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。
数据分析课程标准
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;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五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,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EXCEL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知识能力目标1了解和掌握市场调查的内容、程序及调查方案的设计方法；2掌握数据资料收集方法；3掌握数据信息处理和分析的方法,并能初步进行市场预测；4掌握运用EXCEL进行数据处理和分析的基本方法；5具有撰写数据分析报告的能力;2.2方法能力目标1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；2具有搜集、处理、使用调查信息的能力；3能使用专业知识分析企业市场营销活动中存在的问题；4能应用现代计算工具和软件分析数据资料;2.3社会能力目标：1明确市场调查与信息分析在现实经济生活中的地位、作用；2具有良好的职业道德和敬业精神；3具有组织协调能力；4具有沟通与交流能力；5具有团队意识和妥善处理人际关系的能力；6具有理论联系实际的素质和创新能力;3.课程内容3.1课程内容划分及学时分配3.2 学习内容规划和设计4.课程实施4.1教学条件根据电子商务专业“教、学、做”一体化,工学结合的教学要求,本课程应具备的基本教学条件是：校内教学条件：多媒体教室及设备良好的电子商务实训室,学生可以上网查阅资料,并在电脑上完成资料的处理与分析及调研报告的撰写等工作;校外实训基地：保证课程的综合实训需要;1教师应具备应具备良好的职业道德和市场调查与分析的基本理论和技能,有一定的市场调查与分析的教学和实际工作经验,能进行理论及实训教学;2能与企业合作共同开发和建设课程,为企业提供服务,到企业去锻炼,积累工作经验;有很强的执教能力,快速反应能力,能及时、准确地解决学生遇到的各种问题;3要有责任心和使命感,不仅能传授学生知识,更应该教会学生如何做人;4.2教学方法建议由于本课程是一门综合性、实践性和应用性很强的课程,因此在教学过程中应根据课程的特点,采用理论讲授法、案例教学法、启发式教学法、角色体验法等多种教学方法,以及讨论和实训等教学环节,锻炼和培养学生解决实际问题的能力;在教学中还要注意做到：1.坚持以能力为本位的教学思想,在重点、扼要、基本完整讲授“必需、够用”的理论知识的同时,强化实践性教学环节,突出学生综合素质和职业能力培养;2．坚持“德育为先”的人才培养原则,结合课程教学内容,对学生进行职业道德与社会主义核心价值体系教育,着力培养学生诚实、守信、爱岗敬业、善于沟通和团队合作等良好的思想道德素质;3．教学中应充分发挥教师的主导性作用和学生的主体性作用,注重“教”与“学”之间的平等交流、相互切磋,教学相长,相得益彰的教学模式与氛围;4.积极利用电子书籍、电子期刊、数字图书馆、各大网站等网络资源,使教学内容和知识技能来源多元化,尽力拓展学生的知识和能力;5.引导学生阅读市场研究经典着作与典型案例,尽可能多地进行案例分析与讨论,夯实学生的知识基础,培养学生分析问题和解决问题的能力;4.3推荐教材5.考核方案设计教学考核和评价中贯彻能力为本的理念,变结果式考核为分阶段分项目考核；评价方法采用教师评价、学生自评、小组评价等多途径相结合;最后将各不同阶段分项目考核结果进行加权计算得出最终评价结果;总成绩=平时成绩×50% + 期末考试成绩×50%考核内容及权重：详见表格1平时成绩占50%；主要包括出勤、学习态度、作业、笔记和平时实训成绩;2期末开卷考试成绩占50%;综合考核所有知识的掌握和运用能力;6.其他说明1.在课程教学中,要注意在向学生传授专业知识和技能的过程中培养学生自主学习的学习理念和创新意识,积极引导学生提升职业素养,提高职业道德修养;2.根据教材情况、学时和学生的差异性,在教学中需对教材做出必要调整和整合;。
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。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，越来越多的人开始学习数据分析，因此教学资源也变得愈发重要。
本文将介绍一份完整的《数据分析》教案，匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能。
一、教案概述1.1 教案名称：《数据分析》教案1.2 适合对象：高中或者大学学生1.3 教学目标：匡助学生掌握数据分析的基本概念和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力二、教学内容2.1 数据分析基础知识- 数据的概念和分类- 数据的采集和整理- 数据的清洗和处理2.2 数据分析方法- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 假设检验和判断统计2.3 数据可视化- 条形图、折线图、饼图等基本图表的绘制- 数据分布的直方图和箱线图- 数据之间的关系的散点图和热力图三、教学方法3.1 理论授课- 介绍数据分析的基本概念和方法- 解释数据分析中常用的统计学原理- 分析真实案例，匡助学生理解数据分析的应用3.2 实践操作- 使用数据分析软件进行实际数据分析操作- 完成数据分析项目，包括数据清洗、分析和可视化- 分析实际数据集，培养学生的数据分析能力3.3 课堂讨论- 组织学生讨论数据分析中的问题和挑战- 分享数据分析经验和技巧- 激发学生的学习兴趣和思量能力四、教学评估4.1 课堂表现- 学生在课堂上的参预度和表现- 学生对数据分析知识的掌握程度- 学生在实践操作中的表现和成果4.2 作业和考核- 布置数据分析作业，包括理论和实践部份- 设计数据分析考核题目，考察学生对数据分析的理解和应用能力- 定期进行作业和考核评估，及时反馈学生学习情况4.3 教学反馈- 采集学生对教学内容和方法的反馈意见- 分析学生学习情况和需求，调整教学计划和教学方法- 持续改进教学质量，提高学生的学习效果和满意度五、教学资源5.1 教材和参考书籍- 选用适合学生水平的数据分析教材和参考书籍- 提供相关资料和案例，匡助学生更好地理解和应用数据分析知识5.2 数据分析软件- 推荐常用的数据分析软件，如Python、R、Excel等- 提供软件的学习资源和教学指导，匡助学生熟练使用数据分析工具5.3 网络资源和实践项目- 提供数据分析的在线课程和教学视频- 组织学生参预数据分析实践项目，锻炼他们的数据分析能力- 搭建数据分析交流平台，促进学生之间的学习和合作总结：通过本文介绍的《数据分析》教案，希翼能够匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
《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。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以匡助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。
为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。
本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。
一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。
1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。
二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。
2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。
2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。
三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。
3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。
3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。
四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。
4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。
4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。
五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。
5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。
5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。
综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。
《Python数据分析》课程标准
《Python 数据分析》教案一、课程定位《Python 数据分析》主要培养学生具有全面完整的数据分析思路和实践能力，利用 python 编写和应用模块等工具解决实际业务的能力；该课程提升学生的数学素养、统计素 养、提升互联网思维、创新思维。
该课程还可以有助于学生考取 1+x 大数据分析职业技能 证书的高级证书。
二、课程目标(一)社会主义核心价值观目标(1)具有富强、民主、文明、和谐等社会主义价值目标。
(2)具备自由、平等、公正、法治等价值取向。
(3)具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则。
(二)情感态度目标(1)具备民族团结、社会责任情感等。
(2)具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等。
(3)具备求实的科学态度、 积极的生活态度等。
(4)具备以数据驱动决策的职业情感。
(三)职业素养目标(1)具备结构化思维和逻辑思维能力。
(2)具备对新知识、新技术的自主更新、 终身学习的能力。
(3)具备一定的项目管理和系统解决问题的能力。
(4)具备互联网思维和大数据思维 (5)具有一定的创业能力和创新意识。
(四) 知识目标(1) 掌握数据分析的流程和基本工具(2) 理解python 编程的模式和面对对象编程的原理 (3) 了解数据分析基本慨念、思维、 处理过程等。
(五)技能目标(1) 能够熟练掌握 python 的语法，编写python 程序设计完成相关任务。
(2) 能够应用 python 进行数据的读写、整理、清洗和处理。
(3) 能够应用 numpy 和 pandas 进行统计分析。
(4) 能够应用matplotlib 进行可视化分析。
三、课程主要内容(一)能力单元与学时分配专家讲座 (学时)参观 (学时)讨论 (学时)其他 (学时)讲授 (学时) 实作 (学时)能力单元名称序号(二)教学任务描述能力单元一： 数据分析的基本概述教学目的 1. 了解数据分析的基本流程和数据分析的应用2. 了解数据分析的语言3. 了解 Python 语言4. 掌握 Anaconda 的安装5. 掌握 Jopyter Notebook教 学重 点与难 1. Anaconda 的安装 点 2. 文本标记语言 Markdown 教学时数 4教 学方法与手 利用多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作 段考核方式 课堂测试任务 1-1、1-2、1-3： 数据分析的认知、数据分析语言的认知、 Python 语言的概述 相关知识点 相关实作技能 相关实训 教师注意事项 任务 1-4： 相关知识点 相关实作技能数据分析的概论、数据分析的流程和应用、 Python 语言的特点安装 AnacondaAnaconda 的概述、 Anaconda 的环境和命令在 windwos 安装 Anaconda数据分析的基 本概述 Python 语 言基 础Python 语 言进 阶高性能科学计 算类库 Numpy 高级数据分析 类库 Pandas 基 础高级数据分析 类库 Pandas 高 级出版质量级绘图 类 库 Matplotlib 1234567合 计245466532245466532相关实训教师注意事项任务 1-5：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项边做边练使用 Jupter NotebookJupter Notebook 的概述、文本标记语言 markdown Jupter Notebook 的应用，使用 Markdown 的语法边做边练能力单元二：教学目的教学重点与难点教学时数教学方法与手段考核方式任务 2-1：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项任务 2-2：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项Python 语言基础1. 掌握 Python 的语法基础知识2. 掌握 Python 的输入输出方法3. 掌握 Python 的常用运算符和表达式4. 掌握 Python 的常用处理字符串方法5. 掌握 Python 的程序基本结构1.输入输出2.常用运算符和表达式3.常用处理字符串方法4.程序基本结构8利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试输入输出1. 简单的输入输出2. 转义字符3. 格式化函数4. 类型转换通过转义字符、格式化函数、类型转换处理常见的输入输出边做边练运算符和表达式1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 运算符优先级学会使用 Python 的多种运算符和表达式边做边练Python 语言进阶1. 了解 Python 的容器类型数据2. 掌握 Python 的常用内置函数3. 学会自定义函数4. 学会函数式编程5. 会使用常用的高阶函数和特殊函数 1.容器类型数据 2.常用内置函数 3.自定义函数 4.函数式编程 10利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试容器类型数据1. 列表2. 元组3. 字典4. 集合使用容器类型数据处理相关数据 边讲边练在教学过程中，尽量避免在Python 程序中带有其他编程语言的痕迹，要 尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量 多使用 Python 内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，多使用函数 式编程模式， 保证代码的优雅、简洁，让代码更ythonic 。
《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。
《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。
Python数据分析课程标准
Python数据分析课程标准
1课程性质
《Python数据分析》是信息管理专业大数据方向的专业核心课程之一，位于职业能力形成阶段，主要讲解大数据分析基础理论、分析工具、分析方法等，学生能够熟练运用Pvthon工具来解决实际问题，同时使得学生堂握在不同领域使用Pvthon扩展模块解决大数据处理问题，要求学生通过课堂教学和实验训练后，具有初步处理数据、独立分析数据的能力。
通过专业课程建设的研讨，本课程和《Python编程基础》《数据挖掘》《数据采集》有着紧密的关系。
本课程为后续课程《生产性实训》以及《顶岗实习》等实训环节的知识积累和应用打下基础。
2.(1)本课程设置的依据
《Python数据分析》是“大数据技术与应用专业”支撑课程之一。
课程设计符合本专业顶层设计的目标要求与本专业定位，突出了数据处理与大数据技术应用和本课程的特点。
本大纲主要在目标层次、知识与能力覆盖面、深浅度、基本内容与拓展内容等方面进行课程内容的规划。
(2)课程内容确定的依据
课程的核心是培养学生初步外理数据、独立分析数据的能力。
课程内容从基础入手，再进行深入研究，同时结合实际的应用案例进行由点到面、由浅入深的，讲解大数据分析基础理论、分析工
具、分析方法等，学生能够熟练运用Python工具来解决实际问题，同时使得学生掌握在不同领域使用Python扩展模块解决大数据处理问题。
(3)学习模块的基本架构及活动设计的基本思路。
《Python数据分析》课程标准
机器学习算法分类
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
机器学习算法在数据分析中的作用
数据挖掘、预测分析、数据分类、异常检测等。
常用机器学习算法介绍
线性回归
通过最小化预测值与 真实值之间的误差平 方和，得到最优线性 模型。
逻辑回归
用于二分类问题，通 过sigmoid函数将线 性回归结果映射到 [0,1]区间，表示概率 。
Bokeh
另一个强大的交互式数据可视化库， 专注于Web浏览器上的数据可视化， 支持大数据集和实时数据流的可视化 。
探索性数据分析方法
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值处理 、异常值处理、重复值处理等，以保 证数据质量。
01
02
描述性统计
对数据进行基本的统计描述，包括均 值、中位数、众数、方差、标准差等 ，以了解数据的分布和特征。
数据处理与清洗
数据读取与存储
掌握使用pandas库读 取和存储各种格式的 数据文件，如CSV、
Excel、JSON等。
数据清洗
熟悉数据清洗的基本 流程，包括缺失值处 理、异常值处理、重
复值处理等。
数据转换
了解如何进行数据类 型的转换、数据的排 序、分组以及透视等
操作。
数据筛选与合并
掌握数据的筛选条件 设置、数据的合并与
数据清洗和处理
Python可以方便地处理各种类型的数 据，包括缺失值、异常值、重复值等 ，以及进行数据的转换和合并。
机器学习应用
Python是机器学习领域最常用的编程 语言之一，可以利用Scikit-learn等库 进行数据建模和预测分析。
数据可视化
《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。
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)
15
组织协调能力
教师评价+互评+自评
较强
强
较弱
20
合计
100
九、学习情境设计
项目编号：1
学时：4
项目目标：
掌握Excel的工作环境和基本操作和函数、公式的基本使用
项目任务：
完成Excel基本模式、名称的定义和基本公式与函数的设置、使用和编辑
教师知识与能力要求
能清析准确地讲授工作薄的基本概念和操作、工作表名称的定义和使用方法，熟练进行常用公式与函数的设置、使用和编辑
Excel基本操作
1.建立Excel基本模式、名称的定义
2.Excel的基本使用、公式与函数的设置
3.函数的使用与编辑等内容
1.掌握Excel的工作环境和基本操作
2.掌握函数、公式的基本使用
8
2
数据分析的基础
在Excel中进行数据分析的基础
1.文件格式的转换
2.文本导入
3.与HTML之间的文件
4.转换和导入外部数据
项目编号：2
学时：6
项目目标：
掌握Excel与其他常用软件的交换；掌握文本数据的导入；掌握与HTML之间的文件转换和外部数据的导入和转换
项目任务：
完成在Excel中进行数据分析的基础知识学习和训练
教师知识与能力要求
能清析准确地讲授Excel文件格式转换；掌握文本数据的导入；掌握与HTML之间的文件转换和外部数据的导入和转换
1.掌握市场调查的基本流程
2.掌握问卷的制作、整理、编码
3.掌握对数据进行各种操作与分析的方法
8
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
《财务大数据分析》课程标准
“财务大数据分析”课程标准一、课程类别、适用专业、学时、学分1.课程类别：专业核心课2.适用专业：大数据会计专业、会计信息管理专业、大数据财务管理专业3.学时：544.学分：3二、课程定位本课程是大数据会计专业、会计信息管理专业、大数据财务管理专业的专业核心课程。
其先修课程是企业财务会计、会计信息系统应用、管理会计基础、财务管理、大数据基础等，平行开设课程是大数据技术应用、ERP管理会计岗位综合实训、业财一体化设计等。
本课程结合专业人才培养目标，以企业财务分析的管理需求为基础，运用案例比较分析，对企业财务数据进行分析和可视化处理，从而更好的适应企业数字化会计管理岗位工作的需要。
通过学习，培养学生数据思维和会计服务意识，培养学生利用大数据工具整理、分析财务数据的能力。
通过对企业内外部规模巨大的财务相关数据进行收集、准备，利用大数据分析、行动的一套专门技术和方法，为企业经营管理、发展能力分析、管理会计报告可视化呈现等工作奠定坚实的基础，为企业管理提供预测决策，是会计学科和信息学科跨界融合的产物。
三、设计思路本课程的设计思路是：以企业真实案例为主线，以大数据技术为工具，层层递进，由易到难，针对企业管理不同视角的财务指标进行设计与分析。
引导学生学习大数据的技术与工具，掌握Python基础知识，培养学生的数据逻辑和数据思维。
运用大数据技术和方法对财务数据进行数据采集、数据清洗、数据集成、数据挖掘，设计出投资分析、经营分析等报告模板，以可视化的方式呈现给信息使用者，以便于预测、决策，助力企业管理实时分析的能力。
课程内容设计了企业投资分析、资产分析、资金分析、费用分析、经营分析、企业发展能力分析、销售分析与预测等相应情境，要求学生根据企业真实数据进行实战，培养学生对数字化分析工具的熟练应用能力。
课程考核注重理论与实践并重，采用考核方式多样化和易于操作的评价体系，以过程考核为主，借助学习成果测评软件，记录学习过程，科学评价学生的综合素质。
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数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
《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。
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五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，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EXCEL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知识能力目标
（1）了解和掌握市场调查的内容、程序及调查方案的设计方法；
（2）掌握数据资料收集方法；
（3）掌握数据信息处理和分析的方法，并能初步进行市场预测；
（4）掌握运用EXCEL进行数据处理和分析的基本方法；
（5）具有撰写数据分析报告的能力。
2.2方法能力目标?
（1）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；
（2）具有搜集、处理、使用调查信息的能力；
（3）能使用专业知识分析企业市场营销活动中存在的问题；
（4）能应用现代计算工具和软件分析数据资料。
2.3社会能力目标：
（1）明确市场调查与信息分析在现实经济生活中的地位、作用；
（2）具有良好的职业道德和敬业精神；
（3）具有组织协调能力；
（4）具有沟通与交流能力；
（5）具有团队意识和妥善处理人际关系的能力；
（6）具有理论联系实际的素质和创新能力。
3.课程内容
4.课程实施
4.1教学条件
根据电子商务专业“教、学、做”一体化，工学结合的教学要求，本课程应具备的基本教学条件是：
校内教学条件：多媒体教室及设备良好的电子商务实训室，学生可以上网查阅资料，并在电脑上完成资料的处理与分析及调研报告的撰写等工作。
校外实训基地：保证课程的综合实训需要。
（1）教师应具备应具备良好的职业道德和市场调查与分析的基本理论和技能，有一定的市场调查与分析的教学和实际工作经验，能进行理论及实训教学。
（2）能与企业合作共同开发和建设课程，为企业提供服务，到企业去锻炼，积累工作经验。
有很强的执教能力，快速反应能力，能及时、准确地解决学生遇到的各种问题。
（3）要有责任心和使命感，不仅能传授学生知识，更应该教会学生如何做人。
4.2教学方法建议
由于本课程是一门综合性、实践性和应用性很强的课程，因此在教学过程中应根据课程的特点，采用理论讲授法、案例教学法、启发式教学法、角色体验法等多种教学方法，以及讨论和实训等教学环节，锻炼和培养学生解决实际问题的能力。
在教学中还要注意做到：
1.坚持以能力为本位的教学思想，在重点、扼要、基本完整讲授“必需、够用”的理论知识的同时，强化实践性教学环节，突出学生综合素质和职业能力培养。
2．坚持“德育为先”的人才培养原则，结合课程教学内容，对学生进行职业道德与社会主义核心价值体系教育，着力培养学生诚实、守信、爱岗敬业、善于沟通和团队合作等良好的思想道德素质。
?
3．教学中应充分发挥教师的主导性作用和学生的主体性作用，注重“教”与“学”之间的平等交流、相互切磋，教学相长，相得益彰的教学模式与氛围。
4.积极利用电子书籍、电子期刊、数字图书馆、各大网站等网络资源，使教学内容和知识技能来源多元化，尽力拓展学生的知识和能力。
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5.引导学生阅读市场研究经典着作与典型案例，尽可能多地进行案例分析与讨论，夯实学生的知识基础，培养学生分析问题和解决问题的能力。
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4.3推荐教材
5.考核方案设计
教学考核和评价中贯彻能力为本的理念，变结果式考核为分阶段分项目考核；评价方法采用教师评价、学生自评、小组评价等多途径相结合。
最后将各不同阶段分项目考核结果进行加权计算得出最终评价结果。
总成绩=平时成绩×50% + 期末考试成绩×50%
考核内容及权重：（详见表格）
(1)平时成绩占50%；主要包括出勤、学习态度、作业、笔记和平时实训成绩。
6.其他说明
1.在课程教学中，要注意在向学生传授专业知识和技能的过程中培养学生自主学习的学习理念和创新意识，积极引导学生提升职业素养，提高职业道德修养。
2.根据教材情况、学时和学生的差异性，在教学中需对教材做出必要调整和整合。