2018课程标准---《电子商务数据分析》
《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。
《电子商务》课程标准
《电子商务》课程标准电子商务课程标准一、课程概述电子商务是指利用互联网等信息技术手段进行商业活动的一种商业模式。
本课程以介绍电子商务基本概念、原理和发展趋势为主线，通过案例分析和实践操作，使学生能够全面了解电子商务的基本知识和技能，具备电子商务应用能力。
二、课程目标本课程旨在培养学生具备以下能力：1. 理解和掌握电子商务的基本概念、原理和技术。
2. 掌握电子商务的发展趋势、战略规划和市场营销策略。
3. 熟悉电子商务的法律法规、安全保障和风险管理。
4. 具备电子商务网站建设和管理的能力。
5. 能够分析和解决电子商务实践中的问题。
三、课程内容1. 电子商务基础知识1.1 电子商务的定义和特点1.2 电子商务的分类和模式1.3 电子商务的发展历程和趋势2. 电子商务技术与应用2.1 网络技术与应用2.2 数据库管理与应用2.3 电子支付与结算系统2.4 电子商务安全与风险管理3. 电子商务战略与市场营销3.1 电子商务战略规划3.2 电子商务市场分析与竞争策略3.3 电子商务品牌和推广策略4. 电子商务法律与规范4.1 电子商务法律法规概述4.2 电子合同与电子签名4.3 电子商务知识产权保护5. 电子商务网站建设与管理5.1 电子商务网站规划与设计5.2 网站内容管理与更新5.3 电子商务网站数据分析与优化四、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式进行教学，包括：1. 讲授理论知识，引导学生掌握电子商务的基本概念、原理和技术。
2. 案例分析，通过实际案例分析电子商务的应用和实践问题。
3. 实践操作，学生通过实际操作来掌握网站建设和管理的技能。
4. 小组讨论，鼓励学生在小组内进行问题研究和解决方案的讨论。
5. 学生报告，培养学生自主学习和表达能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂出勤、课堂表现和作业完成情况等。
2. 课堂测试：考察学生对课程理论知识的掌握程度。
3. 实践项目：要求学生通过实际操作完成电子商务网站的建设和管理。
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。
《数据分析与电子商务》-课程教学大纲
《数据分析与电子商务》-课程教学大纲一、课程简介本课程主要介绍数据分析在电子商务领域中的应用。
通过研究本课程，学生将了解数据分析的基本概念、原理和技术，并掌握在电子商务中实施数据分析的方法和工具。
二、课程目标1. 了解数据分析的基础概念和原理；2. 掌握数据收集和整理的方法；3. 理解常用的数据分析技术和工具；4. 能够应用数据分析技术解决电子商务问题；5. 培养数据分析和决策能力。
三、教学内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义和作用- 数据分析的基本流程和方法2. 数据收集和整理- 数据收集的方法和工具- 数据清洗和整理的步骤和技巧3. 数据分析技术- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 预测性数据分析- 相关性分析和回归分析4. 数据可视化- 可视化工具和技术- 数据可视化的原则和方法5. 数据分析在电子商务中的应用- 用户行为分析- 市场分析- 营销策略优化- 风险管理和预测四、教学方法1. 授课讲解2. 实例分析3. 讨论和互动4. 实践操作5. 课堂小组项目五、评价方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况和实践操作报告等。
2. 期末考试：考察学生对课程内容的掌握和理解程度。
3. 课堂小组项目评价：评估学生在团队合作、数据分析和解决问题能力方面的表现。
六、参考教材1. 王明等著，《数据分析导论》2. 陈帅等著，《电子商务数据分析导论》以上为《数据分析与电子商务》课程教学大纲的简要内容。
详细的教学计划和每堂课的具体内容将根据实际教学情况进行调整和补充。
《电子商务数据分析与应用》课程标准
《电子商务数据分析与应用》课程标准一、课程名称电子商务数据分析与应用二、适用专业及面向岗位适用于电子商务专业（又可适用于跨境电子商务专业）。
面向电子商务运营与数据分析岗位。
三、课程性质《电子商务数据分析与应用》是电子商务专业开设的专业课，是必修课，是B类课程。
本课程旨在通过构建电子商务数据分析的整体知识框架，包括电子商务数据化运营认知、数据采集与处理方案制定、市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析、数据监控与报告撰写。
让学员掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，培养能够胜任大数据时代电子商务数据化运营工作的技能人才。
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，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。
四、教学目标1、总体目标通过本课程的学习，帮助学生能够理解电子商务数据分析的内涵、意义、作用、思路、工具；认识电子商务数据化运营理念；掌握数据采集和处理方案撰写，通过数据分析目标，明确数据指标类型、数据获取渠道并对数据进行初步整理。
掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，包括：市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析；能够根据市场、运营、产品等不同电子商务情境下数据分析目标，开展数据监控、分析，及时发现数据异常并进行运营优化，完成数据分析报告撰写。
2、知识目标（1）了解电子商务运营的概念及基本内容；（2）了解电子商务数据化运营的含义；（3）熟悉电子商务企业组织架构及各部门职责；（4）了解数据采集与处理方案；（5）熟悉电子商务数据指标体系；（6）熟悉电子商务数据采集渠道数据类型；（7）熟悉常用电子商务数据采集工具的使用范围及功能；（8）了解市场数据分析的内容；（9）明确市场数据分析的价值；（10）了解市场需求分析的重要性；（11）熟悉竞争对手的界定方法；（12）了解运营数据分析的必要条件及内容；（13）熟悉客户数据分析、推广数据分析、销售数据分析、供应链数据分析的相关知识与指标；（14）熟悉产品数据分析的概念和内容；（15）了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度；（16）掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法；（17）掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法；（18）能熟悉电子商务常用数据指标及其含义；（19）熟悉数据监控的一般流程；（19）了解数据监控报表制作的设计要素；（20）了解报告的主要类型及各类型的特点。
《电子商务数据分析》-中职技工院校课程标准
《电子商务数据分析》课程标准(本课程采用教学模式)一、课程性质和任务《电子商务数据分析》是电子商务专业的一门重要的专业核心课。
目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。
通过构建商务数据分析的整体知识框架、熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步学习数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。
本课程设计以剖析企业数据分析员、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员等典型工作岗位为切入点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求 , 以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。
二、课程教学目标根据技工院校电子商务数据分析人才培养的特点，课程要求学生理解商务数据分析的意义、作用、一般流程、典型分析任务、常用分析模型、常用分析方法；了解常用数据存储查询工具、数据分析工具、数据可视化工具等；掌握行业数据分析、客户数据分析、产品数据分析、销售数据分析、推广数据分析以及员工绩效分析的内容、方法、工具与流程；理解商务数据分析报告的概念、类型、构成，能够根据企业要求撰写分析报告。
1. 能力目标能够严格遵循业务规范，实施基本的商务数据分析，支持企业数据化运营；能够根据现有客户数据进行客户画像、客户细分和价值分析，开展精准营销；能够根据现有运营数据进行销售、推广、员工绩效分析，支持企业数据化运营。
2. 知识目标理解商务数据分析的意义、作用及一般流程；掌握商务数据分析的常用分析模型与常用分析方法；掌握客户数据分析的内容、方法、工具与流程；掌握产品数据分析内容、方法、工具与流程；掌握运营数据分析的内容、方法、工具与流程；理解商务数据分析报告的概念、类型、构成与撰写方法。
3. 素养目标具备基本的职业道德和法律意识；具备熟练的计算机与网络应用能力；具备良好的沟通能力与团队意识；具备较强的竞争意识和创新意识；具备较强的自主学习能力。
《电子商务数据分析案例》—教学大纲
《电子商务数据分析案例》—教学大纲电子商务数据分析案例—教学大纲1. 课程介绍本课程旨在介绍电子商务数据分析的基本概念、方法和技巧，并通过实际案例分析的方式帮助学生理解和应用这些知识。
课程内容涵盖了电子商务数据分析的基本理论、常用工具和技术，以及数据分析在不同电子商务场景下的应用。
2. 研究目标- 理解电子商务数据分析的基本概念和原理。
- 掌握常用的电子商务数据分析工具和技术。
- 学会运用数据分析方法解决电子商务实际问题。
- 培养数据分析能力，提高决策和问题解决的能力。
3. 教学内容3.1 电子商务数据分析基础- 电子商务数据分析概述- 数据分析的基本概念和原理- 常用的统计分析方法和指标- 数据清洗和预处理技术3.2 电子商务数据分析工具与技术- 数据可视化工具的使用- 常用的数据分析工具和软件- 基于Python的数据分析技术3.3 电子商务数据分析案例与实践- 电子商务用户行为数据分析案例- 电子商务市场竞争数据分析案例- 电子商务销售数据分析案例- 电子商务营销数据分析案例3.4 数据分析报告与可视化呈现- 数据分析报告撰写规范- 数据分析结果的可视化呈现- 数据分析报告实例和案例分析4. 教学方法- 理论讲解与案例分析相结合，理论内容与实践操作相结合。
- 课堂互动、讨论和实例演练，鼓励学生积极参与。
- 作业和实践练，帮助学生巩固所学知识并提高能力。
- 个人和小组项目，培养学生团队合作和问题解决能力。
5. 评估方式- 平时成绩：参与度、作业、实践练- 期末考试：理论知识考察和实践能力综合考核- 个人和小组项目的评估6. 参考教材- "数据分析案例与方法"，作者：XXX- "电子商务数据分析导论"，作者：XXX- "Python数据分析与挖掘实战"，作者：XXX7. 参考资源- 数据分析工具和软件的官方文档和教程- 公开数据集和案例库- 电子商务相关行业报告和数据分析报告以上为《电子商务数据分析案例》教学大纲的内容安排，通过本课程的学习，同学们将能够掌握电子商务数据分析的基本理论和技能，并能够应用到实际的商务场景中。
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、课程信息课程名称：电子商务数据分析课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：15计划学分：2先修课程：无适用专业：本书可作为有志于或者正在从事电子商务数据分析、电商运营与推广相关职业的人员学习和参考，也可作为高等院校电子商务相关课程的数据分析教材。
课程负责人：二、课程简介近年来，随着移动网络的兴起和人们消费方式的改变，电子商务的快速发展以及消费者在线购物的普及，使得越来越多的企业开始进入电子商务市场，电子商务这一现代交易形式也受到了更多人的关注。
对于电子商务运营人员而言，数据分析是电子商务交易中不可缺少的一项重要工作，电子商务要想顺利发展，就必须要有科学、有效的数据分析作为引导和支撑。
本书旨在帮助读者了解电子商务中数据分析能力的重要性，熟悉常用的数据分析工具，掌握阅读和分析电子商务数据的各种方法。
全书划分为12个章节，全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍。
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1. 理论配合实战训练进行学习，提高学生的实战动手能力；2. 可以联系一家网店或借助某电商平台的数据，通过各项数据采集，进行数据分析；3. 提高学生的电子商务数据分析能力。
七、课程改革与建设该课程为电子商务培训规划丛书，教学形式为基础知识讲解+数据及案例列举+边学边练。
相对于过去以基础知识为主的方式，改革后更注重实际操作的学习，通过更多案列，让学员学习到更实用的知识。
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%。
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
《电子商务数据分析》课程结课报告
《电子商务数据分析》课程结课报告在当今数字化时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
而在电子商务的运营中，数据分析起着至关重要的作用。
通过这门《电子商务数据分析》课程的学习，我不仅掌握了数据分析的基本理论和方法，还深刻体会到了数据对于电子商务决策的重要性。
课程伊始，我们学习了电子商务数据分析的基本概念和流程。
了解到数据的收集、整理、分析和解读是一个环环相扣的过程。
数据的来源多种多样，包括网站流量数据、用户行为数据、销售数据等等。
而如何有效地收集这些数据，并确保其准确性和完整性，是进行后续分析的基础。
在数据收集的方法上，我们学习了通过网站分析工具（如 Google Analytics、百度统计等）来获取网站的访问量、页面浏览量、停留时间等指标。
同时，还可以利用调查问卷、用户反馈等方式收集用户的主观数据。
在数据整理阶段，需要对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复、错误或不完整的数据，以便后续的分析能够更加准确和可靠。
课程中，重点学习的数据分析方法让我受益匪浅。
比如，描述性统计分析能够帮助我们快速了解数据的集中趋势、离散程度等基本特征。
通过计算均值、中位数、众数等指标，可以对数据有一个初步的概括性认识。
而相关性分析则可以揭示不同变量之间的关系，例如销售额与广告投入之间是否存在显著的关联。
回归分析是另一个重要的工具，它可以帮助我们建立变量之间的数学模型，预测未来的趋势。
例如，通过建立销售额与时间、促销活动等变量的回归模型，能够预测未来某个时间段的销售额，为企业的生产和库存管理提供决策依据。
此外，聚类分析和分类分析在客户细分和市场定位方面发挥着重要作用。
通过将客户按照购买行为、偏好等特征进行分类，可以为企业制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
在学习数据分析方法的同时，我们还通过实际案例的分析来加深对理论知识的理解和应用。
例如，对某电商平台的销售数据进行分析，找出畅销产品和滞销产品的特征，为优化产品组合提供建议。
《商务营运数据分析》课程标准
《电子商务数据分析》课程标准一、课程性质《电子商务数据分析》是电子商务专业的一门专业核心课程。
本课程的任务是要培养学生具备互联网环境下的电子商务数据分析与应用能力。
通过本课程的学习，学生能掌握电子商务数据分析的基本方法和流程，达到利用第三方交易平台提供的数据展开流量分析、转化率分析、客单价分析、商品分析、客户分析、市场行情分析、竞争对手分析等，为今后从事商务类数据分析岗位的工作奠定基础。
二、设计依据与思路通过本课程的学习，学生能了解掌握电子商务数据分析的基本知识、工具、方法，培养学生具备互联网环境下的电子商务数据分析与应用能力，并以提升销售额、转化率、推广效果、客户满意度为目的开展运营数据的搜集与分析。
课程设置依据电子商务数据分析专员岗位的典型职业活动而设置的，主要工作任务是完成对流量数据、客户数据、商品数据、市场行情数据、竞争对手数据的分析。
本课程以电子商务数据分析专员基本岗位要求为指导，依据该岗位真实业务内容与流程选取课程内容、构建学习单元，将企业电子商务数据分析的基本方法、知识、工具与相关实际任务相结合，并通过电商企业或学生自身店铺真实运营数据作为主要的分析数据源，内容编排既符合循序渐进的认知规律，同时也体现了培养实际应用能力的宗旨。
三、课程目标1．总体目标通过本课程的学习及相关任务的实施，学生能够根据实际运营数据采用正确的数据分析方法，构建指标体系；利用常用数据分析工具或软件，通过对推广方式、整体销售、转化率、商品、客户、竞争对手等数据分析发现存在问题，提出相关运营建议，并通过恰当的形式进行数据展示，撰写分析报告。
2．知识目标（1）掌握数据分析的常用方法、基本流程及分析工具；（2）掌握电子商务数据分析的主要指标体系；（3）掌握处理数据的常用EXCEL操作；(4) 掌握数据分析报告的主要内容。
3．技能目标（1）能够根据分析目标的定位构建指标体系；（2）能运用数据分析工具获取运营数据，并利用工具对数据进行拆分、删除、标准化、归一化等操作；（3）能够分析各种推广方式、推广渠道对不同人群的推广效果；（4）能运用数据分析工具开展流量分析、转化率分析、客单价分析、销售绩效分析、转化率分析、客户分析等；（5）能利用WORD撰写数据分析报告等，书面表达能力强，利用企业级数据可视化工具，设计出实用的可视化方案，呈现各种形式的数据图表；（6）能通过关联数据分析进行初步诊断，发现可能存在的问题并提出适当建议。
《电子商务》课程标准
《电子商务》课程标准一、课程定位1.课程性质《电子商务概论》是一门建立在营销学、管理科学和计算机技术基础上的专业基础技能课程，该课程64学时，是高职物流管理专业及电子商务的专业基础课程，是一门实践性、应用性很强的课程。
2.课程任务通过本课程的学习，使学生从互联网技术，市场营销和信息管理等多学科角度，了解和掌握电子商务的基本理论和核心内容。
通过本课程的教学，使学生对电子商务的理论体系有一个系统了解，对在网络虚拟市场开展营销活动的原理和特点、环境与方法、工具和手段、目标与实施控制等相关内容，得到全面的领会和感性认识，并掌握开展电子商务工作的操作思路和相应的运作技巧。
3.课程衔接前导课程：计算机应用基础、计算机网络基础、网页设计与制作、市场营销、现代物流概论后续课程：网络营销、客户关系管理、网站建设与安全管理、顶岗实习等，该课程是职业技能培养的基础课。
二、课程设计1.在课程设计上，坚持以能力为本位，以学生为主体，教师角色转换为引导者；2.在课程内容选取上，设置了三个部分，十四个学习型工作项目任务。
在理论讲述的基础上加大实训环节的比重，使学生既掌握专业知识，又能提高职业能力；3.在课程内容排列上，以工作过程为参照介绍企业开展网络营销的流程及步骤，环环相扣；4.在课程内容结构上，突出业务流程，以便学生学习更有针对性；5.在课程职业技能培养上，把职业资格证书（职业标准）的考核项目与要求纳入到专业课程标准之中，为学生就业服务；6.在课程教学组织设计上，以真实工作任务为载体组织教学，积极推广探索教学做一体化、情境式教学、互动式教学;7.在教学资源建设上，借助互联网，不断丰富网络教学资源。
比如，借助淘宝网，创办了“助乐EC创业实践平台”的实践教学网店、在新浪网开通了“助乐EC博客园”，及时介绍最新的资讯，供学生们课下学习；三、课程教学目标课程工作任务目标：（1）理解并掌握电子商务的基本概念、相关理论及理念；（2）熟悉电子商务的运营环境；（3）掌握电子商务网络消费者的行为；（4）掌握具体的电子商务营销方法，如网络市场调研、网站建设、搜索引擎优化、网络广告、在线服务中、营销策划等；（5）能根据互联网及相关技术的不断发展，丰富网络营销的内容，顺应社会发展对本岗位典型工作技能的需要。
《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。
2018年11月电子商务数据分析
讲解一个大数据分析成功案例
任务背景
马云说：‚互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。‛
讲解一个大数据分析成功案例
分组
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 空调型号 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/NFI19+3 Midea/美的 KFR-35GW/WDBD3@ Midea/美的 KFR-23GW/DY-PC400(D3) Midea/美的 KFR-26GW/WCAB3@ Gree/格力 KFR-26GW/(26592)NhAc-3 TCL KFRd-23GW/BF33-I Midea/美的 KFR-35GW/WCBD3@ TCL 移动水冷气扇小空调 AUX/奥克斯 KFR-35GW/BpNFI19+3 销量 8742 7674 5213 3125 2189 1908 1324 3174 14106 2349
支付金额
1606312 1247674 586407 728572 722650 548147 452418
数据分析方法
常用的数据分析方法
• 聚类分析法
• • 是将指标之中所有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果 聚类预先不知道目标数据库中有多少类，以某种度量为标准的相似性，将所有的记录组成 的类在不同类聚之间实现最大化，而在同一类聚之间实现最小化 • 常用的聚类算法包括k-means算法、DBSCAN算法、CURE算法等
数据分析方法
常用的数据分析方法
• 交叉分析法
表 1- 1 某 APP 应用二季度客户数
数据分析方法
常用的数据分析方法
• 时间序列分析法
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《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】2
1.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。
数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为三个步骤，数据收集、数据分析、撰
写数据分析报告，这三个项目构成了本课程学习内容的框架。
通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。
在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。
2.课程目标
通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、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，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。
2.1知识目标
●了解和掌握市场调查的内容、程序及调查方案的设计方法；
●掌握数据资料收集方法；
●掌握数据信息处理和分析的方法，并能初步进行市场预测；
●掌握运用相关数据处理工具进行数据处理和分析的基本方法；
●具有撰写数据分析报告的能力。
2.2职业能力目标
●能够进行调查方案的设计；具有独立完成其他社会调查工作任务的能力；
●具有搜集、处理、使用调查信息的能力；
●能使用专业知识分析企业市场营销活动中存在的问题；
●能应用现代计算工具和软件分析数据资料。
2.3职业素质养成目标
●明确市场调查与信息分析在现实经济生活中的地位、作用；
●具有良好的职业道德和敬业精神；
●具有组织协调能力；
●具有沟通与交流能力；
●具有团队意识和妥善处理人际关系的能力；
●具有理论联系实际的素质和创新能力。
2.4职业技能证书考核要求
3.课程内容和要求
3.1课程内容
.
..
3.2课程要求
模拟企业真实项目，设计了三个工作项目，难度依次增加：使用EXCEL分析电子商务数据，使用Python收集数据，最后撰写数据分析报告。
难度依次增加，最后的过程化考试完成一个课程小成果。
在多媒体机房授课。
课程整体的教学目标是掌握数据收集和分析的方法，课程真实工作项目做引领，采用任
务分解的方法，逐一完成数据收集、数据分析的任务，最后完成撰写数据分析报告，并完成过程化考核。
4.课程教学方法
实施“教学做一体化”教学方法改革，根据课程性质和典型工作任务，采取项目导向、任务驱动、案例引导等教学方法，适应基于工作过程系统化的课程教学要求。
5.课程教学环境
5.1教学组织
教学主要采用仿真实训的方式，通过真实项目引导教学，边学边练，教学做训评一体化教学，通过雨课堂，及时完成课中课后评价。
5.2师资要求
教师具有一定的实践经验。
5.3实训条件
多媒体一体化机房。
5.4教材编写与选用
《电子商务数据分析》课程紧密结合时代要求和教学实际，需不断地对本课程标准进行建设与更新，根据电商人才的需求现状，改革教学模式，向社会输出更高品质和竞争实力的人才。
本次课程选用教材为《电子商务数据分析》，人民邮电出版社，杨伟强主编，2016年8月第1版。
6.课程考核标准
6.1考核方法
采用期末考核评价、形成性评价相结合，课前在职教云平台上完成预习任务，课中采用雨课堂及时完成评价，使用职教云和雨课堂进行过程评价。
课程结束时，进行期末考核评价。
6.2考试范围
教材上的全部内容。
6.3考试时间
教学第9周。
6.4成绩构成
过程性评价和期末评价相结合，平时过程性评价包括课前云平台的预习，课上出勤、回答问题、准守课堂纪律、课上完成测验和课堂参与、课后提交作业等，占50%；期末笔试成绩占50%。
6.5不及格处理
不及格的学生，参加补考一次。
按照学校规定执行。
6.6 评分标准
7.课程教学设计示例
环节教学内容教师活动学生活动设计意图信息化手段
及作用
课前准备预习和体验（1）了解网络数据
采集的相关概念；及
其在人工智能时代
的应用；
（2）进入职教云，
查看相关教学资源；
（1）准备教学视频、课件PPT、图片等，上传至网络教学平台；
（2）上课前一天，查看学生浏览学习情况；
（3）查看学生预习的情况，记录问题。
（1）利用智慧云课
堂在线学习平台，
了解将要学习的课
程内容；
（2）课前与教师互
动，提出问题或想
法。
（1）借助网络
教学平台，学生
可以提前预习，
对课程内容有
所了解，对行业
发展趋势有所
认识；
职教云在线
学习平台。
激发学习兴
趣
课堂实施环节一
45分钟（1）安装
BeautifulSoup 4版本
利用pip进行安装
（2）BeautifulSoup
的基本用法
（1）讲授概念，及操作演示
（2）讲授基本用法，边学边演示，学生跟着做
（1）与教师互动，
安装完成
BeautifulSuop
（2）掌握bs的基
本用法。
（3）检查任务的运
行结果。
教学做训评一
体化，教师讲解
示范与个别辅
导相结合；
多媒体一体
化教室
..
环节教学内容教师活动学生活动设计意图信息化手段
及作用
环节二
25分钟（1）BeautifulSoup
的urlopen（）抓出
整个页面，
（2）打印页面的
HTML代码
（1）讲授和演示
（2）布置课堂任务，抓取百度首页、及其它指定页面。
（3）演示功能的强大作用。
抓取百度首页，进
行html查看。
与教师互动，做任
务。
这部分是教学重
点。
多媒体一体
化教室
环节三
15分钟（1）HTML标签复
习
（2）find（）和findAll
（）函数的功能使用
（1）讲授和演示
（2）布置任务，教学做训评一体化教学，示范讲解与个别辅导相
结合；
训练特定内容、情
景，完成任务。
通过练习巩固
学习内容，所
选取的任务
多媒体机房
教学
课堂点评总结5分钟点评与总结结合课前预习和体验、课中讲授和互动结果，以及学生在课堂上的
表现，对学生进行综合评价。
总结所学，记录本
节课的要点。
对学生进行激
励。
多媒体一体
化教室
教研室: 编制人：
审核人：审批人：
制定时间：2018年9月9日
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. ..。