2024-2025第二学期《商务数据分析与应用基础》课程标准

文章来源：教务处发布时间：2025-06-06浏览次数：10

 《商务数据分析与应用基础》课程标准

一、课程基本信息

课程名称

商务数据分析与应用基础

课程编码

swsf23014

建议学时

76学时

其中实践学时

16学时

学时/学分

76学时/ 2学分

课程类型

□公共课专业基础课□专业核心课

编制人

金鑫

课程性质

理论课理实一体□整周实训

审定人

刘亚珍

制定日期


修订日期


先修课程


后续课程


课程描述

《商务数据分析与应用》基础课程是电子商务类等相关专业的专业核心课通常包括商务数据分析基础，介绍课程目标、Excel 工具使用、数据分析报告形式等；市场分析与应用，涵盖市场规模与趋势、竞争度、客群分析等；竞对分析与应用，涉及竞店和竞品基本情况、下架时间、SKU 及评价分析等；店铺诊断分析，包括店铺分时、相关性指标、引流关键词分析等；商品诊断分析，有商品流量、标题效果、利润分析等；客户分析与应用，包含客户分组、地域、RFM 客户价值分析等；营销推广数据分析，如直通车、智钻、淘宝客数据分析等。

课程目标

知识目标：

A1让学生理解商务数据分析的意义、作用、一般流程、常用分析模型与方法；

A2了解常用数据存储查询、分析及可视化工具；掌握行业、客户、产品、运营等方面数据分析的内容、方法、工具与流程；

A3理解商务数据分析报告的概念、类型、构成与撰写方法。

能力目标：

B1使学生能够遵循业务规范实施基本商务数据分析，运用多种渠道和工具收集、存储、管理数据，计划和实施行业数据采集与分析;

B2根据客户数据进行画像、细分和价值分析，编写数据分析报告并进行可视化展示。

素质目标：

C1培养学生具备基本职业道德和法律意识、计算机与网络应用能力、沟通能力与团队意识、竞争意识和创新意识;

C2自主学习能力。

教学方式

讲授□讨论或座谈问题导向学习分组合作学习□专题学习

实作学习□发表学习□实习□参观访问□其他（模拟演练）

学习评价

评价项目

评价方式

（对应教学目标）

分值

比例

评价标准

过程性评价

平时评价

出勤情况及课堂表现

20%

考勤满分10分。学生迟到、早退、缺勤扣除相应分值，缺勤超过总学时三分之一取消其期末考试资格。

课堂表现满分10分，根据学生课堂听课状态、活动参与度赋予相应分值。

单元评价

单元测试

30%

满分40分。围绕课程重难点内容进行单元测试，采用开卷形式进行，题型以主观题为主，均为开放性题目，考查学生对跨文化商务交际中遇到的实际问题的处理能力。

终结性评价（期末）


50%

满分50分。期末闭卷考试，以知识点考核和案例分析为主，100分制，内容包含：选择题、判断题、简答题、案例分析等

指定教材

《电子商务数据分析基础》（第二版）（北京博导前程信息技术股份有限公司，高等教育出版社，2019年11月出版，ISBN9787040594669)

二、课程教学内容与进度

学时

章节（情境）名称与内容

A知识目标代码

B能力目标代码

C素质目标代码

对应专业人才培养方案毕业能力要求指标点

4

1.1认识电子商务数据及数据分析

A1

B1


  1. 培养规格

（一）1、2、3、

（二）1、2

（三）5

6

1.2电子商务数据分析的指标

A1

B2

C1

六、培养规格

（一）2、3、

（二）4

6

1.3电子商务数据分析的流程

A1

B1

C1、C2、

六、培养规格

（一）1、3

（二）1、3

6

2.1数据采集认知

A1、A2

B2

C1、C2、

六、培养规格

（一）1、2、

（二）3、4

（三）3

6

2.2数据采集的渠道及工具

A1、A3、

B2

C1、C2、

六、培养规格

（一）1、3

（二）1、2

（三）1

2

2.3市场数据采集

A3

B2

C1、C2、

六、培养规格

（一）1、2、3

（二）3、4

（三）3

2

2.4运营数据采集

A1

B2

C1、C2、

六、培养规格

（一）2、3

（二）2

（三）4

2

2.5产品数据采集

A1、A3

B2

C1、C2、

六、培养规格

（一）3

（二）1

（三）3

4

3.1认识数据分类与处理

A1、A3

B2

C2

六、培养规格

（一）1、2

（二）3、6

（三）4、6

4

3.2分类统计

A1

B1

C2

六、培养规格

（一）5、7

（二）3、4、6

（三）5、6

4

3.3数据处理

A2、A3

B2

C1

六、培养规格

（一）1、7

（二）3、4

（三）6

4

3.4数据计算

A3

B1

C2

六、培养规格

（一）5、7

（二）1、2、3

（三）1、3、4、5、6

4

4.1描述性统计分析

A3

B2

C2

六、培养规格

（一）1、2、7

（二）4、6

（三）4、5、6

4

4.2趋势分析

A1

B2

C1

六、培养规格

（一）1

（二）4、6

（三）3、5、6

4

4.3对比分析

A1

B1

C2

六、培养规格

（一）1、2、5、7

（二）1、2、3

（三）1、3、

4

4.4其他分析方法

A1

B2

C1、C2

六、培养规格

（一）7

（二）2、3

（三）4、5、6

4

5.1基础数据监控

A1

B1、B2

C2

六、培养规格

（一）1、4、5、7

（二）3

（三）1、3、5、6

4

5.2基础数据报表制作

A1

B1

C1

六、培养规格

（一）7

（二）1、2、3

（三）1、3、

2

5.3基础数据图标制作

A1

B2

C2

六、培养规格

（一）1、2、3、5、7

（二）2、3

（三）4、5、6

注：本课程标准进度表部分可根据教学需要进行±10%调整。

三、课程实施与保障

1.课程思政

将课程思政融入 “商务数据分析与应用基础” 课程，可通过挖掘专业知识与思政元素的契合点，实现知识传授与价值引领的有机统一，培养兼具数据分析能力与家国情怀、职业素养的复合型商务人才。

价值塑造：引导学生树立正确的商业伦理观，增强社会责任感，培养诚信、严谨、创新的职业精神，厚植家国情怀。

能力培养：使学生掌握商务数据分析的基础理论与工具，同时提升数据思维能力，具备用数据解决实际商务问题的意识与能力。

知识传授：系统讲解商务数据分析的核心概念、方法和应用场景，为后续专业学习和职业发展奠定基础。引入具有思政教育意义的真实案例，如华为通过数据分析优化供应链保障国产芯片研发、拼多多利用数据助力农产品上行等，引导学生思考商业行为背后的社会价值。

项目驱动法：布置 “乡村振兴电商数据分析”“社区低碳消费行为研究” 等实践项目，让学生在解决实际问题的过程中，增强社会责任感和创新能力。

小组讨论与辩论：组织 “数据垄断是否阻碍市场公平竞争”“算法推荐中的伦理问题” 等辩论活动，培养学生批判性思维和法律意识。

课程思政微视频：在课前或课后推送《大国数据》《数字中国》等纪录片片段，结合数据分析知识进行解读，潜移默化传递价值观。

2.教学模式

传统课堂讲授模式

教师主导：教师在课堂上系统地讲解商务数据分析的理论知识，包括数据分析的基本概念、原理、方法和工具等。例如，讲解统计学中的描述性统计、相关性分析等基础知识，以及数据分析在市场营销、财务管理等商务领域的应用理论。

学生被动接受：学生主要通过听讲、记笔记、阅读教材等方式来学习，这种模式能确保学生系统地掌握基础知识，但学生的主动性和参与度可能相对较低。

案例教学模式

引入实际案例：教师选取具有代表性的商务数据分析案例，这些案例可以来自不同的行业和企业，涵盖各种商务场景，如零售企业的销售数据分析、金融机构的风险评估分析等。

小组讨论与分析：将学生分成小组，对案例进行深入讨论和分析。学生需要运用所学的数据分析知识和方法，对案例中的数据进行处理和解读，提出解决方案和建议。通过这种方式，培养学生解决实际问题的能力和团队协作精神。

项目驱动教学模式

设定项目任务：教师根据教学目标和实际商务需求，设计具体的数据分析项目任务，例如为某家电商平台分析用户消费行为数据，以制定精准的营销策略。

学生自主完成项目：学生以小组为单位，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全程自主完成项目。在这个过程中，学生需要综合运用各种知识和技能，包括数据挖掘、可视化工具的使用等，同时也能锻炼他们的沟通能力和项目管理能力。

在线教学模式

利用在线平台：借助各种在线教学平台，如慕课（MOOC）、雨课堂等，教师上传教学视频、课件、作业等教学资源，学生可以根据自己的时间和进度进行自主学习。

互动与答疑：通过在线讨论区、直播答疑等方式，学生可以与教师和其他同学进行交流互动，及时解决学习过程中遇到的问题。这种模式具有灵活性和开放性，能满足不同学生的学习需求。

实践教学模式

实验室实践：学校建立专门的商务数据分析实验室，配备相应的软件和硬件设备，如数据分析软件（如 SPSS、Python 等）、高性能计算机等。学生在实验室中进行实际的数据分析操作，通过实践加深对理论知识的理解和掌握。

企业实习：安排学生到企业进行实习，让学生在真实的工作环境中参与商务数据分析项目。学生可以了解企业的业务流程和数据分析需求，学习企业实际使用的数据分析方法和工具，提高自己的实践能力和就业竞争力。

3.教学基本条件

（1）教学团队基本要求

教师团队成员2人，其中专职教师1人，兼职教师1人。具有一定的实践经验，教学效果良好，职称和年龄结构合理。

（2）教学硬件环境基本要求

实施课程教学，校内具备以下实训条件：多媒体专业教室、教学做一体化实训室和相关实训设备。

 多媒体专业教室

配有黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，互联网接入或WIFI环境，并具有网络安全防护措施。安装应包照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。一般配有黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，互联网接入或WIFI环境，并具有网络安全防护措施。安装应包照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。

 教学做一体化实训室

校内实践教学条件按照完成专业学习领域核心课程的学习情境教学要求配置，每个场地满足一次性容纳40名学生进行基于产出导向的理论实践一体化教学的需要。专业课程的实践条件配置与要求如下表所示。

商务数据分析实训室配置表

序号

实训室

实训功能

适用课程

主要设备及数量

参考面积

1

商务数据分析实训室

利用多媒体设备及软件和办公设备开展商务数据分析实训室模拟训练，也可以进行办公设备操作等模拟训练


电商运营数据分析、消费者行为分析、电子商务数据分析基础等

教师主控台（投影、卡座、实物展台,服务器）、座椅、课桌及台式计算机、互联网接入设备、打印机、传真机、投影仪等办公设备。

100平米

支持信息化教学方面的基本要求

支持信息化教学方面的基本要求为：具有可利用的数字化教学资源库、文献资料、常见问题解答等信息化条件；鼓励教师开发并利用信息化教学资源、教学平台，创新教学方法，引导学生利用信息化教学条件自主学习，提升教学效果。

  1. 教学资源基本要求

①基本教学资源：

1.教材选用基本要求

教材的选用要符合教学大纲或专业规范，应为正式出版的高职高专电子商务数据分析专业教材，可优先选用获得省部级以上奖项及国家级规划教材。教材的内容和语言应具有时代感，要充分利用计算机、多媒体、网络等现代化技术手段。

2.图书文献配备基本要求

图书文献配备应该满足人才培养、专业建设、教学科研等工作的需要，方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括：电子商务数据分析、市场营销、外贸行业政策法规、行业标准、国际惯例图书、国际经济与贸易类图书和实务案例类图书、5种以上英语语言类和国际经济与贸易类专业学术期刊。

②数字教学资源：

A.建设、配备与本专业有前的音视频素材、教学课件、数字化教学案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库，应种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新，能满足教学要求。

B.网络共享课程：爱博导（https://www.ibodao.com/）学习通平台（http://lnpc.zhiye.chaoxing.com/）；智慧职教（www.icve.com.cn); 爱课程（www.icourses.cn）