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《电子商务数据分析》课程标准
【所属系部】
【适用专业】
【课程代码】
【计划学时】36
【学分】2
1.课程概述
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。
从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。
1.1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，为学生从事大数据应用技术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打下基础。
1.1.1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，是B类课程。
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。
授课对象为高职3年级学生。
前序课程C语言、电子商务运营。
1.1.2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。
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。
1.2课程设计思路
在课程设计上根据数据分析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三个步骤，数据收集、数据分析、撰写数据分析报告，这三个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。
2.课程目标
通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。
2.1知识目标
●了解和掌握市场调查的内容、程序及调查方案的设计方法；
●掌握数据资料收集方法；
●掌握数据信息处理和分析的方法，并能初步进行市场预测；
●掌握运用相关数据处理工具进行数据处理和分析的基本方法；
●具有撰写数据分析报告的能力。
2.2职业能力目标
●能够进行调查方案的设计；具有独立完成其他社会调查工作任务的能力；
●具有搜集、处理、使用调查信息的能力；
●能使用专业知识分析企业市场营销活动中存在的问题；
●能应用现代计算工具和软件分析数据资料。
2.3职业素质养成目标
●明确市场调查与信息分析在现实经济生活中的地位、作用；
●具有良好的职业道德和敬业精神；
●具有组织协调能力；
●具有沟通与交流能力；
●具有团队意识和妥善处理人际关系的能力；
●具有理论联系实际的素质和创新能力。
2.4职业技能证书考核要求
3.课程内容和要求
3.1课程内容
序号
典型工作任务
教学项目
教学目标
教学情景与教学设计
学时安排
1
EXCEL数据分析
认识数据
掌握常用数据工具-excel
掌握规范化数据
掌握关联分析、比率分析
项目引导+任务驱动
4
常用的的excel函数介绍
4
EXCEL图表、透视表的使用
4
2
Python基础
Python基础语法
掌握Python的基本语法、函数、计算等
项目引导+任务驱动
8
Python常用包库
3
Python抓取数据
复杂HTML解析网络爬虫
掌握Python抓取网页数据的方法，能收集指定网页上的数据，并保存成EXCEL文件
项目引导+任务驱动
4
开始数据采集
4
通过互连网采集数据
4
4
撰写数据分析报告
从互连网上采集数据，然后使用数据分析工具进行分析，并撰写出分析报告。
掌握数据分析报告的撰写方法。
项目引导+任务驱动
4
3.2课程要求
模拟企业真实项目，设计了三个工作项目，难度依次增加：
使用EXCEL分析电子商务数据，使用Python收集数据，最后撰写数据分析报告。
难度依次增加，最后的过程化考试完成一个课程小成果。
在多媒体机房授课。
3.3课时分配
月份
周次
教学时数
教学内容及重点
教学形式及教学方法
课外作业、辅导安排
9
1
2
概括本课程的主要内容，介绍学习方法
项目一认识数据
1、数据分析的概念
2、常用数据工具-excel
规范化数据22:
33
计算结果不准确的原因及纠正方法
区分不同的数据类型
文本数值与数值的计算区别
文本字符串添加固定的前缀和后缀
给数值添加前缀或后缀
隐藏单元格的部分信息
自定义格式关于条件和颜色的使用方法
课堂任务：
EXCEL2013-零基础入门一学就会
多媒体教学＋上机演示
2
3、简单的excel函数介绍
重点：
数据分析的概念、数据分析的重要性等
提交任务：
excel数据高级分析1
多媒体教学＋演示
提交任务1
9
2
2
4、逻辑函数
（闰年的判断，视时间情况可以不讲）
文本函数
5、vlookup函数
hlookup函数
indirect函数
index、match函数
提交任务：
excel数据高级分析2
多媒体教学
提交任务2
2
项目三阅读和分析访问数据
1、分析内部数据
PV、UV、网站跳出率等相关概念
2、分析外部数据
搜索指数、网站权重、网站外链等相关概念
重点：
概念及其应用
多媒体教学
提交任务3
9
3
2
3、图表介绍
简单数据透视表的制作
切片器和日程表的添加
提交任务：
excel数据高级分析3
理论讲授＋多媒体教学
2
4、多表创建透视表
动态透视表
关联透视表
重点：
透视表的应用
提交任务：
excel数据高级分析4
理论讲授＋多媒体教学
提交任务4
9
4
2
项目四阅读和分析销售数据
1、同比和环比、销售额、购买频次、RFM客户分类等相关概念
2、分析商品关联数据
2
3、excel数组公式
Sumprudoct求和
Ctrl+shift+enter组合键
冻结拆分窗格
重点:
Sumproduct
提交任务：
（excel练习题）
多媒体教学
提交任务6测验：
exce练习题
10
5
2
国庆放假
2
国庆放假
10
6
2
项目六处理数据
1、预处理数据
2、汇总数据
3、Python简介
4、Python基础操作
（一）
理论讲授＋多媒体教学
2
4、Python基础操作
（二）
理论讲授＋多媒体教学
边学边做
10
7
2
5、复杂HTML解析网络爬虫
安装python和BeautifulSoup
正则表达式
理论讲授＋多媒体教学
2
理解、练习和巩固上一节的内容
理论讲授＋多媒体教学
边学边做
10
8
2
6、开始数据采集
遍历单个域名
采集整个网站
通过互连网采集
理论讲授＋多媒体教学
2
理解、练习和巩固上一节的内容
理论讲授＋多媒体教学
提交任务7
11
9
2
撰写数据分析报告
整体复习，整理之前所有提交的任务，写出课程收获。
2
结课考试。
3.4课程整体设计
课程整体的教学目标是掌握数据收集和分析的方法，课程真实工作项目做引领，采用任务分解的方法，逐一完成数据收集、数据分析的任务，最后完成撰写数据分析报告，并完成过程化考核。
4.课程教学方法
实施“教学做一体化”教学方法改革，根据课程性质和典型工作任务，采取项目导向、任务驱动、案例引导等教学方法，适应基于工作过程系统化的课程教学要求。
5.课程教学环境
5.1教学组织
教学主要采用仿真实训的方式，通过真实项目引导教学，边学边练，教学做训评一体化教学，通过雨课堂，及时完成课中课后评价。
5.2师资要求
教师具有一定的实践经验。
5.3实训条件
多媒体一体化机房。
5.4教材编写与选用
《电子商务数据分析》课程紧密结合时代要求和教学实际，需不断地对本课程标准进行建设与更新，根据电商人才的需求现状，改革教学模式，向社会输出更高品质和竞争实力的人才。
本次课程选用教材为《电子商务数据分析》，人民邮电出版社，杨伟强主编，2016年8月第1版。
6.课程考核标准
6.1考核方法
采用期末考核评价、形成性评价相结合，课前在职教云平台上完成预习任务，课中采用雨课堂及时完成评价，使用职教云和雨课堂进行过程评价。
课程结束时，进行期末考核评价。
6.2考试范围
教材上的全部内容。
6.3考试时间
教学第9周。
6.4成绩构成
过程性评价和期末评价相结合，平时过程性评价包括课前云平台的预习，课上出勤、回答问题、准守课堂纪律、课上完成测验和课堂参与、课后提交作业等，占50%；期末笔试成绩占50%。
6.5不及格处理
不及格的学生，参加补考一次。
按照学校规定执行。
6.6评分标准
项目
评分细则
合计
EXCEL数据分析
基本完成要求，实现部分数据的分析
60分
完成excel数据分析的要求，分析结果正确80分
完成全部的分析任务，结果正确，图表设计美观100分
100分
Python抓取数据
基本完成要求，实现了抓取网页的功能；
60分
基本完成要求，实现了抓取网页的功能，可以抓取网页上的指定数据；
80分
实现了抓取网页的功能，可以抓取网页上的指定数据，并保存成指定格式，完成数据分析；
100分
100分
撰写分析报告
基本写出数据分析的框架60分
报告较好地反映出现状，80分
报告完整准确反映出现状，具有一定的诊断和预测作用。
100分
100分
7.课程教学设计示例
授课内容
项目六处理数据复杂HTML解析网络爬虫
授课专业
课程名称
电子商务数据分析
授课年级
授课学时
2学时
教学目标
知识目标
（1）网络采集的基本原理
（2）通过网站域名获取HTML数据
（3）根据目标信息解析数据
能力目标
（1）安装BeatifulSoup包
（2）掌握抓取给定页面的全部HTML
（3）任何HTML文件的任意节点信息都可以提取出来
素养目标
（1）提高学生的学习兴趣、信心和专业认同感，确立职业发展方向；
（2）明确市场调查与信息分析在现实经济生活中的地位、作用；
（3）培养团队合作意识。
教学重点
情景训练，4个情景：
（1）提醒付款
（2）物流延误（3）安检不合格
（4）包裹无跟踪信息
教学难点
专业词汇，常用句型。
教学方法
任务引领：
课堂上以某个纠纷作为特定情境任务；训练常用的对话和写作。
信息化教学手段：
多媒体教学教室，视频，
环境资源
网络教学资源：
智慧职教云
环节
教学内容
教师活动
学生活动
设计意图
信息化手段及作用
课前准备
预习和体验
（1）了解网络数据采集的相关概念；及其在人工智能时代的应用；
（2）进入职教云，查看相关教学资源；
（1）准备教学视频、课件PPT、图片等，上传至网络教学平台；
（2）上课前一天，查看学生浏览学习情况；
（3）查看学生预习的情况，记录问题。
（1）利用智慧云课堂在线学习平台，了解将要学习的课程内容；
（2）课前与教师互动，提出问题或想法。
（1）借助网络教学平台，学生可以提前预习，对课程内容有所了解，对行业发展趋势有所认识；
职教云在线学习平台。
激发学习兴趣
课堂实施
环节一
45分钟
（1）安装BeautifulSoup4版本利用pip进行安装
（2）BeautifulSoup的基本用法
（1）讲授概念，及操作演示
（2）讲授基本用法，边学边演示，学生跟着做
（1）与教师互动，安装完成BeautifulSuop
（2）掌握bs的基本用法。
（3）检查任务的运行结果。
教学做训评一体化，教师讲解示范与个别辅导相结合；
多媒体一体化教室
环节二
25分钟
（1）BeautifulSoup的urlopen（）抓出整个页面，
（2）打印页面的HTML代码
（1）讲授和演示
（2）布置课堂任务，抓取XX首页、及其它指定页面。
（3）演示功能的强大作用。
抓取XX首页，进行html查看。
与教师互动，做任务。
这部分是教学重点。
多媒体一体化教室
环节三
15分钟
（1）HTML标签复习
（2）find（）和findAll（）函数的功能使用
（1）讲授和演示
（2）布置任务，教学做训评一体化教学，示范讲解与个别辅导相结合；
训练特定内容、情景，完成任务。
通过练习巩固学习内容，所选取的任务
多媒体机房教学
课堂点评总结
5分钟
点评与总结
结合课前预习和体验、课中讲授和互动结果，以及学生在课堂上的表现，对学生进行综合评价。
总结所学，记录本节课的要点。
对学生进行激励。
多媒体一体化教室
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审批人：
制定时间：
2018年9月9日
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