电商运营数据分析教学教案
《网店运营与管理》教学课件项目七 网店数据分析
数据分析与网店的关系
数据分析在电子商务领域的作用主要有 4 个方面：
分析客户活动规律， 针对性的在网店中提 供“个性化”的服务
可以在浏览网店的访 问者中挖掘出潜在的
客户
优化网店的信息导航， 方便客户浏览
通过网店访问者的活 动信息的挖掘，可以 更加深入的了解客户
需求
网店的大数据运营
大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量 巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云 计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享， 交叉复 用形成的智力资源和知识服务能力。
网店的大数据运营
大数据特征：
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 处理速度快（Velocity）
网店的大数据运营
互联网背景下电商大数据环境特征主要是数据化运营， 将大数据技术应用于网店的运营中，各个环节都能够实 现数据化，用收集到的大数据进行分析和决策，具有很 强的科学性和合理性。虽然数据化是一种虚拟的运营方 式，但是网店进行数据化运营，在精确而全面的大数据 面前，企业中每个环节的运营都变得更加高效。
人工智能领域中，知识发现是由若干挖掘步骤组成， 而数据挖掘是其中的一个主要步骤。
整个知识挖掘的主要步骤有：
1.数据清洗：清除噪声数据、不一致的 数据和与挖掘主题明显无关的数据； 2.数据集成：将来自多数据源中的相关 数据整合到一起，形成一致的、完整的 数据描述； 3.数据转换：通过汇总或聚集将数据转 换为易于进行数据挖掘的数据存储形式； 4.数据挖掘：知识发现的一个基本步骤， 利用智能方法挖掘模式、规则、网络等 知识； 5.模式评估：根据一定评估标准或度量 从挖掘结果中筛选出有意义的知识； 6.知识表示：利用可视化和知识表示技 术，向用户展示所挖掘出的相关知识。
电商运营数据分析教学优选教案
《电子商务数据剖析》配套教课教课方案第1 章课时电商营运与数据90 分钟2课时讲课时间内容剖析认识电子商务的功能、模式和特色。
认识电商营运的中心目标和分类。
认识剖析电商数据的原由和意义。
教课熟习电商数据剖析的常用方法。
目标熟习电商数据剖析的常用指标。
认识电商数据剖析的步骤。
如何做好电子商务数据剖析。
认识电商营运的中心目标和分类。
教课要点熟习电商数据剖析的常用指标。
熟习电商数据剖析的常用方法。
如何做好电子商务数据剖析教课认识电商数据剖析的步骤。
难点1、教课思路：（1）介绍电子商务的基本观点、产生背景以及功能特色，使读者对电子商务有一个初步的认识；（2）介绍电子商务数据剖析构成、剖析原由以及不一样岗位所合用的剖析模式；（3）解说电子商务数据剖析的常用指标，使读者认识如何进行有效剖析；（4）简要介绍如何做好电子商务数据剖析，以便读者成立剖析体教课系；（5）安排演习、思虑与提高。
设计2、教课手段：（1）由浅入深，以事例引入理论知识，并在解说过程中配合实质操作方法及界面演示；（2）分小点解说理论知识，并用大批事例进行说明。
3、教课资料及要求：除教材中解说的知识，学员能够多查阅有关资料，对电子商务数据剖析有初步方向。
教课内容议论问题： 1、电子商务数据剖析对电商行业有什么作用2、不一样产品德业在进行数据剖析时需要考虑哪些内容纲领：详细可联合本章的PPT课件进行配合解说。
事例导入//电子商务营运与数据基础电子商务的功能、模式与特色电子商务营运概括认识电子商务数据//认识电商数据剖析剖析电子商务数据的原由不一样电商岗位的数据剖析意义电商数据剖析的常用方法电商数据剖析的常用指标剖析电商数据的步//如何做好电子商务数据剖析//本章实训//小结思虑及作业课后思虑1、认识电子商务数据剖析基础知识。
2、学会用不一样方法指标对电子商务数据进行剖析想想：1.自己在实质工作和生活中有没有接触过电子商务想想为何电子商务会发展得这么快这么普及2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思它们各具代表性的电商公司有哪些3.为何要对电子商务数据进行剖析4.简述 3 种电子商务数据剖析的方法。
电子商务数据分析 教学教案
《电子商务数据分析》
配套教学教案
第1章
小结
1、了解电子商务数据分析基础知识。
2、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析
思考及作业想一想：
1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务？想一想为什么电子商务会发
展得这么快？这么普及？
2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思？它们各具代表性的电商企业有哪些？
3.为什么要对电子商务数据进行分析？
4.简述3种电子商务数据分析的方法。
5.电子商务数据分析有哪些常用指标？
练一练：
如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章
第3章
第4章
第5章。
电商运营数据分析教学教案
电商运营数据分析教学教案电子商务数据分析》配套教学教案第1章电商运营与数据课时：90分钟分析内容：课时2：1.了解电子商务的功能、模式和特点。
2.了解电商运营的核心目标和分类。
3.了解分析电商数据的原因和意义。
教学目标：1.熟悉电商数据分析的常用方法。
2.熟悉电商数据分析的常用指标。
3.了解电商数据分析的步骤。
4.如何做好电子商务数据分析。
教学重点：1.了解电商运营的核心目标和分类。
2.熟悉电商数据分析的常用指标。
3.熟悉电商数据分析的常用方法。
4.如何做好电子商务数据分析。
教学难点：1.教学思路：介绍电子商务的基本概念、产生背景以及功能特点，使读者对电子商务有一个初步的认识；介绍电子商务数据分析构成、分析原因以及不同岗位所适用的分析模式；讲解电子商务数据分析的常用指标，使读者了解如何进行有效分析；简要介绍如何做好电子商务数据分析，以便读者建立分析体系。
2.教学手段：由浅入深，以案例引入理论知识，并在讲解过程中配合实际操作方法及界面演示；分小点讲解理论知识，并用大量案例进行说明；安排练、思考与提高。
3.教学资料及要求：除教材中讲解的知识，学员可以多查阅相关资料，对电子商务数据分析有初步方向。
教学内容：1.讨论问题：1）电子商务数据分析对电商行业有什么作用？2）不同产品行业在进行数据分析时需要考虑哪些内容？2.案例导入：电子商务运营与数据基础；电子商务的功能、模式与特点；电子商务运营概述；认识电子商务数据。
3.了解电商数据分析：分析电子商务数据的原因；不同电商岗位的数据分析意义；电商数据分析的常用方法；电商数据分析的常用指标；分析电商数据的步骤；如何做好电子商务数据分析。
4.本章实训。
5.课后思考：1）了解电子商务数据分析基础知识；2）学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析；想一想：自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务，想一想为什么电子商务会发展得这么快这么普及；思考及作业：B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思，它们各具代表性的电商企业有哪些；为什么要对电子商务数据进行分析；简述3种电子商务数据分析的方法；电子商务数据分析有哪些常用指标。
电子商务平台运营教案
电子商务平台运营教案一、教学目标1、让学生了解电子商务平台运营的基本概念和重要性。
2、帮助学生掌握电子商务平台的搭建、管理和推广方法。
3、培养学生的电商运营思维和创新能力，能够制定有效的运营策略。
4、提高学生的团队协作和沟通能力，以适应电商行业的工作需求。
二、教学重难点1、重点电子商务平台的功能模块和架构。
商品管理、订单处理和客户服务的流程。
网络营销和推广的渠道与策略。
2、难点数据分析和运营效果评估的方法。
应对市场变化和竞争的运营策略调整。
三、教学方法1、课堂讲授：通过讲解和演示，传授电子商务平台运营的理论知识和实际操作流程。
2、案例分析：结合实际的电商案例，让学生分析成功和失败的运营策略，从中吸取经验教训。
3、小组讨论：组织学生分组讨论电商运营中的问题和解决方案，培养团队协作和沟通能力。
4、实践操作：让学生在模拟或真实的电商平台上进行实际操作，巩固所学知识和技能。
四、教学过程1、课程导入通过介绍当前电子商务行业的发展现状和趋势，引出电子商务平台运营的主题。
提问学生对电商平台的了解和使用经验，激发学生的学习兴趣。
2、电子商务平台概述讲解电子商务平台的定义、类型（如 B2B、B2C、C2C 等）和功能。
介绍常见的电子商务平台（如淘宝、京东、拼多多等）及其特点。
3、平台搭建与设置讲解如何选择适合的电商平台搭建工具或服务提供商。
介绍平台的域名注册、服务器选择、页面设计等基础知识。
指导学生进行简单的平台设置和初始化操作。
4、商品管理讲解商品的分类、属性设置、图片拍摄与处理、商品描述撰写等要点。
介绍商品库存管理、价格策略制定的方法。
5、订单处理与物流配送讲解订单的生成、确认、发货、退款等处理流程。
介绍物流配送方式的选择、运费计算和物流跟踪的方法。
6、客户服务强调客户服务在电商运营中的重要性。
讲解客户咨询、投诉处理和售后服务的技巧和流程。
7、网络营销与推广介绍搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、社交媒体营销、内容营销等网络营销渠道和方法。
教案5-6 数据分析报告撰写
（1）布置任务；
（2）巡视督促，答疑解惑，指导实践。
（1）认真实操
（2）分享交流
检查讲评
（5分钟）
（1）组织交流
（2）教师点评
（3）课堂总结，引导创新。
三、任务实战
二、撰写数据分析报告
（1）数据分析报告撰写流程
（2）数据分析报告撰写原则
（3）撰写数据分析报告的注意事项
（4）报告中的常用表达数据
五、教学过程
课前
教学环节及时长
教师活动
学生活动
课前自主学习
（1）登录学习通，发布本次课程的学习视频课件、预习任务等资源。
（2）组织学生进行课前预习、查阅是否完成课前预习小任务。
3．数据分析报告的常见类型
【教师】：理论导入：首先，通过讲解数据分析报告的重要性、基本结构、撰写原则及常用数据分析思维（如用户行为分析、市场趋势预测等），为学生奠定理论基础。同时，介绍数据分析报告的常见误区与避免策略，提升学生对高质量报告的认知。
（1）认真听讲、做笔记。
（2）参与课堂互动回答问题
知识探究
课后
教学环节及时长
教师活动
学生活动
知识巩固、评价与答疑
1.利用学习通教学平台和微信等工具开展课后答疑。
2.通过课下线上答疑、记分作业等资料和体现学习态度、价值观、思维理念等方面的行为对学生进行形成性评价与考核。
1.如遇问题及时询问老师或与同学进行讨论
2.利用学习通平台进行预习、知识巩固、课后作业完善、完成测验
（1）分别演示；
（2）分享交流；
电商平台运营数据分析
电商平台运营数据分析随着数字化时代的进步和人们生活方式的改变，电商平台已经成为了人们购物的主要渠道之一，越来越多的企业和个人开始依靠电商平台进行运营和销售。
但是，如何通过数据分析来提高电商平台的运营效率和销售业绩却是困扰很多电商企业的问题。
一、数据收集在进行电商平台运营数据分析之前，首先需要对数据进行收集。
电商数据来源较广，主要包括：①商家后台报表数据；②第三方数字化服务公司提供的数据；③与客户互动的数据、从社交平台获得的数据等。
数据收集的关键是找到正确的数据源并保证数据的准确性和完整性。
数据源的质量关系到后续分析结果的准确性，因此在设计数据收集方式时应该注重细节，考虑到各方面的需求和要求。
二、数据分析收集完数据之后，需要进行数据分析。
通过数据分析，可以发现不同商品和营销活动的表现，比如热销和滞销产品，促销活动的效果等，这样就能在减低成本和提高利润的基础上提高电商平台的收益。
1、销售数据分析电商平台运营的核心就是销售。
从销售数据的角度出发，可以通过分析销售数据来确定产品的销售供应链、销售周期等。
分析技巧包括：⑴选择不同的时间维度，比如按日、按周、按月等时间单位维度，不同时间段的销售情况，从而发现销售业绩的波峰和低谷。
⑵结合不同的对比维度，比如月销售额、销售量、成本、毛利润等，比较和分析不同商品、不同品牌、不同地区的销售业绩情况，从而找出销售瓶颈和优化机会。
2、用户数据分析对于电商平台来说，用户数据分析也是非常重要的。
通过分析用户的购物行为和偏好，运营团队可以为新用户提供个性化的体验和推荐商品，挖掘老用户的购物潜力，从而增加销售额。
分析技巧包括：⑴通过对用户行为进行分析，比如用户购物车的商品种类、购买品类的交叉销售情况、用户浏览商品的时间和频率以及购买渠道等。
⑵通过对用户画像的分析，比如性别、年龄、地域等，来了解目标用户的购物需求，同时也可以根据用户画像来制定个性化营销方案，提高用户购买转化率。
3、渠道数据分析电商平台的渠道包括直营、分销、合作等渠道，渠道数据分析能够帮助电商平台了解各个渠道的销售状况，从而优化销售渠道和提高终端消费者的满意度。
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1.2.4 电商数据分析的基本流程
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1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下 步骤来进行常规分析流程来处理数据。
1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
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内外因素分解法可以通过 四象限图的结构把问题拆分为 四个因素，包括内部可控因素、 外部可控因素、内部不可控因 素、外部不可控因素，然后对 不同类型因素导致的问题采取 不同的解决方法。
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对比思维是较常见的、 商 家 应 该 在 运 营 较直接的和较容易实 过 程 中 记 录 所 有 现的一种数据分析思 的 数 据 ， 保 存 到 维。比如对比各店铺 自己的数据库 中 ， 销量情况，对比淡季 并 通 过 建 立 不 同 和旺季的交易数据等。 的 数 据 维 度 和 追 通过这些对比，能够 踪 机 制 来 分 析 和 更直观和全面地分析 处理数据。 对象的情况。
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2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里 巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维 数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
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店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于 数据分析的一种可视化 电商数据类型，它可以 将枯燥的数字类数据， 转换为更为直观的图表。
电商数据分析与应用 教案
第1-2 课时图1-1 数据分析的参考体系1.1.3 数据分析的标准流程数据是客观的事实，但是数据本身并不会告诉人们它的价值，其中蕴涵的信息需要分析师进行发掘并发现。
如图1-5 所示，数据分析的标准流程有以下8 个步骤。
1.2 电商数据分析的技能图谱1.2.1 数学和统计学 1.2.2 运筹学1.2.3 数据分析方法论 1.2.4 数据分析工具1.2.5 电商数据指标体系任课教师: 年月日第3-4课时任课教师: 年月日第5-6课时任课教师: 年月日第7-8课时任课教师: 年月日第9-12课时例：批量采集球队最新赛季的历史数据，任课教师: 年月日第13-14 课时一、复习旧课提问：静态数据采集的定义二、导入新课三、教授内容动态数据是指采集的目标数据在JavaScript 或XHR 中，只有在网页中进行特定操作才会向服务器请求加载动态数据采集。
例：现在需要批量采集马刺和火箭两只球队在2017 年和2018 年两年的球员表现数据，以便于对比两只球队的球员表现。
解：如表3-3 所示，先根据球队名称、缩写和年份创建球队信息表。
在浏览器的开发者模式下，进入NetWork（网络）界面，选择不同年份赛季，此时NetWork窗口的右侧会新增文件链接，单击该新增文件，在Preview 窗口可查看文件内容，单击【Headers】选项卡，从“Headers”窗口可以看到请求链接Request:数据加载好后，就可以将需要采集的球队和年份数据作为参数导入。
先将年份的格式设置为文本，便于后续作为参数传入URL 中，键入“Web.Page(Text.FromBinary(Web.Contents([URL]),65001)){0}[Data]”并将新列名设置为“URL”。
Text.FromBinary 是将二进制文件转成文本，其语法结构为：Text.FromBinary(binary as nullablebinary, optional encoding as nullable number) as nullable text。
数据分析教案2
3、行业销售额4、行业销售额增长率
5、企业市场占有率（重点）6、市场增长率（重点）
7、竞争对手销售额8、竞争对手客单价
教师活动：对市场类指标进行归纳，强调重难点，学生没听懂的再次回顾。
学生活动：
1、听课，记笔记
2、根据课程进度进行思考
新课讲授2
教师活动：
教师设疑：大家有没有在淘宝、京东、唯品会等电商平台上有过购物经历？是会员吗？怎么成为会员的？有效期是多长？教师进行引导：站在企业的角度，企业运营中会产生哪些数据？引发学生思考和讨论，教师进行简单小结后引出授课内容。
2、推广指标
推广活动做得是否成功，通常从推广效果（收益、影响力）、推广成本以及活动粘合度（通常以用户关注数、收藏数、加购数、客单价等来衡量）等方面来衡量。
（1）访客数（重点）（2）浏览量（重点）（3）平均访问量（4）停留时间（5）入站次数（6）跳失率（重点）（7）关注数（8）展现量（重点）（9）点击量（重点）（10）转化率（重难点）
注册转化率、收藏转化率、收藏转化率、下单转化率、
下单转化率、客服转化率
从客服的角度来说，主要考察如下两个转化率指标：（重点）咨询转化率、付款转化率、成交转化率
3、销售指标
企业在销售过程中产生的指标合集，能够揭示企业的销售运行状况。
（1）销售量（2）销售额（3）销售毛利（4）销售利润
（5）销售利润率（难点）平台和老师下发的要点提前预习；
2、准备好学习用具。翻看笔记本准备回答老师的问题。
课前导入
教师活动：
对上次课所学内容进行简单回顾，引入案例：淘宝某电子商务企业8.18大促活动结束后，想要对这场活动进行评估，引导学生思考需要从哪些方面？利用哪些指标来进行数据采集与分析？为什么要认识电子商务数据分析指标？从而引出本次课程。
《电子商务数据分析》课程标准
《电子商务数据分析》课程标准一、课程名称《电子商务数据分析》二、适用专业电子商务三、计划学时72学时四、课程概述随着数字经济的快速发展和行业数字化转型程度的不断加深，数据将成为核心生产要素，企业已经意识到数据对于行业发展的重要性，纷纷设立数据分析部门。
作为数字经济最活跃、最重要的支撑领域，电子商务始终保持着持续增长，在创造数千万就业机会的同时，也存在着巨大的人才缺口。
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，通过本课程的学习，学生需要对电子商务数据分析形成系统而清晰的基础认知，掌握数据采集和数据处理的工具、方法和技巧，能够监测运营数据，及时发现异常数据，并完成数据图表、报表制作。
五、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及思路，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，为学生从事电商运营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储备技能。
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。
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。
授课对象为中职二年级学生。
前置课程为《办公自动化》与《网店运营》。
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。
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。
电子商务数据分析《数据分析基础》教案
电子商务数据分析《数据分析基础》教案一、教学目标1、让学生了解电子商务数据分析的基本概念和重要性。
2、帮助学生掌握数据收集、整理和清洗的方法。
3、使学生学会运用常见的数据分析工具和技术。
4、培养学生通过数据分析解决实际问题的能力。
二、教学重难点1、重点数据收集的渠道和方法。
数据分析工具的使用。
数据解读和分析报告的撰写。
2、难点如何从大量数据中提取有价值的信息。
运用数据分析结果进行决策制定。
三、教学方法1、讲授法：讲解电子商务数据分析的基本理论和方法。
2、案例分析法：通过实际案例分析，加深学生对数据分析的理解和应用能力。
3、实践操作法：让学生亲自动手进行数据收集、分析和报告撰写，提高实际操作能力。
四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）通过讲述一些成功的电子商务企业如何利用数据分析取得竞争优势的案例，引起学生对电子商务数据分析的兴趣。
提出问题，如“为什么数据对于电子商务企业如此重要？”引导学生思考和讨论。
2、知识讲解（约 30 分钟）介绍电子商务数据分析的概念和作用，包括帮助企业了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率等。
讲解数据收集的方法，如网站流量统计、用户调查、销售数据记录等，并强调数据的准确性和完整性。
解释数据整理和清洗的步骤，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，以确保数据的质量。
3、工具介绍（约 30 分钟）展示常见的数据分析工具，如 Excel、Python、SPSS 等，并比较它们的特点和适用场景。
以Excel 为例，详细介绍如何使用函数和图表进行数据处理和分析，如求和、平均值、数据透视表、折线图、柱状图等。
4、案例分析（约 30 分钟）给出一个具体的电子商务数据案例，如某电商平台的销售数据。
引导学生运用所学的知识和工具，对数据进行收集、整理、分析，并撰写简单的分析报告。
组织学生进行小组讨论，分享各自的分析结果和见解。
5、实践操作（约 60 分钟）布置一个实践任务，让学生选择一个感兴趣的电子商务领域，收集相关数据并进行分析。
电子商务《网店运营》教案
电子商务《网店运营》教案第一章：网店运营概述1.1 网店运营的定义与意义1.2 网店运营的基本流程1.3 网店运营的关键要素1.4 网店运营的趋势与挑战第二章：网店选品与供应链管理2.1 网店选品的重要性2.2 选品的方法与技巧2.3 供应链管理的基本概念2.4 优化供应链管理的策略第三章：网店页面设计与优化3.1 页面设计的基本原则3.2 页面布局与美观性3.3 商品图片与描述的优化3.4 提高用户体验的技巧第四章：网店推广与营销策略4.1 网店推广的渠道与方法4.2 营销策略的制定与实施4.3 社交媒体营销的应用4.4 数据分析与营销决策第五章：客户服务与管理5.1 客户服务的重要性5.2 售前服务的技巧5.3 售后服务的处理与改进5.4 客户关系管理的策略与实践第六章：电子商务法律法规与网店运营6.1 电子商务法律法规概述6.2 网店运营相关的法律法规6.3 知识产权保护与网店运营6.4 遵守法律法规，确保网店运营合规第七章：网店安全与风险管理7.1 网店安全的重要性7.2 网络安全防护措施7.3 交易安全与支付保障7.4 风险管理策略与实践第八章：数据分析与网店运营优化8.1 数据分析在网店运营中的应用8.2 关键绩效指标（KPI）的设定与分析8.3 用户行为分析与优化策略8.4 数据驱动的网店运营决策第九章：多平台网店运营策略9.1 多平台运营的优势与挑战9.2 主流电商平台的特点与运营策略9.3 多平台运营的协调与整合9.4 跨平台网店运营的最佳实践第十章：未来趋势与创新发展10.1 电子商务行业的发展趋势10.2 技术创新对网店运营的影响10.3 个性化定制与用户体验的提升10.4 绿色电商与可持续发展重点和难点解析一、网店运营概述补充和说明：详细阐述网店运营的各个阶段，如商品上架、订单处理、售后服务等，并分析影响网店运营效率和效果的关键因素，如供应链管理、页面设计等。
二、网店选品与供应链管理补充和说明：介绍选品的多种方法和实践技巧，以及如何根据市场趋势和消费者需求进行合理选品。
教案(一)电商数据运营认知
1、电子商务运营的基本内容?
2、什么是商务数据？
3、商务数据的作用？
4、商务数据的分类？
5、商务数据的来源渠道？
6、组织架构是指？
7、直线型组织架构的特点？
预习考核 8、矩阵型组织架构的特点？
提问法
9、电商企业各部门的职责？
10、电子商务运营的业务流程？
11、广义的数据化运营是指？
12、电商数据化运营的工作流程？
品、注册账号、加入购物车、结算支付等，然后基于用户的关键
购买行为进行指标分解，找到对应的指标，如访客流量、下单转
化率、支付转化率、客单价，因此销售额就是由这四项具体的指
标构成的。
思考：外贸依存
（二）明确分析对象
度对一个国家
人口属性
经济设的备影属响性
从性别、年龄、职业、爱好、城市、 地区和国家等方面的具体指标来衡量
第二节 商务数据的来源与采集 一、商务数据的来源（10 分钟）（讲授、对比、列举） （一）按照数据资料的性质划分 1．一手资料 2．二手资料 （二）按照数据来源的范围划分
直接资料 间接资料
1．外部数据
（1）社会人口数据
（2）宏观经济数据
（3）新闻舆论数据
（4）市场调研数据
2．内部数据
（1）用户行为数据
是数据分析在电子商务领域使用的目的。
教学过程
新课讲授： 任务一 商务数据的涵义
一、商务数据的基本概念（20 分钟）（讲授、对比）
（一）数据的定义
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观
事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理
符号的组合，是构成信息或者知识的原始材料。
（二）数据与信息的联系与区别
电子商务数据分析课程模块化教学实施——以“运营数据分析”教学单元为例
商务数据分析岗位人才需求，逐步形成了“岗课赛证融通”的特色专业人才培养方案与课程标准。
结合学情“三不足”问题，依托校企合作平台和双师型培训基地、集知识、技能和创新力为一体的教师教学创新团队、承办1+X 技能等级考试的商务数据分析实训室、院级专业教学资源库和精品资源共享课程等实施“三教”改革。
融合课程标准，重构“电子商务数据分析”模块化课程，新增“电子商务数据分析工具——Excel”模块；创设“三阶五步双主线”的教学模式；构建能够体现“立德为先，能力为重”的综合评价体系，培养学生“有家乡情怀，有技能本领，有兴农使命感，有职业荣辱感”的“四有”高素质技能型人才。
求。
依据以上各类标准，课程内容中主动融入电子商务背景下大数据分析的新趋势、新业态和新模式，将课程重构为六个模块，共计96学时。
其中把“电子商务数据分析工具——Excel”单独列为一个模块，该模块中Excel的高级功能，比如数据图表、数据透视图、切片器等高级应用，将是后面模块中进行数据分析的基础。
在这里以模块4运营数据分析中的项目1（客户数据分析）和项目2（推广数据分析）为例，通过对项目1中的客户特征、行为和忠诚度分析，构建客户画像，并结合项目2中的各渠道流量分析，最终为产品推广运营提供决策性建议，从而也能为客户提供个性化推荐。
本模块学习内容分为5个学习任务，共计16学时。
实践的评价反馈，学生能遵守企业规章制度，服从统一安排，有岗位责任意识。
但对如何保护客户数据的隐私等相关数据的安全意识不足。
1.3 明确教学目标和重难点根据人才培养方案和课程标准， 对接数据分析岗位典型工作任务，确定三维教学目标和教学重点。
结合学生认知规律和学情特点，预判教学难点。
素质目标：具备法律意识，能自觉遵守相关法律、行业法规规范和企业规章制度，对数据和账户保密。
通过团队合作，培养学生的积极主动性、合作精神和创新精神等劳动素养；通过导入“助农项目”，培养学生的家乡情怀、家国情怀和兴农使命感。
电子商务专业公开课电商平台运营与数据分析
电子商务专业公开课电商平台运营与数据分析随着互联网的快速发展，电子商务行业正以惊人的速度改变着我们的生活方式和商业模式。
在这个信息化、全球化的时代，电商平台成为了企业与消费者之间进行交流和交易的重要桥梁。
在电商平台的背后，运营策略和数据分析起着至关重要的作用。
一、电商平台的运营策略1.用户体验的重要性在电子商务领域，用户体验是吸引用户并保持用户的关键因素之一。
电商平台需要通过简洁明了的界面设计、流畅的网页加载速度以及便捷的交易流程来提升用户体验。
同时，还要注重售后服务，及时处理用户反馈和投诉，确保用户获得良好的购物体验。
2.商品推荐与个性化定制电商平台拥有大量用户数据，可以通过有效的数据分析技术进行商品推荐和个性化定制。
通过收集用户的购买记录、浏览偏好等信息，运营者可以根据用户的兴趣和需求来进行商品推荐，提高用户购买的可能性，并增加交易量。
3.社交化与营销策略社交媒体的普及为电商平台的营销带来了新的机遇。
通过在社交媒体上建立品牌形象、开展用户互动、利用用户口碑传播等方式，电商平台可以有效吸引潜在用户，并提升品牌知名度。
4.供应链管理与物流配送电商平台的成功离不开高效的供应链管理和优质的物流配送。
运营者需要与供应商建立良好的合作关系，确保商品的品质和供应的及时性。
同时，运用物流技术和仓储管理系统，提高商品配送的准确性和速度，为用户带来快捷、稳定的服务。
二、电商平台的数据分析1.销售数据分析电商平台通过对销售数据的统计和分析，可以了解产品的销售情况、用户的购买偏好以及市场的需求趋势等信息。
通过深入研究销售数据，电商平台可以制定更加科学合理的营销策略，提高销售额和利润。
2.用户数据分析用户数据是电商平台最重要的资产之一。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的个人特征、购买偏好、活跃度等信息。
运营者可以通过这些数据优化用户推荐、个性化服务，并加强与用户的互动，提高用户的忠诚度和活跃度。
3.市场竞争分析电商行业竞争激烈，了解竞争对手的情况对电商平台的发展至关重要。
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《电子商务数据分析》
配套教学教案第1章
了解电子商务的功能、模式和特点。
了解电商运营的核心目标和分类。
了解分析电商数据的原因和意义。
熟悉电商数据分析的常用方法。
熟悉电商数据分析的常用指标。
了解电商数据分析的步骤。
如何做好电子商务数据分析。
了解电商运营的核心目标和分类。
熟悉电商数据分析的常用指标。
熟悉电商数据分析的常用方法。
如何做好电子商务数据分析
了解电商数据分析的步骤。
中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章
了解Alexa工具的基本使用方法
掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据
熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像
掌握生意参谋的基本功能和使用方法
熟悉CRM客户关系管理系统的操作
了解Alexa工具的基本使用方法
掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据
熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像
掌握生意参谋的基本功能和使用方法
熟悉CRM客户关系管理系统的操作
第3章
掌握市场容量、行业发展趋势和市场潜力分析的方法
熟悉利用稳定性、集中度以及环比和同比数据等指标和手段挖掘市场数据
了解波士顿矩阵的建立和分析方法
掌握市场容量、行业发展趋势和市场潜力分析的方法
了解波士顿矩阵的建立和分析方法
熟悉利用稳定性、集中度以及环比和同比数据等指标和手段挖掘市场数据
第4章
了解竞争对手的界定和数据的收集方法
熟悉竞争对手的分析方法
掌握使用生意参谋和店侦探分析竞争对手的操作
熟悉竞争对手的分析方法
掌握使用生意参谋和店侦探分析竞争对手的操作
了解竞争对手的界定和数据的收集方法
第5章
掌握商品定价的3种基本策略
熟悉各种商品定价的方法
掌握商品定价的3种基本策略
熟悉各种商品定价的方法
第6章
了解并熟悉网站流量的基本分析方法
掌握店铺中流量结构和关键词的分析操作
掌握店铺中流量结构和关键词的分析操作
了解并熟悉网站流量的基本分析方法
第7章
熟悉在生意参谋中查看交易数据的方法
掌握店铺运营数据的分析方法
了解客单价的含义和提升方法
熟悉在生意参谋中查看交易数据的方法
了解客单价的含义和提升方法
掌握店铺运营数据的分析方法
第8章
了解库存系统
熟悉电商库存的组成
熟悉并掌握库存数据的管理与分析方法
了解库存系统
熟悉并掌握库存数据的管理与分析方法
熟悉电商库存的组成
第9章
了解会员数据分析的作用和数据获取途径
掌握会员数据的基本分析方法
熟悉RFM模型分析方法
了解会员数据分析的作用和数据获取途径
熟悉RFM模型分析方法
掌握会员数据的基本分析方法
第10章
了解什么是利润和利润率
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
了解什么是利润和利润率
掌握利润预测的常用方法
熟悉商品成本、推广成本和固定成本
第11章
了解数据商业报告的基本组成熟悉商业报告的制作方法
熟悉商业报告的制作方法
掌握数据商业报告的基本组成
第12章
熟悉店铺数据化运营的一般流程
掌握店铺数据化分析的基本方法掌握店铺数据化分析的基本方法熟悉店铺数据化运营的一般流程。