图标设计与制作教学教案

《UI图标设计案例教程》

教学教案

第1讲

课时内容初识图标设计授课时间90分钟课时2

掌握图标的基本概念。

掌握图标的应用场景。

了解图标的风格类型。

教学目标

掌握图标的性格表现。

掌握图标的设计原则。

掌握图标的设计流程。

熟练掌握图标的基本概念。

教学重点了解并掌握图标的应用场景。

掌握图标的性格表现。

教学难点了解图标的风格类型。

1、教学思路：通过认识图标设计了解图标设i-的相关概念、特点、原则、常用软件和

学习方法。

教学设计

2、教学手段：通过软件功能解析深入学习软件功能特点。

3、教学资料及要求：根据相关的工具和命令进行简单的练习和操作。

教学内容

讨论问题：1、图标设计的常用软件有哪些？

2、图标的设计风格有哪些步骤？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

1.1图标的基本概念

1.2图标的应用场景

1.2.1产品图标

1.2.2功能图标

1.2.3装饰图标

1.3图标的风格类型

1.3.1拟物风格

13.2扁平风格

1.3.33D风格

1.3.42.5D风格

1.4图标的性格表现

1.4.1圆角大小

1.4.2描边粗细

1.4.3颜色搭配

1.5图标的设计软件

1.6图标的设计原则

1.6.1可识别性

1.6.2视觉统一

1.6.3简洁美观

1.6.4愉悦友好

1.7图标的设计流程

1、掌握图标的基本概念。

2、掌握图标的应用场景。

3、了解图标的风格类型。

小结

4、掌握图标的性格表现。

5、掌握图标的设计原则。

6、掌握图标的设计流程。

第2讲

课时内容图标绘制方法授课时间90分钟课时2

掌握图标标准尺寸系统。

掌握图标绘制像素完美。

掌握图标的绘制思路.

教学目标掌握布尔运算的使用。

掌握图标等比例缩放。

掌握图标的网格系统。

掌握图标的视觉调整。

熟练掌握布尔运算的使用方法。

教学重点了解图标标准尺寸系统。

掌握图标的绘制思路。

教学难点网格系统的使用方法和技巧。

1、教学思路：（1）通过对课堂实训案例的讲解掌握用软件实现图标像素完美、用纸笔

进行图标结构的分解、绘制基础面性图标、绘制基础线性图标、将图标通过缩放置

入界面、运用网格系统调整图标、进行图标的重心调整、进行图标的线条调整、进

行图标的颜色调整的方法和技巧；（2）通过资料及实例图片讲解，掌握图标的绘制

思路；（3）通过资料及实例图片讲解，掌握图标绘制方法。

教学设计

2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上或现实生活中找一些图标进行制作，来加深学员对知识点

的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、图标的绘制工具有哪些？

2、如何使用网格系统？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

2.1图标标准尺寸系统

2.1.1尺寸系统

2.1.2图标尺寸

2.1.3图标放大

2.1.4图标布局

2.8课堂练习-制作家居类面性图标

使用圆角矩形工具、减去顶层形状命令和自由变换命令绘制基础图形，使用属性

面板中圆角半径调整图形圆角，使用填充工具为图形填充颜色。

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作业2.9课后习题-制作服饰类线性图标

使用矩形工具、剪刀工具和直接选择工具绘制图形，使用描边选项调整抽边效果。

第3讲

课时内容线性图标设计授课时间180分钟课时4

掌握线性图标的基础知识

教学目标掌握线性图标的基础设计

掌握线性图标的创意设计

掌握线性图标的基础知识。

教学重点

线性图标的基础设计。

教学难点了解并掌握线性图标的创意设计。

1、教学思路：（1）通过对课堂案例的讲解掌握制作线性圆角图标、制作线性断点图标、

制作线性叠加图标的的方法和技巧；（2）再通过软件相关功能的解析深入学习软件

功能和制作特色；（3〉再通过课堂练习巩固软件功能及制作线性圆角图标的应用技

巧；（4）最后通过课后习题消化所学软件知识，提高制作线性图标的能力。

教学设计2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上或现实生活中找一些线性图标进行制作，来加深学员对知

识点的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、线性图标有哪几种分类？

2、线性图标的特点是什么？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

3.1线性图标的基础知识

3.2线性图标的基础设计

3.3线性图标的创意设计

3.3.1基础线性

33.2课堂案例-制作线性圆角图标

3.3.3基础线性延伸

3.3.4线性断点

3.3.5课堂案例-制作线性断点图标

3.3.6课堂案例-制作线性叠加图标

3.4课堂练习•制作线性双色图标

3,5课后习题-制作线性渐变图标

1、掌握线性图标的基础知识。

小结2、掌握线性图标的基础设计。

3、掌握线性图标的创意设计。

3.4课堂练习-社交类App图标命名

使用图标命名规范，遵守格式：组件一类别一名称一状态@倍数，为社交类App图标命名。

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作业

3.5课后习题-家居类App图标命名

使用图标命名规范，遵守格式：组件一类别_名称一状态@倍数，为家居类App图标命名。

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第4讲

课时内容面性图标设计授课时间180分钟课时4

掌握面性图标的基础知识

教学目标掌握面性图标的基础设计

掌握面性图标的创意设计

掌握面性图标的基础知识。

教学重点了解面性图标的基础设计。

了解并掌握面性图标的创意设计。

教学难点了解并掌握基础面性延伸的设置方法。

1、教学思路；（1）通过对课堂案例的讲解掌握制作单色面性图标、制作面性叠加图标

设计、制作面性微质感图标的方法和技巧；（2）再通过软件相关功能的解析深入学

习软件功能和制作特色；（3）再通过课堂练习巩固软件功能及面性图标设计的应用

技巧；（4）最后通过课后习题消化所学软件知识，提高面性图标设计的能力。

教学设计2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上或现实生活中找一些面性图标进行设计，来加深学员对知

识点的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、面性图标的基础设计有哪些组成部分？

2、基侬面性延伸有哪些规范？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

4.1而性图标的基础知识

4.2面性图标的基础设计

4.3面性图标的创意设计

4.3.1基础面性

4.3.2课堂案例-制作单色面性图标

4.3.3基础面性延伸

4.3.4面性多色

4.3.5面性渐变

4.3.6面性叠加

4.3.7课堂案例-制作面性叠加图标设计

4.3.8面性微质感

4.3.9课堂案例-制作面性微质感图标

4.4课堂练习-制作面性透明度变化图标

4.5课后习题-制作面性渐变图标

1、掌握面性图标的基础知识。

小结2、掌握面性图标的基础设计。

3、掌握面性图标的创意设计。

4.4课堂练习-制作面性透明度变化图标

使用属性面板中的不透明度选项，实现面性透明度变化图标。

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4.5课后习题-制作面性渐变图标

使用椭圆工具、圆角矩形工具、多边形工具、钢笔工具绘制图形，使用图层蒙版

实现面性渐变图标。

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第5讲

课时内容线面图标设计授课时间180分钟课时4

掌握线面图标的基础知识

教学目标掌握线面图标的基础设计

掌握线面图标的创意设计

了解线面图标的基础知识。

教学重点掌握线面图标基础设计的方法和技巧。

掌握线面图标创意设计的方法。

教学难点内部填充的使用方法和应用技巧。

1、教学思路：（1）通过对课堂案例的讲解掌握扁平插画图标制作、制作线面错位填充

图标、阴阳填充图标制作的方法和应用技巧；（2）再通过软件相关功能的解析深入

学习软件功能和制作特色；（3）再通过课堂练习巩固软件功能及线面图标设计的方

法；（4）最后通过课后习题消化所学软件知识，提高线面图标的设计能力。

教学设计2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上或现实生活中找一些线面图标进行设计，来加深学员对知

识点的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、线面图标的特点是什么？

2、内部填充有哪几种？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

5.1线面图标的基磔知识

5.2线面图标的基础设计

5.3线面图标的创意设计

5.3.1内部填充

5.3.2课堂案例•扁平插画图标制作

5.3.3错位填充

5.3.4课堂案例-制作线面错位填充图标

5.3.5线面拼接

5.3.6课堂案例-阴阳填允图标制作

5.4课堂练习-线面双色图标制作

5,5课后习题・MBE线面图标制作

1、掌握线面图标的基础知识。

小结2、掌握线面图标的基础设计。

3、掌握线面图标的创意设计。

5.4课堂练习一线面双色图标制作

使用圆角矩形工具、椭圆工具、钢笔工具和直线段工具绘制图形，使用剪刀工具

剪切路径，使用路径查找器实现布尔运算，使用描边命令设置描边选项，使用渐变工

具实现线面双色图标。

作业

5.5课后习题-MBE线面图标制作

使用圆角矩形工具、椭圆工具、钢笔工具和直线段工具绘制图形，使用剪刀工具

剪切路径，使用路径查找器实现布尔运算，使用描边命令设置描边选项，实现MBE线

面图标制作。

第6讲

课时内容2.5D图标设计授课时间360分钟课时8

掌握2.5D图标的基础知识。

教学目标掌握2.5D图标的基础设计。

掌握2.5D图标的创意设计。

熟练掌握2.5D图标的基础知识。

教学重点掌握2.5D图标的基础设计。

掌握2.5D图标的创意设计。

教学难点2.5D描边变化的应用。

1、教学思路：（1）通过对课堂案例的讲解掌握制作2.5D图标的方法和技巧：（2）再

通过软件相关功能的解析深入学习软件功能和制作特色；（3）再通过课堂练习巩固

软件功能及2.5D图标设计的操作技巧；（4）最后通过课后习题消化所学软件知识，

提高字幕编辑的应用能力。

教学设计2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上搜索或实际创建一些2.5D图标进行设计，来加深学员对

知识点的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、2.5D图标的基础设计有哪些组成部分？

2、2.5D不透明度有哪些规范？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

6.12.5D图标的基础知识

6.22.5D图标的基础设计

6.32.5D图标的创意设计

6.3.12.5D描边变化

6.3.22.5D色彩变化

6.3.32.5D不透明度

6.3.4课堂案例-制作2.5D图标

6.4课堂练习-制作2.5D图标

6.5课后习题-制作2.5D图标

1、掌握2.5D图标的基础知识。

小结2、掌握2.5D图标的基础设计。

3、掌握2.5D图标的创意设计。

6.4整练习-制作2.5D图标

使用圆角矩形工具、椭圆工具、钢笔工具和直接选择工具绘制图形，使用路径查

找器命令实现布尔运算，使用3D命令制作2.5D图标。

作业

6.5陶习题-制作2.5D图标

使用圆角矩形工具、椭圆工具、钢笔工具和直接选择工具绘制图形，使用路径查

找器命令实现布尔运算，使用3D命令制作2.5D图标。

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第7讲

课时内容图标项目设计授课时间180分钟课时4

掌握认识导航栏及其图标

掌握认识标签栏及其图标

教学目标

掌握认识金刚区及其图标

掌握认识应用图标

了解导航栏及其图标。

教学重点掌握认识标签栏及其图标。

掌握认识金刚区及其图标。

教学难点掌握认识应用图标。

1、教学思路：（1）通过对课堂案例的讲解制作电商类导航栏图标、制作旅游类标签栏

图标、制作旅游类金刚区图标、制作娱乐类应用图标的方法和技巧：（2）再通过软

件相关功能的解析深入学习软件功能和制作特色；（3）再通过课堂练习巩固软件功

能及图标项FI设计的操作方法；（4）最后通过课后习题消化所学软件知识，拓展实

际应用能力。

教学设计

2、教学手段：（1）通过课堂案例快速熟悉制作思路和软件功能；（2）通过软件功能解

析深入学习软件功能和制作特点。（3）通过课堂练习和课后习题提高学生的实际应

用能力。

3、教学资料及要求：在网上或现实生活中找一些图标项目进行设计，来加深学员对知

识点的理解，拓展实际应用能力。

教学内容

讨论问题：1、在标签栏展示方式中四种方式的区别？

2、金刚区是指什么？

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

7.1认识导航栏及其图标

7.1.1导航栏的概念

7.1.2导航栏的类型

7.1.3导航栏的规范

7.1.4课堂案例-制作电商类导航栏图标

7.2认识标签栏及其图标

7.2.1标签栏的概念

7.2.2标签栏的类型

7.2.3标签栏的规范

7.2.4课堂案例-制作旅游类标签栏图标

7.3认识金刚区及人因标

7.3.1金刚区的概念

7.3.2金刚区的类型

7.33金刚区的规范

7.3.4课堂案例-制作旅游类金刚区图标

7.4认识应用图标

7.4.1应用图标的概念

7.4.2应用图标的类型

7.4.3应用图标的规范

7.4.4课堂案例-制作娱乐类应用国标

7.5课堂练习-制作美食类导航栏图标

7.6课后习题-制作美食类标签栏图标

1、掌握认识导航栏及其图标。

2、掌握认识标签栏及其图标。

小结

3、掌握认识金刚区及其图标。

4、掌握认识应用图标。

7.5课堂练习-制作美食类导航栏图标

使用圆角矩形工具、椭圆工具、钢笔工具和直线段工具绘制图形，使用路径查找

器实现布尔运算，使用描边命令设置描边选项，实现美食类导航栏图标。

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7.6课后习题-制作美食类标签栏图标

使用椭圆工具、矩形工具和圆角矩形工具绘制图形，使用快捷键变换图形，使用

路径选择工具和减去顶层形状命令实现布尔运算，使用渐变叠加命令实现美食类标签

栏图标，使用横排文字工具输入文字。

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第8讲

课时内容图标验证输出授课时间18（）分钟课时4

掌握图标验证方法

掌握图标切图格式

教学目标掌握PNG图标切图

掌握SVG图标切图

掌握图标命名规范

了解图标验证方法。

了解图标切图格式。

教学重点

掌握PNG图标切图。

掌握SVG图标切图。

教学难点掌握图标命名规范。

1、教学思路：（1）通过对课堂案例的讲解掌握服饰类App图标命名的方法和技巧；（2）

通过软件相关功能的解析学习图标验证输出的基本格式和参数设置。

2、教学手段：（1）通过课堂案例熟悉设计理念和软件功能；（2）通过软件功能解析深

教学设计

入学习软件功能和制作特点。

3、教学资料及要求：除了课堂案例中讲解的软件功能外，还可以根据相关的图标进行

简单的练习和操作。

教学内容

讨论问题：1、图标切图格式最常用有哪些？

2、命名规则有哪些规范？?

内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。

8.1图标验证方法

8.1.1.含义识别

8.1.2.颜色识别

8.1.3风格识别

8.1.4色彩验证

8.2图标切图格式

8.3PNG图标切图

8.3.1,切图规范

8.3.2.切图尺寸

833.输出尺寸

8.3.4.切图方法

835.大小优化

8.4SVG图标切图

8.4.1.切图规范

8.4.2.如何交接

8.5图标命名规范

8.5.1制定原因

8.5.2命名规则

8.5.3常用命名

8.5.4课堂案例-服饰类App图标命名

8.6课堂练习-社交类App图标命名

8.7课后习题-家居类App图标命名

1、掌握图标验证方法。

2、掌握图标切图格式。

小结3、掌握PNG图标切图。

4、掌握SVG图标切图。

5、掌握图标命名规范。

8.6课堂练习-社交类App图标命名

使用图标命名规范，遵守格式：组件—类别一名称—状态@倍数，为社交类App图标

命名。

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8.7课后习题-家居类

使用图标命名规范，遵守格状态@倍数，为家居类App图标

命名。

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电子商务数据的概念及意义

电子商务是与数据分析关系非常紧密的重要行业之•，也是数据分析广泛应用的行业之一。通过数

据分析对数据进行有效的整理和分析，为企业经营决策提供参考依据，进而为企业创造更多的价值，是

数据分析在电子商务领域应用的主要H的。

电子商务数据分析的相关概念

电子商务数据分析是运用分析工具研究电子商务数据信息，搭建数据分析与电子商务管理的桥梁，

指导电子商务决策的一门新兴学科。通常概念下，电子商务数据分析指的是对电子商务经营过程中产生

的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，从而帮助商家做出

决策。通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成多种模型，促进客户、商业伙伴之间的沟通及优

化应用，通常需要计算机软件的支持。

数据分析

“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是

文字、图像、声音等。数据可用于各类研究、设计、查证等工作。“分析”是将研究对象的整体分为若

干部分、方面、因素和层次，并分别加以考察的认识活动。分析的意义在于细致地寻找能够解决问题的

主线，并以此解决问题。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消

化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数

据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们做出正确的判断，以便采取适当行动。数据分

析的数学与统计学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使

得数据分析得以推广。数据分析是数学、统计学、计算机科学等相关学科相结合的产物。

数据分析的目的

数据分析的目的是把隐藏在大量看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对

象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。数据分析是有组

织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品

的整个寿命周期，包括从市场课研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以

提升有效性。例如，设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定

设计方向。因此数据分析具有极其广泛的应用。

数据分析的分类

一般把数据分析分为三类:探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA),验证性数据分析

(ConfirmatoryDataAnalysis,CDA)和定性数据分析。①EDA是指对已有的数据在尽量少的先验假定下

法行探索，侧重于在数据之中发现新的特征。本质上是从客观数据出发，探索其内在的数据规律，让数

据自己说话。②CDA是指在进行分析之前一般都有预先设定的模型，侧重于已有假设的证实或证伪。③

定性数据分析是依据预测者的主观判断分析能力来推断事物的性质和发展趋势的分析方法。

数据可视化

数据可视化旨在将数据分析的结果通过表格、图标和信息图的方式直观地展示出来，使他人更容易、

更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多，如Tableau、PowerBKPython>ExcekWorld、

PowerPoint等。现代社会已经进入一个速读时代，好的可视化图表可以清楚地表达数据分析的结果，节

约人们思考的时间。

数据分析的使用者有大数据分析专家和普通客户，他们对于大数据分析最基本的要求就是数据可视

化，因为数据可视化能够直观地呈现大数据的特点，让观者直接看到结果，发现数据规律，获取敏锐洞

察，让数据分析更简单、更智能。

大数据

大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，

是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信

息资产。

大数据的特点

IBM提出大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、

Veracity(真实性)。①Volume：数据量大，即采集、存储和计算的数据量都非常大。真正大数据的起始

计量单位往往是TB(1024GB)、PB(1024TB)。②Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要

求高。比如，搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推

荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。③Variety：种类和来源多样化。种类上包括结构化、

半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，数据的多类型

对数据处理能力提出了更高的要求。数据可以由传感器等自动收集，也可以由人类手工记录，©Value：

数据价值密度相对较低。随着互联网及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息最大，但价值密度

较低。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据的价值，是大数据时代最需要解决的问题。

⑤Veracity：数据的准确性和可信赖度高，即数据的质量高。数据本身如果是虚假的，那么它就失去了存

在的意义，因为任何通过虚假数据得出的结论都可能是错误的，甚至是相反的。

大数据的作用

①对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。通过对不同来源数据的管理、处理、

分析与优化，将创造出巨大的经济和社会价值。②大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，面向大数

据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。③大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因

素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。数据分析可以使零售商实时掌握市场动

态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提

供更加及时和个性化的服务。④大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。在大数据时代可通过

实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研

究结论和对策。

【知识拓展】

对大数据常见的两个误解

数据不等于信息。经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据

点(无论是通过数字，文字，图片还是视频等)，信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性(informative)。

数据越多，不一定就能代表信息越多，更不能代表信息就会成比例增多。有两个简单的例子，一是备份，

很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增

多。二是多个社交网站上的信息，当人们接触到的社交网站越多，获得的数据就会成比例的增多，获得

的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。因为很多网站上的内容十分类似。

信息不等于智慧。通过技术手段可以去除数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，这样

的信息对我们就一定有用吗？不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足以下3个标准：①可破译性。

这可能是大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却不知该如何利用，企

业就将这些数据暂时非结构化(unstructured)的存储起来，但这些非结构化的数据却不一定可破译，因

此不可能成为智慧。②关联性。无关的信息，至多只是噪音。③新颖性。例如，某电子商务公司通过一

组数据/信息分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10元，接着又通过另一组完全独立的数据/信息

得到了同样的内容。这样的情况下，后者就不具备新颖性。因此，很多时候只有在处理了大量的数据和

信息以后才能判断它们的新颖性。

云计算

云计算(cloudcomputing)是一种分布式计算技术，通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无

数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。

云计算是•种资源交付和使用模式，通过网络获得应用所需的资源(硬件、平台、软件)，提供资源的

网络被称为“云"云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取。通过这项技术，

网络服务提供者可以在数秒之内达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和"超级计算机〃司样强大效

能的网络服务。目前云计算包含三个层次的内容：laaS、PaaS和SaaS。①laaS(InfrastructureasaService)：

基础设施即服务，指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或

占用品进行计费的一种服务模式。@SaaS(SoftwareasaService)：软件即服务，即通过网络提供软件服务。

SaaS平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据工作实际需求，通过互联网向厂

商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得SaaS

平台供应商提供的服务。③PaaS(PlatformasaService)：平台即服务，即把服务器平台或者开发环境作为

一种服务提供的商业模式。

【数据视野】

云计算的实际应用

在2020天猫双11全球狂欢季纪录之夜，据双11实时交易数据显示，11月1日至11日，2020天

猫双11订单创建峰值达58.3万笔/秒。成功扛住大规模流量、支撑各大电商平台“双11”购物盛况的正是

背后的阿里云、腾讯云等各大云计算服务平台。有了云计算，用户可以不用关心机房建设、机器运行维

护、数据库等IT资源建设，而可以结合自身需要，灵活地获得对应的云计算整体解决方案。阿里巴巴、

腾讯、华为等行'也领先企业在满足自身需求后，又将这种软硬件能力提供给有需要的其他企业。云平台

的成本、安全和管理集约优势可以降低IT架构和系统构建的成本并按需提供弹性的IT服务。云计算已被

广泛应用在互联网、金融、零售、政务、医疗、教育、文旅、出行、工业、能源等各个行业，并发挥了

巨大作用。如，铁路12306系统就使用阿里云平台支撑春运等购票峰值的IT需求，保障系统在高峰期的

稳定运行。另一方面，云计算也成为城市、政府和各行业数字化转型的基础支撑。当前无论是电商平台，

还是网上外卖平台、在线游戏中心、热点网站，或是工业互联网都离不开云计算。

数据挖掘

数据挖掘又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoverinDatabase,KDD),是目前人工智能和数据

库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在

价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、

统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在

的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征提取、变化

和偏差分析、Web文本挖掘等。

分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。其目的

是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性

和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划

分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而增

加了商业机会。

回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到

一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、

数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预

防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

聚类分析。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其FI的是使得属于同一类别

的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、

客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的

出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通

过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市

场营销效果的关键因素，，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，

营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

特征提取。特征分析是从一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的

总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特

征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结

果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，

管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评

价和预警等方面。

Web文本挖掘。随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通

过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市

场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响

的外部环境信息和内部经营信息.，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机

的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

数据质量

更好的数据意味着更好的决策，数据分析的前提就是要保证数据质量。因此，在数据分析和数据挖

掘之前，必须完成数据质量的处理工作，主要包括两方面：数据的集成和数据的清洗，关注的对象主要

有原始数据和元数据两方面；

数据的集成。数据的集成主要解决信息孤岛的问题，包括两方面：数据仓库对元数据的集成和元数

据系统对不同数据源中的元数据集成。相应地，数据质量管理也关注两方面：对数据仓库中真实数据的

质最探查和剖析，以及对元数据系统中元数据的数据质显的检查。元数据的管理目标是整合信息资产、

支撑数据在使用过程中的透明可视，提升数据报告、数据分析、数据挖掘的可信度。

数据的清洗。数据质量处理主要是采用一•些数据清洗规则处理缺失数据、去除重复数据、去除噪声

数据、处理异常（但真实）的数据，从而保证数据的完整性、唯一性、一致性、精确性、合法性和及时

性。

【知识拓展】

元数据

元数据是指信息的信息，是描述信息的属性信息。一个信息的元数据可以分为三类。①司有性元数

据：是指事物固有的与事物构成有关的元数据；②管理性元数据：是指与事物处理方式有关的元数据，

③描述性元数据：是指与事物本质有关的元数据。以摄像镜头为例，镜头的固有性元数据包括品牌、参

数、类型、重量、光圈、焦距等信息；镜头的管理性元数据包括商品类型、上架时间及库存情况；镜头

的描述性元数据包括用途和特色，如人文纪实和人像摄影。

电子商务数据分析的意义

优化市场定位

电子商务企业要想在互联网市场站稳脚跟，必须架构大数据战略，对外要拓宽电子商务行业调研数

据的广度和深度，从数据中了解电子商务行业市场的构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等

众多因素；对内企业想进入或开拓某一区域电子商务行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，决

定是否开拓某块市场，最大化规避市场定位不精准给投资商和企业自身带来的毁灭性损失。市场定位对

电子商务行业市场开拓非常重要，但是，要想做到这一点，就必须有足够的信息数据来供电子商务行业

研究人员分析和判断。数据的收集、整理就成了最关键的步骤之一。

在传统分析情况下，分析数据的收集主要来自统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业

专家意见及属地市场调查等，这些数据大多存在样品量不足、时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能

够获得的有效信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。但在互联网时代，借助信息采集和

数据分析技术，不仅能够给研究人员提供足够的样本量和数据信息，而且能够建立基于大数据的数学模

型对企业未来市场进行预测。

优化市场营销

从搜索引擎、社交网络的普及到手机等智能移动设备，互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴

涨。每天的社交网络、微博、微信、论坛、新闻评论、电子商务平台上分享的各种文本、照片、视频、

音频等信息高达几百亿甚至几千亿条，涵盖商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览

记录、商品成交记录、产品价格动态等海量信息。这些数据通过集成融合可以形成电子商务行业的大数

据，其背后隐藏的是电子商务行业的市场需求、竞争情报。在电子商务行业市场营销中，无论是产品、

渠道、价格还是客户，可以说每一项工作都与数据的采集和分析息息相关，以下两个方面内容是电子商

多行业市场营销工作的重中之重：①对外：通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞

争者的商情和动态，知晓产品在竞争群中所处的市场地位，达到“知己知彼，百战不殆”的目的；②对

内：企业通过积累和挖掘电子商务行业消费者数据，有助于分析消费者的消费行为和价值趋句，便于更

好地为消费者服务和发展忠诚客户。

助力电子商务企业的收益管理

收益管理是起源于20世纪80年代，是谋求收入最大化的新经营管理技术，意在把合适的产品或服

务在合适的时间以合适的价格，通过合适的销售渠道出售给合适的顾客，最终实现企业收益最大化目标。

要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的3个重要环节，而这3个环节

推进的基础就是数据分析,①需求预测。通过数据统计与分析，采取科学的预测方法建立数学模型，使

企业管理者掌握和了解电子商务行业的潜在市场需求、未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品

价格走势等，从而使企业能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，针对不同的细分市场来实行动态

的前瞻性措施，并在