2．创建数据库和表
3．设置主关键字
第3章表的操作
教学要求：
1.掌握表结构的修改操作
2.掌握设置字段属性的操作
3.掌握创建值列表字段和查阅字段的方法
4.掌握记录的编辑操作
5.掌握记录的筛选方法
6.掌握记录排序方法
7.掌握设置数据表的格式
教学内容：
1. 修改表结构
2. 设置字段属性
3. 创建值列表字段和查阅字段
4. 编辑记录
5. 筛选记录
6. 数据表格式设置
第4章数据表查询教学要求：
1.掌握创建选择查询的方法
2.掌握设置条件查询的方法
3.掌握创建参数查询的方法
4.掌握使用查询向导创建交叉表查询的方法
5.掌握操作查询
教学内容：
1. 操作查询
生成表查询
更新查询
追加查询
删除查询
查询应用
2 创建选择查询
3 创建条件查询
4 创建参数查询
5 使用向导创建交叉表查询
第5章SQL查询教学要求：
1.掌握创建选择查询的方法
2.掌握设置条件查询的方法
3.了解SQL查询
教学内容：
SQL查询
创建联合查询
创建数据定义查询
传递查询
第6章设计数据访问页教学要求：
1.掌握创建数据访问页的方法
2.掌握编辑数据访问页的方法
3掌握访问数据访问页的方法
教学内容：
4.1 创建数据访问页
4.2 编辑数据访问页
4.3 访问数据访问页
第7章设计窗体
教学要求：
1.掌握窗体的概念
2.掌握使用向导创建窗体的方法
3.掌握创建数据透视表的方法
4.了解创建创建数据透视图的方法
5.掌握创建图表窗体的方法
6.了解窗体的结构组成
7.掌握使用设计视图创建窗体的方法
8.掌握窗体布局及修饰
教学内容：
1 认识窗体
2 创建简单窗体
3 创建图表和数据透视图
4 窗体布局及修饰
5 窗体设计
第8章设计报表
教学要求：
1.掌握创建简单报表的方法
2. 掌握使用设计视图创建报表
3.掌握报表数据排序与分组的操作方法
4.掌握子报表的创建操作方法
5.掌握报表综合应用设计
教学内容：
8.1 创建简单报表
8.2 使用设计视图创建报表
8.3 报表数据排序与分组
8.4 创建子报表
8.5 报表综合应用设计
8.6 报表打印
第9章设计宏教学要求：
1.掌握宏的创建方法
2.掌握条件宏的创建方法
3.掌握宏组的创建方法
4.了解常用的宏命令
教学内容：
9.1 创建简单宏
9.2 创建条件宏与宏组
9.3 宏健和宏命令
第10章数据库安全设置数据库访问密码
编码与解码数据库
用户/组帐户
用户级安全机制向导的使用方法
压缩和修复数据库以及复制和同步数据库
第11章数据分析教学要求：
1.了解和应用常见的数据分析工具
2.掌握数据分析和数据挖掘的方法
教学内容：
10.1 数据分析
10.2 数据分析工具
10.3 数据透视
10.4 数据挖掘
第12章开发实例教学要求：
1.了解应用程序开发的一般设计方法
2.掌握较简单应用程序的编制
教学内容：
11.1 系统分析与设计
11.2 数据库分析与设计
11.3 创建数据库和表
11.4 创建窗体
四、先修课程
先修课程：计算机基础
五、开课部门
经济与贸易学院
六、考核方式及标准
闭卷考试，满分为100分，平时成绩占30%，考试成绩占70%。
七、教材
使用教材：《数据库应用教程》，清华大学出版社，杨涛，2010年2月第一版
参考教材：
《Access数据库实用教程》电子工业出版社潘军主编，2011年5月第2版。