《电商数据分析》教学大纲

《电商数据分析》课程大纲

一、课程基本信息

课程名称：电商数据分析

课程代码:26133008

课程类别：专业限选课

适用专业：电子商务专业

课程学时：54（讲授36学时，实训实践18学时）

课程学分：2.5

考核方式：形成性考核+终结性考核

修读学期：第5学期

先修课程：电子商务概论、跨境电子商务

二、课程目标

课程目标1

（知识目标）

掌握电子商务5W2H、逻辑树等数据分析模型、统计分析、相关与回归、

时间序列、聚类分析等分析方法的理论知识；掌握电子商务数据采集的主要

渠道和方法，数据清理的的基本方法、数据可观化的基本概念；掌握电子商

务行业分析、客户分析、商品分析以及运营分圻等内容；掌握撰写数据分析

报告的类型、结构设计、撰写原则等。

课程目标2

（能力目标）

能够根据业务需求场景，制定指标体系，通过不同的渠道不同的方法采

集相应的数据，并对数据进行重复值、错误值等进行处理，使用合适的分析

模型及方法进行数据分析，并对分析结果使用合适的可视化图形进行展示，

将整个分析过程形成最终的数据分析报告。

课程目标3

（素养目标）

具备基本的职业道德和法律意识，具备熟练的计算机与网络应用能力，

具备良好的沟通能力与团队意识，具备较强的竞争意识和创新意识，具备较

强的自主学习能力。

三、课程目标与毕业要求的对应关系

课程目

标支撑的毕业要求支撑的毕业要求指标点

(权重)

第一章理解电子商务数据分析与应用的相关概念及

知识要求1.3掌握电子

意义；熟悉电子商务数据分析与应用的流程及原则；

商务类专业理论、电子

了解电子商务数据分析与应用的主要任务。

课程目商务数据统计分析、主

标第二章了解数据分析模型的概念和应用步骤；掌握

1流电子商务平台的运营

(30%)PEST模型、5W2H模型、逻辑树模型；重点掌握漏斗模

规则和推广方式的相关

型。

知识。

能力要求2.1具备独立

第二章了解数据分析模型的概念和应用步骤；掌握

自主地获取本专业相关

PEST模型、5W2H模型、逻辑树模型；重点掌握漏斗模

知识的学习能力，能够

型。

对企业经营管理信息进

第三章了解静态指标和动态指标的含义；掌握相关

行快速有效地采集、分

分析的计算过程：重点掌握一元线性回归的计算过程

析和管理。

,了解多元线性规划和非线性回归的计算过程；重点

能力要求2.2具备电子

掌握移动平均和指数平滑两种时间序列预测模型；了

商务运营和项目管理的

解聚类分析等数据挖掘算法的主要计算过程。

能力。具备将所获取的

第四章了解数据荻取的概念和方法；熟悉网络数据

知识与实践融会贯通，

的爬取方式和工具；了解店铺数据收集的主要渠道和

课程目并灵活应用于电子商务

方法；掌握调查问卷的设计方法与注意事项。

标实务的能力。

2(50%第五章了解并掌握数据在Excel中的导入导出操作；

能力要求2.3具备从事

)掌握用Excel进行基本的数据处理操作；重点掌握数

电子商务策划、数据分

据预处理操作中的数据清理以及数据规范化。

析和设计开发的专业能

第六章掌握数据可视化的基本概念；掌握Excel图表

力，并具有基于多学科

绘制，熟练绘制饼图、柱形图、直方图、雷达图、折

知识融合的创意、创新

线图、散点图；掌握数据透视表的使用步骤；了解文

和创业能力。

本分析与标签云的相关概念和使用方法。

能力要求2.5具备良好

第七章了解电子商务行业分析的相关概念，掌握行

的计算机操作与互联网

业分析的数据指标及行业数据采集的方法；掌握市场

应用能力，具有一定的

行情调研的基本概念；重点掌握百度指数的使用方法

科学研究和实际工作应

,并能够撰写市场行情分析报告；掌握市场供给与需

用能力。

求的相关概念和需求调研的基本方法；重点掌握利用

波特五力竞争分析模型对电商行业的竞争进行分析。

第八章了解电商客户分析的含义和主要数据指标；

了解客户特征与行为分析的内容；掌握客户细分的模

型；了解客户忠诚度的分类；掌握使用层次分析法对

忠诚客户测量标准的重要性排序模型；掌握客户生命

周期的五个阶段和四种模式。

第九章了解商品分析的基本概念；掌握商品分析的

过程；了解商品热度搜索数据统计的EXCEL操作方法

;了解商品功能组合分析的内容和原则；掌握商品生

命周期概念；掌握ABC库存管理分类法。

第十章了解运营数据分析的概念和主要指标；了解

流量数据的基本概念和推广数据分析的基本流程；重

点掌握活动推广分析的过程；了解销售数据的基本概

念；重点掌握动态分析法和趋势分析法；了解客服绩

效分析的概念以及分析方法；重点掌握KPI考核对于

绩效考核的方法。

第四章了解数据获取的概念和方法；熟悉网络数据

的爬取方式和工具；了解店铺数据收集的主要渠道和

方法；掌握调查问卷的设计方法与注意事项。

素质要求3.2具备较高

第七章了解电子商务行业分析的相关概念，掌握行

的网络文明素养、电子

业分析的数据指标及行业数据采集的方法；掌握市场

商务诚信与信用素养、

行情调研的基本概念；重点掌握百度指数的使用方法

信息安全与保密素养。

,并能够撰写市场行情分析报告；掌握市场供给与需

课,目素养要求3.3具备良好

标求的相关概念和需求调研的基本方法；重点掌握利用

3的人际沟通素质和团队

(20%)波特五力竞争分析模型对电商行业的竞争进行分析。

合作素质。

第八章了解电商客户分析的含义和主要数据指标；

素养要求3.4具备基本

了解客户特征与行为分析的内容；掌握客户细分的模

的创新精神及创业意识

型；了解客户忠诚度的分类；掌握使用层次分析法对

O

忠诚客户测量标准的重要性排序模型；掌握客户生命

周期的五个阶段和四种模式。

第九章了解商品分析的基本概念；掌握商品分析的

过程：了解商品热度搜索数据统计的EXCEL操作方法

;了解商品功能组合分析的内容和原则；掌握商品生

命周期概念；掌握ABC库存管理分类法。

第十章了解运营数据分析的概念和主要指标；了解

流量数据的基本概念和推广数据分析的基本流程；重

点掌握活动推广分析的过程；了解销售数据的基本概

念；重点掌握动态分析法和趋势分析法：了解客服绩

效分析的概念以及分析方法；重点掌握KPI考核对于

绩效考核的方法。

四、课程内容

（一）课程内容与课程目标的关系

教学单元名称学时支撑的课程目标

第一章、电子商务数据分析基础4课程目标1

笫二章、电子商务数据指标体系搭建2课程目标1、2

第三章、电子商务数据采集6课程目标2

第四章、电子商务数据处理4课程目标2

第五章、电子商务数据分析方法6课程目标2

第六章、电子商务数据可视化6课程目标3

第七章、电子商务市场数据分析6课程目标2、3

第八章、电子商务运营数据分析8课程目标2、3

第九章、电子商务产品数据分析6课程目标2、3

第十章、电子商务数据分析报告6课程目标2、3

（二）具体内容

第一章电子商务数据分析基础（4学时）

【学习目标】

1.了解电子商务数据分析的相关概念、作用及意义

2.熟悉电子商务数据分析的流程及常用工具

3.了解电子商务数据分析的主要维度

【教学内容】

1.电子商务数据分析认知

1）电子商务数据分析的相关概念

2）电子商务数据分析的作用及意义

3）电子商务数据分析师的职业要求

2.电子商务数据分析流程及常用工具

1）电子商务数据分析流程概述

2）电子商务数据分析常见工具

3.电子商务数据分析维度

1）市场数据分析维度

2）运营数据分析维度

3）产品数据分析维度

【教学重点】

1.电子商务数据分析的相关概念

2.电子商务数据分析的主要维度

【教学难点】

1.电子商务数据分析的流程

2.电子商务数据分析常用工具的安装使用

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

【课程思政】

积极引导学生树立正确思想信念，学会正确的思维方法，培养学生的团队

协作能力和工匠精神，树立严谨有责任性的工作作风。作为未来潜在的一名数据

分析师，学生必须确保用于数据分析的数据是真实可靠，数据来源符合国家法律

法规，明辨是非，提高诚实意识，养成尊重数据、务实严谨的科学态度；减少人

为误差，分析误差来源。在收集分析数据时候，培养团队协作的意识，教师在传

授数据分析新的分析工具时，多方面展示该领域热门应用，培养学生紧跟时代发

展、不断创新的意识。让数据为生活服务，培养学生主人翁意识和责任意思，给

学生灌输学以致用，报效祖国的使命感和责任感。

第二章电子商务数据指标体系搭建（2学时）

【学习目标】

1.了解电子商务数据指标体系

2.掌握电子商务数据指标体系的搭建方法

3.熟练运用相关模型进行数据指标的搭建

【教学内容】

1.电子商务数据指标体系

1）数据指标和数据指标体系

2）常见的电子商务数据指标

2.电子商务数据指标体系搭建方法

1）OSM业务框架分析模型

2）UJM用户旅程分析模型

3）AARRR用户用户生命周期分析模型

4）MECE分析模型

3.电子商务数据指标体系搭建

案例分析：以提升SMV为例，了解指标体系梳理和构建的过程

【教学重点】

PEST模型、5W2H模型、漏斗模型的计算。

【教学难点】

1.电子商务数据指标体系的搭建方法

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第三章电子商务数据采集（6学时）

【学习目标】

1.了解数据采集的原则与流程

2.熟悉数据采集渠道与工具

3.掌握WebScraper的应用

【教学内容】

1.电子商务数据采集概述

1）数据采集的原则

2）数据采集的流程

3）数据采集方案制定

2.数据采集的渠道及工具

1）内部数据采集渠道

2）外部数据采集渠道

3.WebScraper数据采集

1）安装过程

2）主要功能

【教学重点】

1.使用WebScraper爬取单页列表数据

【教学难点】

1.使用WebScraper爬取多页列表数据

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第四章电子商务数据处理（4学时）

【学习目标】

1.了解数据处理与预处理的主要内容

2.了解数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的主要内容

4.掌握Excel进行缺失、重复数据、分类汇总的处理方法

5.掌握PowerQuery进行数据处理的方法

6.掌握决策树ID3算法的实际运用

【教学内容】

1.数据处理与预处理

1）数据处理

2）数据预处理

2.电子商务数据清理

1）数据缺失值处理

2）重复值处理

3）错误值处理

3.电子商务数据集成

1）数据集成概述

2）数据集成应用

4.电子商务数据变换

1）数据变换方法

2）数据分类汇总

5.电子商务数据规约

1）数据规约概述

2）数据规约ID3算法

【教学重点】

1.使用Excel进行缺失、重复数据、分类汇总的处理

2.使用PowerQuery进行数据处理的方法

【教学难点】

1.决策树TD3算法方法的实际应用

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法、任务驱动法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

【课程思政】

网络不是法外之地，每一位互联网参与者在享受互联网带来便捷的同时，

都要增强法律意识，要让技术成为社会的指引，而不是违法犯罪的帮凶。而人民

法院对利用互联网危害网络安全的违法犯罪行为学以惩处，既明确了法律边界，

督促互联网从业人员重视信息系统安全，合法合规开展业务，又体现了对网民的

信息保护，对互联网平台的系统安全、数据安全的维护。同时也警示了相关互联

网企业提高安全意识，强化网络安全措施。

第五章电子商务数据分析方法（6学时）

【学习目标】

1.了解电子商务数据分析的常用思维

2.掌握对比、公式、漏斗和矩阵基础分析方法

3.掌握描述性统计量内容

4.掌握相关和回归分析方法

5.掌握长期趋势知季节变动分析方法

【教学内容】

1.电子商务数据思维

1）数据思维能力

2）数据思维方法

2.电子商务数据基础分析方法

1）对比分析法

2）公式分析法

3）漏斗分析法

4）矩阵分析法

3.电子商务数据描述性统计分析

1）集中趋势统计分析

2）离散程度

3）分布形态

4.电子商务数据相关分析与回归分析

1）相关关系的分类

2）相关关系的测定

3）一元回归分析

5.电子商务数据时间序列分析法

1）时间序列的分类

2）长期趋势分析

3）季节变动分析

【教学重点】

1.对比、公式、漏斗、矩阵基础分析方法应用

2.描述性统计分析方法应用

3.相关和回归分析方法应用

4.长期趋势分析知季节变动分析方法应用

【教学难点】

1.相关和回归分析方法应用

2.长期趋势和季节变动分析方法应用

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第六章电子商务数据可视化（6学时）

【学习目标】

1.了解图表的内容构成和图表的类型

2.了解数据可视化定义及数据可视化的流程

3.掌握柱形图、折线图和饼图的制作方法

4.掌握复合饼图、平均线图、竖形折线图、帕累托图和旋风图的制作方

5.掌握数据透视表和数据透视图的应用方法

【教学内容】

1.电子商务数据图表

1）图表的构成

2）图表的类型

2.电子商务数据可视化

1）数据可视化定义

2）数据可视化流程

3.电子商务数据可视化应用

1）基本图形

2）高级图形

3）数据透视表和透视图

【教学重点】

1.柱形图、折线图和饼图的制作方法

2.数据透视表和教据透视图的应用方法

【教学难点】

1.复合饼图、平均线图、竖形折线图、帕累托图和旋风图的制作方法

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

【课程思政】

身处数据时代，面对着大量的数据及图表，准确性有待确认。但有错的不

是图表，图表只是工具，毕竟“图表会说谎的原因之一是因为我们会对自己说谎。

”阿尔贝托・开罗（AlbertoCairo）的《数据可视化陷阱》的最后提到：“我

们生活在一个数据和图表被神化的时代”，而这样揭穿图表陷阱的科普是很有必

要的，我们要做的就是判断数据的真实性、理解数据的来源和指标、找出数据中

存在的客观事实，进而产生见解，得出自己的结论。

第七章电子商务市场数据分析（6学时）

【学习目标】

1,了解行业数据的采集渠道

2.掌握PEST分析模型和波特五力分析模型，

3.掌握市场交易分析和市场趋势分析的方法

4.熟悉市场需求分析和目标客户分析的内容

5.掌握竞争数据分析的内容及应用

【教学内容】

1.市场数据分析模型

1）PEST分析模型

2）波特五力模型

2.行业数据分析

1）行业发展分析

2）市场需求分析

3）目标用户分析

3.竞争数据分析

1）竞争环境分析

2）市场售价分析

3）竞争对手选择

4）竞争对手分析

【教学重点】

1.PEST分析模型和波特五力分析模型。

2.市场交易分析和市场趋势分析的方法

3.市场需求分析和目标客户分析的内容

4.竞争数据分析的内容及应用

【教学难点】

1.市场需求分析和目标客户分析的内容

2.竞争数据分析的内容

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第八章电子商务运营数据分析（8学时）

【学习目标】

1.了解客户特征知客户细分分析的方法

2.掌握客户忠诚度的分类和测量标准

3.掌握基于RFM模型的客户细分方法

4.掌握基于层次分析法的客户忠诚度分析

5,掌握店铺流量结构、关键词推广效果的内容

6.掌握活动推广效果和内容推广效果分析的内容

7.掌握销售数据分析与预测和服务数据分析的内容

8.掌握物流运费、订单时效和异常物流数据分析的方法

【教学内容】

1.用户数据分析

1）用户特征分析

2）用户细分分析

3）用户忠诚度分析

2.推广数据分析

1）店铺流量结构分析

2）关键词推广效果分析

3）活动推广效果分析

4）内容推广效果分析

3.销售数据分析

1）交易数据分析

2）服务数据分析

4.物流数据分析

1）物流运费分析

2）订单时效分析

3）异常物流分析

【教学重点】

1.客户忠诚度的分类和测量标准

2.推广和销售数据分析的内容

3.物流运费、订单时效和异常物流数据分析的方法

【教学难点】

1.RFM模型的客户细分的应用

2.层次分析法的客户忠诚度分析的应用

2.销售数据分析与预测的应用

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第九章商品数据分析（6学时）

【学习目标】

1.了解行业数据分析的内容

2.掌握产品采购及定价数据分析的内容

3.掌握产品运营数据分析的内容

4.掌握产品用户特征及体验分析的内容

5.掌握商品库存数据分析内容

【教学内容】

1.产品行业数据分析

1）产品搜索指数分析

2）产品交易指数分析

2.产品采购及定价数据分析

1）产品采购数据分析

2）产品定价数据分析

3.产品运营数据分析

1）产品结构分析

2）产品组合分析

3）基于关联规则的产品组合方法

4.产品用户特征及体验数据分析

1）产品用户特征分析

2）产品生命周期分析

3）产品用户体验分析

5.用户特征与体验分析第五节产品仓储数据分析

1）数据分析内容

2）仓储数据分析方法

【教学重点】

1.产品采购及定价数据分析的内容

2.产品运营数据分析的内容

3.产品用户特征及体验分析的内容

4.商品库存数据分析内容

【教学难点】

1.产品采购及定价数据分析的内容

2.产品运营数据分析的内容

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

第十章电子商务数据分析报告（6学时）

【学习目标】

1.了解数据分析报告的主要类型

2.掌握数据分析报告结构设计

3.掌握数据分析报告的撰写

【教学内容】

1.数据分析报告框架设计

1）数据分析报告的认知

2）数据分析报告的结构

2.数据分析报告撰写流程与原则

【教学重点】

1.数据分析报告结构设计

2.数据分析报告的撰写

【教学难点】

1.数据分析报告结构设计

2.数据分析报告的撰写

【教学方法】

1.教法：讲授法、案例分析法。

2.学法：自主学习法、小组讨论法。

五、课程考核

（-）成绩组成

考核/评价环节分值考核标准

成绩百分制

形成性课堂表现平时作业阶段性测验数据分析报

100具体标准参照形成性评价考核细则

评价（30分）（20分）（30分）告（20分）

期末试卷包含单项选择题、多选选择题、填空

终结性题、判断题、简答题、计算题和案例分析题，

期末考核100

评价共计七个类型，基础类知识占比75-85%,综合

提高类占比15-25%。

注：1.考核方式：课程考核方式分为形成性考核（平时成绩）和期末考核。

2.总成绩评定：总成绩;平时成绩*4（求+期末成绩*60等。

（二）课程考核对课程目标达成的支持

课程目标考核内容及占比（%）考核方式达成评价

课堂表现、平时作业、数据

掌握电商数据分析的基础理论和专业知识（30）可以达成

课程目标1分析报告

具备良好的电商数据分析应用能力平时作业、阶段性综合测验

可以达成

课程目标2（50）、数据分析报告

具备良好的职业道德素质、人际沟通素质和团队

阶段性综合测验、数据分析

合作素质可以达成

课程目标3报告

（20）

六、形成性评价考核细则

形成性评价考核细则

考核项目90-10079-8960-78<60

全勒,积极回答问有请假、无旷课，有请假、旷课1-2次请假、旷课达3次

题次数每学期在4次主动回答问题次数,主动回答问题次以上，主动回答问

以上，积极参与课每学期在3次以上数每学期在2次以上题次数每学期小于

堂互动。小组发言,积极参与课堂互,参与课堂互动。次，较少参与课

课堂表现2

观点正确，逻辑性动。小组发言观点小组发言观点含糊堂互动。小组发言

强，随营练习准确正确，表述清楚，,条理性差，随堂观点错误，语言混

度在90%以上。随堂练习准确度在练习准确度在60犷乱，随堂练习准确

79%-89机78%。度在60%以下。

字体清晰，整洁美字体较清晰，整洁字体较清晰，较整字体不清晰，不整

观，能够熟练应用美观，能够应用所洁，能够部分应用洁，基本不能够应

所学知识分析和解学知识分析和解决所学知识分析和解用所学知识分析和

决电商数据分析问