《Excel电商数据分析与应用》教学大纲

《Excel电商数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称：Excel电商数据分析与应用课程类别：专业核心课课程性质：必修计划学时：XX计划学分：X先修课程：无选用教材：《Excel电商数据分析与应用》适用专业：电子商务、市场营销、国际经济与贸易、工商管理、物流管理、数据分析等相关专业的教学用书课程负责人：__________二、课程简介近年来，随着电商行业的快速发展，数据分析已成为企业决策的核心依据，人工智能与大数据是未来数据分析的趋势所在。为顺应这一趋势，本课程聚焦于如何利用Excel高效解决电商数据分析中的实际问题，涵盖数据获取与整理、计算与处理、基本分析、可视化分析及分析报告撰写等核心技能。课程还引入AI工具（如DeepSeek、Kimi等）辅助完成数据清洗、趋势预测、图表生成等任务，提升数据分析效率。在掌握理论知识之后，通过真实案例分析市场容量、商品进销存、客户行为、流量转化等，培养学生从数据中发现问题、分析问题并提出解决方案的能力，为从事电商运营、数据分析、产品管理等岗位奠定坚实基础。三、课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度1工具应用熟练使用Excel及AIGC工具进行电商数据全流程处理H2业务分析针对电商核心业务场景构建分析框架H3数据处理与计算灵活运用Excel函数、公式和数据分析工具进行数据计算与统计H4数据可视化与报告撰写通过图表、数据透视表、切片器等工具直观呈现数据规律，并撰写结构清晰、结论明确的分析报告H5AIGC协同工作利用AIGC工具辅助完成数据分析全流程中的提示词设计、代码生成、报告初稿撰写等任务H6沟通与呈现能力能将分析结论通过图表、报告、演示等方式清晰、有逻辑地传达给非技术人员M7团队协作与项目管理在分组实训和综合项目中承担具体角色（如数据清洗、分析设计、报告制作），并能按计划完成项目交付M8持续学习与创新意识主动跟踪电商及数据分析领域的新工具、新方法（尤其是国产AIGC工具），持续优化工作流程H9问题解决与决策支持能力基于数据分析结果为电商运营、选品、营销等业务提供可落地的优化建议M注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。四、课程教学内容章节名称主要内容重难点关键词学时类型1电商数据分析概述数据分析概念、价值与流程；对比分析、细分法、AB测试法、漏斗法、类聚法五种方法；四类数据与指标体系；职业能力要求分析思维、对比分析、AB测试、漏斗法、指标体系3理论2电商数据的获取与整理文本、数据库、网站数据导入；数据去重、缺失值处理、格式规范；数据转换与重组；AI辅助清洗同比环比、数据分列、合并计算、缺失值处理、AI数据清洗9理论+实践3电商数据的计算与处理公式输入与单元格引用；数组公式；SUM、IF、RANK等常用函数；AI辅助编写公式相对引用与绝对引用、SUMIF条件求和、RANK排名、IF判断、AI编写公式9理论+实践4电商数据的基本分析数据条、色阶、图标集等条件格式；自动筛选、自定义筛选、高级筛选；分类汇总；描述统计、移动平均等分析工具条件格式、多条件排序、高级筛选、多级分类汇总、指数平滑9理论+实践5电商数据的可视化分析柱形图、折线图、饼图、漏斗图、组合图等图表；图表创建与美化；数据透视表与透视图；切片器筛选与共享图表选择、数据透视表、数据透视图、切片器联动9理论+实践6撰写电商数据分析报告报告种类与编写原则；标题、前言、正文、结论、附录五段结构；AI生成PPT与Word报告报告结构、可视化优先、AI生成PPT4理论+实践7市场容量与趋势分析市市场容量统计与排序；饼图展示占比；数据透视图分析趋势；趋势线预测销售前景支付转化指数排序、饼图占比、趋势线预测、AI销售预测6实践8商品进销存数据分析采购汇总与平均价分析；圆环图展示采购占比；移动平均预测；图标集标记库存预警；保有库存量对比分类汇总、圆环图、移动平均预测、库存预警、保有库存量6实践9客户消费行为分析新老客户趋势分析；条形图与饼图分析消费等级；气泡图分析年龄；圆环图分析性别；AI客户画像次坐标轴、气泡图、圆环图、组合图、AI客户画像6实践10产品流量与成交转化率分析浏览量走势与平均线；饼图分析流量占比；转化率计算；组合图分析转化率；漏斗图分析转化路径平均线添加、漏斗图、组合图、AI转化率优化6实践五、考核要求及成绩评定序号成绩类别考核方式考核要求权重（%）备注1期末成绩期末考试大作业50百分制，60分为及格2平时成绩上机实训与练习题10次40优、良、中、及格、不及格3平时表现出勤情况102次未参加课程则无法获得学分注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。说明：平时对学生的考核内容包括出勤情况，实战训练完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。六、学生学习建议本课程强调“做中学、学中做”，建议学生注重上机实训、善用AIGC工具、以小组合作完成实战项目，逐步形成数据驱动决策的职业能力。理论结合实践：每章完成“课堂训练”与“业务实训”，逐步构建完整的数据分析流程。工具掌握：熟练掌握Excel函数、数据透视表、图表、条件格式等，并学会使用AI工具辅助分析。项目驱动：建议2-4人组队完成一个完整的电商数据分析项目（如某店铺销售分析），撰写报告并展示。建立模板库：整理常用分析模板（如销售漏斗、客户分层、库存预警等），形成个人知识库。AI辅助能力：学会向AI提出清晰的问题，获取公式、代码或分析建议，提高效率。数据伦理：注意数据的真实性与来源合法性，尊重用户隐私，避免数据误导。七、课程改革与建设本课程采用“理论+实训”结合的结构设计，聚焦电商数据分析核心技能与AIGC辅助应用，通过市场容量分析、商品进销存分析、客户消费行为分析、流量与转化率分析等真实业务案例，引导学生掌握Excel数据处理与分析的全流程操作。全书强调图文结合与步骤分解，操作路径清晰易学，每章均配有课堂训练、业务实训与AI实训，帮助学生在实操中建立数据分析思维。案例设计突出电商行业通用性与岗位适配性，方便教学落地与课堂演示。本课程特色在于将AIGC工具深度融入数据分析全流程，学生可借助AI完成数据清洗、公式编写、趋势预测、报告生成等任务，提升工作效率，适应智能化办公