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。
《电子商务数据分析理论与实践》课程标准
《电商数据分析理论与实务》课程标准一、课程定位1.课程基本信息2.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（群）的综合性实训课程。
课程前设电子商务基础、电子商务实务、数据统计与分析等课程，后续课程为电子商务综合实训、电子商务案例分析、毕业实习等。
学生可学习数据挖掘分析并应用到相应商业场景，将理论基础知识与实践应用相结合，课程通过设置开放性课题研究，要求学生能够综合运用大数据知识与原理，自行发现规律与问题，运用创新性思维提出解决问题的思路和方法，并对相应方案进行思辨性说明，最终形成创新设计的思维习惯，获得独立解决问题的能力，培养学生的创新设计思维习惯，使其获得利用创新方法解决实际问题的能力。
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。
二、课程设计思路该课程以电商专业学生拓宽知识、提高文化素养为目的来设计本课程的教学思路与理念, 《电商数据分析理论与实务》课程教学坚持以电商数据分析理论为基础，增加大量的实训案例成果，注重学以致用。
强化对于分析方法与理论的实践，培养电商专业数据分析的思维与能力。
以电商专业学生所必须具备的综合职业能力为出发点，按照以学生为核心，以案例分析为载体，以“培养高素质与高技能并存的人才为目标”的总体设计要求，以培养电商运营岗位应具备的职业能力为基本目标，紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，并根据行业专家对电商专业所涵盖的岗位群进行任务和职业能力分析，充分考虑课程内容的实用性、典型性、可操作性及可拓展性等因素，紧密结合专业能力相关考核要求。
通过“理论+案例+实训”的模式，将大数据分析与可视化技术及电子商务行业进行深度融合，重在提升学生从事电子商务相关工作的综合素质，培养其利用内外部数据进行运营管理、创新优化、分析决策等的综合能力。
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。
《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。
《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。
数据分析课程标准
《数据分析》课程标准1．课程定位与课程设计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。
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。
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。
《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。
数据分析课程标准
《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勺应用，EXCELS 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、教学容与学时分配表1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:表2五、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》林宏谕瞻海编著中国铁道3、参考的教学资料« Excel与数据分析》电子工业4、学习的：.chinacpda.soft.yesky.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帅型教师任教。
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。
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
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。
《数据分析软件应用》课程标准.
深圳信息职业技术学院数据分析软件应用课程标准1课程定位：性质、目标、能力Excel软件可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
《数据分析软件应用》这门课程是为会计信息管理专业相关岗位的数据处理工作任务设置的，是该专业的必修课程和专业核心课程。
该课程主要学习用Excel工具进行数据录入、数据整理和数据分析的方法和技巧，以及综合运用Excel解决财务相关问题的思路和方法。
该课程学习结束后，学生应能熟练和快速地运用Excel软件进行数据分析工作，解决相关的财务问题。
2.课程内容：包括课程设计2.1课程设计理念课程开发遵循现代职业教育指导思想，应用为主，理论为辅。
课程的目标是数据处理职业能力开发，培养学生运用Excel软件解决实际问题的能力。
课程教学内容的取舍和内容排序以实践中数据处理的内容和顺序为依据。
2.2课程设计思路《数据分析软件应用》课程按照工作系统化课程的设计思路，以数据处理的工作任务为载体。
实践中数据处理的工作是以“数据收集——数据整理——数据分析”为序的，按照该工作过程组织教学过程和配套实务操作，实行教学做一体化。
按照数据处理的工作顺序设计了3个大的教学模块：数据录入、数据整理和数据分析。
在每个模块的教学中，以该模块完成的实际工作任务为导向进行理论与实践教学内容的排列，遵循由浅入深，由易及难，循环上升的教学规律。
让学生在典型工作任务的完成过程中学习并掌握Excel的操作技能3.教师素质要求3.1专任教师熟悉财务管理基本理论与分析方法具备一定的财务管理实践经验具有注册会计师(CPA)证书最佳3.2兼职教师具有丰富的企业财务管理实践经验。
熟练运用财务管理各种分析方法4.授课课时（兼课程单元设计）学习项目1Excel制表基础学习项目2在数据列表中整理数据学习项目3 Excel公式与函数学习项目4Excel在销售分析中的应用1.2.学习项目5 Excel在货币时间价值计算中的应用1.2.学习项目6Excel在项目投资中的应用参考学时：4学时学习项目7 Excel 在证券投资分析中的应用2.3.学习项目8 Excel 在利润管理中的应用 1.2.学习项目9综合练习5.教学方法和手段5.1教学方法根据《数据分析软件应用》课程的特点，本课程在遵循“能力本位、学做一体、理实一体”模式的基础上，使用的教学方法主要有：讲授法、案例教学法、任务驱动法、情景教学法、角色互换法、讨论法等。
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。
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《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、教学容与学时分配
表1
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：
表2
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》林宏谕瞻海编著中国铁道
3、参考的教学资料
《Excel与数据分析》电子工业
4、学习的：
.chinacpda.
soft.yesky.
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
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