《电商数据分析》课程教学大纲

1、电商数据分析课程教学大纲 一、课程信息课程名称（COURSE TITLE）电商数据分析课程性质（COURSE CHARACTER）专业必修课课程代码（COURSE CODE）305B6014学分（CREDIT）2.5学时（CONTACT HOURS）32理论+16实验先修课程（PRE-COURSE）高等数学、统计学课程负责人（COURSE COORDINATOR） 二、课程目标通过本课程的学习，学生应具备以下几方面的目标：1. 认识电子商务数据分析能力的重要性，熟悉常用数据分析工具。2. 掌握电子商务营销数据分析的内容与流程，对营销分析结果判断与数据探究。3. 了解电子商务网站运营数据分析的内

2、容和运营分析维度详解，掌握网站运营分析体系，能撰写网站运营分析报告。4. 了解电子商务数据分析岗位所需知识和能力的要求，培养电子商务数据分析岗位工作能力，有针对性地策划可行性数据分析方案。课程目标对毕业要求的支撑关系表毕业要求毕业要求指标点支撑的课程目标3.掌握从事跨境电商和移动电商业务的基本原理，熟悉电商平台选择、商务管理和实际操作流程等内容。3-3掌握数据分析技术，具备在移动电商环境或者跨境电商环境进行数据分析的能力课程目标1、24.具备从事网络市场调查、数据分析，网络广告开展、促销活动策划、网站设计及网页制作、商务谈判等基本技能4-1熟练进行网络市场调查，并通过数据分析，结合网络消费者的

3、行为特征进行市场预测课程目标2、 3、 44-2掌握网络挖掘技术、SPSS数据分析技术，具备网络营销所必须的数据分析能力5.具备从事电子商务系统规划、商务运营管理、网络营销策划等实践能力。5-1掌握电子商务运营管理主要内容，熟悉典型商务运营流程和过程课程目标2、 3、 45-2理解网络市场营销策划的内涵，具备较高的策划能力三、教学内容与预期学习成效知识单元对应课程目标知识点预期学习成效实现环节学时1 电子商务数据分析的基础课程目标1、21.电商行业中的大数据2.电商数据分析的意义3.电商数据分析的方法和流程4.电商数据分析体系的架构了解电商数据分析的意义，认识借助大数据分析优化市场定位，提升电

4、商企业的收益管理；掌握电商数据分析的方法和流程，了解企业数据相关的架构及职能。课堂教学理论2学时2电子商务中的数据化管理课程目标2、3、41.电商数据分析指标2.流量数据分析3.案例分析了解电子商务和传统零售数据分析的区别，掌握电商数据分析指标如流量指标、转化指标、营运指标、会员指标、财务指标等，掌握流量及转化的漏斗图分析。1.课堂教学2.课内外实践：进行专题教研的实际操作理论4学时+实践2学时3 电商企业经营的市场分析课程目标1、21.常用的市场研究分析模型2.电商企业市场分析的主要工作3.市场分析技能了解各行业电子商务的市场分析与企业内部电商市场分析的核心数据指标；掌握如何设计一份合格的调

5、查问卷及撰写用户调查报告。1.课堂教学2.课内外实践：分组开展电商市场调研，撰写调报告。 理论4学时+实践4学时4如何进行电商营销数据分析课程目标2、41.营销数据分析的内容2.营销数据分析的流程3.广告效果分析的内容4.营销数据分析体系掌握电商营销数据分析的内容与流程，对营销分析结果判断与数据探究。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析理论4学时5 电商网站运营数据分析课程目标3、41.电子商务网站运营分析2.网站运营分析维度3.网站运营分析体系4.撰写网站运营分析报告5.网站运营分析案例讲解了解电商网站运营数据分析的内容和运营分析维度详解，掌握电商网站运营分析体系，能撰写网站运营分析报

6、告。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析理论4学时+实践2学时6 电商会员数据分析课程目标3、41.会员数据的内容及价值2 会员分析常用的模型3.会员数据应用场景4.会员数据需求收集和分析流程方法5.撰写会员报告的方法了解电商会员数据的内容与价值，掌握用户分群模型和用户预测模型，掌握会员数据需求收集和分析流程方法。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析，撰写会员分析报告理论4学时+实践2学时7 常用网店数据工具课程目标1、2、31.生意参谋2.数据魔方3.赤兔交易（淘宝）4.生e经（淘宝）5.数据罗盘（京东）了解常用的电商网店数据分析工具，如生参谋意、数据魔方、赤兔交易、生e经、数据

7、罗盘等，并能运用这些工具进行数据分析。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析理论4学时+实践2学时8数据分析工具的使用课程目标2、3、41.常用数据分析工具介绍2.常用淘宝推广数据分析3.网站分析常用工具掌握数据思路类工具、数据存储与提取工具、数据分析与挖掘工具、数据可视化工具、商业智能类工具、直通车推广数据指标等内容，了解网站分析常用工具，如Adobe Analytics 、Google Analytics、IBM Coremetrics、百度统计、友盟等。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析理论4学时+实践2学时9数据的管理和输出课程目标2、3、41.企业级数据的管理方法与方式2

8、.企业级数据存储知识3.数据输出与管理方法了解企业级数据的管理目的与当前市面上典型的企业级数据管理机构；理解企业级数据存储知识，掌握数据可视化方法，了解数据可视化的发展趋势。1.课堂教学2.课内实践：分组进行案例分析理论2学时+实践2学时四、教学目标达成度评价（1）教学目标1、2、3的达成度通过课堂讨论、案例分析和闭卷考试进行综合考评；（2）教学目标4的达成度通过实践项目的完成进行考评。五、成绩评定课程成绩包括4个部分，分别为平时出勤（10%）、课堂研讨与案例分析（30%）和期末考试（60%）。具体要求及成绩评定方法如下：（1）平时出勤。平时出勤采用“只扣分，不加分”的方法计算成绩，无故旷课每次扣10分，请事假每次扣5分。平时出勤占总成绩的10%。（2）课堂研讨与案例分析。学生分组，根据提供的案例材料或项目进行分析与操作，撰写相关报告，并进行PPT展示汇报。该部分占总成绩的30%。（3）期末考试。期末考试采取闭卷考试的方式进行，考试占总成绩的60%。六、课程教材及主要参考书1 北京中清研信息技术研究院.电子商务数据分析.北京：电子工业出版社，2016.2 零一.电商数据分析.北京：电子工业出版社，2016.3 张重生.大数据分析：数