《数据分析技术》教案

《数据分析技术》教案

授课班级授课日期

课题商务数据分析的基础认知学时2

知识目标

认识数据、了解数据常用结构、数据分类、数据结构的算法

教技能目标

学

目

掌握商务数据分析基础知识

标

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点对数据的基本认知

难点及突

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

学一、新课导入

环二、新课讲解

节三、师生互动

安四、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、新课导入

大数据发展的时代背景

二、新课讲解

一、认识数据

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、状态以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。它是可识别的、抽象的符号

信息的定义：计算机数据是指计算机中能被识别和处理的物理符号，如

数字符号、图形、图像、声音等。数据分为数值型数据（如整数、实数）和非

数值型数据（如数字符号、图形、图像、声音等），数据是信息的表现形式。

信息与数据既有联系，又有区数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行

加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数

据是信息的表现心事，信息是数据有意义的表示别。数据是信息的表现形式

和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的

内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释，数据本身没有

意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据的规律：

变异性：数据的变异性包括以下两方面的含义。一方面是指一组数据的

多数取值是不相同的。因为数据是用来描述事物的量化特征的，世界上不同

的事物大都具有不同的特征，因此，其数量表现也是不同的。另一方面是指

在不同的时间、地点测量同一事物的数量特征也可能得出不同的结果，特别

是在对人的精神属性的测量方面

规律性：虽然数据具有变异性，初看起来一组数据往往是杂乱无章的，

但统计学的研究表明，一组大样本的数据其实是具有一定的规律的。寻找这

种规律就是研究目的之一。正因为数据具有变异性，对数据的研究才有必要，

如果都是相同的数据也就没有研究的必要了；也正因为数据具有规律性，对

其进行研究才有可能。

二、数据的常用结构

数据结构是一种具有一定逻辑关系，在计算机中应用某种存储结构，并

且封装了相应操作的数据元素的集合。它包含三方面的内容，逻辑关系、存

储关系以及操作。

数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构），它是指反映数据元

素之间的逻辑关系，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与

他们在计算机中的存储位置无关。它是从具体问题抽象出来的数学模型，是

描述数据元素及其关系的数学特性的。后者它是指数据的逻辑结构在计算机

存储空间的存放形式，数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称

映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示

三、常用结构

数组：在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干变量按

有序的形式组织起来一个数组可以分解为多个数组元素，这些数组元素可以

是基本数据类型或是构造类型。因此按数组元素的类型不同，数组又可分为

数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别。

栈：栈是只能在某一端插入和删除的特殊线性表

队列：队列一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删

除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，队列是按照“先进先出”或

“后进后出”的原则组织数据的。队列中没有元素时，称为空队列。

链表：链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，它既可

以表示线性结构，也可以用于表示非线性结构，数据元素的逻辑顺序是通过

链表中的指针链接次序实现的

树：数是包含n（n>0）个结点的有穷集合K,且在K中定义了一个关系

N,N满足以下条件

1）有且仅有一个结点K0,他对于关系N来说没有前驱，称K0为树的根

结点。

2）除K0外，K中的每个结点，对于关系N来说有且仅有一个前驱。

3）K中各结点，对关系N来说可以有m个后继（口>=0）。

图：图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结

构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两

个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。

堆：在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，每个结点都有一

个值

散列表：若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位

置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函

数(Hashfunction),按这个思想建立的表为散列表。

四、数据的分类

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类

别的属性或特征来对数据进行区别

换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集

合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合

之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

5.数据结构算法

定义：算法是特定问题求解步骤的描述在计算机中表现为指令的有限

序列。数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。高效的程序需要在

数据结构的基础上设计和选择算法。

三、师生互动

学生演练，老师答疑

四、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题商务数据分析工作流程学时2

知识目标

熟悉商务数据分析基本流程

教技能目标

学

目

掌握不同分析的商务数据展现形式

标

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突了解对比分析、结构分析的展现形式

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

排五、任务布置

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾商务数据分析基础知识

二、新课导入

三、新课讲解

（一）数据分析准备

1、目标业务理解

在数据分析前，需要有一个合理的数据分析思路，明确业务场景及业务

需求。针对数据分析的内容，确定分析目标，构建分析体系，梳理核心业务

指标。通过查阅相关资料，了解业务部门的相关流程，深度思考业务分析需

求的原因

2、据分析计划

项目实施前期，需要明确项目目标，并通过数据分析计划表等将项目按

最终目标划分成不同的节点和时间段，把握好项目节奏，可以减少项目风险，

有规划有条理的进行数据分析工作，使项目顺利按计划完成。

3、数据分析方案

数据分析方案是一个长期积累的过程，由于不同的企业都有不同的业务

场景，所以针对不同的业务场景，需设计不同的解决方案。

（二）数据采集

1、商务数据采集

数据采集包括结构化数据采集和非结构化数据采集，商务数据采集方

式主要有日志采集和网络爬虫两种方式

2、商务数据采集规则

1）真实性

不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采

集方法。但在数据采集过程中，数据的取得必须是客观真实的，不是伪造的

数据。才能保证数据分析的价值性，所采集的数据量必须足够支撑分析需求

2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和

不同类型，从而满足不同的分析目标

3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分

析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着

问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。

（三）数据处理

1、数据加工

数据加工离不开软件的支持，数据加工软件包括：用以书写处理程序的

各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及

各种数据处理方法的应用软件包。数据处理是指对数据（包括数值的和非数

值的）进行分析和加工的技术过程，也就是将数据转换为信息的过程。数据

处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并

推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

2、数据清洗

数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将

错误的数据纠正或者删除。

3、数据建模

数据处理完成后，根据事实表和维度表的关系，需将数据表关联起来，

就需要建立数据模型。

（四）数据加工

数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式；

数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组；

数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理；

数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息；

数据存储：将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用；

数据检索：用户的要求找出有用的信息；

数据排序：把数据按一定要求排成次序。

（五）数据模型

(六)数据展现

对数据进行清洗、整理、加工、分析后，就需要使用合适的形式进行可

视化展现，使数据分析的结果能更观地表达出来。

在数据分析时经常使用对比分析做到知己知彼，是商务数据分析中最常

用最重要的分析方法。

用KPI分析、预警色填充单元格以及设定图标集等方式展示关键指标的

健康程度，如图预警分析图表展现。

用仪表盘、温度图、图标图、游标图、方块图等展现目标值达成情况

体现两个样本之间的差异程度，雷达图是此类分析方法的有效展现手

段。

对比同一指标在不同时间点下的情况。多用折线图与柱形图展现。

反映在同一时间下，部分与总体，部分与部分或是对象与对象之间的对

比情况，可用饼图、环形图、条形图、分段折线图等进行展现。

同比为本期值与同期值之间的对比/环比为本期值与上期值之间的对

比,可用图标集、柱形图、折线图等进行展现。

与标准值、平均值、计划值等指标间的对比。可用组合图、柱形图、子

弹图等图表进行展示。

反映部分与整体、部分与部分间构成关系的分析方法，可以与对比分析

方法混合使用。可用漏斗图、瀑布图等展现体现部分与整体之间关系，用杜

邦图展现业务分析中各关键指标间的结构关系，应用数据透视图表、切片器

等功能对目标值进行多维度、多层次、多规则的分析观察。

1、数据图表的作用

1).数据图表能使表达形象化

使用数据图表可以使冗长的文字表达简洁化、抽象化，使深奥的内容形

象化，使阅读者更容易理解你所要表达的主题及观点。

2).数据图表便于突出重点

通过图表中数据的颜色和字体等信息的设置，可以把问题的重点有效地

传达给阅读者。

3).数据图表更能体现专业化

通过恰当、得体的图表传递出数据分析者专业、敬业、值得信赖的职业

形象，专业的图表能极大地提升个人的职场竞争力。

报告种类和作用

数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反应研究和分析

某项事物的现状问题原因本质和规律，并得出结论，提出解决问题不能发的

一种分析应用文体。报告的种类分为专题分析报告，综合分析报告和日常数

据通用报告。专题分析报告，针对单一专题进行深入分析；综合分析报告,

体现了分析的全面性和联系性；日常数据通报，反应了日常进度。

数据报告的作用展示了分析结果，清晰展示结果，方便受众迅速理解、

分析、研究问题的基本情况、结论与建议。验证了分析质量，通过对数据分

析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几方面验证数据分析的质量。提

供了决策依据，为决策者提供必要的决策支持。暴漏了业务问题，规避了存

在风险。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题数据分析方法及工具学时2

知识目标

了解商务数据分析常用方法

熟悉商务数据分析主流数据分析工具

教

学

技能目标

目

标

掌握商务数据分析方法

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突数据分析方法的使用

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾上节数据分析工作流程

二、新课引入

三、新课讲解

1、数据分析方法论定义

数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它更多的

是指数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工

作的开展。

2、数据分析方法论与数据分析方法的区别

数据分析方法论主要从宏观角度指导我们进行数据分析，它更多的是指

数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析，各方面包含什么内容和

指标？它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开

展。

3、数据分析方法论的重要性

很多人在做数据分析时，经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展

分析;分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，而自己也说不出个所

以然来。

4、常用的数据分析方法论

数据分析方法论分为营销分析方法论和统计分析方法论。

5.数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其

类别的属性或特征来对数据进行区别

换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集

合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合

之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

稳定性：依据分类的目的，选择分类对象的最稳定的本质特性作为分类

的基础和依据，以确保由此产生的分类结果最稳定

系统性：将选定的分类对象的特征（或特性）按其内在规律系统化进行

排列，形成一个逻辑层次清晰、结构合理、类目明确的分类体系

可扩充性：在类目的设置或层级的划分上，留有适当的余地，以保证分

类对象增加时，不会打乱已经建立的分类体系。

综合实用性：从实际需求出发，综合各种因素来确定具体的分类原则，

使得由此产生的分类结果总体是最优、符合需求、综合实用和便于操作

兼容性：有相关的国家标准则应执行国家标准，若没有相关的国家标准,

则执行相关的行业标准；若二者均不存在，则应参照相关的国际标准。

五、数据分析方法论

1、PEST分析

PEST分析是战略咨询顾问用来帮助企业检阅其外部宏观环境的一种方

法。是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企

业的各种宏观力量。

2、5W2H分析法

5w2H分析法是以五个w开头的英语单词和两个H开头的英语单词进行提

问，从回答中发现解决问题的线索，即何因(Why))、何事(What)、何人(Who)、

何时(When)、何地(Where),如何做(How)＞何价(Howmuch),这就构成了5W2H

分析法的总框架

3、逻辑树分析法

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等，它是将问题的所有了问题分层

罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干，然后开

始考虑这个问题和哪些相关问题有关。

4、4P营销理论

4P指的是四个基本策略的组合，分别是产品(Product)、价格(Price)、

渠道(Place)、促销(Promotion)。

5、用户行为理论

用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据

进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销

策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步

修正或重新制定网络营销策略提供依据。

六、基本分析方法

1、对比分析法

将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表

的规律。对比分析法包括横向比较及纵向比较，对比分析是对一个孤立的指

标找到一个参照系，否则一个孤立的指标其实没有任何实际的意义。

2、预警分析

预警分析法是一种实现预测可能影响到企业竞争地位和财务状况的潜

在因素，界定出一系列财务指标及相关因素的目标值、正常值和警戒值，将

其与竞争对手指标进行比较，使管理者能在不利情况来临之前就采取防御措

施，找到解决问题的办法。

3、二八分析

二八定律又名帕累托定律，也叫巴莱多定律、80/20定律、最省力的法

则、不平衡原则等，是19世纪末20世纪初意大利经济学家帕累托发明的。

他认为：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20除其余80%

的尽管是多数，却是次要的，因此又称二八法则。

七、高级分析方法

1、时间序列分析

时间序列分析(Timeseriesanalysis)是一种动态数据处理的统计方

法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从

的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列构成要素是：现象所属的时间，

反映现象发展水平的指标数值。

2、波士顿矩阵分析

波士顿矩阵(BCGMatrix)又称市场增长率一相对市场份额矩阵、四象

限分析法、产品系列结构管理法等，是一种规划企业产品组合的方法。

3、相关分析

相关分析(AnalysisofCorrelation)是网站分析中经常使用的分析

方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关

键影响及驱动因素,并对业务的发展进行预测。此处将介绍五种常用的分析

方法，需要注意的是，相关关系不等于因果关系。

4、回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变

量(预测器)之间的关系。

5、协整分析

协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列

的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间

序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。

八、分析工具

1、生意参谋

生意参谋集数据作战室、市场行情、装修分析、来源分析、竞争情报等

数据产品于一体，是商家统一数据产品平台，也是大数据时代下赋能商家的

重要平台

2、EXCEL

Excel是MicrosoftOfficesystem中的电子表格程序。使用Excel

创建工作簿并设置工作簿格式，可分析数据和做出更明智的业务决策。可以

使用Excel跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以

多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据，EXCEL工作

表可以满足大多数数据处理的业务需要；将数据从纸上存入EXCEL工作表

中，这对数据的处理和管理已发生了质的变化，使数据从静态变成动态，能

充分利用计算机自动、快速的进行处理。

3、BI工具

1)PowerBI

PowerBI是一种商业分析解决方案，可帮助对数据进行可视化、在组

织中共享见解、或将见解嵌入应用或网站中。

2)CognosBI

Cognos是世界上最大的业务智能软件制造商，它能够帮助用户提取公司

数据，然后分析并汇总得出报告。Cognos有许多产品，但最为著名的还是它

的PowerPlay联机分析处理(onlineanalyticalprocessing,OLAP)工具，

以及Impromptu报告和查询语言工具、Axiant客户/服务器开发系统。在20

世纪70年代晚期的midrange系统中，Cognos公司的PowerHouse4GL（第

四代语言）初次亮相。

3）环鸣商务数据分析平台

环鸣商务数据分析平台专注于终端大屏、平板、pc端可视化数据分析展

示，让更多的人看到数据可视化的魅力，并帮助非专业的工程师通过图形化

的界面轻松搭建具有专业水准的可视化应用。环鸣商务数据分析平台不仅提

供上百种可拖拽图形组件，并且提供了丰富的可视化模板，极大程度满足您

会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

六、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题电子商务数据分析的指标学时2

知识目标

熟悉不同指标的计算方法

认识不同分类指标的含义

教

学

技能目标

目

标

掌握商务数据指标计算

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突不同类型指标的计算

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾上节数据分析方法和工具

二、新课引入

三、新课讲解

1.市场类指标

市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业

制定经营决策时需要参考的重要内容。行业销售量、行业销售量增长率、行

业销售额、行业销售额增长率

在一定时间内行业产品的总成交数量。

行业销售量增长率=行业本期产品销售增长数量+行业上期或同期产品

销售总数量X100%

=（行业本期产品销售量一行业上期或同期产品销售量）土行业上期或

同期产品销售量义10096

在一定单位时间内行业内与所有成交数量对应的销售金额，同一交易类

型，行业成交数量越大，行业销售额就越大。

行业销售额增长率=行业本期产品销售增长额+行业上期或同期产品销

售额义100%

=（行业本期产品销售额-行业上期或同期产品销售额）+行业上期或同

期产品销售额X100%

企业市场占有率=企业销售量（额）+行业销售量（额）X100%

市场增长率=（本期市场销售量/额-上期市场销售量/额）+上期市场销

售量/额X100%

竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内与所销售产品数量对

应的总销售金额。

竞争对手客单价=竞争对手成交金额+竞争对手成交客户数

2.运营类指标

运营类指标在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售

数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调

整有至关重要的作用。

客户指标

客户数据化运营是企业运营的重要基础，客户指标主要用于描述可营销

客户的黏度和忠诚度。注册客户数、活跃客户数、活跃客户比率、重复购买

率、平均购买次数

统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为

的客户去重数

某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率

统计日期内将商品加入购物车的客户去重数

在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价

值越高

客户回购率:上一期期末活跃客户在下一期内有购买行为的客户比率

客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率

访客数：在统计周期内，访问网站的独立客户数。

新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例

即新访客占比。

回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例

即回访客占比。

浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。

客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一个页面，

该指标均累加。

平均访问量又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问页面的

平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。

客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留

时间。

停留时间入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。

在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。

跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占

入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率

等。

关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。

展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。

点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。

转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。

转化率=（产生购买行为的客户人数♦所有到达店铺的访客人数）X100%

注册转化率：在统计周期内，新增注册客户数占所有新访客数的比例。

注册转化率=（新增注册客户数9新访客总数）X100%

收藏转化率：在统计周期内，将网站或商品添加收藏或关注到个人账户

的客户数占该网站或商品总访问数的比例。

收藏转化率=（添加收藏或关注的客户数+该网站（商品）的总访问数）

X100%o

下单转化率：在统计周期内，确认订单的客户数占该商品所有访客数的

比例。

下单转化率=（确认订单客户数+该商品的总访问数）X100%o

客服转化率

客服转化率=（咨询客服后产生购买行为的客户数+咨询客服的总客户

数）X100%o

从客服的角度来说，主要考察如下两个转化率指标：

咨询转化率=（最终下单人数♦询单人数）X100%o

付款转化率=（最终付款人数小下单人数）X100%o

成交转化率：在统计周期内，完成付款的客户数占该商品所有访客数的

比例。

成交转化率=（完成付款的客户数♦该商品的总访问数）X100%

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。

销售量在一定时期内实际销售出去的产品数量

销售利润率

销售利润率=（企业利润4-销售额）X100%

销售毛利

销售毛利=销售收入净额-销售成本

销售毛利率

销售毛利率=（销售毛利・销售额）X100%

销售利润

销售利润=营业收入-营业成本-税金及附加-销售费用-管理费用-财务

费用+其他收益"投资损失）+投资收益（-投资损失）+公允价值变动收益

（-公允价值变动损失）+资产处置收益（-资产处置损失）。

销售额

销售额=访客数X成交转化率X客单价

投资回报率

投资回报率=（销售利润+投资总额）X100%

有效订单

订单转化率=（有效订单数♦访客数）X100%

供应链指标

企业在采购、物流、仓储环节产生的指标合集，能够反映企业供应链环

节的情况和存在的问题。

售罄率

售罄率=销售量♦库存总量（或采购总量）X100%

采购金额

库存金额

库存周转率

库存周转率=360+库存周转天数；

库存周转天数=某时间单位天数X（1/2）X（期初库存数量+期末库存数

量）♦某时间单位销售量

产品类指标

产品分析需要通过对产品在流通运作中的各项指标进行统计与分析，来

指导产品的结构调整、价格升降，由此决定产品的库存系数以及引进和淘汰

决策。它直接影响店铺的经营效益，关系到采购、物流和运营等多个部门的

有效运作。

SKU库存量单位

SKU即库存进出计量的基本单元，以件、盒、托盘等为单位。

是一组可复用、易检索的标准化信息的集合。该集合描述了一个产品的

特性。

SPU标准化产品单元

产品搜索指数

选定日期内该产品通过搜索进入产品详情页的访客数经指数化后的指

标，反映搜索趋势，但不等同于搜索次数。

毛利率

毛利率=毛利/营业收入X100%=（主营业务收入-主营业务成本）/主营业

务收入X100%

根据产品交易过程中的核心指标如订单数、买家数、支付件数、支付金

额等，进行综合计算得出的数值。数值越大反映交易的热度越大，不等同于

交易金额。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

七、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题数据采集认知学时2

知识目标

1.了解电子商务数据采集的概念；

2.熟悉电子商务数据采集的原则；

教3熟.悉电子商务数据采集的方法和步骤；

学技能目标

目

标熟练掌握电子商务数据采集工具的使用

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

排五、任务布置

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

复习上节不同类型电子商务数据分析常用指标

二、新课引入

三、新课讲解

1.概念

数据采集也叫数据获取，是指通过在平台源程序中预设工具或程序代

码，获取商品状态变化、资金状态变化、流量状态变化、用户行为和信息等

数据内容的过程，为后续进行数据分析提供数据准备。

2.数据采集的原则

及时性，进行数据采集需要尽可能地获取到电子商务平台最新数据，只

有最新的数据与往期数据进行比对才能更好地发现当前的问题和预测变化

趋势。

有效性，在进行数据采集过程中，需要注意数值期限的有效性。

准确性，在数据分析过程中每个指标的数据可能需要参与各种计算，有

些数据的数值本身比较大，参与计算之后就可能出现较大的偏差，在进行数

据采集时需要确保所摘录的数据准确无误，避免数据分析时出现较大偏差。

合法性，数据采集还需要注意数据采集的合法性，比如在进行竞争对手

数据采集过程中只能采集相关机构已经公布的公开数据，或是在对方同意的

情况下获取的数据，而不能采用商业间谍、非法窃取等非法手段获取。

3.数据采集的方法

网页数据采集。在采集行业及竞争对手数据时，在电商平台上的一些数

据诸如商品属性数据（商品结构少标题、品牌、价格、销量、评价）可以直

接进行摘录或使用火车采集器、八爪鱼采集器等爬虫采集工具进行采集。

系统日志数据采集。在网站日志中记录了访客IP地址、访问时间、访

问次数、停留时间、访客来源等数据。通过对这些日志信息进行采集、分析，

可以挖掘电子商务企业业务平台日志数据中的潜在价值。

数据库采集。通过数据库采集系统直接与企业业务后台服务器结合，将

企业业务后台每时每刻产生的大量业务记录写入到数据库中，最后由特定的

处理系统进行数据分析。

报表采集。对于一些独立站点可能没有如每天咨询客户数、订单数等数

据指标统计功能，在进行数据采集时可以通过每日、周的工作报表进行相应

数据采集。

调查问卷采集。在进行用户需求、习惯、喜好、产品使用反馈等数据进

行采集时常常会用到调查问卷，数据采集人员通过设计具有针对性的问卷，

采用实际走访、电话沟通、网络填表等方式进行信息采集。

3.数据采集的步骤

确定采集范围及人员分工，进行数据采集前首先需要根据数据采集目标

进行分析，明确数据采集的指标范围和时间范围。接着明确这些数据需要从

哪些途径及部门采集，最后确定参与部门和人员配备。

建立必要的数据指标规范及并完成数据采集，数据指标需对数据进行唯

一性标识，并且贯穿之后的数据查询、分析和应用，建立数据指标规范是为

了使后续工作有一个可以遵循的原则，也为庞杂的数据分析工作确定了可以

识别的唯一标识。确定后选择相应的数据渠道及工具开始数据采集。

4.数据检查

完成数据采集后对数据进行复查或计算合计数据，将其和历史数据进行

比较。同时还要检查字段的完整性，保证核心指标数据完整。

在数据采集录入的过程中可能会有个别数据出现录入错误，可以通过平

均、求和等操作与原始数据进行比对，如发现比对结果不匹配，则需要检查

出相应的错误数据。

检查采集的数据中是否存在有多个商品标识编码相同或同一数据出现

多个数据指标等。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

某电子商务企业为了能够让更多的客户了解并浏览自己的网店，通过购

买客户资料的手段获取客户联系信息，并通过短信、邮件等方式对客户、进

行营销，请问这种数据采集方式会不会受到法律保护？请说明原因。

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题数据采集的渠道及工具学时2

知识目标

认识电子商务数据采集的渠道和工具

理解电子商务数据采集工具的用途

教

学

技能目标

目

标

灵活选择和使用数据采集工具

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突运用数据采集工具采集数据

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾上节数据采集的概念、步骤

二、新课引入

三、新课讲解

1.数据的主要来源渠道

内部数据。在电子商务项目运营过程中电子商务站点、店铺自身所产生

的数据信息，如站点的访客数、浏览量、收藏量，商品的订单数量、订单信

息、加购数量等数据，可通过电子商务站点、店铺后台或类似生意参谋、京

东商智等数据工具获取。对于独立站点流量数据还可使用百度统计、友盟等

工具进行统计采集。

外部数据。政府部门、机构协会、媒体

政府部门、行业协会、新闻媒体、出版社等发布的统计数据、行业调查

报告、新闻报道、出版物。

权威网站、数据机构

行业权威网站或数据机构发布的报告、白皮书等，常见的网站有易观数

据、艾瑞咨询等。

电子商务平台

电子商务平台上聚集着众多行业卖家和买家，也是电子商务数据产生的

重要源泉来源。

指数工具

百度指数、360趋势、搜狗指数、阿里指数等工具依托于平台海量用户

搜索数据，将相应搜索数据趋势、需求图谱、用户画像等数据通过指数工具

向用户公开，该类型数据可为市场行业、用户需求和用户画像数据分析提供

重要参考依据。

2.数据采集常用工具

生意参谋

淘宝网官方提供的综合性网店数据分析平台，不仅是店铺数据的重要来

源渠道，同时也是淘宝/天猫平台卖家的重要数据采集工具是，为天猫/淘宝

卖家提供流量、商品、交易等网店经营全链路的数据展示、分析、解读、预

测等功能。

数据采集人员不仅可以采集自己店铺的各项运营数据（流量、交易、服

务、产品等数据），通过市场行情板块还能够获取到在淘宝/天猫平台的行业

销售经营数据。

店侦探

一款专门为淘宝及天猫卖家提供数据采集、数据分析的数据工具。通过

对各个店铺、宝贝运营数据进行采集分析，可以快速掌握竞争对手店铺销售

数据、引流途径、广告投放、活动推广、买家购买行为等数据信息。

淘数据

一款针对国内和跨境电子商务提供数据采集和分析的工具，为卖家提供

行业和店铺的各项数据。

京东商智

京东向第三方商家提供数据服务的产品。从PC、APP、微信、手机QQ、

移动网页端五大渠道，店铺与行业的流量、销量、客户、商品等数据。

八爪鱼采集器

一款通用网页数据采集器，使用简单，完全可视化操作；功能强大，任

何网站均可采集，数据可导出为多种格式。可以用来采集商品的价格、销量、

评价、描述等内容。

火车采集器

一个供各大主流文章系统、论坛系统等使用的多线程内容采集发布程

序。对于数据的采集其可分为两部分：一是采集数据；二是发布数据。借助

火车采集器可以根据采集需求在目标数据源网站采集相应数据并整理成表

格或TXT导出。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题市场数据采集学时2

知识目标

理解市场数据采集的含义

熟悉市场数据采集渠道和方法

教

学

技能目标

目

标

掌握市场数据采集

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突市场数据采集方法

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾上节电子商务数据采集渠道和常用工具

二、新课引入

三、新课讲解

1.行业数据采集

行业发展数据采集。行业发展数据分析通常会涉及到行业总销售额、增长

率等数据指标，行业发展数据来源主要依托于国家统计局、行业协会、数据公

司发布的行业统计数据、行业调查报告等。

市场需求数据采集。

市场需求数据分析通常会涉及到需求量变化、品牌偏好等数据指标，除了

可以通过行业调查报告获取外，还可以通过对用户搜索指数的变化趋分析反应

把握用户的需求变化和品牌偏好。

目标客户数据通常会涉及到目标客户的地域分布、性别占比、年龄结构占

比、职业领域占比等数据指标，可以借助行业调查报告、指数工具等对整个行

业的目标客户数据进行采集。

2.竞争数据采集

竞争数据是对在电子商务业务中彼此存在竞争关系的商家、品牌、产品（即

竞争对手）的各项运营数据的总称。在电子商业企业经营过程中，对竞争对手

进行分析，可以帮助决策者和管理层，了解竞争对手的发展势头，为企业战略

策略制定、调整提供数据支持。

竞争数据采集内容

销售价格客单价活动信息活动内容活动周期

虽然进行竞争数据采集可以借助一些工具，如采集淘宝、天猫平台竞争对

手数据可以采用升业绩、店侦探等数据采集工具，但平台规则不断变化和限制,

经常会遇到历史数据无法采集或采集异常的情况

而且竞争对手策划的营销活动内容，工具通常不具备采集能力。因此最有

效的方法就是对竞争对手进行数据监控，制作竞争对手数据采集表

_____________________________________________竞争对手数据采集表____________________________________________

办・名片（磁旗）■附品（磁震）色曜梢方式（活动）

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

某独立电子商务网站准备上架一款智能窗帘设备，应该如何进行行业发

展、市场需求、目标客户数据采集？

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题运营数据采集学时2

知识目标

理解运营数据采集的含义

熟悉运营数据采集渠道和方法

教

学

技能目标

目

标

掌握运营数据采集方法

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突运营数据的采集

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学

随记

一、复习回顾

回顾上节市场数据采集知识点

二、新课引入

三、新课讲解

1.客户数据采集

根据企业各部门对于客户数据的需求，通过可靠的数据源与采用适合合适的

采集方式获得客户的各种操作、行为、属性等数据信息，为后续客户数据分析提

供数据支持。

客户采集指标：客户行为数据、客户画像数据

客户行为数据：客户的商品消费记录下数据：商品名称、数量、购买次数、

购买时间、支付金额、评价、浏览量、收藏量等。

客户画像数据：与客户购买行为相关的，能够反映或影响客户行为的相关信

息数据：客户性别、年龄、地址、品牌偏好、购物时间偏好、位置偏好、商品评

价偏好等。

在生意参谋【品类】栏目下【品类360】版块数据可查看到商品的浏览量、

加购人数、加购件数等客户行为数据。滑动指标还可以看到商品收藏量、支付买

家数等其他客户行为数据。

生意参谋【品类360】版块可以查看到客户画像数据，包括搜索人群画像、

店铺访问人群、店铺支付人群画像，涵盖数据指标包括新老客户、年龄、性别、

偏好等。

对于行业客户画像数据采集，还可以通过百度指数搜索行业相关关键词进行

采集。

客户数据采集表

2.推广数据采集

对推广数据进行有效分析，可以帮助企业找到网店推广中的优势与不足，从

而优化调整相关推广策略和内容，提升推广效果。

推广效果数据指标

在电子商务平台中，推广工具通常都会提供相应的数据报表，需要采集推广

数据，可通过具体所使用的推广工具进行整理摘录即可。

（1）推广渠道自有数据

通过淘宝后台进入直通车，首页将显示直通车当天推广的重要数据指标

（2）第三方监控数据

在第三方统计工具中通过筛选各种邮箱地址来源的数据即可采集邮件营销

的访客量，在邮件发送时设置“邮件打开提醒”可以采集展现数据，再通过访客

的详细访问路径，查看是否有在支付成功页面停留的记录可以采集访客的购买数

据。

3.销售数据采集

销售数据采集指标

销售数据采集实施

(1)交易数据采集

交易数据采集需求及所分析出的指标，制作网店销售数据采集表。

(2)服务数据采集

以生意参谋为例，在【服务】版块接待响应、客服销售等项目可进行响应市

场、接待咨询人数、咨询转化率等数据采集。

4.供应链数据采集

供应链是指围绕核心企业，从配套零件开始，制成中间产品以及最终产品，

最后由销售网络把产品送到消费者手中的生产、交易全链条。供应链管理的经营

理念是从消费者的角度出发,通过企业间的协作，谋求供应链参与者利益最佳化。

(1)采购数据采集

(2)库存数据采集

分析库存数据可以帮助网店在经营过程中合理的地制定营销销售策略，也可

以有利于提升仓库的使用率。

(3)物流数据采集

物流是电子商务的重要环节，在交易过程中扮演着将商品送达买家手中的重

要角色。物流服务的优劣，关系到用户对于品牌、产品、卖家的印象，对于物流

数据进行分析，选择更优质的物流合作伙伴是卖家提升自身形象，更好服务买家

的有效手段。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题产品数据采集学时2

知识目标

理解产品数据采集的含义

熟悉产品数据采集渠道和方法

教

学

技能目标

目

标

掌握产品数据采集方法

素质目标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突产品数据的采集

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教

学

后

记

教案

教学步骤与内容教学随记

一、复习回顾

回顾上节运营数据采集知识点

二、新课引入

三、新课讲解

1.产品行业数据采集

采集产品行业数据的核心目的是为了了解该产品的市场需求变化情况。

(1)产品搜索指数采集

产品搜索指数是用户在搜索相关产品关键词热度的数据化体现，从侧面

反应用户对产品的关注度和兴趣度。

通过百度指数搜索产品关键词即可查看到相应产品关键词在该平台的

搜索指数数据。数据采集人员通过选择时间段、地域等指标查看采集相应时

间段和地域的产品搜索指数。

数据采集人员在产品搜索指数采集过程中一般需要使用多组关键词进

行数据查询和采集，以提高数据的精准度。此外，通过同一产品不同关键词

的搜索指数趋势的变化也可以分析出用户对于产品需求和喜好的变化。

(2)产品交易指数采集

产品交易指数是产品在平台交易热度的体现，是衡量店铺、产品受欢迎

程度的一个重要指标，即交易指数越高该产品越受消费者欢迎。

2.产品能力数据采集

产品获客能力是对产品为店铺或平台获取新客户的能力的衡量。

进入推广平台后台获取产品的推广报表，指标选择店铺收藏数，即可获

取到该数据。

产品盈利能力是对产品为店铺销售或利润贡献能力的衡量，主要指标包

括客单件、毛利率、成本费用利润率等。该类型的数据一般无法直接获取，

需要通过公式进行计算。

^6$利润率

费用

（1）分析拆解数据采集指标

（2）确定数据采集渠道

产生于产品运营过程，通过站点后台追踪记录或借助第三方采集工具即

可获取，如销售额、销售量及订单数等。

指标数据来源于企业的ERP软件、进价表、损益表等，通过下载导出或

复制粘贴即可获取，如采购成本、推广费用、物流费用等。

（3）数据采集

通过不同渠道完成指标数据采集，数据清洗后根据公式计算出结果，得

到客单件、毛利率、成本费用利润率等数据，完成产品能力数据的采集。

四、师生互动

学生演练，老师答疑

五、任务布置

教案首页

课程名称：《数据分析技术》

授课班级2019级商务数据分析与应用1班授课日期

课题认识数据分类与处理学时2

知识目标

L了解数据分类与处理的作用和原则；

教2.了解电子商务数据计算的常用方法；

学技能目标

目

标认识数据分类与处理

素质II标

培养学生商务数据分析思维，运用主流数据分析方法进行商务数据分析的

能力

教学重点

难点及突认识数据分类

破

教学资源教材、多媒体、参考书、网络课程

教

一、复习回顾

学

二、新课导入

环

三、新课讲解

节

四、师生互动

安

五、任务布置

排

教