数据分析课程标准新
《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
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《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。
2024年小学信息技术新课程标准教育部部编版
2024年小学信息技术新课程标准教育部部编版前言根据《中华人民共和国教育法》、《中华人民共和国义务教育法》和《全国教育科学规划纲要（2011-2020年）》，结合我国基础教育发展现状，特制定2024年小学信息技术新课程标准。
本课程标准旨在落实立德树人的根本任务，培养学生的信息素养、创新精神和实践能力，为学生终身发展奠定基础。
课程理念1. 学生为本：关注学生个体差异，尊重学生兴趣，发挥学生的主体作用。
2. 能力为重：培养学生的信息获取、处理、传输和应用能力，提高学生的信息素养。
3. 融合创新：结合学科知识，培养学生的跨学科思维，促进学生的创新能力。
4. 实践育人：注重学生的实践操作，培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。
课程目标1. 知识与技能：了解计算机基础知识，掌握常用的信息技术操作和应用软件。
2. 过程与方法：培养信息检索、数据分析、解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观：增强信息意识，培养良好的信息技术使用习惯，树立正确的网络安全观念。
课程内容1. 计算机基础知识：计算机概述、操作系统、计算机网络基础。
2. 信息技术应用：文字处理、表格制作、演示文稿、网上信息检索、电子邮件、博客等。
3. 信息处理与分析：数据整理、数据分析、数据可视化。
4. 程序设计：了解编程基础，学习简单的编程语言，培养逻辑思维能力。
5. 网络与安全：网络安全知识、网络道德、个人信息保护。
教学建议1. 结合学生实际，灵活安排教学内容，关注学生的个体差异。
2. 采用项目式、任务驱动式教学方法，培养学生解决实际问题的能力。
3. 注重实践操作，加强学生的动手能力培养。
4. 融入德育教育，培养学生的信息素养和网络安全意识。
评价与反馈1. 过程性评价：关注学生在课堂上的表现、作业完成情况、实践操作能力等。
2. 终结性评价：定期进行课程考核，包括理论知识、操作技能、实践项目等。
3. 学生自评与互评：鼓励学生自我反思，培养学生的评价能力。
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，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。
《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
《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。
《大数据导论》课程标准
课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。
(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。
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
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。
《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。
新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读
新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。
原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。
新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。
在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。
“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。
“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。
那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。
（一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。
在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。
体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。
一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。
(二)为什么要学数据分析的观念？数据分析是统计学里的一个核心内容。
不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。
数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。
通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。
（三）培养数据分析观念的要求：一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法三是体验性要求：通过数据分析体验随机性(四)怎样培养学生数据分析的观念？1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。
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数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
《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。
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
要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
九、学习情境设计。