2018课程标准---《电子商务数据分析》.docVIP

ADDIN CNKISM.UserStyle《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