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1、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己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
2、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
3、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。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。3 .课程设计思路在课程设计上根据数据分析就业岗位
4、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
5、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。六、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。1 .知识目标（1）熟悉电子商务数据的含义及分类；（2）熟悉电子商务数据分析的含义、作用和应用；（3） 了解数据分析报告的基本结构；（4） 了解电子商务数据分析的
6、各类指标；（5） 了解数据采集的概念；（6）熟悉数据采集的原则；（7）熟悉数据采集的方法和步骤；（8）了解数据分类与处理的作用和原则；（9）掌握数据分类统计的常用方法；（10）熟悉数据清洗的内容；（11） 了解电子商务数据计算的常用方法；（12）熟悉描述性统计量的类型和指标含义；（13）熟悉图表趋势预测法和时间序列预测法；（14）熟悉对比分析的概念和方法；（15） 了解频数分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法和漏斗图分析法；（16）熟悉电子商务日常运营重点监控的数据指标；（17）熟悉数据图表的类型及不同类型图表的适用场景；（18） 了解数据异常的常见原因及解决办法；（19）
7、了解数据报表的制作流程。（20） 能力目标（1）能够熟练使用指标计算公式对相应指标进行计算；（2）能够初步完成数据分析报告框架的搭建；（3）能够熟练使用数据采集工具；（4）能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集；（5）能够使用EXCeI分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计；（6）能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作；（7）能够使用公式对电子商务运营数据进行计算；（8）能够利用EXCeI进行数据描述性统计分析；（9）能够利用图表趋势预测法和时间序列预测法对电子商务日常运营数据进行趋势分析；（10）能够使用同比分析法、环比分析法对本期和同期、本期和上期的数据进行分析；
8、（11）能够运用频数分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法和漏斗图分析法对电子商务数据进行分析；（12）能够结合日常运营需要完成数据的监控；（13）能够完成日常及专项数据报表的制作；（14）能够进行常见图表的制作和美化。（21） 素质养成目标（1） 了解我国大数据发展理念和发展战略；（2）能够在电子商务数据分析过程中坚持正确的道德观。（3）熟悉中华人民共和国电子商务法相关法规；（4）具备法律意识，能够遵守个人隐私、数据保密等法律法规，在数据采集过程中做到不侵权，不违法；（5）熟悉中华人民共和国网络安全法；（6）具备较好的数据保密意识，在数据统计及处理过程中具有耐心、细致的工作态
9、度；（7）具备法律意识，尊重公民隐私，不侵犯公民合法权益；（8）具备严谨的数据分析态度，在数据分析过程中遵守职业道德；（9）培养并践行社会主义核心价值观。七、课程内容和要求1.课程内容模块单元主要内容重难点课时模块一电子商务数据分析概述单元一电子商务数据及数据分析认知电子商务数据的含义重点：（1）电子商务数据指标、1电子商务数据的分类电子商务数据分析的作用电子商务数据分析的应用单元二电子商务数据分析的指标市场数据指标2运营数据指标产品数据指标分尖维度（2）电子商务数据分析流程难点：（1）电子商务数据指标及公式单兀二电子商务数据分析的流程明确数据分析目标1采集数据处理数据分析数据展现数据撰写数据
10、分析报告模块二基础单元一数认识数据采集（概念、流程、方1数据采集据采集认知法）重点：（1）数据采集渠道、工具使用；难点：（1）数据采集渠道、工具使用。电子商务数据采集注意事项单元二电子商务数据采集渠道及工具数据主要来源渠道数据常用采集工具单元三市场数据采集行业数据采集1竞争数据采集单元四运营数据采集客户数据采集1推广数据采集销售数据采集供应链数据采集单元五产品数据采集产品行业数据采集1产品能力数据采集模块三数据分类与处理单元一数据分类与处理认识数据分类与处理的作用重点：（1）数据分类统计、数据清洗转化、数据计算难点：（1）数据清洗转化、数据计算1数据分类与处理的原则数据分类与处理的方法单元二分
11、类统计分类统计的方法2数据分类统计单兀一数据处理数据清洗（方法、步骤）3数据转化（类型、方法）数据排序（规则、方式）单元四数据计算数据计算（类型、计算方法）2模块四数据描述性分析单元一描述性统计分析认识描述性统计量重点：（1）描述性统计分析、趋势分析、对比分析、频数分析难点：2单元二趋势分析认识趋势分析（概念、作用）4图表趋势预测法（概念、流程、方法）（1）描述性分析、趋势分析、对比分析、漏斗图分析法，初步分析时间序列预测法（概念、流程、方法）单元三对比分析认识对比分析（使用场景、注意事项）4对比分析方法（同比、环比）单元四其他分析方法频数分析法6分组分析法结构分析法平均分析法交叉分析法漏斗图
12、分析法模块五基础数据监控与报表制作单元一基础数据监控电子商务日常运营重点监控指标重点：（1）数据监控、报表制作、数据可视化难点：（2）数据监控、报表制作，初步分析4电子商务数据指标的监控方式数据异常原因分析与解决办法单元二基础数据报表制作日常数据报表制作6专项数据报表制作单元三基础数据图表制作常见图表类型6图表选择原则与方法常见电子商务数据图表制作与美化2.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。八、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
13、质和主要工作任务，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。九、课程教学环境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，及时完成课中课后评价。2 .师资要求教师具有一定的实践经验。3 .实训条件电商实训室。4 .教材选用（1）教材应将本专业职业活动结合职业技能证书考证组织教材内容。要通过对电商数据分析的组织和实施等程序的分析和体验，引入必须的理论知识，增加实践实操内容，强调理论在实践过程中的应用。（2）教材应配备详实的案例，提高学生的学习兴趣，加深学生对这部分专业知识的认识和理解。教材表达必须精炼、准确、科学。（3）教材内容应体现先进性、通用性、实用性，要将营销最新动态和前沿知识及时地纳入教材，使教材更贴近本专业的发展和实际需要。（4）教材中的活动设计的内容要具体，并具有可操作性。本次课程选用教材为电子商务数据分析基础与电子商务数据分析实践。
