《商务数据分析与应用》全套教案 项目1-8 认知商务数据与商务数据分析- 商务数据可视化与报告

《商务数据分析与应用》教案01课题

（项目、章节）项目一认知商务数据与商务数据分析

1.1认知商务数据

1.2认知商务数据分析课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记商务数据的概念、分类（营销数据、流量数据、交易及服务数据、行业数据、会员数据）与来源；了解商务数据分析的意义、原则与流程；掌握商务数据分析的典型应用场景（市场分析、消费者分析、产品分析、渠道分析、库存分析、竞争分析）。

能力目标：能够从企业内部和外部渠道收集商务数据；能够运用商务数据分析流程对实际业务数据进行分析；能够撰写基础的数据分析报告；能够评价商务数据分析在企业决策中的实际应用价值。

素养目标：树立数据驱动决策的经营理念；培养科学严谨的数据分析态度；增强团队协作意识与职业道德责任感；树立大数据发展理念，培养尊重数据、善用数据的精神。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法。

教学手段：多媒体教学、网络资源（百度统计、友盟+等平台演示）、Excel等数据分析工具演示。教学方法与手段重点难点教学重点：商务数据的五大分类；商务数据分析的六大流程（明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告）；商务数据分析的典型应用场景。

教学难点：掌握商务数据分析的科学性、系统性、针对性、实用性、趋势性五大原则；熟练运用数据分析流程解决实际商务问题；理解数据驱动决策在企业运营中的深层价值。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.第一次课，公布本门课程课堂纪律；

2.教师准备：课件、商务数据分析工具账号（百度统计、友盟+等）、案例视频（农夫山泉"信息公司"案例、电商平台数据后台操作演示）；

3.学生准备：预习项目一，思考"商务数据对我的生活/学习产生了哪些影响"。

课堂讲授（60min）

1.对整门课程做简要介绍（课程定位、学习目标、考核方式）；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（数据伦理、信息安全、诚信经营）。

知识内容：一、认知商务数据1.商务数据的概念

商务数据是指企业在日常业务活动中产生的各种数据，涵盖销售、客户、供应链、财务等方面，反映企业运营状况、市场趋势和业务发展情况，是企业决策的重要依据。

2.商务数据的分类

（1）营销数据：营销费用、覆盖用户数、到达用户数、打开或点击用户数等，衍生出人均费用、营销到达率、打开率等指标。

（2）流量数据：浏览量（PV）、访客数（UV）、登录时间、在线时长等基础数据，衍生出人均流量、人均浏览时长等指标。

（3）交易及服务数据：交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间、供应链服务等数据。

（4）行业数据：行业品牌关键字搜索、店铺排名、销售、会员等数据，可通过淘宝"数据魔方"、第三方平台"爬虫"工具获取。

（5）会员数据：会员姓名、出生日期、性别、地址、手机号、微博号、微信号等基础数据，以及登录记录、交易记录等行为数据。

3.商务数据的来源

（1）内部渠道：企业内部数据库、内部人员、客户调查、专家与客户访谈。

（2）外部渠道：百度统计（网站统计、推广统计、移动统计）、友盟+（统计分析、社会化分享、性能监控）、神测数据（智能预警分析）、GrowingIO（数据增长引擎）等第三方平台。

二、认知商务数据分析1.商务数据分析的意义

（1）判断行业现状和竞争格局，预测发展趋势；

（2）改善客户关系，提升客户满意度，实现客户忠诚；

（3）改善用户体验，提高商品的投入回报率；

（4）精细化运营，运用差异化的营销策略。

2.商务数据分析的原则

（1）科学性：保证数据的客观性，以科学严谨态度对待；

（2）系统性：周密策划、精心组织、科学实施的完整过程；

（3）针对性：根据实际情况有针对性地区别对待，选择适合的方法与模型；

（4）实用性：考虑指标可解释性、报告可读性、结论的指导意义与实用价值；

（5）趋势性：用发展眼光看待问题，充分考虑社会宏观环境、市场变化与先行指标。

3.商务数据分析的流程

明确分析目的与框架→数据收集→数据处理（清洗、转化）→数据分析（方法、工具）→数据展现（图表可视化）→撰写报告（结论、建议、解决方案）。

4.商务数据分析的典型应用

（1）市场分析：行业规模、市场需求、竞争情况、发展趋势预测；

（2）消费者分析：消费者分布、RFM模型、复购分析、舆情分析；

（3）产品分析：产品结构分析、产品矩阵、产品生命周期分析、产品销售分析；

（4）渠道分析：传统流量渠道（搜索、首页、广告）与社交渠道（微淘、淘直播、抖音）分析；

（5）库存分析：库存绩效（存量、动销率、售罄率、周转率）与补货数量测算；

（6）竞争分析：竞争环境、竞争对手选择、数据跟踪、竞争对手分析。

三、综合案例：农夫山泉的"信息公司"

•对接SAPHana数据库平台，计算速度从24小时缩短至0.67秒；

•10,000多名业务员每日采集产品陈列照片，日数据量约100GB；

•实现精准物流成本管控，年增长率30%~40%，销量超越原先三甲。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（数据安全、诚信经营、尊重用户隐私）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：分享商务数据五大分类与数据分析六大流程，讲讲你的收获。

反思："大数据时代"企业如何应对数据爆炸？——需建立科学的数据治理体系，培养专业数据分析人才，实现从"经验决策"到"数据决策"的转变。

学生反馈：哪些概念较难理解，数据分析工具操作是否顺畅。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：以"美妆产品市场"为调研主题，通过百度、天猫、京东等平台收集相关商务数据，设计一份"商务数据收集与整理"项目实施方案（不少于500字），并制作数据来源汇总表。教学小结本专题帮助学生建立商务数据分析的基础认知框架，重点掌握了商务数据的分类来源和数据分析的流程原则。学生对农夫山泉案例表现出浓厚兴趣，对数据分析在企业决策中的价值有了直观认识。后续需加强数据分析工具（Excel、SPSS等）的实操训练，提升学生的数据处理能力。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案02课题

（项目、章节）项目二商务数据分析方法与模型

2.1甄别商务数据分析方法

2.2归纳商务数据分析模型课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记商务数据分析的四种基本方法（统计分析法、相关分析与回归分析、时间序列分析、聚类分析）的概念与适用场景；了解商务数据分析的五大模型（5W2H、PEST、逻辑树、漏斗、SWOT）的内涵与结构；掌握相关系数、一元线性回归、移动平均、漏斗转化率的计算方法。

能力目标：能够运用Excel对商务数据进行相关分析与回归分析；能够运用时间序列分析法进行销售数据预测；能够绘制并解读漏斗模型；能够运用PEST、SWOT等模型对企业外部环境进行系统分析；能够根据实际问题选择合适的数据分析方法与模型。

素养目标：重视数据的真实性与可靠性，提高诚信意识；提升数据安全意识，避免数据泄露；培养系统化、结构化的问题分析思维；树立用科学方法替代经验判断的职业理念。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法、实操训练法。

教学手段：多媒体教学、Excel数据分析工具实操演示、SPSS软件演示、网络教学资源。教学方法与手段重点难点教学重点：相关分析与回归分析的原理及Excel操作；时间序列分析中的移动平均法与指数平滑法；漏斗模型的绘制与转化率计算；PEST、SWOT模型的应用框架。

教学难点：理解相关系数与回归系数的统计意义；掌握非线性回归的线性变换方法；区分逻辑树三种类型（议题树、假设树、是否树）的适用场景；根据实际商务问题灵活选择分析方法与模型。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.复习项目一核心内容（商务数据分类、数据分析流程），引出"工欲善其事，必先利其器"——方法与模型的重要性；

2.教师准备：课件、Excel案例数据文件（某网店运营数据、时间序列数据、漏斗模型数据）、SPSS软件环境；

3.学生准备：预习项目二，思考"面对一堆销售数据，应该从哪些角度切入分析"。

课堂讲授（60min）

1.回顾项目一数据分析流程，强调方法与模型在"数据分析"环节的核心地位；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（数据真实性、诚信统计、拒绝数据造假）。

知识内容：一、甄别商务数据分析方法1.统计分析法

（1）数量统计分析法：选择数量标志作为统计依据，分析数据分布特征与内部联系，如年龄、工资、资产等可进行运算的标志。

（2）属性统计分析法：按属性标志统计，分析社会经济现象的类型特征，如姓名、部门、性别、文化程度等不可运算的标志。

（3）统计分类：根据国家工业部门分类标准等统一规定，将复杂问题按属性标志分组，如采掘业→制造业→大类→中类→小类。

2.相关分析与回归分析

（1）相关关系：变量之间存在的不确定数量依存关系，区别于函数关系。按程度分为完全相关、不完全相关、不相关；按方向分为正相关、负相关；按形式分为线性相关、非线性相关；按变量数目分为单相关、复相关、偏相关。

（2）相关系数R：描述变量x与y之间线性关系密切程度的指标（-1≤R≤1）。R=1为完全正相关，R=-1为完全负相关，R=0为不相关。0.3~0.5为低度相关，0.5~0.8为显著相关，0.8以上为高度相关。

（3）一元线性回归：模型为y=a+bx+ε，通过最小二乘法求回归系数a、b，利用Excel"数据分析"工具或散点图添加趋势线实现。

（4）多元线性回归：研究两个及以上自变量同一个因变量的关系，要求自变量彼此线性无关。

（5）非线性回归：通过变量代换将幂函数、双曲线、对数函数、指数函数、多项式曲线等非线性模型转化为线性回归问题处理。

（6）Excel实操：以某网店付费流量投入、访问量、网店利润数据为例，演示相关系数计算、散点图绘制、趋势线添加、回归分析工具的操作步骤。

3.时间序列分析

（1）一次移动平均法：每次取一定数量周期数据平均，逐次推进，舍去前一周期、增加新周期数据，适用于一个时期后的预测。

（2）二次移动平均法：对一次移动平均再进行移动平均，建立线性趋势模型，解决一次移动平均对线性增长趋势的滞后偏差问题。

（3）一次指数平滑法：公式为S_t^(1)=αy_t+(1-α)S_(t-1)^(1)，α为加权系数（0<α<1）。

（4）二次指数平滑法：在一次指数平滑基础上再进行平滑，建立直线趋势预测模型，修正滞后偏差。

（5）季节指数法：包括季节指数水平法（计算季节比率Yt/Ȳ）和季节指数趋势法（移动平均消除趋势后求季节指数）。

（6）实例：某天猫店铺2018-2021年季度零售额数据，运用Excel绘制折线图、进行移动平均分析。

4.聚类分析

（1）概念：将物理或抽象对象集合分组，形成由类似对象组成的多个类，在相似基础上收集数据并分类。

（2）与分类的区别：聚类所划分的类是未知的，属于探索性分析；分类则是按已知标准进行归类。

（3）传统方法：系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类法、有重叠聚类法、模糊聚类法。

（4）常用算法：k-均值、k-中心点等，已置入SPSS、SAS等统计分析软件。

二、归纳商务数据分析模型1.5W2H模型（七问分析法）

以What（做什么）、Why（为什么）、Who（谁来做）、When（何时）、Where（何地）、How（怎么做）、Howmuch（多少成本）七个维度提问，搭建分析框架。案例：用户购买行为分析。

2.PEST模型（宏观环境分析）

从政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）、技术（Technological）四大维度检阅企业外部宏观环境。案例：胖东来零售企业的PEST分析。

3.逻辑树模型

（1）议题树：将事物细分为内在逻辑联系的副议题，适用于问题早期、尚未形成假设时。

（2）假设树：假设一种解决方案，用论据证明或否定，适用于对情况有足够了解、能提出合理假设时。

（3）是否树：对问题进行判断分析，结果非"是"即"否"，适用于对事物结构有良好理解、需快速决策时。

案例：某电脑销售公司网络营销推广方案的逻辑树分析。

4.漏斗模型

（1）概念：由多个自定义事件序列按指定顺序依次触发的流程中的量化转化模型，将潜在客户逐步变为客户。

（2）电商购物流程应用：浏览商品→放入购物车→生成订单→支付订单→完成交易，分别计算每环节转化率与总体转化率。

（3）Excel绘制：利用Excel2019直接插入漏斗图，或早期版本通过条形图+辅助列实现。

5.SWOT分析

评价企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）、威胁（Threats），制定发展战略。案例：宝洁中国SWOT分析矩阵。

三、综合实践案例

1.智能家居市场需求回归分析：收集销售量、人口增长、收入水平、房价、互联网普及率等数据，建立回归模型进行预测。

2.甲企业代工转型PEST分析：运用PEST模型分析代工企业转型自建品牌的外部环境。

3.电商购物流程漏斗模型绘制：使用给定数据包，在Excel中绘制漏斗模型并分析各环节转化率。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（数据真实性、统计诚信、科学精神）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：对比四种数据分析方法与五种分析模型的适用场景，说说你的理解。

反思："方法"与"模型"的区别与联系——方法是处理数据的技术手段，模型是解决问题的思维框架；二者相辅相成，方法为模型提供数据支撑，模型为方法指明分析方向。

学生反馈：Excel操作是否熟练，哪些统计概念较难理解，对实际案例的分析是否到位。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题、计算题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：下载"某网店运营数据"Excel文件，完成以下任务：①计算付费流量投入与网店利润的相关系数；②绘制散点图并添加趋势线，写出回归方程；③运用移动平均法（N=3）对销售额进行预测。提交Excel文件及分析报告（不少于500字）。教学小结本专题系统介绍了商务数据分析的四大方法与五大模型，学生通过Excel实操掌握了相关分析、回归分析、移动平均等基础技能。5W2H、PEST、逻辑树、漏斗、SWOT等模型为学生提供了结构化分析问题的思维工具。后续需加强统计原理的讲解深度，帮助学生从"会操作"向"懂原理"提升，同时增加更多行业真实案例，强化方法模型的综合运用能力。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案03课题

（项目、章节）项目三商务数据的采集与处理

3.1规范商务数据采集

3.2完成商务数据处理课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记商务数据采集的概念与常用方法（实验法、问卷调查法、网络爬虫等）；了解商务数据采集工具（八爪鱼采集器等）的基本操作；掌握商务数据处理的三种核心问题（缺失数据、重复数据、错误数据）的处理方法与Excel实操技能；理解数据处理工具（Excel、SQL、Python、BI等）的适用场景。

能力目标：能够运用实验法、问卷调查法设计数据收集方案；能够使用八爪鱼采集器进行网页数据采集；能够熟练运用Excel进行缺失值填充、重复值删除、错误值修正等数据清洗操作；能够根据业务需求选择合适的数据处理工具；能够撰写规范的数据采集与处理说明文档。

素养目标：培养学生规范经营的职业道德；坚持公平交易，不弄虚作假；树立数据质量意识，认识到"脏数据"对分析结果的严重影响；培养严谨细致的工作态度和数据安全意识。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法、实操训练法。

教学手段：多媒体教学、八爪鱼采集器实操演示、Excel数据处理实操演示、网络教学资源、案例数据文件。教学方法与手段重点难点教学重点：商务数据采集的实验法与问卷调查法设计要点；八爪鱼采集器的操作流程；Excel缺失数据的三种处理方法（数值替代法、数值删除法、数值保留法）；重复数据的四种查找与删除方法（条件格式、高级筛选、COUNTIF函数、数据透视表）；错误数据的两种处理方法（不符合规范处理、手动输入错误处理）。

教学难点：理解数值替代法中样本统计量选择与统计模型计算的适用场景；掌握COUNTIF函数与IF函数的嵌套使用进行错误数据检查；区分不同数据清洗方法的适用条件与潜在风险；理解数据处理的"鲁棒性"概念及其在建模中的应用。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.回顾项目二核心内容（数据分析方法与模型），引出"巧妇难为无米之炊"——数据采集与处理是数据分析的前提和基础；

2.教师准备：课件、八爪鱼采集器客户端、Excel案例数据文件（清洗缺失数据.xlsx、清洗重复数据.xlsx、清洗错误数据.xlsx）、网络环境；

3.学生准备：预习项目三，思考"在电商购物过程中，平台采集了哪些关于你的数据"。

课堂讲授（60min）

1.回顾项目一数据分析流程中的"数据收集"与"数据处理"环节，强调其在整个分析流程中的基础地位；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（数据隐私保护、合法合规采集、拒绝数据造假）。

知识内容：一、规范商务数据采集1.商务数据采集的概念

商务数据采集是指由预先设计的采集平台与系统程序自动采集商务平台上的数据。商务数据伴随消费者和企业的行为实时产生，广泛分布于商务平台、社交媒体、智能终端、企业内部系统和第三方服务平台，类型包括交易信息、基本信息、评论信息、行为信息、社交信息和地理位置信息等。

2.商务数据采集的方法

（1）实验法：挑选目标群体分为测试组和对照组，对测试组进行某种处理后观察反应，获取数据。适用于调查店铺装修风格、商品价格、陈列方式、付费推广等因素对用户购买行为的影响。

（2）问卷调查法：通过制订详细问卷要求被调查者回答以收集数据。设计要点：①问题表述亲切自然；②简短有概括性；③简单易懂，避免专业术语；④文字清晰，避免模棱两可；⑤顺序由浅入深；⑥不带偏见和倾向性；⑦敏感问题避免直接询问。

3.使用八爪鱼采集器采集数据

八爪鱼是深圳视界信息技术有限公司研发的网页数据采集软件，具有使用简单、功能强大等优点，可快速将网页数据转化为结构化数据。

操作模式：智能模式（输入网址全自动化导出）、简易模式（内置上百种主流网站数据源模板）、自定义模式。

操作流程：①下载客户端并注册登录；②新建自定义任务，输入目标网址；③系统自动识别网页内容并提取字段；④在"当前页面数据预览"中调整优化采集规则；⑤手动添加系统无法自动提取的字段；⑥启动采集并导出数据（Excel/数据库）。

案例：亚马逊平台商品评论采集（商品标题、图片链接、商品链接、商品价格、商品评分、评论数等字段）。

二、完成商务数据处理1.商务数据处理的概念与工具

广义：所有数据采集、存储、加工、分析、挖掘和展示等工作。

狭义：从存储数据中提取、筛选有用数据，进行增加、删除、改动、查询等操作。

核心工作：数据清洗——对"脏数据"进行清洗，让数据更加规范、结构更合理、含义更明确。

常用工具：Excel（排序、筛选、去重、分列、异常值处理、透视表）、SQL、Hive、Python、GoogleAnalytics、GrowingIO、BI、ETL（Informatica、Kettle）、Oracle、DB2、MySQL、Origin、Matlab等。

2.缺失数据处理

缺失值通常使用错误标识符（#DIV/0!）或空值表示。三种处理方法：

（1）数值替代法：使用样本统计量（平均值）或统计模型计算值替代缺失值。大样本多缺失值：定位空值后用"Ctrl+Enter"批量输入平均值；少量缺失值：使用前后记录平均值填充。

（2）数值删除法：直接删除带有缺失值的行记录或列字段。不适用场景：①缺失记录超过10%；②缺失值集中于某类样本。

（3）数值保留法：保留含缺失值的数据记录，利用KNN、决策树、随机森林、神经网络、朴素贝叶斯等鲁棒性较强的模型处理。

Excel实操：打开素材文件→选中数据→"查找和选择"→"定位条件"→"空值"→自动选中空值单元格→选择替代方法处理。

3.重复数据处理

重复数据分为完全重复和部分字段重复两类。

（1）条件格式法："开始"→"条件格式"→"突出显示单元格规则"→"重复值"→设置颜色标识。

（2）高级筛选法："数据"→"筛选"→"高级"→勾选"选择不重复的记录"→重复数据被隐藏。

（3）COUNTIF函数法：插入新列输入"=COUNTIF(\$A\$2:A2,A2)"→填充公式→统计出现次数→大于1次即为重复。

（4）数据透视表法："插入"→"数据透视表"→将目标字段拖入"行"和"值"→降序排列→计数大于1即为重复。

4.错误数据处理

（1）不符合规范要求的错误数据：使用COUNTIF与IF函数嵌套判断。例如，会员购买打折商品数量不能多于3个，公式"=IF(COUNTIF(B2:G2,"<>0")>3,"错误","正确")"，统计非零单元格数量是否超过规定范围。

（2）手动输入错误数据：使用条件格式标记。例如，数据只能为0或1，公式"=OR(B2=1,B2=0)=FALSE"，设置格式（如绿底）标记错误数据。

三、综合实践案例

1.供应商信息采集与整理：利用搜索引擎、B2B平台（阿里巴巴、慧聪网）、政府企业信用信息公示系统收集供应商信息，按地区/产品类别/规模分类整理，提交Excel文件及说明文档。

2.电动牙刷月销售数据处理：数据格式统一→重复数据处理→缺失数据处理→错误数据修正→数据验证与审核；销售趋势分析（数据透视表+折线图）、品牌型号分析（饼图+柱状图）、价格销售关系分析、促销活动效果分析、地区销售差异分析。

3.客户信息采集与处理：客户信息导入记事本TXT格式、设置自动添加客户编号、美化客户资料表格式、冻结标题行查看靠后数据。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（数据隐私保护、合法合规采集、诚信经营、拒绝数据造假）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：对比三种"脏数据"（缺失、重复、错误）的处理方法，说说你的理解。

反思："数据质量决定分析质量"——讨论数据采集与处理环节中最容易被忽视的问题，以及如何在实际工作中建立数据质量保障机制。

学生反馈：八爪鱼采集器操作是否顺畅，Excel函数使用是否熟练，对数据清洗流程的理解是否到位。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题、操作题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：下载"清洗缺失数据.xlsx"和"清洗重复数据.xlsx"素材文件，完成以下任务：①对缺失数据分别使用"平均值替代法"和"前后记录平均值替代法"进行处理，比较两种方法的结果差异；②使用至少两种方法查找并删除重复数据；③撰写数据处理说明文档（不少于500字），说明处理思路、方法选择依据及处理结果。教学小结本专题系统介绍了商务数据采集与处理的核心技能，学生通过八爪鱼采集器实操掌握了网页数据采集方法，通过Excel实操熟练掌握了缺失数据、重复数据、错误数据的清洗技术。"潮流前线"和电动牙刷案例使学生认识到数据质量对分析结果的决定性影响。后续需加强数据清洗的自动化思维培养（如Pythonpandas应用），提升学生处理大规模数据的能力，同时强化数据伦理与合规意识教育。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案04课题

（项目、章节）项目四行业状况分析与竞争对手分析

4.1洞察行业状况

4.2分析竞争对手课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记行业状况的概念及15项影响因素；掌握行业商品搜索量走势、卖家情况、商品价格、商品销量的分析方法；了解竞争对手的概念与四维识别方法（货、场、人、财）；掌握竞争对手分析的五大步骤与三层分析内容（决策层、经营层、职能层）；理解竞争对手商品销量、客户拥有量、下单转化率的计算公式与Excel分析方法。

能力目标：能够运用Excel（OFFSET函数、动态图表、COUNTIF/COUNTIFS函数、VLOOKUP函数、数据验证、饼图、柱形图等）进行行业数据分析；能够运用四维框架识别企业竞争对手；能够撰写行业数据分析报告与竞争对手分析报告；能够根据分析结果制定针对性的竞争策略。

素养目标：提升学生工作严谨务实的职业素养；增强文化自信，弘扬中华文化；树立公平竞争意识，遵守商业伦理；培养战略思维与市场敏感度。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法、实操训练法。

教学手段：多媒体教学、Excel高级功能实操演示（动态图表、函数嵌套、数据验证）、生意参谋等电商数据分析平台演示、网络教学资源。教学方法与手段重点难点教学重点：行业状况的15项影响因素分析；行业商品搜索量动态走势图的制作（OFFSET函数+滚动条控件）；行业卖家情况散点图分析；行业商品价格圆环图分析；行业商品销量柱形图与趋势线分析；竞争对手四维识别框架（货、场、人、财）；竞争对手分析的五步骤与三层内容；竞争对手商品销量、客户拥有量、下单转化率的Excel分析方法。

教学难点：理解OFFSET函数在动态图表中的应用原理；掌握COUNTIF与SUM函数嵌套计算回头客人数的方法；区分竞争对手分析的三个层次（决策层、经营层、职能层）及各自的分析重点；将行业分析与竞争对手分析的结果转化为可执行的企业战略。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.回顾项目三核心内容（数据采集与处理），引出"知己知彼，百战不殆"——行业与竞争分析是制定战略的前提；

2.教师准备：课件、Excel案例数据文件（行业商品搜索量、卖家经营阶段、同类商品价格、商品销量、竞争产品销售量、客户拥有量、下单转化率等）、生意参谋平台演示账号；

3.学生准备：预习项目四，思考"你所在行业的头部企业有哪些，它们各自的优势是什么"。

课堂讲授（60min）

1.回顾项目一数据分析的典型应用场景（市场分析、竞争分析），强调行业与竞争分析在企业战略制定中的核心地位；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（公平竞争、诚信经营、文化自信、弘扬国货品牌）。

知识内容：一、洞察行业状况1.行业状况认知

（1）行业状况概念：行业与行业之间在经济特性、竞争环境、未来利润前景存在巨大区别，竞争重视程度体现在价格、质量、性能、服务、广告、新产品革新等方面。

（2）影响行业状况的15项因素：①市场规模；②竞争对手数量及相对规模；③分销渠道种类；④生产能力利用率；⑤产品工艺革新速度；⑥市场增长速度；⑦行业成长周期阶段；⑧消费者数量及相对规模；⑨竞争角逐范围；⑩供应链整合程度；⑪产品服务差别化程度；⑫规模经济实现程度；⑬学习经验效应；⑭资源需求及市场壁垒；⑮行业盈利水平。

2.行业商品搜索量走势分析

目的：直观鉴别商品热度和生命力。

Excel操作：①使用OFFSET函数动态提取数据区域；②生成数组公式；③设置日期格式；④插入带数据标记的折线图；⑤设置纵坐标最小值；⑥启用"开发工具"选项卡；⑦插入滚动条（窗体控件）并设置参数；⑧设置平滑线与数据标签；⑨组合图表与滚动条实现动态交互。

3.行业卖家情况分析

目的：了解行业卖家所处阶段，找准市场定位。

Excel操作：①计算总计与阶段占比（公式"=B3/\$B\$8"）；②百分比格式设置；③转置粘贴；④IF函数设置逻辑判断（\$A3=D\$2,0.5,NA()）；⑤填充数据矩阵；⑥插入带数据标记的散点图；⑦设置坐标轴格式（最大值2.0，单位0.5）；⑧图片复制替换数据点；⑨制作多阶段对比图表。

4.行业商品价格分析

目的：精准分析行业商品价格，让价格成为优势。

Excel操作：①划分价格区间（如≤2000、2001-3000等）；②使用COUNTIF/COUNTIFS函数统计各区间商品数量；③插入圆环图；④选择快速布局样式；⑤根据图表结果指导商品定价策略。

5.行业商品销量分析

目的：分析行业内商品销售量，指导选品与补货。

Excel操作：①复制标题行；②数据验证设置序列（来源选择商品名称区域）；③VLOOKUP函数查询各月销量（设置Lookup_value、Table_array、Col_index_num、Range_lookup参数）；④填充公式并修改列号参数；⑤插入簇状柱形图；⑥添加趋势线。

二、分析竞争对手1.竞争对手的概念与识别

（1）竞争对手概念：生产经营与本企业产品相似或可替代、以同一客户群体为目标的其他企业。

（2）四维识别框架：

①从"货"识别：直接竞争（同品类）、扩大品类竞争（可替代商品）、互补品类竞争（互补商品间的隐性竞争，如新能源汽车与加油站）。

②从"场"识别：卖场商业资源竞争（店铺位置、商场公共区域促销资源）。

③从"人"识别：人力资源争夺（挖角）、顾客资源争夺（时间、预算、身体资源，如各App争夺用户碎片化时间）。

④从"财"识别：生产资源争夺、营销资源争夺、物流资源争夺。

（3）竞争对手界定特点：形式多样性（直接/间接/替代）、地域差异性、非唯一性、变化性。

2.竞争对手分析的步骤与内容

（1）五步骤：①确定竞争对手的目标（利润、市场定位、驱动力）；②确定竞争对手的战略（战略群体定位）；③分析竞争对手的优势和劣势；④探索竞争对手对市场变化的应对方式；⑤确定本企业的竞争策略。

（2）三层分析内容：

①企业决策层：总资产、销售额增长、业务种类、企业使命、核心竞争力、市场占有率。

②企业经营层：产品或服务竞争地位、竞争战略、新产品开发趋势、定价策略、广告策略、服务策略。

③企业职能层：销售部门（价格追踪、销售队伍）、市场营销部门（品牌定位、市场份额、广告开支）、生产运作部门（成本地位、规模经济、供应链）、研发部门（技术路线、专利、创新能力）、人力资源部门（人员组成、薪酬政策）、财务部门（收益性、安全性、流动性、成长性、生产性、创新能力指标）。

3.竞争对手商品销售情况分析

Excel操作：①删除重复项获取唯一商品数量；②计算销售额（=B2*C2）；③SUM函数计算总销量与总销售额；④数据对比分析。

4.竞争对手客户拥有量分析

Excel操作：①COUNTA函数统计下单人数；②数组公式"=D2-SUM(1/COUNTIF(B2:B21,B2:B21))"计算回头客人数；③插入饼图展示客户结构；④与本企业客户数据对比分析优劣势。

5.竞争对手下单转化率分析

公式：下单转化率=（产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的访客人数）×100%。

Excel操作：①自动求和计算访客数与下单数；②公式"=C2/B2"计算转化率；③百分比格式设置；④插入簇状柱形图；⑤添加数据标签；⑥设置数据标签链接对应转化率；⑦分析各流量渠道转化效果（活动流量、会员营销流量转化率最高）。

三、综合实践案例

1.童装行业市场行情分析：利用生意参谋采集童装行业近1年数据（交易指数、支付金额较父行业占比），分析市场容量（柱状图）、子行业发展趋势（面积图+切片器）。

2.竞争店铺商品数据分析：采集竞争店铺所有商品数据，按类目划分汇总，利用饼图分析各类目商品数量占比，利用组合图对比各类目商品销量与数量关系。

3.美妆护肤行业市场容量汇总：根据2020-2022年市场数据，使用Excel汇总研究市场规模，挖掘最大一级类目和二级类目。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（公平竞争、诚信经营、文化自信、支持国货品牌）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：对比行业分析与竞争对手分析的侧重点，说说你的理解。

反思："知己知彼，百战不殆"——讨论在电商竞争中，如何平衡"学习竞争对手"与"保持自身特色"的关系，避免同质化竞争。

学生反馈：Excel动态图表制作是否顺畅，函数嵌套是否理解，对竞争分析框架的应用是否到位。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题、操作题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：下载"行业商品搜索量搜索走势分析.xlsx"和"竞争产品销售量数据表.xlsx"素材文件，完成以下任务：①制作行业商品搜索量动态走势图（含滚动条控件）；②分析竞争店铺商品销售情况（计算总销量、总销售额、各类目占比）；③选择一家你感兴趣的电商企业，运用"货、场、人、财"四维框架识别其主要竞争对手，撰写竞争分析报告（不少于500字）。教学小结本专题系统介绍了行业状况分析与竞争对手分析的完整框架，学生通过Excel高级功能（OFFSET动态图表、VLOOKUP、COUNTIF嵌套等）掌握了行业数据分析的实操技能，通过"货、场、人、财"四维框架和五步骤三层分析体系建立了竞争分析思维。童装行业和美妆护肤行业案例使学生认识到数据分析在市场战略制定中的关键作用。后续需加强动态图表的交互设计教学，提升学生将分析结果转化为战略建议的能力，同时强化国货品牌意识与公平竞争伦理教育。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案05课题

（项目、章节）项目五商品数据分析

5.1认知商品分析

5.2制定商品定价

5.3控制商品采购成本课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记商品分析的概念与七大内容（价格分析、销售分析、商品功能组合分析、用户体验分析、商品生命周期分析、商品毛利分析、商品库存分析）；掌握商品分析的重点（价格敏感商品、A类商品、高毛利产品）；了解商品数据分析模型与主要指标（SKU、SPU、商品访客数、浏览量、加购件数、收藏次数等）；掌握商品搜索热度统计与关键词分析方法；理解商品定价的影响因素（内部因素：营销目标、店铺定位、商品成本、商品类别；外部因素：消费人群、市场需求、竞争对手价格）；掌握商品定价策略（撇脂定价、渗透定价、适中定价、生命周期定价、市场细分定价）；掌握商品采购成本分析的六大维度（成本价格、采购金额统计、金额占比、采购时间、金额预测、供货商报价）。

能力目标：能够运用Excel（RANK.EQ函数、条件格式数据条/图标集、数据透视表、SUMIFS函数、LOOKUP函数、分类汇总、移动平均法等）进行商品搜索热度分析、关键词分析、价格带分析、成本走势分析、采购金额预测；能够根据商品生命周期阶段制定相应定价策略；能够运用ABC库存管理法进行商品库存管理；能够撰写商品分析报告与定价策略方案。

素养目标：坚持诚实守信、公平交易，不弄虚作假；培养学生树立严谨、有责任心的工作作风；树立以数据驱动商品决策的经营理念；增强成本控制意识与供应链管理能力。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法、实操训练法。

教学手段：多媒体教学、Excel高级功能实操演示（数据透视表、条件格式、函数嵌套等）、生意参谋等电商数据分析平台演示、网络教学资源。教学方法与手段重点难点教学重点：商品分析的七大内容与三类重点商品；商品搜索热度统计的RANK.EQ函数与条件格式（数据条、图标集）应用；商品关键词分析的数据透视表操作；商品定价的三大策略与生命周期定价；商品采购成本分析的六大维度Excel操作（OFFSET动态名称、分类汇总、SUMIFS、LOOKUP、移动平均预测）。

教学难点：理解商品功能组合分析与用户体验分析的抽象概念；掌握SUMIFS多条件求和与LOOKUP区间查找的函数应用；理解不同定价策略的适用场景与转换时机；运用移动平均法对采购金额进行预测；将商品分析结果转化为可执行的定价与采购决策。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.回顾项目四核心内容（行业分析与竞争分析），引出"产品是企业的核心竞争力"——商品数据分析是运营优化的基础；

2.教师准备：课件、Excel案例数据文件（商品热度分析、商品关键词、商品定价、价格带分析、商品采购成本分析、货物采购明细、商品采购价格明细、采购金额预测、供货商商品报价等）、生意参谋平台演示账号；

3.学生准备：预习项目五，思考"你最近购买的一件商品，哪些因素影响了你的购买决策（价格、品牌、功能、评价等）"。

课堂讲授（60min）

1.回顾项目一数据分析的典型应用场景（产品分析），强调商品数据分析在电商运营中的核心地位；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（诚信经营、拒绝虚假宣传、支持国货品牌、弘扬中华文化）。

知识内容：一、认知商品分析1.商品分析的概念与内容

（1）概念：对商品的进货、销售、库存情况进行分析，通过对销售额、毛利率、周转率、增长率等指标进行统计和分析，决定商品结构、价格调整、库存系数及引进淘汰策略。

（2）七大内容：①价格分析（与同行比较、变动趋势）；②销售分析（销量、销售额、平均销售额及构成比）；③商品功能组合分析（各功能类别品项数、销售额、毛利额分布）；④用户体验分析（从用户出发，持续改进体验细节）；⑤商品生命周期分析（各周期阶段特征与营销策略）；⑥商品毛利分析（各类别商品毛利额、毛利率分布）；⑦商品库存分析（库存量、存销比、周转率、交叉比率）。

2.商品分析的重点

（1）价格敏感商品：影响店铺在消费者心目中的价格形象，需定期调整避免客户流失。

（2）A类商品：占店铺经营20%，贡献80%销售额及利润，需加强各阶段销售及流转信息收集分析。

（3）代理或独家销售的高毛利产品：进价较低、毛利率高，需关注销售毛利贡献，鼓励积极促销。

3.商品数据分析模型与主要指标

维度：商品、客户等；指标：数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等；分析方法：统计分析、预测分析、优化分析。

主要指标：SKU（库存量单位）、SPU（标准化产品单元）、商品数、商品访客数、商品浏览量、加购件数、收藏次数、流量下跌商品、支付下跌商品、低支付转化率商品、高跳出率商品、零支付商品、低库存商品。

4.商品搜索热度数据统计

Excel操作：①RANK.EQ函数计算搜索热度排名；②插入空白列复制数据；③条件格式设置数据条（实心填充+仅显示数据条）；④条件格式设置图标集（3个三角形，阈值0.001和0）；⑤按升序排列方便关键词选择优化。

5.商品关键词分析

Excel操作：①创建数据透视表（现有工作表）；②将"关键词"拖入"行"标签，"关注指数"拖入"值"标签；③对同类或相近关键词进行分组；④应用数据透视表样式；⑤以大纲形式显示并重命名分组；⑥插入计算字段"同类名称比重"；⑦设置值显示方式为"父级汇总的百分比"。

二、制定商品定价1.商品定价的认知

（1）内部影响因素：①营销目标（投资收益率最大化、利润最大化、市场份额最大化、稳定价格、提升品牌形象）；②店铺商品定位（低价优势、专业优势、特色优势）；③商品成本（成本加成定价法：商品定价=商品成本+商品成本×成本利润率；安全定价法：商品成本+正常利润+快递费用）；④商品类别（引流商品10%、定位商品20%、利润商品70%）。

（2）外部影响因素：①消费人群（年龄、职业、消费能力）；②市场和顾客需求（转化率判断价值认可度）；③竞争对手价格（品牌价值、服务价值、人员价值、形象价值）；④其他（政府管制、经济状况、新技术）。

2.商品定价策略

（1）一般定价策略：①撇脂定价法（高价入市，牺牲销量获高毛利）；②渗透定价法（低价入市，牺牲毛利获份额）；③适中定价法（价格适中，重视其他营销手段）。

（2）生命周期定价策略：导入期（撇脂/渗透）→成长期（视情况而定）→成熟期（适中定价）→衰退期（低价出清）。

（3）市场细分定价策略：按购买者类型、购买地点、购买时间、购买数量、商品设计、商品捆绑、搭卖和测量等维度细分。

（4）营销组合定价策略：与产品线、促销策略、分销策略联动。

3.商品定价统计分析

Excel操作：①SUMIFS函数按价格区间统计成交量；②插入面积图；③设置坐标轴格式（刻度线之间）；④添加数据标签；⑤设置填充颜色与透明度；⑥设置三维格式（棱台效果）；⑦添加渐变网格线。

价格带分析：LOOKUP函数结合数据透视图分析热销商品价格带（件单价划分→LOOKUP区间归类→数据透视图展示→确定最优价格带）。

三、控制商品采购成本1.商品成本价格分析

Excel操作：①使用OFFSET函数定义动态名称"成本价格"和"日期"；②插入折线图；③编辑数据系列引用动态名称；④设置坐标轴日期格式。

2.商品采购金额统计

Excel操作：①排序（主要关键字+次要关键字）；②分类汇总（求和+平均值，不替换当前汇总）；③查看分级显示结果。

3.不同商品采购金额占比分析

Excel操作：①SUMIFS函数按货物名称求和；②插入三维饼图；③添加数据标签（百分比+分行符）。

4.商品采购时间分析

Excel操作：①AVERAGE函数计算平均价格；②插入带数据标记的折线图；③设置纵坐标最小值；④设置平均线型与数据标签。

5.对采购金额进行预测

Excel操作：①计算成本增减率（=(B3-B2)/B2）；②加载"分析工具库"；③使用"移动平均"工具（设置输入/输出区域、间隔、图表输出）；④添加数据标签（实际值靠上、预测值靠下）；⑤计算预测结果（=B7*D7）。

6.不同供货商商品报价

Excel操作：①数据转置（复制→粘贴→转置）；②插入折线图；③设置纵坐标最小值；④添加垂直线并设置格式；⑤添加图表标题和数据标签。

四、综合实践案例

1.服装行业关键词分析：利用生意参谋获取商品关键词数据，从搜索频率、趋势变化、竞争热度、关联词网络、用户地域分布等维度进行剖析。

2.国产沐浴露竞品定价分析：选择万宁4款国产沐浴露作为分析对象，掌握竞争对手近半年历史最低价，预判大促价格上限，撰写分析报告。

3.服装企业商品生命周期分析：采集成交量与搜索指数数据，利用Excel数据透视表分析导入期、成长期、成熟期、衰退期各阶段特征，制定相应策略。

4.ABC库存管理：根据商品库存数据，运用ABC管理办法（A类重点管理、B类一般控制、C类简单处理）进行分类分析。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（诚信经营、拒绝虚假宣传、支持国货品牌、弘扬中华文化）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：对比商品分析的七大内容，说说你认为电商运营中最需要关注哪几项指标，为什么。

反思："价格战"的利与弊——讨论在电商竞争中，低价策略是否可持续，企业应如何在价格与品质之间找到平衡点。

学生反馈：Excel函数嵌套是否熟练，数据透视表操作是否顺畅，对定价策略的理解是否到位。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题、操作题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：下载"商品热度分析.xlsx"和"商品采购成本分析.xlsx"素材文件，完成以下任务：①对商品搜索热度进行排名，并使用条件格式（数据条+图标集）进行可视化展示；②使用OFFSET函数定义动态名称，制作商品成本价格走势图；③选择一款你熟悉的商品，分析其定价策略的合理性，撰写定价分析报告（不少于500字）。教学小结本专题系统介绍了商品数据分析的完整框架，从商品认知分析、定价策略制定到采购成本控制，形成了"分析→定价→控本"的闭环思维。学生通过Excel高级功能（RANK.EQ、条件格式、数据透视表、SUMIFS、LOOKUP、OFFSET、移动平均等）掌握了商品运营的核心技能。运动手环和服装行业案例使学生认识到数据驱动商品决策的重要性。后续需加强定价策略的实际应用训练，提升学生将市场洞察转化为定价决策的能力，同时强化国货品牌意识与诚信经营教育。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案06课题

（项目、章节）项目六客户数据分析与评估

6.1认知客户数据分析

6.2客户画像分析

6.3客户价值分析课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标教学目标：

知识目标：识记客户数据分析的概念与意义；掌握客户数据分析的主要内容（客户特征分析、客户行为分析、客户价值分析、客户满意度分析、客户忠诚度分析）；了解客户画像的构建方法与标签体系；掌握RFM客户价值分析模型的原理与应用；理解客户生命周期价值（CLV）的概念与计算方法；掌握客户细分与精准营销的基本思路。

能力目标：能够运用Excel进行客户特征数据统计分析（性别、年龄、地域、消费频次等）；能够构建基础客户画像并进行可视化展示；能够运用RFM模型对客户进行分层（重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户等）；能够根据客户价值分析结果制定差异化营销策略；能够撰写客户数据分析报告。

素养目标：树立以客户为中心的服务理念；培养数据隐私保护意识，遵守客户数据使用伦理；增强客户关系管理的责任感；培养精准营销与个性化服务的意识。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、任务驱动法、实操训练法。

教学手段：多媒体教学、Excel客户数据分析实操演示、CRM系统演示、数据可视化工具演示、网络教学资源。教学方法与手段重点难点教学重点：客户数据分析的五大内容（特征、行为、价值、满意度、忠诚度）；客户画像的构建方法与标签体系设计；RFM模型的三个维度（最近消费时间Recency、消费频率Frequency、消费金额Monetary）及客户分层方法；客户生命周期价值的计算与应用；基于客户价值的差异化营销策略制定。

教学难点：理解RFM模型中三个维度的权重分配与评分标准设定；掌握客户生命周期价值（CLV）的预测计算方法；将客户画像与RFM分析结果结合，形成可执行的精准营销方案；理解客户数据隐私保护的边界与合规要求。教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.回顾项目五核心内容（商品数据分析），引出"客户是企业的核心资产"——客户数据分析是提升客户价值的关键；

2.教师准备：课件、Excel案例数据文件（客户特征数据、客户消费记录、RFM分析模板等）、CRM系统演示环境；

3.学生准备：预习项目六，思考"作为消费者，你希望企业如何了解你的需求并为你提供个性化服务"。

课堂讲授（60min）

1.回顾项目一数据分析的典型应用场景（客户分析），强调客户数据分析在提升企业竞争力中的核心地位；

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（客户隐私保护、数据安全、诚信服务、尊重消费者权益）。

知识内容：一、认知客户数据分析1.客户数据分析的概念与意义

（1）概念：通过对客户相关数据的收集、整理和分析，深入了解客户特征、行为、需求和价值，为企业营销决策和客户关系管理提供数据支持。

（2）意义：①精准定位目标客户群体；②优化客户获取与留存策略；③提升客户满意度和忠诚度；④实现客户价值最大化；⑤支持个性化营销与服务。

2.客户数据分析的主要内容

（1）客户特征分析：对客户的基本属性进行统计分析，包括性别、年龄、地域、职业、收入、教育程度等人口统计学特征。

（2）客户行为分析：分析客户的购买行为模式，包括购买频次、购买时间、购买渠道、购买偏好、浏览行为、加购行为、收藏行为等。

（3）客户价值分析：评估客户为企业创造的价值，包括历史消费金额、消费频次、客单价、利润贡献、客户生命周期价值（CLV）等。

（4）客户满意度分析：通过评价数据、投诉数据、回访数据等评估客户对产品或服务的满意程度。

（5）客户忠诚度分析：分析客户的复购率、留存率、推荐意愿（NPS净推荐值）等，评估客户对品牌的忠诚程度。

二、客户画像分析1.客户画像的概念与构建方法

（1）概念：基于客户数据，通过标签化方式构建的虚拟客户模型，是对真实客户的抽象描述和特征概括。

（2）构建方法：①数据收集（交易数据、行为数据、社交数据、调研数据）；②特征提取（人口统计特征、消费特征、行为特征、偏好特征）；③标签体系设计（事实标签、规则标签、预测标签）；④画像可视化（雷达图、词云、用户旅程图等）。

2.客户画像标签体系

（1）人口属性标签：性别、年龄、地域、职业、收入、教育、婚姻状况等。

（2）消费特征标签：消费频次、消费金额、客单价、消费偏好、价格敏感度、促销敏感度、购买渠道偏好等。

（3）行为特征标签：活跃时段、浏览深度、加购率、收藏率、分享率、评价习惯等。

（4）价值分层标签：高价值客户、中价值客户、低价值客户、潜在客户、流失客户等。

3.客户画像可视化

Excel操作：①使用数据透视表统计客户特征分布；②插入饼图/柱形图展示性别、年龄、地域分布；③使用条件格式突出显示高价值客户群体；④制作客户特征雷达图。

三、客户价值分析1.RFM客户价值分析模型

（1）模型原理：通过三个维度评估客户价值——R（Recency，最近消费时间）、F（Frequency，消费频率）、M（Monetary，消费金额）。

（2）评分方法：对每个维度按五分制或十分制进行评分，通常采用等频分箱或等宽分箱法。

（3）客户分层：

①重要价值客户（R高、F高、M高）：核心客户，重点维护；

②重要保持客户（R高、F高、M低）：忠诚度高但消费力有限，需提升客单价；

③重要发展客户（R高、F低、M高）：消费力强但频次低，需促进复购；

④重要挽留客户（R低、F高、M高）：曾是高价值客户但近期未消费，需激活召回；

⑤一般价值客户（R高、F低、M低）：新客户或低频客户，需培养消费习惯；

⑥一般保持客户（R低、F高、M低）：曾经活跃但近期沉默，需关注流失风险；

⑦一般发展客户（R低、F低、M高）：潜在高价值客户，需挖掘需求；

⑧流失客户（R低、F低、M低）：已流失或即将流失，需分析原因。

2.RFM模型Excel实操

Excel操作：①计算每个客户的R值（距今天数）、F值（消费次数）、M值（消费总金额）；②使用PERCENTRANK函数或分箱法对各维度评分（1-5分）；③计算RFM总分或组合标签；④使用数据透视表统计各层级客户数量及占比；⑤插入柱形图/饼图展示客户分层结果。

3.客户生命周期价值（CLV）

（1）概念：客户在与企业关系存续期间，为企业带来的全部预期收益现值。

（2）计算方法：

①历史CLV：基于客户历史消费数据的累计价值。

②预测CLV：CLV=（平均客单价×购买频次×客户关系持续时间）-客户获取成本-客户服务成本。

（3）应用：识别高CLV客户群体，优化营销资源分配，评估客户获取投入的合理性。

4.基于客户价值的差异化营销策略

（1）高价值客户：VIP专属服务、优先体验新品、个性化推荐、会员专属活动。

（2）潜力客户：优惠券刺激、组合套餐推荐、积分奖励、消费引导。

（3）沉默客户：召回活动、限时优惠、关怀短信、需求调研。

（4）流失客户：原因分析、挽回优惠、满意度调查、服务改进。

四、综合实践案例

1.某电商平台客户特征分析：对客户性别、年龄、地域、消费频次等特征进行统计分析，构建基础客户画像。

2.RFM模型客户分层实操：基于客户消费记录，运用RFM模型进行客户分层，识别核心客户、潜力客户、沉默客户和流失客户。

3.客户生命周期价值预测：根据历史消费数据，预测不同客户群体的CLV，为营销预算分配提供依据。

4.精准营销方案设计：针对不同客户层级，设计差异化的营销活动方案（如会员日、召回券、新品试用等）。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（客户隐私保护、数据安全、诚信服务、尊重消费者权益）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

知识盘点：对比RFM模型的三个维度，说说你认为哪个维度对客户价值评估最重要，为什么。

反思："大数据杀熟"现象的讨论——企业在运用客户数据进行精准营销时，应如何把握商业利益与客户权益的平衡？

学生反馈：RFM评分标准设定是否合理，客户分层结果是否符合实际，对精准营销策略的理解是否到位。

以上情况，在本节课的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以团队合作为主要形式。课前准备

（5分钟）

新课讲授

（60分钟）

教师总结

（25分钟）作业（1）课后完成填空题、单选题、名词解释题、简答题、操作题等内容（见教材项目检测）；

（2）操作题：下载"客户消费记录.xlsx"素材文件，完成以下任务：①计算每位客户的R值、F值、M值；②使用等频分箱法对各维度进行1-5分评分；③根据RFM评分进行客户分层（8类）；④统计各层级客户数量及占比，并制作可视化图表；⑤针对"重要挽留客户"设计一套召回营销方案，撰写方案说明（不少于500字）。教学小结本专题系统介绍了客户数据分析与评估的完整框架，从客户特征分析、客户画像构建到客户价值评估（RFM模型、CLV），形成了"了解客户→分层客户→服务客户"的闭环思维。学生通过Excel实操掌握了客户分层与价值评估的核心技能，认识到客户数据在企业决策中的战略价值。后续需加强客户隐私保护与数据伦理教育，提升学生将客户洞察转化为精准营销方案的能力，同时强化以客户为中心的服务意识。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师计划执行情况该课程教学原计划：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。该课程教学执行情况：总课时[]学时，其中理论[]学时，实验（实训）[]学时。教学效果分析存在的问题

（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案07课题

（项目、章节）项目7销售数据分析

任务1认知销售数据

任务2深入商品销售情况统计与分析

任务3分析商品退货、退款情况课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标

方法

手段教学目标：

知识目标：识记销售数据的特点与作用；掌握SKU销售数据的分析方法；理解商品退款金额与退款率的计算与分析；掌握不同商品销量、销售额的分类统计方法；掌握商品销售额比重统计与饼图制作方法；掌握规划求解在商品分配方案中的应用；掌握同类商品（颜色、尺寸）销售情况的统计与分析方法；掌握退货退款原因的统计与数据透视表分析方法。

能力目标：能够运用Excel条件格式、分类汇总、SUMIF函数、数据透视表等工具进行销售数据分析；能够根据销售目标制定特定区域的销售任务分解方案；能够深度剖析销售数据下滑的原因，整合市场推广效果、客户反馈等数据挖掘问题症结；能够撰写销售数据分析报告，提出建设性意见。

素养目标：提升学生潜心钻研业务的职业素养；培养学生树立正确的经营意识；培养数据驱动决策的思维方式。

教学方法：讲授法、案例分析法、讨论法、演示法、项目驱动法。

教学手段：多媒体教学、Excel实操演示、案例数据分析。重点难点教学重点：销售数据的特点与作用；Excel分类汇总与SUMIF函数的应用；销售额比重统计与饼图制作；规划求解在商品分配方案中的应用；数据透视表在同类商品销售分析与退货退款原因分析中的应用。

教学难点：SKU销售数据分析中条件格式的公式设置；规划求解约束条件的合理设定与最优解的理解；数据透视表字段配置与值显示方式的灵活运用；销售计划完成情况的综合分析（环比、同比、计划完成率的多维度对比）。教学过程与内容教学过程与内容教学环节设计课堂准备（5min）

1.教师准备：销售数据案例（某家电网店10月销售计划完成情况表）、SKU销售数据表、商品分配方案分析表、退货退款原因分析表；Excel软件及多媒体课件；店侦探等数据采集工具账号。

2.学生准备：预习项目7，收集一家电商企业的销售数据或自己熟悉的店铺销售情况。

课堂讲授（30min）

1.对本项目做简要介绍，引入"宥柠"企业案例情境（拓展市场、商品种类扩充30%、多平台运营、促销活动但销售增长未达预期）。

2.对重点难点及学生的薄弱环节进行知识点补充讲解，突出课程思政（数据真实性、诚信经营、以数据为依据的科学决策）。

知识内容：

一、销售数据相关概述

1.销售数据认知（可得性、多样性、复杂性）

2.销售数据的分类及价值

3.利用销售数据优化营销策略

4.SKU销售数据分析（条件格式标注最优SKU）

5.商品退款金额与退款率分析

二、不同商品销售情况统计与分析

1.不同商品销量分类统计（分类汇总功能）

2.不同商品销售额分类统计（分类汇总求和）

3.不同商品销售额比重统计与分析（SUMIF函数+饼图）

4.不同商品分配方案分析（规划求解）

三、同类商品销售情况统计与分析

1.不同颜色的同类商品销售情况统计与分析（分类汇总+排序）

2.不同尺寸的同类商品销售情况统计与分析（数据透视表）

四、商品退货、退款情况统计与分析

1.商品退货、退款原因统计（删除重复项+COUNTIF+饼图）

2.商品退货、退款原因分析（数据透视表+值显示方式）

实操演练（40min）

1.教师演示：Excel条件格式分析SKU销售数据；分类汇总统计不同商品销量；SUMIF函数统计销售额比重并制作饼图；规划求解进行商品分配方案分析；数据透视表分析同类商品及退货退款原因。

2.学生跟练：按教师演示步骤完成各项操作，教师巡回指导，重点辅导条件格式公式输入、规划求解约束条件设置、数据透视表字段配置等难点环节。

复盘反思（10min）

（1）总结本次课重点难点，突出课程思政内容（数据真实性、诚信经营）。

（2）组织学生讨论本次课的收获：

①知识盘点：简述销售数据的特点与作用，以及Excel在销售数据分析中的主要应用技巧，讲讲你的收获。

②反思：教学中是否充分结合真实电商案例，后续可增加更多行业案例（如零售、餐饮等）。

③学生反馈：对"规划求解"应用兴趣较高，可结合更多优化问题深入。

以上情况，在本项目的教学活动中，以激发学生兴趣为指导原则，以项目驱动和团队合作为主要形式。课前准备（5分钟）

新课讲授（60分钟）

实操演示（40分钟）

教师总结（25分钟）作业1.填空题、单选题、名词解释题、简答题（见教材项目检测）；

2.操作题：根据提供的某连锁零售企业近一个季度销售数据，运用Excel进行分类汇总、比重分析，识别畅销品与滞销品，并撰写分析报告（不少于500字）。

3.拓展题：尝试使用"规划求解"为某两种商品制定最优分配方案，记录操作过程与结果。教学小结本项目从销售数据认知、不同商品销售统计、同类商品分析、退货退款分析四个维度，系统地训练了学生运用Excel进行销售数据分析的能力。重点帮助学生掌握分类汇总、SUMIF函数、数据透视表、规划求解等核心工具。实操环节效果良好，后续可增加更多真实企业案例数据供学生练习，强化数据驱动决策思维。2026-2027学年第一学期课程教学总结系（部）课程名称商务数据分析与应用主讲教师

隋东旭计划执行情况该课程教学原计划：总课时[46]学时，其中理论[36]学时，实验（实训）[10]学时。

该课程教学执行情况：总课时[46]学时，其中理论[36]学时，实验（实训）[10]学时。教学效果分析存在的问题（课程设置、课程内容、实验实训条件、教学方法与手段等方面的问题）课程建设建议系（部）总结系（部）主任签字：

年月日《商务数据分析与应用》教案08课题

（项目、章节）项目8商务数据可视化与报告

任务1商务数据可视化

任务2撰写数据报告课时6授课地点授课时间授课方式理论课（√）、实践课（√）、实习（）教学目标

方法

手段教学目标：

知识目标：识记商务数据可视化的概念、作用及展现形式；掌握商务数据可视化处理的四个步骤（明确需求、选择类型、确定关键指标、优化展现）；掌握Excel制作折线图、柱形图、饼图、散点图、气泡图、瀑布图、旋风图的方法；理解不同场景下特殊图表的选择原则（发展趋势、比例关系、相关性、差异化、空间关系、工作流程）；掌握数据报告的类型分类（按场景、内容、周期）；掌握数据报告撰写流程；理解不同受众对报告需求的差异。

能力目标：能够根据数据特征选择合适的可视化图表类型；能够使用Excel制作各类商务数据图表并进行美化；能够依据既定报告框