电子商务数据分析与应用-教学大纲

大连海事大学“电子商务数据分析与应用”课程教学大纲课程编号1713007***学时/学分64/4开课单位航运经济与管理学院考核方式考试适用专业信息管理与信息系统、电子商务执笔者屈莉莉编写日期2022年8月版本第1版一、课程说明“电子商务数据分析与应用”课程是高等学校电子商务、工商管理等多个专业的重要课程，是培养具备数据分析技能的电子商务运营与管理人才的专业课程。本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本方法的讲解；在培养实践能力方面着重电子商务数据分析关键技术的基本训练。掌握电子商务数据分析模型，电子商务数据采集与处理，电子商务的行业、客户、商品和运营数据分析等主要知识点。二、课程目标知识目标课程目标1：理解电子商务数据分析的基础知识和基本理论知识；课程目标2：掌握电子商务数据分析的主要过程、步骤和方法，针对电子商务行业的实际问题，总结提炼相关的数据分析模型；课程目标3：熟练使用Excel工具，绘制多种类型的图表、制作数据透视表和数据透视图、建立多种统计分析和数据挖掘类的模型；课程目标4：撰写“电子商务数据分析与应用”课程作业、实验报告、研究报告，可以正确描述、展现和解释作业及报告中的内容，能够顺利的查找和阅读电子商务数据分析方面的国内外文献资料。能力目标课程目标5：注重培养实践能力，掌握基本的电子商务数据分析创新方法和应用解决方案，培养学生追求创新的态度和意识，设计创新方法；课程目标6：研究与电子商务数据分析相关的前沿理论与算法发展新动向，能够结合大数据、云计算、物联网等新兴技术，拓展面向电子商务行业的数据分析理论内容；课程目标7：培养学生树立正确的思想意识，专业课程融入“思政教育”。了解电子商务数据分析过程中有关国家的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；课程目标8：面向新文科、新商科的建设，理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在电子商务数据分析项目和案例中进行应用；课程目标9：将电子商务数据分析课程所需的管理学、经济学、计算机科学、数学等多学科背景，通过团体协作，小组讨论、翻转课堂等课程教学模式设置，是学生积极承担个体、团队成员以及负责人的多种角色；课程目标10：具有自主学习和终身学习的意识，不断学习电子商务数据分析相关的知识，适应电子商务新的发展领域。三、课程对毕业要求的支撑关系序号毕业要求指标点毕业要求指标点具体内容对应课程目标1毕业要求1专业知识：具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的基本能力及开拓创新的精神，具备一定的从事本专业业务工作的能力和适应相邻专业业务工作的基本能力与素质2、3、5、62毕业要求2问题分析与设计解决方案：掌握电子商务数据分析的基本理论、基本知识和基础方法。能够提出适当的分析方法、采用可行的过程解决具体问题。1、2、6、83毕业要求3思政培养：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。正确认识发展电子商务对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。7、8、94毕业要求4自主学习能力：具有较强的自学能力、一定的工程设计能力、分析解决工程实际问题能力以及初步的组织管理和科学研究能力。具有较强的计算机应用能力；掌握一门外语，能比较顺利地阅读专业书刊，具有听、说、写的基础。6、105毕业要求5沟通：能够就电子商务数据分析方面问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应提问等。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。4、86毕业要求6使用现代工具：具有较强的数据分析能力，能够运用软件工具进行数据的收集、存储、查询、分析、展示等工作。37毕业要求7项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。1、2、6、88毕业要求8终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。1、10四、理论教学内容、基本要求与学时分配序号重点教学内容教学要求总学时数48对应课程目标讲课实验实践上机1第1章绪论1.1电子商务数据的概念及意义1.2电子商务数据分析的流程及原则1.3电子商务数据分析的主要任务1.理解电子商务数据分析与应用的相关概念及意义2.熟悉电子商务数据分析与应用的流程及原则3.了解电子商务数据分析与应用的主要任务201、52第2章电子商务数据分析模型2.1PEST模型2.25W2H模型2.3逻辑树模型2.4漏斗模型1.了解数据分析模型的概念和应用步骤2.掌握PEST模型、5W2H模型、逻辑树模型3.重点掌握漏斗模型422、4、83第3章电子商务数据分析方法3.1统计分析3.2相关与回归分析3.3时间序列分析3.4聚类分析1.了解静态指标和动态指标的含义2.掌握相关分析的计算过程3.重点掌握一元线性回归的计算过程，了解多元线性规划和非线性回归的计算过程4.重点掌握移动平均和指数平滑两种时间序列预测模型5.了解聚类分析等数据挖掘算法的主要计算过程423、54第4章数据的采集4.1电子商务相关数据的获取4.2网络数据的爬取4.3店铺数据获取的主要渠道4.4调查问卷的设计与回收处理1.了解数据获取的概念和方法2.熟悉网络数据的爬取方式和工具3.了解店铺数据收集的主要渠道和方法4.掌握调查问卷的设计方法与注意事项426、7、9、105第5章数据导入与预处理5.1数据的导入导出5.2数据预处理方法5.3数据的基本处理操作1.了解并掌握数据在Excel中的导入导出操作2.掌握用Excel进行基本的数据处理操作3.重点掌握数据预处理操作中的数据清理以及数据规范化423、66第6章数据可视化6.1数据可视化概述6.2表格的制作6.3图形的制作6.4数据透视表6.5标签云可视化1.掌握数据可视化的基本概念2.掌握Excel图表绘制，熟练绘制饼图、柱形图、直方图、雷达图、折线图、散点图3.掌握数据透视表的使用步骤4.了解文本分析与标签云的相关概念和使用方法641、3、4、97第7章电子商务行业数据分析7.1电子商务行业分析概述7.2市场行情调研与认知7.3市场供给与需求分析7.4电子商务行业竞争数据分析1.了解电子商务行业分析的相关概念，掌握行业分析的数据指标及行业数据采集的方法2.掌握市场行情调研的基本概念3.重点掌握百度指数的使用方法，并能够撰写市场行情分析报告4.掌握市场供给与需求的相关概念和需求调研的基本方法5.重点掌握利用波特五力竞争分析模型对电商行业的竞争进行分析421、2、5、68第8章电商客户数据分析8.1电商客户数据分析概述与主要数据指标8.2客户特征与行为分析8.3客户细分方法与细分模型8.4客户忠诚度分析8.5客户生命周期分析1.了解电商客户分析的含义和主要数据指标2.了解客户特征与行为分析的内容3.掌握客户细分的模型4.了解客户忠诚度的分类5.掌握使用层次分析法对忠诚客户测量标准的重要性排序模型6.掌握客户生命周期的五个阶段和四种模式427、8、99第9章商品数据分析9.1商品分析概论9.2商品需求与热度分析9.3商品价格分析9.4商品功能组合分析9.5用户特征与体验分析9.6商品生命周期分析9.7商品库存管理与统计分析1.了解商品分析的基本概念2.掌握商品分析的过程3.了解商品热度搜索数据统计的EXCEL操作方法4.了解商品功能组合分析的内容和原则5.掌握商品生命周期概念6.掌握ABC库存管理分类法424、9、1010第10章电商运营数据分析10.1运营数据分析的概念与主要指标10.2推广数据分析10.3销售数据分析10.4客服绩效分析1.了解运营数据分析的概念和主要指标2.了解流量数据的基本概念和推广数据分析的基本流程3.重点掌握活动推广分析的过程4.了解销售数据的基本概念5.重点掌握动态分析法和趋势分析法6.了解客服绩效分析的概念以及分析方法7.重点掌握KPI考核对于绩效考核的方法421、4、5、811综合实训和课程报告撰写1.综合运用数据收集、采集、预处理、分析模型、分析算法以及Excel操作2.掌握电子商务行业背景，从市场、客户、商品以及运营等多方面对电商综合分析3.完整撰写研究报告，逻辑清晰、行文流畅专业44、8、10合计40420五、课中实训—实验（实践、上机）教学内容、基本要求与学时分配序号实验（实践）项目名称教学要求学时实验（实践、上机）项目性质必开/选开对应课程目标1第2章上机实践（1）基于PEST、5W2H、逻辑树模型撰写课程小论文（2）绘制漏斗模型2综合性必开1、22第3章上机实践（1）相关分析与回归分析的应用（2）时间序列分析算法实例2实践性必开3、43第4章上机实践（1）八爪鱼简易模式下“京东商品列表采集”2创新性必开5、64第5章上机实践（1）数据导入——将文本文件导入Excel表格；将CSV文件导入Excel工作表（2）数据导出（3）数据的基本处理操作：重复数据处理；缺失数据处理；错误数据处2实践性必开2、35第6章上机实践（1）图形的制作，包括：制作饼图制作柱形图制作直方图制作雷达图制作折线图制作散点图（2）利用数据透视表制作统计表（3）WordArt标签云工具的使用4实践性必开5、66第7章上机实践（1）行业数据采集的算例（2）利用百度指数分析市场行情2创新性必开7、87第8章上机实践（1）客户细分方法——新老客户人数变化走势分析（2）客户细分方法——新老客户销量与销量额所占比例分析2实践性必开9、108第9章上机实践（1）商品热度搜索数据算例（2）商品定价分析算例（3）ABC库存管理分类法—ABC库存管理的基本方法（4）统计库存商品状态—根据库存情况标记库存状态（5）统计库存商品状态—分析与预测商品库存状态2创新性必开1、4、89第10章上机实践（1）流量分析（2）推广数据分析流程（3）推广活动产生效果的数据分析（4）销售数据的动态分析方法（5）销售数据的预测分析方法2设计性必开2、3、510课程综合实践基于全书的数据分析过程、百度指数和其他公开数据源，分析电商行业，撰写课程研究报告4综合性必开4、9、10六、教学方法以课堂教学和课中实训为主，辅以适当的课堂提问、讨论、实验来强化学生对电子商务数据分析的主要概念、基本原理、基本方法的理解与认识，以上机实验、综合实践、习题练习与案例分析使学生充分认识到电子商务数据分析在电子商务市场、商品、客户和运营等方面应用的重要意义并拓宽课程内涵，通过上述教学活动来实现对学生理论联系实际解决复杂问题能力的培养。七、考核及成绩评定方式考试成绩由平时成绩和期末成绩两部分构成。平时成绩占总成绩的50%，期末成绩占总成绩的50%，具体评分标准见下表。（1）平时成绩由课堂出勤表现、课后作业、课程报告、实验报告成绩按相应的比例折算并相加后得出。（2）期末成绩由期末考试卷面（满分100分）成绩折算得出。考核方式及成绩占比为：序号成绩构成考核方式占比1平时成绩课堂表现10%2课堂测试3课后作业10%4上机实验（实践）20%5研究报告10%6文献综述7期末成绩课程论文8期末考试50%合计100%评价标准：1.课堂表现课堂表现可通过回答问题、分组讨论、演讲汇报等方式进行考核，按照百分制评分，总评后按照10%进行折算。评分标准为：观测点评分80-100分60-79分40-59分1-39分0分回答问题、参与讨论或汇报情况（权重0.4）积极主动回答问题、参与讨论或做汇报能够被动回答问题、参与讨论或做汇报勉强能回答问题、参与讨论或做汇报不能正常地回答问题、参与讨论或做汇报不能回答问题、参与讨论或做汇报资料查阅、知识运用情况（权重0.3）熟练查阅全部资料、运用相关知识基本做到资料的查阅、知识的运用能做到部分资料的查阅、部分知识的运用不能做到资料的查阅、知识的运用观点和想法的表达（权重0.3）观点和想法清晰、合理，逻辑性好观点和想法比较明确，具有一定的合理性、逻辑性观点和想法比较明确，但合理性、逻辑性不足没有明确的观点和想法2.课后作业课后作业按照百分制评分，然后按照10%进行折算。评分标准为：观测点评分80-100分60-79分40-59分1-39分0分作业完成进度（权重0.3）提前完成按时完成延时完成后期补交未提交基本概念掌握程度（权重0.2）概念清晰，分析得当主要概念清晰，但部分分析有误部分概念清晰，分析中有明显的知识漏洞基本概念不清晰未提交解决问题的方案正确性（权重0.4）所提方案能够解决问题，思路清晰，计算正确所提方案的主要思路、过程和计算过程正确方案部分可行不能制定方案未提交作业完成态度（权重0.1）书写工整、清晰，符号、单位等按规范执行书写清晰，主要符号、单位等按照规范执行能够辨识，部分符号、单位等按照规范执行不能辨识，符号、单位等不按照规范执行未提交3.上机实验（实践）上机实验（实践）环节按照百分制评分，然后按照20%进行折算。评分标准为：观测点评分80-100分60-79分40-59分1-39分0分实验（实践）预习报告（权重0.2）按时完成，内容完整，字迹清晰工整；能积极、正确回答教师提出的问题按时完成，内容基本完整，书写清晰；能正确回答教师提出的问题延时完成，内容基本完整，能够辨识；勉强能回答教师提出的问题后期补交，内容不完整，不能辨识；不能回答教师提出的问题未提交实验（实践）操作（权重0.4）操作熟练，操作方法正确，实验结果合理操作不够熟练，有少量错误但不违法安全规程，实验结果合理操作生疏，操作有错误但不违法安全规程，能够得出实验结果操作生疏，未能完成实验，未能得出实验结果缺席或违反安全规程实验（实践）总结报告（权重0.4）按时完成，内容全面，字迹清晰工整；数据记录、处理、计算及绘图正确，对实验结果的分析正确按时完成，内