AI+数据化运营教学教案

开课专业：授课班级：授课教师：（学年第学期）教学教案

（学年第学期）教学教案项目一课时内容认识AI时代下的数据化运营授课时间180分钟课时4教学目标了解AI的含义、类型、核心要素与核心技术，认识AIGC与智能体的基本概念。理解数据化运营的含义、意义、基本思维与业务流程，掌握AI在数据化运营中的应用场景。掌握数据化运营的常用方法与工具，能够运用AI工具辅助开展基础数据分析工作。培养学生的AI工具使用意识与数据驱动思维，树立职业伦理与数据安全观念。教学重点AI与AIGC的核心概念及智能体的创建与应用。数据化运营的基本思维与业务流程。AI在数据化运营各环节中的应用方法。数据化运营的常用方法与工具操作。教学难点智能体的搭建与实际应用。数据化运营思维的建立与业务流程的理解。AI工具与数据化运营工作的深度融合。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解AI与AIGC的基础知识，包括AI的含义、类型、核心要素、核心技术，以及AIGC和智能体的概念与创建方法，并配合AI任务实施进行巩固学习；（3）接着介绍AI与数据化运营的关系，涵盖数据化运营的含义、意义、基本思维、业务流程，以及AI在其中的应用，配合AI任务实施进行实践练习；（4）然后讲解数据化运营的方法和工具，包括常用分析方法与各类工具的使用，配合AI任务实施进行实践练习；（5）通过AI助训环节，让学生动手实践，最后通过巩固提高加深理解。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：除教材内容外，学生可扫码观看微课视频、阅读拓展知识，借助DeepSeek、文心一言（现平台已更新为“文心”）、WPSOffice等AI工具完成实操训练。教学内容讨论问题：1.什么是AI？AI在我们的日常生活中有哪些应用？2.什么是数据化运营？为什么企业需要数据化运营？3.AI技术如何帮助运营人员提升工作效率？内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标任务一认识AI与AIGC一、AI的含义与类型二、AI的核心要素三、AI的核心技术四、认识AIGC五、认识与创建智能体AI任务实施1使用DeepSeek快速制作竞品分析报告AI任务实施2创建与应用“数据化运营指南”智能体任务二AI与数据化运营一、数据化运营的含义与意义二、数据化运营的基本思维三、数据化运营的业务流程四、AI在数据化运营中的应用AI任务实施利用文心一言并结合不同的思维分析销售表现任务三数据化运营的方法和工具一、数据化运营的常用方法二、数据化运营的工具AI任务实施使用WPSOffice处理并分析销售数据AI助训——借助文心一言分析化妆品店推广运营情况巩固提高小结掌握AI、AIGC与智能体的基本概念及创建方法。理解数据化运营的含义、思维与业务流程，明确AI在数据化运营中的应用价值。熟练运用数据化运营的常用方法与基础工具，具备初步的AI辅助运营能力。课后练习1．什么是AI？它有哪些明显的特征？2．简述AI的三大核心要素。3．AI的核心技术有哪些？4．什么是AIGC？它的应用领域有哪些？5．简述数据化运营的基本思维。6．简述数据化运营的业务流程。7．数据化运营的常用方法有哪些？8．数据化运营的工具有哪些？9．在WPSOffice中打开“服装类目.xlsx”表格文件，利用该软件的AI功能清洗表格中的重复数据，统一数据类型，并通过询问AI的方式获取相关计算公式；接着依次计算出表格中的销售额、销售成本、毛利润、毛利率等数据；最后使用AI分析各商品类目的销售量情况。

项目二课时内容市场与行业数据分析授课时间360分钟课时8教学目标了解市场数据采集与处理的方法，掌握AI辅助数据采集的技能。掌握市场规模分析、市场变化分析与市场潜力分析的方法。理解行业数据与市场数据的区别，掌握行业稳定性分析与行业集中度分析的方法。能够运用腾讯元宝（现平台已更新为“元宝”）、千问等AI工具完成市场与行业数据的采集、分析与可视化。教学重点AI采集与处理市场数据的方法。市场规模、变化与潜力分析的核心指标与方法。行业稳定性与行业集中度的分析方法。利用AI工具进行数据可视化呈现。教学难点市场潜力的评估与预测方法。行业集中度指标（赫芬达尔指数等）的计算与解读。在使用AI工具数据采集中的过程中，如何精准提示词设计。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解市场数据分析，包括AI采集与处理数据、市场规模分析、市场变化分析、市场潜力分析，并配合AI任务实施进行实操演练；（3）接着讲解行业数据分析，涵盖行业数据与市场数据的区别、行业稳定性分析、行业集中度分析，配合AI任务实施进行巩固练习；（4）然后讲解分析竞争对手数据的方法，包括竞争对手分类、竞争对手界定、竞争对手分析要点等知识，并配合AI任务实施进行实践练习；（5）通过AI助训与巩固提高环节，强化学生的分析能力。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：除教材外，学生需准备腾讯元宝、千问、DeepSeek、智谱清言等AI工具账号，也可扫码获取微课视频。教学内容知识回顾：前面介绍了数据化运营的基础知识，以及AI工具的基本使用方法。下面介绍网市场与行业数据分析的相关知识。讨论问题：1.企业进入一个新市场前，需要了解哪些市场信息？2.市场数据和行业数据有什么区别和联系？3.如何判断一个行业是否具有投资价值？内容大纲：具体可结合本项目PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标任务一分析市场数据一、AI采集与处理数据二、市场规模分析三、市场变化分析四、市场潜力分析AI任务实施1利用腾讯元宝采集数据并分析饮料市场规模AI任务实施2利用腾讯元宝可视化饮料市场变化趋势AI任务实施3利用腾讯元宝分析饮料市场各子市场潜力任务二分析行业数据一、行业数据与市场数据的区别二、行业稳定性分析三、行业集中度分析AI任务实施1使用千问对比分析饮料子行业稳定性AI任务实施2使用千问处理数据并分析饮料行业集中度任务三分析竞争对手数据一、竞争对手分类二、竞争对手界定三、竞争对手分析要点AI任务实施1使用DeepSeek分析市场竞争商品的销售高峰AI任务实施2使用智谱清言分析竞争品牌不同类目商品的销售贡献AI任务实施3使用智谱清言辅助分析竞争企业商品整体销售表现AI助训——创建“市场数据预测高手”智能体，分析并预测化妆品市场数据巩固提高小结掌握市场数据的AI采集方法与市场规模、变化、潜力的分析思路。理解行业数据与市场数据的差异，掌握行业稳定性与集中度的分析方法。掌握分析竞争对手数据的方法。能够运用腾讯元宝、千问、DeepSeek、智谱清言等AI工具完成市场与行业数据，以及竞争对手数据的分析与可视化。课后练习1．简述市场数据与行业数据的区别。2．如何分析行业稳定性和行业集中度？3．竞争对手如何分类和界定？4．某团队采集了竞争对手在某电商平台近30天的销售数据，其中包括商品货号、类目、销售量、单价和可变成本等数据，请计算各商品的销售额和销售贡献，然后利用分类汇总的方式汇总不同类目商品的销售贡献，分析该竞争对手不同类目商品的销售贡献情况。最后将表格文件上传到千问，让千问分析该竞争对手不同类目商品的销售贡献，看看与自己分析的结果有哪些相同和不同的地方。

项目三课时内容商品规划与数据分析授课时间360分钟课时8教学目标了解商品规划的基本概念与数据分析在商品管理中的作用。掌握商品结构分析、商品生命周期分析的方法。掌握库存分析与库存优化的方法，能够进行库存预警与周转分析。掌握商品定价流程、策略与方法，能够运用AI工具辅助商品定价。能够综合运用文心一言、豆包等AI工具完成商品数据分析与定价决策。教学重点商品结构分析与商品生命周期管理。库存分析指标与库存优化策略。商品定价策略与定价方法。AI工具在库存管理与商品定价中的应用。教学难点库存周转分析与库存预警模型的建立。黄金价格点法等定价技巧的实际应用。商品数据的多维度交叉分析。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解商品规划基础，包括商品结构分析、商品生命周期分析等内容，配合AI任务实施进行巩固学习；（3）接着深入讲解商品库存数据分析，涵盖库存分析指标、库存优化方法，并配合AI任务实施进行实操；（4）然后讲解商品定价，包括定价流程、策略、方法与技巧，配合AI任务实施进行定价演练；（5）通过AI助训与巩固提高，强化学生在不同场景下的商品数据分析能力。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：学生需准备文心一言、豆包、DeepSeek等AI工具账号，配合教材中的案例数据完成实操。教学内容知识回顾：前面讲解了市场与行业数据分析的方法，掌握了AI工具采集与分析数据的基本技能，下面介绍商品规划与数据分析的相关知识。讨论问题：1.电商店铺的商品结构应该如何规划才能实现销售最大化？2.库存过多或过少分别会带来什么问题？如何平衡？3.商品定价需要考虑哪些因素？有哪些常用的定价策略？内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标任务一规划与定位店铺商品一、商品类目与属性规划二、商品定位AI任务实施1借助讯飞星火规划咖啡（类）饮料商品类目AI任务实施2借助文心一言完成饮料商品定位任务二分析商品流量数据一、流量类型二、流量结构与分析AI任务实施使用Excel和智谱清言分析商品流量任务三分析商品库存数据一、库存分析二、库存优化AI任务实施1利用文心一言实现饮料商品的库存预警AI任务实施2借助文心一言分析饮料商品的库存周转情况AI任务实施3使用文心一言分析不同类目商品的库存数据任务四商品定价一、商品定价流程二、商品定价策略三、商品定价方法与技巧AI任务实施使用黄金价格点法和豆包为饮料商品定价AI助训实训一借助DeepSeek分析化妆品店不同定位商品的占比实训二借助千问寻找化妆品店的优质流量巩固提高小结掌握商品结构分析、生命周期分析与ABC分类方法。掌握库存分析的核心指标与库存优化策略，能够进行库存预警与周转分析。掌握商品定价的流程、策略与方法，能够运用AI工具辅助科学定价。课后练习1．企业如何规划商品类目和属性？2．商品定位有哪些，各自的作用是什么？3．电商平台中店铺的流量类型和来源有哪些？4．简述SKU、安全库存数量、库存天数、库存周转率、动销率和滞销率这些库存关键指标的含义。5．简述商品定价流程。6．商品定价策略有哪些？7．在商品定价中如何应用黄金价格点法？8．简述常见的商品定价技巧。9．利用四象限图分析某服装店商品的库存周转率。首先利用公式分别计算各SKU的库存天数和库存周转率，然后利用库存天数和库存周转率创建散点图，根据标准库存天数和标准周转次数调整横坐标轴和纵坐标轴的位置。最后将表格文件上传到文心一言，让文心一言分析商品的库存周转情况。项目四课时内容营销数据分析授课时间270分钟课时6教学目标掌握推广数据分析的方法，能够评估推广活动效果并优化关键词。掌握销售数据常见指标与分析方法，能够进行销售趋势分析与预测。理解利润与利润率指标，掌握利润预测的方法。能够运用DeepSeek、豆包、WPSAI等工具完成营销数据的深度分析与智能预测。具备创建"营销数据分析专家"智能体的能力。教学重点推广活动效果评估与关键词优化方法。销售数据核心指标与趋势分析方法。利润指标计算与利润预测方法。AI辅助营销数据分析与智能体搭建。教学难点关键词质量度评估与优化策略制定。销售预测模型的理解与应用。营销数据分析智能体的角色设定与技能配置。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解推广数据分析，包括推广数据分析方法、关键词类型与分析方法，配合AI任务实施进行实操；（3）接着讲解销售数据分析，涵盖常见指标与分析方法，配合AI任务实施进行销售预测演练；（4）然后讲解利润数据分析，包括利润与利润率指标、利润预测，配合AI任务实施进行实操练习；（5）通过创建"营销数据分析专家"智能体的AI助训，以及巩固提高，提升学生的综合应用能力。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：学生需准备DeepSeek、豆包、WPSOffice等工具账号，结合教材案例数据完成分析任务。教学内容知识回顾：前面讲解了商品规划与数据分析的方法，掌握了商品销售、库存、定价等维度的分析技能，下面介绍营销数据分析的相关知识。讨论问题：1.如何判断一场推广活动是否成功？需要看哪些指标？2.销售数据分析除了看销售额，还应该关注哪些维度？3.利润和销售额有什么区别？如何通过数据分析提升利润？内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标AI助学任务一分析推广数据一、推广数据分析方法二、关键词类型与分析方法AI任务实施1结合DeepSeek分析各推广活动的效果AI任务实施2利用DeepSeek分析并优化关键词任务二分析销售数据一、销售数据常见指标二、销售数据分析方法AI任务实施借助豆包分析并预测饮料店销售数据任务三分析利润数据一、认识利润与利润率指标二、利润预测AI任务实施使用WPSOffice及其AI功能分析与预测商品利润数据AI助训——创建“营销数据分析专家”智能体分析化妆品店营销数据巩固提高小结掌握推广数据分析方法与关键词优化策略，能够评估推广效果。掌握销售数据核心指标与分析方法，具备基础的销售预测能力。理解利润指标体系，能够运用WPSAI进行利润分析与预测。具备搭建营销数据分析类智能体的能力。课后练习1．简述推广数据的核心监测指标。2．常见的预测销售数据方法有哪些？3．重要的利润数据有哪些？4．某服装店主推一款女鞋商品，并设计了多个关键词用于推广，现在店铺统计了各关键词的推广数据，请计算各关键词的点击率、点击转化率和投入产出比，然后创建这3个数据指标的组合图，最后利用DeepSeek找出优质的关键词和获取优化其他关键词的方法。项目五课时内容客户与会员数据分析授课时间180分钟课时4教学目标了解客户标签与客户画像的概念，掌握客户画像的构建方法。掌握客户生命周期分析与客户忠诚度计算的方法。理解会员与客户的区别，掌握会员价值模型与RFM模型的应用。能够运用豆包、讯飞星火、智谱清言、千问等AI工具完成客户与会员数据的可视化分析与策略制定。教学重点客户标签体系与客户画像的构建。客户生命周期与忠诚度分析方法。RFM模型的原理与会员细分应用。会员价值评估与差异化管理策略。教学难点RFM模型的理解与实际应用。客户生命周期各阶段的识别与运营策略匹配。会员价值雷达图的解读与管理方案制定。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解客户画像分析，包括客户标签与客户画像，配合AI任务实施进行标签管理与画像可视化实践；（3）接着讲解客户数据分析，涵盖客户生命周期分析与客户忠诚度计算，配合AI任务实施进行实践练习；（4）然后讲解会员数据分析，包括会员与客户的区别、会员价值模型、RFM模型，配合AI任务实施进行会员价值评估与细分管理实践；（5）通过AI助训与巩固提高，强化学生的客户数据分析能力。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：学生需准备豆包、讯飞星火、智谱清言、千问等AI工具账号，配合案例数据完成分析任务。教学内容知识回顾：在前面讲解了营销数据分析的方法，掌握了推广、销售、利润等维度的分析技能。下面介绍客户与会员数据分析的相关知识。讨论问题：1.为什么企业要做客户画像？客户画像能带来什么价值？2.什么是客户生命周期？不同阶段的客户应该如何运营？3.RFM模型的三个字母分别代表什么？如何用它来对客户进行分类？内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标AI助学任务一分析客户画像一、认识客户标签二、认识客户画像AI任务实施1管理饮料店客户标签并结合豆包制订商品推送策略AI任务实施2结合讯飞星火可视化饮料店客户群体画像任务二分析客户数据一、客户生命周期分析二、客户忠诚度计算AI任务实施1利用WPSOffice分析某饮料商品的客户生命周期AI任务实施2借助腾讯元宝分析某饮料商品的客户忠诚度任务三分析会员数据一、会员与客户的区别二、会员价值模型三、认识RFM模型AI任务实施1利用智谱清言建立会员潜力价值雷达图AI任务实施2细分会员类型并利用千问制订管理方案AI助训——利用智谱清言分析化妆品店客户画像巩固提高小结掌握客户标签体系与客户画像的构建方法，能够进行客户群体可视化。掌握客户生命周期与忠诚度的分析方法，能够识别客户所处阶段。理解RFM模型原理，能够运用其进行会员细分并制定差异化管理策略。课后练习1．客户标签和客户画像的关系是什么？二者对数据化运营的影响有什么不同？2．简述客户生命周期的各个阶段。3．客户忠诚度可以借助哪些数据指标来分析？4．简述会员价值模型的各个数据指标。5．某服装店整理出一段时间内店铺的会员数据，包括会员名称、交易总额、交易笔数和上次交易时间，请利用RFM模型细分会员类型，并利用DeepSeek针对不同类型的会员制订有效的维护策略。项目六课时内容服务数据分析授课时间180分钟课时4教学目标了解DSR动态评分的构成与影响，掌握DSR评分的计算与分析方法。掌握客服KPI考核体系与其他客服数据指标的分析方法。掌握物流服务数据分析的内容与控制指标。能够运用WPSAI、ChatExcel、ExcelAI等工具完成服务数据的分析与优化建议输出。教学重点DSR动态评分的构成、计算与提升策略。客服KPI指标体系与人员绩效分析。物流服务数据的核心指标与分析方法。AI工具在服务质量分析中的应用。教学难点DSR评分的影响因素分析与提升方案制定。客服绩效的多维度综合评估。物流数据异常识别与优化建议输出。教学设计教学思路：（1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目标、学习重难点与素养要求；（2）首先讲解DSR动态评分与评价数据分析，包括DSR的构成、影响、维护提升以及计算分析，配合AI任务实施进行饮料店DSR分析练习；（3）接着讲解客服数据分析，涵盖客服KPI考核系统与其他客服数据指标，配合AI任务实施分析客服人员工作表现；（4）然后讲解物流数据分析，包括分析内容与控制指标，配合AI任务实施进行实践；（5）通过AI助训与巩固提高，强化学生的服务数据分析能力。教学手段：（1）理论讲解与实操演练相结合，边学边练；（2）以真实行业数据为案例，增强学习代入感；（3）运用多种AI工具进行教学，拓宽工具视野；（4）通过任务驱动，让学生在完成具体任务的过程中掌握分析方法。教学资料及要求：学生需准备WPSOffice、ChatExcel等工具账号，结合教材案例数据完成实操。教学内容知识回顾：在前面讲解了客户与会员数据分析的方法，掌握了客户画像、生命周期与RFM模型的应用，下面介绍服务数据分析的相关知识。讨论问题：1.电商平台的DSR评分包含哪几个维度？对店铺有什么影响？2.客服人员的工作表现应该从哪些方面来考核？3.物流服务的好坏会从哪些方面影响店铺运营？内容大纲：具体可结合本项目的PPT课件进行配合讲解。AI导学学习目标AI助学任务一分析DSR动态评分与评价数据一、DSR动态评分的构成与影响二、维护与提升DSR动态评分三、计算与分析DSR动态评分AI任务实施利用WPSAI分析饮料店DSR动态评分和评价数据任务二分析客服数据一、客服KPI考核系统二、其他客服数据指标AI任务实施借助ChatExcel分析饮料店各客服人员的工作表现任务三分析物流数据一、物流服务数据分析内容二、物流数据控制指标AI任务实施结合ExcelAI分析饮料店物流数据AI助训——借助文心一言分析化妆品店客服数据巩固提高小结掌握DSR动态评分的构成、计算与提升方法，能够进行评价数据分析。掌握客服KPI指标体系，能够对客服人员工作表现进行综合评估。掌握物流服务数据分析的核心指标与异常识别方法。课后练习1．就电商领域而言，DSR动态评分对店铺有什么影响？2．如何维护与提升店铺的DSR动态评分？3．简述客服KPI考核指标。4．在分析物流服务数据时主要分析哪些内容？有哪些物流数据控制指标？5．某服装店整理了近一天店铺的异常物流数据，包括统计时间、订单编号、订单创建时间、物流企业、运单号、物流异常原因等，请利用IF函数完成对异常物流数据的分类，然后创建数据透视图对比各种异常物流的占比，最后利用DeepSeek得出针对不同异常物流的有效改善方案。

项目七课时内容撰写数据分析报告与制订运营计划授课时间180分钟课时4教学目标了解数据分析报告的概念、类型与结构，掌握数据分析报告的撰写方法。理解运营计划的特点、内容与制订流程，掌握运营计划的制订与跟踪优化方法。能够运用Kimi、DeepSeek等AI工具辅助撰写数据分析报告与优化运营计划。具备创建"数据分析报告解读达人"智能体的能力，能够完成报告的智能解读。培养学生的综合数据分析能力与系统化运营思维。教学重点数据分析报告的结构与撰写要点。运营计划的内容框架与制订流程。AI辅助报告撰写与计划优化的方法。数据分析报告解读智能体的创建与应用。教学难点数据分析报告的逻辑构建与结论提炼。运营计划的可落地性与执行跟踪机制设计。智能体的人设设定与报告解读能力配置。教学设计教学思路：1）通过AI导学引入本项目教学内容，让学生明确本项目的学习目