《应用数据分析》课程标准
《数据分析》课程标准
《数据分析》课程标准1000字《数据分析》课程标准一、课程简介《数据分析》是一门针对数据分析领域的计算机类课程。
本课程主要介绍数据分析的基本概念、方法和工具，并利用大量实例向学生介绍如何使用相应的软件工具来分析数据。
本课程旨在培养学生的数据分析能力和信息素养。
二、课程目标本课程的目标是让学生从以下三个方面能够掌握数据分析的基础知识：1. 熟悉数据分析的基本概念和方法，并能够运用它们分析数据。
2. 掌握数据分析相关的软件工具，如Excel、SPSS等，并能够运用这些工具进行数据分析。
3. 进一步提高学生的信息素养，让他们能够更好地应对信息化时代的挑战。
三、教学内容1. 数据分析的基本概念和方法：介绍数据类型、样本和总体、统计量等基本概念，以及数据的可视化、统计推断、假设检验、回归分析等基本方法。
2. 数据分析软件工具：介绍Excel、SPSS、R等数据分析软件的基本操作和功能。
3. 实例分析：结合具体的实例，让学生练习使用相应的软件工具进行数据分析。
4. 数据挖掘：介绍数据挖掘的基础知识和算法，并以实例为基础练习数据挖掘技术。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解和PPT展示，向学生介绍数据分析的基本概念和方法。
2. 实践教学：通过实践练习，让学生熟练地掌握数据分析软件工具的操作和应用。
3. 课堂互动：通过课堂提问、讨论等方式，促进学生对知识的理解和掌握。
五、教学评估1. 平时成绩：平时成绩包括作业和参与度两部分，其中作业占60%，参与度占40%。
2. 期末考试：期末考试采用闭卷形式，考查学生对数据分析的理解和应用能力。
3. 综合评价：根据学生的平时表现和期末考试成绩，综合评价学生的课程成绩。
六、教学资源本课程的教学资源主要包括教师PPT、实验指导书、实验数据等。
同时，学生也可以通过网络、书籍等途径加强自学。
本课程鼓励学生应用网络、图书馆等资源，提高信息检索与利用的能力。
七、课程时间分配本课程一般分配为32个学时，时间分配如下：1. 数据分析基础（8学时），包括数据类型、样本和总体、统计量等基本概念。
(2021年整理)《数据分析》课程标准
《数据分析》课程标准编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（《数据分析》课程标准）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为《数据分析》课程标准的全部内容。
《数据分析》课程标准1．课程定位与课程设计1。
1课程的性质与作用本课程是电子商务专业的专业基础课程。
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EXCEL进行数据分析的基本方法.该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。
1。
2课程设计理念课程设计遵循“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，选取符合电子商务职场所要求的知识、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（2）遵循能力本位的教学观.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。
3 课程设计思路在课程设计上根据电子商务专业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。
人教版高中信息技术必修一第三章第四节《数据分析报告与应用》教案
20232024学年人教版高中信息技术必修一第三章第四节《数据分析报告与应用》
教案
（一）引入新课（5分钟）
•教师行为：通过展示一个实际的数据分析报告案例，如“如何分析和报告一个班级学生的成绩分布”，引入数据分析报告的概念。
•学生行为：观看案例，思考数据分析报告的应用场景。
•设计目的：激发学生兴趣，引入数据分析报告的概念。
（二）数据分析报告结构讲解（10分钟）
•教师行为：详细讲解数据分析报告的基本结构，包括背景、目的、方法、结果、结论和建议等部分。
•学生行为：认真听讲，记录关键信息，提出疑问。
•设计目的：确保学生对数据分析报告的结构有清晰的理解。
（三）数据分析报告编写方法（10分钟）
•教师行为：介绍数据分析报告的编写方法，包括如何收集数据、分析数据、撰写报告等，并展示具体示例。
•学生行为：学习数据分析报告的编写方法，理解报告编写的流程。
•设计目的：帮助学生掌握数据分析报告的编写技巧。
（四）数据分析结果应用策略（10分钟）
•教师行为：讲解如何将数据分析结果应用于实际问题的解决中，包括决策支持、问题诊断等。
•学生行为：学习数据分析结果的应用策略，理解数据分析的实际价值。
•设计目的：帮助学生掌握如何将数据分析结果应用于实际问题的解决。
（五）实践操作（5分钟）
•教师行为：指导学生使用数据分析工具，如Excel、SPSS等，进行数据分析报告的编写实践。
数据分析课程标准
数据分析课程标准数据分析是当今社会中越来越重要的技能，因此越来越多的机构和学校开始开设数据分析课程。
但是，由于数据分析领域的复杂性和发展速度，课程内容和标准也需要不断调整和更新，以适应迅速变化的行业需求。
本文将讨论数据分析课程的标准，并介绍一些将帮助学生获得全面技能的核心领域。
1. 理论基础一个优秀的数据分析课程首先应该确保学生掌握数据分析的理论基础。
这包括统计学、概率论和线性代数等基本数学知识，以及数据处理、数据可视化和数据挖掘等数据分析基本概念。
2. 数据处理与数据清洗数据分析的第一步是数据处理和数据清洗。
学生应该学习如何处理不完整、不准确或不一致的数据，并进行适当的数据清洗。
他们还应该了解数据采集、数据存储和数据获取的最佳实践方法。
3. 数据可视化与探索性数据分析学生应该学会使用各种数据可视化工具和技术，以有效地探索和传达数据。
他们应该能够选择合适的图表类型、设计清晰的图表，并用数据故事讲述信息。
此外，学生还应该了解探索性数据分析的概念和方法，以从数据中发现模式、关联和异常。
4. 统计分析统计分析是数据分析的核心。
学生应该学会使用统计方法和技术来处理数据、进行推断和做出预测。
他们应该了解常用的统计分析方法，例如假设检验、回归分析和时间序列分析，并能够应用它们来解决实际问题。
5. 机器学习与预测分析随着机器学习和人工智能的发展，学生应该掌握基本的机器学习算法和技术。
他们应该了解机器学习的原理，能够选择合适的算法，并使用数据来构建和评估预测模型。
6. 数据管理与隐私保护在整个数据分析过程中，学生应该了解数据管理和隐私保护的重要性。
他们应该知道如何处理敏感数据，并遵守相关数据保护法规和伦理准则。
7. 商业洞察与决策支持数据分析的最终目标是为业务提供洞察和决策支持。
学生应该学会将数据分析的结果与业务问题和目标相结合，生成有意义的洞察，并提出有效的决策建议。
总结数据分析课程的标准应该涵盖理论基础、数据处理与数据清洗、数据可视化与探索性数据分析、统计分析、机器学习与预测分析、数据管理与隐私保护以及商业洞察与决策支持等核心领域。
《商务数据分析与应用》课程标准
《商务数据分析与应用》课程标准一、课程概述1.课程性质《商务数据分析与应用》是电子商务专业针对电子商务企业中的网店运营、网络营销、项目策划管理、电子商务业务分析等工作卤位典型工作任务的调研与分析后，分析总结出来的为适应电子商务的数据化运营分析、精细化管理等能力要求而设置的一门专业核心课程。
2.课程任务《商务数据分析与应用》课程通过与真实校企合作企业的合作，根据其业务需求，为其进行数据采集与处理的方案制定、基础数据采集、数据分析、数据监控与报告撰写等工作, 从而培养学生电子商务数据分析的技能。
3.课程要求通过课程的学习培养学生数据采集、数据帅选、图表制作、数据分析等方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为将来步入电子商务数据分析等职业岗位打下坚实的基础。
二、教学目标1.知识目标（1）了解电子商务数据主要来源，依据电子商务数据化运营方案，确定数据采集渠道；（2）了解数据采集常用工具以及数据分析辅助工具，结合数据采集渠道特点，确定数据采集工具。
（3）能够严格遵守相关法律法JE和公司制度，具备数据保密等相关职业道德。
（4）熟悉掌握电子商务运营类各种数据指标的含义2.能力目标（1）能根据电子商务数据化运营方案，明确数据分析需求，明确各部门对电子商务数据分析的诉求，制定出可行的数据分析目标（2）能依据数据分析目标，选择数据指标，对选择的数据指标进行分类整理，对分类的数据指标进行优化更新，按照确定的数据分析目标、采集指标、渠道和工具，形成数据采集规划。
（3）能进行数据采集与处理的方案撰写。
（4）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行市场数据分析（5）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行运营数据分析（6）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行产品数据分析（7）能进行数据监控与数据分析报告的撰写3.素质目标（1）具有较强的归纳分析和系统思维能力。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中一项非常重要的技能，它可以帮助我们从海量数据中提取有用信息，做出正确的决策。
因此，教授数据分析课程也变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和内容，希望能够帮助教师们更好地教授这门课程。
一、教案设计1.1 教学目标：明确教学目标是设计一个成功的教案的关键。
教师需要确定学生应该掌握的知识和技能，以便能够制定合适的教学计划。
1.2 教学内容：确定教学内容是教案设计的基础。
教师需要根据教学目标确定需要教授的内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 教学方法：选择合适的教学方法可以提高教学效果。
数据分析是一门实践性很强的学科，因此可以采用案例教学、实践操作等方法来帮助学生更好地理解和掌握知识。
二、教学内容2.1 数据采集：数据分析的第一步是数据采集。
教师可以介绍不同的数据来源和采集方法，帮助学生了解如何获取数据。
2.2 数据清洗：数据清洗是数据分析中非常重要的一步，可以帮助学生处理数据中的错误和缺失值，提高数据质量。
2.3 数据可视化：数据可视化是数据分析中展示数据结果的重要手段，可以帮助学生更直观地理解数据。
三、教学方法3.1 案例教学：通过真实案例的分析，可以帮助学生将理论知识应用到实际中，提高他们的实践能力。
3.2 实践操作：数据分析是一门实践性很强的学科，学生需要通过实践操作来巩固所学知识，提高数据分析的能力。
3.3 小组讨论：小组讨论可以促进学生之间的交流和合作，帮助他们更好地理解和掌握知识。
四、评估方式4.1 作业和考试：通过作业和考试可以检验学生对数据分析知识的掌握程度，帮助教师及时发现学生的问题并进行针对性的辅导。
4.2 项目实践：项目实践是一个更加贴近实际的评估方式，可以帮助学生将所学知识应用到实际项目中，提高他们的实践能力。
4.3 反馈机制：建立良好的反馈机制可以帮助教师了解学生的学习情况，及时调整教学方法和内容，提高教学效果。
五、教学资源5.1 教材和资料：选择合适的教材和资料是教学中非常重要的一环，可以帮助学生更好地理解和掌握知识。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍数据分析的基本概念、方法和工具，帮助学生掌握数据分析的核心技能和理论知识，提升数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 了解数据分析的定义和意义；2. 掌握数据收集、清洗、分析和可视化的基本方法；3. 学习常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R等；4. 能够运用数据分析技术解决实际问题，提高数据处理和决策能力。
三、课程内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义；- 数据分析在实际生活和工作中的应用；- 数据分析的步骤和流程。
2. 数据收集与整理- 数据来源及采集方法；- 数据质量评估与清洗；- 数据转换和整合。
3. 数据分析方法- 描述统计分析；- 探索性数据分析；- 假设检验和推断统计。
4. 数据分析工具- Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）使用；- R语言在数据分析中的应用；- 数据库查询语言（SQL）基础。
5. 数据可视化- 数据可视化的重要性；- Matplotlib、Seaborn等数据可视化工具的使用；- 制作数据报表和图表。
6. 实践案例分析- 利用所学知识和工具对真实数据案例进行分析；- 解决实际问题，提出合理建议。
四、教学方法1. 理论讲解结合实例分析，理论与实践相结合；2. 课堂互动，鼓励学生提出问题和讨论；3. 编写和分享数据分析报告，培养学生分析和表达能力；4. 作业和实践项目，巩固所学内容，拓展应用领域。
五、考核方式1. 平时表现（包括课堂参与和作业情况）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目（数据分析报告）占比40%。
六、教材与参考资料1. 《Python数据分析》2. 《R语言实战》3. 相关学术论文和案例分析。
七、教学团队本课程由数据分析领域的专业教师授课，团队成员具有丰富的实践经验和教学经验，致力于为学生提供优质的教学服务。
以上为数据分析教学大纲内容，希望学生在学习过程中能够积极参与，认真学习，掌握数据分析的基本方法和技能，不断提升自身的数据分析能力。
数字技术与应用课程标准3篇
数字技术与应用课程标准第一篇：数字技术与应用课程标准概述数字技术与应用课程标准是指在教育教学过程中规范数字技术应用学科的教学内容、教学方法、教学目标和教学评估等方面的标准。
该标准旨在培养学生全面掌握数字技术应用知识和实践能力，使他们成为具有创新意识和应用能力的优秀信息技术人才。
数字技术与应用课程标准主要针对初、高中阶段学生的教学需求，分为六个层次，包括基础认知、基础操作、数据处理、信息表达、信息管理和信息创新。
在教学过程中，应根据学生的年龄和阶段特点，设置适当的学习目标和教学内容，采用多种多样的教学方法，以促进学生兴趣，提高学习效果。
数字技术与应用课程标准包含了以下几个方面的内容：1.教学目标：明确学生在数字技术与应用领域应具备的基本知识、技能和态度等教育目标。
2.教学内容：明确学生应学习和掌握的数字技术与应用领域基本知识、技能和实践活动等教育内容。
3.教学方法：明确教师应采取的任务导向、问题导向、项目导向和情境导向等教学方法。
4.教学评估：明确学生数字技术与应用领域的学习成果和表现的评估标准、方法和程序。
数字技术与应用课程标准在实际教学中的应用，能够有效地帮助教师更好地展开教学工作，能够让学生全面掌握数字技术应用知识和实践能力，进而提高学生的创新能力和综合素质。
同时，这也为提高我国国际竞争力、实现经济增长和社会发展注入了新的活力。
第二篇：数字技术与应用课程标准的教学目标数字技术与应用课程标准的教学目标主要包括以下几个方面：一、知识目标让学生掌握数字技术与应用领域的相关知识，包括计算机基础、网络基础、软件应用、信息安全和数字文化等方面的基本知识；学会使用数字技术工具、软件和系统等开展学习和创新工作。
二、技能目标让学生掌握数字技术与应用领域的相关技能，包括计算机编程、网站建设、图像处理、多媒体制作和数据分析等方面的基本技能；掌握数字技术应用的基本方法和操作技巧。
三、思维目标让学生培养数字思维、逻辑思维、创新思维和系统思维等方面的能力，能够运用数字技术分析和解决实际问题，提高数字创新和创意能力；注重学生的自主学习和合作学习能力，培养学生独立思考和解决问题的能力。
数据分析专业课程：课程标准分析
数据分析专业课程：课程标准分析一、课程背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业乃至国家竞争力的重要因素。
我国政府高度重视数据分析人才培养，积极推进数据分析相关课程体系建设。
在此背景下，数据分析专业课程应运而生，旨在培养学生具备扎实的数据分析理论基础和实际操作能力。
二、课程目标1. 培养学生掌握数据分析的基本概念、原理和方法，理解数据分析在实际应用中的重要性。
2. 培养学生具备较强的数据挖掘、处理和分析能力，能够运用数据分析方法解决实际问题。
4. 培养学生具备团队协作能力和创新精神，能够在数据分析实践中不断探索和提高。
三、课程内容1. 数据分析基础：包括数据分析概述、数据采集与处理、数据可视化等知识点。
2. 统计学原理：包括描述性统计、推断性统计、概率论等知识点。
3. 数据挖掘技术：包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等知识点。
4. 常用数据分析软件与工具：包括Excel、SPSS、Python、R等知识点。
5. 实际案例分析：包括金融、营销、医疗等领域的数据分析案例。
6. 数据分析实践：学生通过实际操作，提高数据分析能力。
四、课程教学方法1. 讲授：教师通过讲解数据分析的基本概念、原理和方法，引导学生掌握相关知识点。
2. 案例分析：教师通过分析实际案例，让学生了解数据分析在实际应用中的价值。
3. 实践操作：学生通过上机操作，熟练掌握数据分析软件和工具的使用。
4. 小组讨论：学生分组进行讨论，培养团队协作能力和创新精神。
五、课程考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、小组讨论等，占总成绩的30%。
2. 实践操作成绩：包括上机操作、数据分析项目完成情况等，占总成绩的30%。
3. 课程报告成绩：包括报告质量、数据分析能力展示等，占总成绩的40%。
六、课程效果评估1. 学生满意度：通过问卷调查，了解学生对课程的满意度。
2. 学生学习成绩：观察学生在课程中的学习成绩变化，评估课程效果。
3. 实际应用能力：考察学生在实际工作中运用数据分析的能力。
数据分析课程标准(新)
《应用数据分析》课程标准【适用专业】：工商管理系【开设学期】：第五学期【学时数】：64【课程编码】：020474一、课程描述本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。
本课重点讲解Excel 在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。
二、培养目标1、方法能力目标：为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。
2、社会能力目标：数据分析师3、专业能力目标：培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。
使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。
三、与前后课程的联系1、与前续课程的联系为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。
2、与后续课程的关系为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。
四、教学内容与学时分配将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。
具体项目结构与学时分配表如下：五、学习资源的选用：1、教材选取的原则：高职高职优秀教材或自编教材2、推荐教材：《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社3、参考的教学资料《Excel与数据分析》电子工业出版社4、学习的网站：http:/六、教师要求:1、理论课教师的要求具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。
2、实训指导师要求具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。
数字技术与应用课程标准
数字技术与应用课程标准前言数字技术是指计算机、通讯技术、互联网及其他数字化的工具和平台，是当今世界最重要的技术之一。
数字技术不仅能够改善人们的生活，也能够改变经济、文化和社会的各个领域。
数字技术与应用课程标准旨在培养学生数字技能、培养创新思维、批判思维及解决实际问题的能力。
第一章数字技术与应用的基本概念1.1数字技术的基本概念数字技术是将实体事物转换成二进制位，通过计算机进行存储、处理、传输、显示和控制的技术。
数字技术包括计算机、网络技术、数字图像技术、数字音频技术、数字视频技术、数字信号处理技术、人工智能等。
1.2数制转换数制是指数数码的种类和顺序规则的体系。
十进制、二进制、八进制、十六进制是常见的数制。
数制转换是将数值在不同进位制下进行转换的过程。
1.3计算机硬件计算机硬件是指用于存储和处理数据的物理设备，包括输入设备、输出设备和各种存储设备。
输入设备主要包括键盘、鼠标、扫描仪等；输出设备主要包括显示器、打印机、音频输出设备等；存储设备主要包括硬盘、光盘等。
1.4计算机软件计算机软件是指为计算机提供操作和管理等功能的程序和数据，主要包括系统软件、应用软件和中间件。
系统软件指操作系统、网络通信协议和数据库管理系统等；应用软件指各种具体应用程序；中间件是连接系统软件和应用软件的中间层软件。
第二章数字技术与应用的实践操作2.1计算机操作系统计算机操作系统是对硬件平台上的资源进行管理和分配的程序，也是用户与计算机硬件之间的核心接口，通过操作系统可以进行文件管理、磁盘管理、进程管理等操作。
2.2应用软件应用软件是计算机上的具体应用程序，包括文字处理、图像处理、表格处理和数据库管理等，主要针对办公、教育、娱乐等领域的需求。
2.3网络应用网络应用是基于互联网实现的各种服务，包括电子邮件、即时通信、网络浏览器、社交媒体等，是实现信息传递和交流的重要途径。
第三章数字技术与应用的创新思维和批判思维3.1 创新思维创新思维是指不同于传统的思考方式，能够在不同领域中产生创新想法的思考方式。
新媒体数据分析与应用课程标准教案
《新媒体数据分析与应用》课程标准教案一、课程定位本课程是依照高等职业教育培养目标与企业实际需求设置的面向新媒体数据分析岗位的综合性实训课程，主要面向高等职业院校电子商务、网络营销与直播电商、市场营销等专业的学生，以及运营各类新媒体账号的个人或机构、从事新媒体行业的数据分析师，以实现技能提升和知识更新。
通过本课程的讲解、演练和实践，能够使学生快速掌握新媒体数据的收集、处理、分析与应用的方法与技巧。
本课程主要是强化学生新媒体数据分析的理念与运用各种工具进行新媒体数据分析的能力，为其将来从事数据分析相关工作打下坚实的基础。
本课程以培养应用型人才为出发点，系统地讲解了新媒体数据分析的基本理论，新媒体数据的收集、处理、分析及可视化的应用技能，新媒体数据分析报告的写作方法，以及短视频、直播、微信公众号、微博、今日头条等主流新媒体平台账号运营数据分析与应用的方法。
本课程纵向与《新媒体运营》《新媒体营销》等课程前后衔接，横向与《商务数据分析与应用》《商务数据可视化》等课程有机结合。
二、课程设计思路（一）设计理念在课程设计上，本课程根据数据分析相关岗位的任职要求，改变了传统的课程体系和教学方法，形成了以就业为导向，以案例为主导，重在培养学生的职业能力和职业素养，突出应用性与操作性，通过目标驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成目标任务的过程中领悟相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。
（二）课程设计思路1．教学内容设计本课程在内容设计上遵循“理论够用即可，重在实践应用”的原则，弱化理论知识占比，将新媒体数据的收集、新媒体数据的处理、新媒体数据的分析、新媒体数据分析报告的写作、短视频运营数据分析与应用、直播运营数据分析与应用、微信公众号运营数据分析与应用等作为重点内容，以适应工作岗位实践能力需求，达到职业技能培养的最终目标。
2．教学模式设计本课程采取“目标驱动，学做合一”的教学模式，以新媒体数据分析与应用为教学目标引领整个教学过程，培养学生企业所需的职业能力和职业素养。
大数据技术原理与应用课程标准
大数据技术原理与应用课程标准随着大数据技术的飞速发展，掌握大数据原理与应用已经成为许多高校学生的必备技能。
为了培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，我们制定了《大数据技术原理与应用课程标准》。
本课程旨在全面介绍大数据技术的原理、应用和实践，帮助学生掌握大数据分析的基本方法和工具，培养解决实际问题的能力。
一、课程目标通过本课程的学习，学生将能够：1、了解大数据技术的发展历程和基本概念；2、掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本原理和方法；3、熟悉常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；4、了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等；5、培养解决实际问题的能力和创新思维。
二、课程内容本课程将涵盖以下内容：1、大数据基本概念：介绍大数据的定义、发展历程、技术体系等；2、大数据采集与存储：讲解如何采集和存储大数据，包括数据预处理、数据存储方式等；3、大数据处理与分析：介绍大数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等；4、大数据工具与平台：介绍常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；5、大数据应用案例：通过案例分析，了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等。
三、课程实施本课程将采用理论教学和实践操作相结合的方式。
通过课堂讲解、案例分析、实验操作等多种手段，帮助学生理解和掌握大数据技术。
同时，我们将设置课外实践环节，鼓励学生参与实际项目，提高解决实际问题的能力。
四、课程评价本课程的评价将采用多种形式，包括考试、作业、实验成绩和项目实践等。
我们将根据学生的综合表现进行评价，以激励学生积极参与学习和实践。
总之，《大数据技术原理与应用课程标准》旨在培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，通过课程的学习和实践，学生将掌握大数据技术的原理和应用，为未来的职业发展奠定坚实的基础。
大数据技术与应用案例标题：大数据技术与应用案例随着科技的快速发展，大数据技术正逐渐渗透到生活的每个角落，从医疗健康、金融交易、交通物流到教育教学等各个领域。
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成绩比例
优
良
及格
6
一般统计函数
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
工作表信息与判断函数
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
15
查看与引用函数
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
财务会计专用函数
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
15
日期与时间函数
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
学生知识与能力准备
无
教学材料
无
使用工具
无
步骤
工作过程
教学方法
学时
教学内容介绍
数据分析基础
理论
2
决策与计划
问题引入、举例、讲解
实训
4
实施
文件格式的转换；文本导入；与HTML之间的文件；转换盒导入外部书
老师演示、讲解，边学边练
检查与评价
项目编号：3
学时：4
项目目标：
掌握工作表分级处理方法；掌握工作薄相对地址与工作组概念；掌握报表的合并办法；掌握数据验证方法
4
4
数据列表的管理与应用
数据列表的管理与应用
1.数据列表的基本概念
2．数据排序
3.数据筛选
4.数据分类汇总
1.了解数据列表的基本概念
2．掌握功能操作列表的应用
3．掌握数据排序的技巧
4.自定义列表与排序
5.掌握自动筛选和高级筛选
6．掌握分类汇总与自动筛选
8
5
统计图表的应用
数据统计图表的应用
1．统计图表的建立
学生知识与能力准备
无
教学材料
教材、课程标准
使用工具
多媒体教室、课件
步骤
工作过程
教学方法
学时
教学内容介绍
Excel基本操作
理论、课件
4
决策与计划
举例、环境熟悉、操作
实训
4
实施
计算机概述、特点、Excel基本模式、名称的定义、Excel的基本使用、公式与函数的设置、函数的使用与编辑等内容
师生交互、讨论
检查与评价
《应用数据分析》课程标准
【适用专业】：工商管理系
【开设学期】：第五学期
【学时数】：64
【课程编码】：020474
一、课程描述
本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。
学生知识与能力准备
无
教学材料
无
使用工具
无
步骤
工作过程
教学方法
2.统计图表的编辑技巧
3．统计图标的格式设置技巧
4．特殊统计图表的制作和共享
1.掌握统计图表建立的方法
2．掌握统计图表的编辑技巧
3．掌握统计图表格式设置
4．掌握特殊统计图表制作
5．图表的共享
10
6
数据分析函数的应用
重要数据分析函数
1．一般统计函数
2．工作表信息与判断函数
3．查看与引用函数
4．财务会计专用函数
工作表的分级处理；工作组与引用，报表的合并
师生交互、讨论
检查与评价
项目编号：4
学时：10
项目目标：
掌握数据列表的概念和列表功能操作列表的应用；掌握数据排序的技巧及自定义列表与排序；掌握自动筛选和高级筛选；掌握分类汇总与自动筛选
项目任务：
完成数据列表的数据排序、数据筛选、数据分类汇总
教师知识与能力要求
5．日期与时间函数和常用函数
1．了解Excel内置函数与加载宏
2．学习各种类的常用函数与应用
3．学习Excel处理特定操作的函数应用
4．学习查阅向导的应用
12
7
数据透视表的应用
数据透视表的应用
1．数据透视表和透视图的应用
2．数据透视表和透视图的各种操作
3．数据透视表的重要技巧
1．使用多字段进行数据透视分析
基本掌握
10
操作实施
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
20
项目总结
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
项目公共考核点
教师评价
10
合计
100
项目编号
考核点及项目分值比
建议考核方式
评价标准
成绩比例
优
良
及格
7
数据透视表和透视图的应用
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
20
数据透视表和透视图的各种操作与分析
三、与前后课程的联系
1、与前续课程的联系
为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。
2、与后续课程的关系
为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。
四、教学内容与学时分配
表1
课程教学领域
项目编号
项目名称
基础模块
二、培养目标
1、方法能力目标：
为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。
2、社会能力目标：
数据分析师
3、专业能力目标：
培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。
项目任务：
完成工作薄与报表合并工作
教师知识与能力要求
能熟练操作工作表的分级处理技巧和报表的合并工作；清晰准确地讲授工作组与引用方法。
学生知识与能力准备
具备工作表基本操作能力
教学材料
无
使用工具
无
步骤
工作过程
教学方法
学时
教学内容介绍
工作薄与合并报表
理论
2
决策与计划
问题引入、举例、知识点讲解、应用
实训
2
实施
能清析准确地讲授图表建立的相关方法和技巧，正确熟练演示图表格式的设置及特殊统计图白哦的制作方法。
学生知识与能力准备
无
教学材料
无
使用工具
无
步骤
工作过程
教学方法
学时
教学内容介绍
数据统计图表的应用
理论
4
决策与计划
问题引入、举例、讲解、应用
实训
6
实施
统计图表的建立；统计图表的编辑技巧；统计图标的格式设置技巧；特殊统计图表的制作和共享
教师评价+互评+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
15
操作实施
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
30
项目总结
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
20
项目公共考核点
教师评价
10
合计
100
项目编号
考核点及项目分值比
建议考核方式
评价标准
成绩比例
优
良
及格
2
文件格式的转换
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
文本导入
基本掌握
20
操作实施
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
25
项目总结
教师评价
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
项目公共考核点
教师评价
10
合计
100
项目编号
考核点及项目分值比
建议考核方式
评价标准
成绩比例
优
良
及格
5
统计图表的建立
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
10
统计图表的编辑
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
六、教师要求:
1、理论课教师的要求
具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。
2、实训指导师要求
具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。
七、学习场地、设施要求
场地：计算机机房
设备：计算机、EXCEL、SQL
八、考核方式与标准
2．学习相对比较与百分比分析
3．学习与应用数据透视分析报表格式
4．学习自定义字段与自定义项目的应用
5．掌握显示明细数据与进行数据追踪的方法
6．学习数据透视分析与自动筛选的关系
7．学时数据透视飞翔与Query的整合
8
8
市场调查案例分析
市场调查案例分析
1.市场调查的基本概念
2.问卷的制作、整理、编码
3.利用Excel中的功能对市场调查数据库中的数据进行各种操作与分析
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
20
数据透视表的重要技巧
教师评价+自评
完全掌握
部分掌握
基本掌握
20
操作实施
教师评价
完全掌握
部分掌握