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1、大连海事大学“商务数据分析与应用”课程教学大纲课程编号学时/学分64/4开课单位航运经济与管理学院考核方式考试信息管理与信息系统、电子商务、L 适用专业适用专业4? 笔者大数据管理与应用八 编写日期 年 月一、课程说明“商务数据分析与应用“课程是高等学校信息管理与信息系统、电子商务、大数据管理与应用、 商务数据分析与应用、工商管理和统计学等相关专业的重要课程，是培养具备数据分析技能的商务 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商务数据分析关键技术的基本训练。掌握商务数据分析模型，商务数据采 集与处理，面向行业、消费者、竞争
2、对手、商品、库存、销售、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：掌握商务数据分析的主要过程、步骤和方法，针对各行业的实际问题，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“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，掌握基本的商务数据分析创新方法和应用解决方案
3、，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：研究与商务数据分析相关的前沿理论与算法开展新动向，能够结合大数据、云计 算、物联网等新兴技术，拓展面向各行业尤其是新兴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:了解商务数据分析过 程中有关国家的经济、环境、法律、平安、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 商务数据分析工程和案例中进行应用；课程目标9：将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
4、设置，使学生积极承当个体、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，不断学习商务数据分析相关的知识，适应新的 开展领域。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
5、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。表达创新意 识，考虑社会、健康、平安、法律、文化以及环境等因素。正 确认识开展商业对社会、健康、平安、法律以及文化的影响， 并理解应承当的责任。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，能比拟顺 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、
6、 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工程管理：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 适应开展的能力。1、10四、理论教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容教学要求总学时数48应程标 对课目讲课实验实践上机1第1章绪论1.1 商务数据的概念及意义1.2 商务数据分析的流程及原 那么1.3 商务数据分析的主要
7、任务1.4 商务数据分析的应用1 .理解商务数据分析的相关概念及 意义2 .熟悉商务数据分析的流程及原那么3 .了解商务数据分析的主要任务201、52第2章商务数据分析模型2.1 PEST 模型2.2 SWOT 模型1.了解几种主要的数据分析模型的 概念和应用步骤202、4、82.3 5W2H 模型2.4逻辑树模型2.掌握PEST模型、SWOT模型、5W2H模型、逻辑树模型3第3章商务数据分析的方法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4 .了解多元线性规划和非线性回归 的计
8、算过程5 .重点掌握时间序列预测模型423、54第4章 商务数据的采集与处理4.1 网页数据的采集4.2 网络数据的爬取4.3 市场调查问卷的设计与回 收4.4 数据的导入与导出4.5 数据清洗与预处理1 .熟悉商务数据采集的类型和方法2 .了解网络数据的爬取方式和开源 工具3 .掌握调查问卷的设计方法与注意 事项4 .掌握数据在Excel中的导入导出操 作5 .掌握用Excel进行基本的数据处理 和规范化操作423、6、7、9、105第5章数据可视化5.1 数据可视化概述5.2 图形的制作5.3 数据透视表5.4 标签云可视化L掌握数据可视化的主要内容2 .熟悉表格和图形制作的主要方法3 ,
9、掌握数据透视表的制作和多维操 作4 .熟悉标签云可视化的主要内容221、3、4、96第6章行业数据分析6.1 市场行情数据分析6.2 行业状况分析1 .了解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 .掌握行业状况分析的基本方法421、47第7章竞争数据分析7.1竞争对手分析7.2竞争产品分析1 .了解竞争对手认知的相关概念2 .掌握竞争对手店铺销售情况分析、 竞争对手客户拥有量分析和下单转 化率分析3 .了解竞品数据的来源4 ,熟悉竞品的配置和添加5 .了解竞品比照案例分析
10、425、68第8章商品数据分析8.1 商品热度分析8.2 商品定价分析8.3 商品采购本钱分析1 .掌握商品分析的主要内容2 ,熟悉商品搜索关键词统计的主要 方法3 .掌握商品定价与成交量、销售总额 的分析方法4 .熟悉商品本钱价格预测方法5 .了解商品采购金额统计分析的过427、8、9程9第9章销售数据分析9.1 商品销售数据统计分析9.2 商品退货退款情况统计与 分析1 .熟悉商品销售的相关概念2 .掌握销售数据的统计与分析3 .掌握同类和不同商品销售的统计 分析4 .掌握商品退货、退款情况的统计方 法421、610第10章库存数据分析10.1商品库存管理10.2商品库存周转率1.了解商品
11、库存管理的基础知识2,掌握ABC库存管理分类法3 .掌握库存商品平安库存计算4 .了解库存商品状态展示与分析过 程5 .计算库存周转率的方法427、811第11章消费者数据分析11.1 消费者特征与行为分析11.2 消费者总体消费情况分析1 ,了解消费者特征与行为分析的内 容2 .掌握分析新老客户人数变化走势 和新老客户销量占比3 .了解客户忠诚度的分类422、312第12章商务数据分析报告 12.1商务数据分析报告的撰写 12.2商务数据分析报告案例1 .熟悉商务数据分析报告的类型2 .掌握商务数据分析报告的撰写流 程3 .熟悉撰写商务数据分析报告的主 要思路223、4、513综合实训和课程
12、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.掌握行业背景，从市场、客户、商 品以及运营等多方面综合分析3.完整撰写研究报告，逻辑清晰、行 文流畅专业044、8、10合计40420五、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）工程 名称教学要求学 时实验（实 践、上机） 工程性质必开/ 选开对应课 程目标1第3章上机实践3.2相关与回归分析3.3时间序列分析2实践性必开3、42第4章上机实践4.1 网页数据的采集4.2 网络数据的爬取4.3 市场调查问卷的设计与回收4.4 数据的导入与导出4.5 数据清洗与预处理2创新性必开5、63
13、第5章上机实践5.2 图形的制作5.3 数据透视表5.4 标签云可视化2实践性必开2、34第6章上机实践6.1 市场行情数据分析6.2 行业状况分析4实践性必开5、65第7章上机实践7.1竞争对手分析7.2竞争产品分析2创新性必开7、86第8章上机实践8.1 商品热度分析8.2 商品定价分析8.3 商品采购本钱分析2设计性必开9、107第9章上机实践9.1 商品销售数据统计分析9.2 商品退货退款情况统计与分析2创新性必开1、4、88第10章上机实践10.1商品库存管理10.2商品库存周转率2设计性必开2、3、59第11章上机实践11.2消费者总体消费情况分析2实践性必开1、4、810第12章
14、上机实践12.1商务数据分析报告的撰写2创新性必开2、3、511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为主，辅以适当的课堂提问、讨论、实验来强化学生对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 到商务数据分析在市场、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局部构成。平时成绩占总成绩的50%,期末
15、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（总分值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：L课堂表现课堂表现可通过回答下列问题、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139分。分回答下列
16、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 汇报勉强能回答下列问题、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、知识的运用能做到局部资料的 查阅、局部知识的 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 性好观点和想法比拟明 确，具有一定的合 理性、逻辑性观点和想法比拟明 确，但合理性、逻 辑性缺乏没有明确的观点 和想法.课后作业课
17、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139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 局部分析有误局部概念清晰，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 程正确方案局部可行不能制定方案未提交作业完成态度 （权重0.1）R写工整、清晰， 符号、单位等按规 范执行E写清晰，主要符 号、单位等按照规 范执行能够
18、辨识，局部符 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.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L39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，
19、实验结果合理操作不够熟练，有 少量错误但不违法 平安规程，实验结 果合理操作生疏，操作有错 误但不违法平安规 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 反平安规 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，内容基 本完整，书写清晰； 数据记录、处理、 计算及绘图基本正 确，对实验结果的 分析正确延时完成，内容基本 完整，能够辨识；数 据记录、处理、计算 及绘图不够准确，对 实验结果的分析不 够准确后期补交，内容不 完整，不能辨识； 数据记录、处理、 计算及绘图
20、错误较 多，未对实验结果 进行分析未提交2 .研究报告研究按照百分制评分，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。分研究报 告撰写文字通顺，逻辑性 好，结构合理，有 自己观点，论据充 分，论述生动形象文字通顺，逻辑性 较好，结构合理， 有自己观点，但抄 袭较多，论据一般， 少图表等形象描述文字基本通顺，逻 辑性一般，结构有 不合理局部，抄袭 较多，无自己观点， 论据不够充分，少 图表等形象描述文字不够通顺，逻 辑性差，结构一般， 抄袭较多，无自己 观点，论据不够充 分，无图表等形象 描述未提交.期末考试按照期末考试的参考答案、评分标准进行评分。卷面分采用百分制评分，总评后按照50%进行 折算。八、教材和参考书.使用教材屈莉莉.商务数据分析与应用.北京：电子工业出版社,2021或2022.1 .主要参考书陆学勤.电子商务数据分析与应用M.重庆大学出版社,2019.1 沈凤池.商务数据分析与应用M.北京:人民邮电出版社,2019.2 周庆麟，胡子平.Excel数据分析思维、技术与实践M.北京:人民邮电出版社,2020.