商务数据分析与应用教学大纲
Excel商务数据分析与应用教学大纲
《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"。
《商务数据分析与应用》实训教学大纲
《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。
商务数据分析的课程设计
商务数据分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握商务数据分析的基本概念、原则和方法。
2. 培养学生运用数据分析工具（如Excel、SPSS等）对商务数据进行处理、分析和解释的能力。
3. 引导学生了解数据分析在企业管理、决策和战略制定中的重要作用。
技能目标：1. 培养学生运用数据分析方法解决实际商务问题的能力。
2. 提高学生使用数据分析工具进行数据处理和分析的熟练度。
3. 培养学生撰写数据分析报告并进行有效沟通的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对商务数据分析的兴趣，培养其主动学习的态度。
2. 培养学生具备批判性思维，善于从数据中挖掘规律，形成客观、理性的分析习惯。
3. 引导学生认识到数据分析在商务领域的重要性，增强其职业竞争力。
课程性质分析：本课程旨在教授商务数据分析的基本知识、技能和实际应用，注重培养学生的实践操作能力和解决问题的能力。
学生特点分析：高中年级学生已经具备一定的数学基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的学习动力。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力。
2. 创设情境，引导学生主动参与，提高课堂互动性。
3. 注重培养学生的团队协作能力和沟通表达能力。
二、教学内容1. 商务数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量。
2. 数据处理方法：数据清洗、数据整理、数据转换。
3. 数据分析方法：描述性分析、推断性分析、预测性分析。
4. 数据分析工具：Excel数据分析工具、SPSS基础操作。
5. 商务案例分析：市场营销、人力资源、财务管理等领域的实际案例。
6. 数据分析报告撰写与展示：报告结构、图表制作、演讲技巧。
教学大纲安排：第一周：商务数据分析基本概念及数据收集第二周：数据处理方法及数据清洗第三周：描述性分析方法及Excel操作第四周：推断性分析方法及SPSS操作第五周：预测性分析方法及应用案例第六周：商务案例分析及数据分析报告撰写第七周：数据分析报告展示与评价教学内容关联教材：《商务数据分析》第一章：基本概念与数据收集《商务数据分析》第二章：数据处理与清洗《商务数据分析》第三章：描述性分析《商务数据分析》第四章：推断性分析《商务数据分析》第五章：预测性分析《商务数据分析》第六章：案例分析与实践《商务数据分析》第七章：报告撰写与展示技巧三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣，提高教学效果：1. 讲授法：通过教师系统讲解商务数据分析的基本概念、原理和方法，为学生奠定扎实的理论基础。
《电商数据分析与决策》课程教学大纲
《电商数据分析与决策》课程教学大纲
课程目标
本课程旨在帮助学生了解电子商务领域中的数据分析方法和技术，并培养他们在电商决策中运用数据分析的能力和技巧。
课程大纲
1. 电商数据分析基础
- 电商数据分析概述
- 数据分析在电商决策中的作用
- 常用电商数据指标介绍
2. 数据收集和整理
- 数据收集方法和工具
- 数据清洗和处理技术
- 数据整理和准备
3. 数据可视化
- 数据可视化的重要性和作用
- 常用数据可视化工具介绍
- 数据可视化技巧和最佳实践
4. 数据分析方法
- 常用的数据分析方法和技术
- 数据挖掘和机器研究在电商领域的应用
- 数据分析案例分析
5. 数据驱动的决策
- 数据驱动决策的特点和优势
- 数据驱动的决策流程
- 数据驱动的决策案例分析
教学方法
本课程采用理论讲授和实践案例分析相结合的方式进行教学。
学生将通过课堂讲解、示范演示和小组项目等形式来研究和应用所学的数据分析方法和技术。
评估方式
- 平时表现和课堂参与：30%
- 个人项目：40%
- 期末考试：30%
参考教材
- 《电子商务数据分析与决策》王小川，清华大学出版社
- 《数据可视化实战》赵鹏，电子工业出版社
- 《Python数据分析实战》李笑来，机械工业出版社
以上是《电商数据分析与决策》课程的教学大纲，本课程旨在培养学生的数据分析能力和数据驱动的决策思维。
希望学生们通过研究和实践，能够在日后的电商行业中运用数据分析来解决实际问题。
商业数据分析概论课程教学大纲
《商业数据分析概论》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程目标（一）总体目标本课程是工商管理、会计、电子商务等专业的大类基础课程之一。
本课程主要培养学生使用各种定量分析方法（机器学习，优化和仿真等）和现代计算工具（Python语言等），去分析来自现实中的数据，同时理解和掌握数据驱动的决策支持。
本课程突出结合大量的实例，通过课堂讲解、编程实验和案例教学，旨在帮助学生了解真实商业环境下如何基于数据来完善管理决策。
（二）课程目标课程目标1：掌握商业数据分析的专业知识，并将知识应用于现实的商业场景。
1.1 理解商业数据分析的概念与原理；1.2 熟悉并理解商业数据分析的流程与方法。
课程目标2：分析复杂商业问题，展示批判性思维能力，并提出有效的解决方案。
2.1 运用商业分析框架分析现实世界的商业问题；2.2 制定商业决策。
课程目标3：识别商业环境中的道德困境，并运用道德框架和原则做出合理的决策。
3.1 在商业管理背景下识别和评估商业分析与算法的道德困境；3.2运用道德决策框架解决道德挑战。
（三）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系表1：课程目标与课程内容、毕业要求的对应关系表三、教学内容第一章数据分析与决策概述1.教学目标：掌握商业数据分析与决策的基本概念。
2.教学重难点：（1）商业数据分析基本概念；（2）隐私与道德问题。
3.教学内容：（1）商业数据分析基本概念；（2）引起隐私和道德伦理问题的关键技术趋势；（3）Python下载、安装和运行。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第二章 Python编程入门1.教学目标：掌握Python编程的基本方法。
2.教学重难点： Python语法基础与程序开发。
3.教学内容：（1）Python语法基础；（2）基本操作；（3）数据类型；（4）数据结构；（5）程序开发；（6）数据读写。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第三章数据预处理1.教学目标：掌握数据预处理的基本流程与方法。
《应用商务统计》-课程教学大纲
《应用商务统计学》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16045003课程名称：应用商务统计学英文名称：Applied Business Statistics课程类别：专业课学时： 48学分： 3适用对象: 国际商务专业考核方式：考试先修课程：《微积分》、《概率论与数理统计》二、课程简介应用商务统计学介绍在商务经济活动当中常用的统计描述和统计推断的方法。
主要内容包括如何使用图形和统计指标对数据进行整理和描述、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、列联表分析、方差分析、回归分析。
课程的教学中将介绍计算机统计分析软件EXCEL的使用和案例分析。
Applied Business Statistics introduces some statistical description and statistical inference methods used in business and economic activities. The main contents include how to use graphics and statistical indicators to organize and describe the data, sampling distribution, point estimation, interval estimation, hypothesis testing, contingency table analysis, variance analysis and regression analysis. The course will introduce the use of computer statistical analysis software EXCEL and the analysis of several cases. 三、课程性质与教学目的应用商务统计学是一门应用性统计学课程，系统论述了统计理论与方法在商务经济活动中的应用。
商务数据分析与应用教学大纲
商务数据分析与应用教学大纲一、课程概述本课程旨在教授商务数据分析与应用的基本理论知识和实际应用技巧，培养学生的数据分析能力和决策支持能力。
通过课程学习，学生将熟悉商务数据分析的基本概念、方法和工具，掌握常见的商务数据处理技术和应用案例，能够运用数据分析方法解决实际商务问题。
二、教学目标1.了解商务数据分析的基本概念和原理；2.掌握数据收集、清洗、整理和可视化的技术和方法；3.熟悉常见的商务数据分析工具和软件的使用；4.能够运用数据分析方法解决实际商务问题；5.具备数据驱动的思维和决策能力。
三、教学内容1.商务数据分析的概念和方法1.1商务数据分析的基本概念和应用领域1.2商务数据分析的基本方法和流程1.3商务数据分析的实施步骤和注意事项2.数据收集、清洗和整理2.1数据收集的方法与技巧2.2数据清洗的常见问题和解决方法2.3数据整理与格式转换的技术与实践3.数据可视化与报告3.1数据可视化的方法与技巧3.2常见商务数据可视化工具的使用3.3数据报告的撰写和演讲技巧4.商务数据分析工具与软件4.1 Excel在商务数据分析中的应用4.2SQL数据库的基本查询和分析4.3商务智能工具与数据挖掘软件的使用5.实际案例分析与应用5.1产品销售数据分析与策划5.2市场竞争情报分析与决策5.3客户消费行为分析与营销策略四、教学方法1.理论授课：讲解商务数据分析的基本理论和方法，介绍相关的工具和软件。
2.案例分析：通过真实的商务案例，进行数据分析和决策支持的实践演练。
3.实验操作：利用数据分析工具和软件，进行实际的商务数据处理和分析。
4.小组项目：分组进行商务数据分析的实战项目，提升团队合作和问题解决能力。
5.讨论研究：对课程中的重要概念和案例进行讨论，促进深入思考和理解。
五、考核方式1.平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和小组项目表现等。
2.期中考试：考核对商务数据分析的基本理论和方法的掌握程度。
3.期末项目：完成一个商务数据分析实战项目，包括数据收集、清洗、整理、可视化和报告等环节。
《商务分析方法与工具》 -实验教学大纲
《商务分析方法与工具》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码： 18110093课程名称：商务分析方法与工具英文名称: Methods and Tools of Business Analysis实验总学时：20适用专业：信息管理与信息系统、大数据管理与应用专业课程类别：学科基础课先修课程：无二、实验教学的总体目的和要求（黑体／小四）1、对学生的要求能够使用PYTHON及时完成每个项目的实验内容，按时提交实验报告。
2、对教师的要求熟悉python 语言，熟悉数据分析的完整过程，能够耐心认真指导学生进行实验操作。
3、对实验条件的要求Python/Anaconda三、实验教学内容实验项目一实验名称：运算符、表达式与内置对象实验内容：1.用户输入一个三位自然数，计算并输出其百位、十位、个位上的数字2.一直三角形的两边长及其夹角，求第三边3.任意输入3个英文单词，按字典顺序排序输出4.任意输入一串数字，按降序排序5. 输入一个温度值，进行转换，要求能进行摄氏温度6．幂运算计算1.01**365，0.99**365的值思政教育:通过幂运算1.01**365，0.99**365的巨大差异,说明每天努力一点,和每天懒惰一点,其结果是天差地别。
业精于勤，荒于嬉。
不负青春，不负时代，自律实验学时：2实验目的与要求：1. 会安装Python开发环境；2. 掌握Python中的变量、数字、字符串、运算符、表达式、内置函数和基本输入输出的用法实验条件：python研究与思考：配置Python开发环境实验项目二实验名称：Python序列结构实验内容：1. 编写程序，生成包含1000个0—100之间的随机整数，并统计每个元素的出现次数（分别用集合和字典来进行次数的统计）2．编写程序，用户输入一个列表和两个整数作为下标，然后使用切片获取并输出列表中借阅介于两个下标之间的元素组成的子列表。
例如，用户输入[1，2，3，4，5，6] 和2、5，程序输出[3,4,5,6]3.设计一个字典，并编写程序，用户输入内容作为“键”，然后输出字典中对应的“值”，如果用户输入的“键”不再，则输出“你输入的键不存在”4.编写程序生成包含20个随机数的列表，然后将前10个元素升序排列，后10个元素降序排列实验学时：2实验目的与要求：1.掌握Python中的列表和元组的使用方法2.掌握Python中的字典、集合以及其他常见数据结构的使用方法实验条件：python研究与思考：设计程序：假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。
《电子商务数据统计》—教学大纲
《电子商务数据统计》—教学大纲电子商务数据统计—教学大纲一、引言随着电子商务的快速发展，数据统计和分析成为了电子商务领域中不可或缺的一部分。
为了培养学生对电子商务数据统计的理论和实践能力，本课程旨在帮助学生掌握相关的数据收集、整理、分析及应用技巧。
二、课程目标通过本课程的研究，学生将能够：1. 了解电子商务数据统计的基本概念与重要性；2. 掌握电子商务数据收集和整理的方法和技巧；3. 理解常见的电子商务数据分析方法和技术；4. 学会运用数据统计工具和软件进行电子商务数据分析；5. 能够在实际电子商务环境中应用数据统计和分析技巧。
三、课程内容3.1 电子商务数据统计概述- 电子商务数据统计的意义和作用- 电子商务数据统计的主要内容和方法- 电子商务数据统计的应用领域3.2 电子商务数据收集和整理- 数据收集的基本方法和技巧- 数据整理的基本原则和步骤- 数据清洗和预处理的常用方法3.3 电子商务数据分析方法与技术- 描述性统计分析方法- 探索性数据分析方法- 验证性数据分析方法- 预测性数据分析方法3.4 数据统计工具与软件- 基本统计研究工具介绍- 常用数据统计软件介绍- 数据可视化工具的使用方法3.5 电子商务数据统计与应用案例分析- 电子商务平台数据分析案例- 电子商务市场数据分析案例- 电子商务用户数据分析案例四、教学方法本课程将采用以下教学方法：- 理论授课：通过讲解相关知识点和理论原则；- 实践演练：通过实际操作和练，培养学生数据统计和分析的实践能力；- 案例分析：通过分析实际案例，帮助学生理解和应用数据统计的方法和技巧；- 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享经验和思考问题。
五、评估方式为了评估学生的研究情况和能力，本课程将采用以下评估方式：- 课堂表现：包括课堂参与、讨论贡献、作业完成情况等；- 实践项目：要求学生完成一个真实的电子商务数据统计项目；- 期末考试：对学生的课程理论知识进行考核。
《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。
《商务大数据分析》课程教学大纲
《商务大数据分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：18100103课程名称：商务大数据分析英文名称：Business Big Data Analysis课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:数据科学与大数据技术考核方式：考试先修课程：概率论与数理统计二、课程简介《商务大数据分析》是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。
在很多重要的领域，大数据挖掘和分析都发挥着积极的作用。
因此这门课程是数据科学与大数据技术及相关专业的重要课程之一。
本课程的主要内容包括：数据挖掘基础、MATLAB数据分析工具箱简介、数据探索、数据预处理、挖掘建模等。
Business Big Data Analysis is a modern computer technology that combines machine learning, statistics and databases, aiming to discover models and patterns in large amounts of data. Big data mining and analytics play an active role in many important areas. Therefore, this course is one of the most important courses in data science and big data technology and related majors.The main contents of this course include: data mining foundation, introduction of MATLAB data analysis toolbox, data exploration, data pre-processing, mining modeling, etc.三、课程性质与教学目的本课程是数据科学与大数据技术专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。
课程教学大纲：电子商务数据分析与应用
《电子商务数据分析与应用》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标课程目标1：能够掌握电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标，具备信息处理和数据分析能力；课程目标2：通过学习电子商务数据分析与应用，具备应用定性定量、相关技术分析和解决流量导入和流量变现的能力；课程目标3：能够掌握市场行情分析和行业数据挖掘知识，了解竞争对手，并分析竞争对手数据，掌握商品定价的策略和方法，掌握网站、店铺流量分析等相关的知识，掌握店铺运营和客单价等知识，了解电商库存、会员数据、利润和利润率，熟悉商品成本、推广成本和固定成本，掌握利润预测的常用方法等，具备电子商务运营与管理能力；课程目标4：能够掌握国际市场营销方面的理论知识：如用Alexa工具的基本使用方法获取网站流量，用波士顿矩阵的建立和分析方法进行行业数据的挖掘，用SWOT分析法、波特竞争力分析模型收集竞争对手信息，用RFM模型分析方法实现对客户的分层等。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、教学学时分配《电子商务数据分析与应用》课程教学学时分配表五、教学内容和教学要求第一章电商运营与数据分析【教学基本要求】通过本章内容的学习，了解电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标。
【教学重点和难点】教学重点：电子商务的模式，电商运营的核心目标。
教学难点：电商数据分析的常用指标。
【教学内容】第一节电子商务运营与数据基础（一）电子商务的功能、模式与特点（二）电子商务运营概述（三）认识电子商务数据第二节了解电商数据分析（一）分析电子商务数据的原因（二）不同电商岗位的数据分析意义（三）电商数据分析的常用方法（四）电商数据分析的常用指标（五）分析电商数据的步骤第三节如何做好电子商务数据分析（一）流量分析（二）流量效率分析本章习题要点：电商数据分析的常用方法，电商数据分析的常用指标。
商务数据分析与应用-教学大纲
《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》，沈凤池编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；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1．《Excel商务数据分析与应用（慕课版）》，夏榕，高伟籍，胡娟编著，2018年；人民邮电出版社出版教材；2．《电子商务数据分析与应用》，邵贵平编著，2018年；人民邮电出版社出版教材；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。
《商务数据可视化》-教学大纲
《商务数据可视化》教学大纲一、课程信息课程名称M商务数据可视化课程类别M专业核心课课程性质：必修计划学时：40计划学分：3先修课程M无适用专业：商务数据分析、电子商务等相关专业课程负责人：二、课程简介通过商务数据可视化，能够通过视觉化方式快速抓住要点信息，是获得商务信息的有效方式之一。
木课程以EXCe1在商务数据可视化中的应用为主线，深入浅出地介绍了商务数据可视化的策略、方法与技巧，主要内容包括初识商务数据可视化、数据可视化图表的设计与优化、市场数据可视化、商品数据可视化、客户数据可视化、营销推广数据可视化、运营成果数据可视化等。
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或"1”。
”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.理论结合实训的方式，将理论加以实践与分析，提高学生的实战动手能力。
2.熟练掌握各种类型商务数据可视化处理的方法和技巧。
3.根据课程要求有针对性地进行课后实践。
七、课程改革与建设本课程体系完善，内容全面，注重理论与实践的结合，突出实用性和可操作性，强调学、做、练一体化，让学生在学中做、在做中学，能够带领学生全面掌握商务数据可视化的各种策略和方法。
本课程涵盖商务数据可视化图表的设计与优化、市场数据可视化、商品数据可视化、客户数据可视化、营销推广数据可视化、运营成果数据可视化等内容，内容新颖、与时俱进。
同时,本课程还针对在学习商务数据可视化中可能遇到的难点问题进行了深入浅出的分析与讲解。
本课程设置了“课后实训”板块，清晰地展现了实施商务数据分析的方法，能让学生根据课程要求有针对性地进行课后实践。
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《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%。
期末考试成绩占期末总评的50%。