《商业大数据应用基础（AI+微课版）》教学整体设计

电子商务电子商务专业群《商业大数据基础》课程教学设计课程类别：课程主讲人：所在学院： 整体教学设计 基本信息课程名称商业大数据基础学分2学时36授课对象商学院专业群各专业一年级学生选用教材教材：《商业大数据应用基础》（AI+微课版），周敏主编，人民邮电出版社，2026年9月。教参：《商务数据分析导论》（朱晓峰等，机械工业出版社）、《商务数据分析》（杨子武，高等教育出版社）、《商务数据分析与应用》（沈凤池，人民邮电出版社）。课程定位课程性质：本课程是大数据与商务数据分析相关专业的一门专业基础课（理实一体B类课程），共36学时、2学分，开设于第一学期（第5—18周）。面向岗位：面向商务数据分析员、数据分析助理、电商运营、市场调研等岗位群，是学生从事商业数据分析相关工作的入门课程。先修课程：信息技术基础（计算机应用基础）。后继课程：商务数据分析、数据可视化、Python数据分析、数据采集与预处理等专业课程。课程地位：本课程以"项目驱动、任务引领、AI赋能"为主线，按照商业大数据"采集—存储—预处理—分析—可视化—报告撰写"的完整工作流程组织教学内容，是连接信息技术基础与专业核心课程的重要桥梁。设计说明设计理念：坚持"以学生为中心、以成果为导向（OBE）"，遵循职业教育规律，采用"项目驱动、任务引领、理实一体"的课程设计理念；以真实商业场景为载体，将商业大数据分析全流程分解为7个项目、18个任务，实现"做中学、学中做"；将AI工具（豆包、DeepSeek等）深度融入教学全过程，培养"数据分析逻辑＋AI工具驾驭＋业务场景理解"的复合能力；落实课程思政，将数据法治、数据安全、诚信求实、工匠精神有机融入各教学项目。设计思路：按照"认知—采集—存储—预处理—分析—可视化—报告"的完整商业数据分析工作流程设计学习内容，每个项目以真实企业案例导入（如"邻里鲜"生鲜超市、国家统计局数据、艾尚家居、零食坞、KK旗舰店等），围绕"学习目标—知识讲解—实战任务—知识巩固"展开，先理论后实操，以实战任务检验学习成效；依托多媒体教室、机房和网中网平台开展线上线下混合教学，实现过程性考核与终结性考核相结合。学情分析知识基础学生已具备计算机基本操作能力和Office常用软件使用经验，但对大数据、商业大数据的基本概念缺乏系统认知，对Excel函数、PowerBI、Python等数据分析工具接触较少，数据合规与数据安全意识有待建立。能力水平能完成Word、Excel的基本录入与简单处理，具备一定的网络检索与自主学习能力；但数据整理、统计分析、图表制作等专项技能薄弱，编程与代码阅读能力几乎空白，需要在任务驱动中逐步培养。行为特征学生为"00后"高职一年级学生，思维活跃、动手意愿强，对AI工具和数字化产品兴趣浓厚；但注意力持续时间有限、抽象理论接受能力较弱，偏爱直观体验与即时反馈，需要借助微课视频、AI助手、小组协作和分层任务激发学习动机，并通过过程性评价持续督促。教学目标知识目标能力目标素质目标思政目标1.掌握大数据、大数据分析、商业大数据的基本概念与商业应用价值；2.掌握商业数据采集的概念、类型、来源、流程、原则及法律与道德要求；3.理解大数据存储的方式与数据存储安全策略；4.掌握数据清洗、数据运算及其他预处理操作的方法；5.掌握趋势分析、对比分析、频数分析、漏斗分析的概念、步骤与计算公式；6.了解数据可视化的概念、目的、常用工具与图表种类；7.熟悉商业数据分析报告的定义、作用、类型、结构与撰写流程。1.能运用AI工具撰写认知笔记、整理数据、制作主题海报；2.能使用八爪鱼采集器与Python抓取网页数据，规范开展数据采集；3.能使用Excel、PowerBI、Python及AI工具完成数据存储、清洗与运算；4.能运用趋势、对比、频数、漏斗等方法开展商业数据分析；5.能根据数据特点选择合适图表完成数据可视化并正确解读；6.能设计报告框架并撰写结构完整、图文并茂、结论可行的商业数据分析报告。1.培养数据思维与数据敏感度，形成数据驱动的决策意识；2.培养严谨求实、精益求精的职业作风，杜绝数据造假与片面解读；3.培养自主学习、团队协作与沟通表达能力；4.树立数字强国、数字兴业的责任担当与终身学习理念。1.恪守数据法律法规与行业伦理规范，强化数据安全与隐私保护意识；2.尊重数据客观真实，坚持诚信执业、客观公正；3.弘扬工匠精神，厚植数字创新理念与数字强国责任感；4.增强服务实体经济、助力乡村振兴等国家战略的社会责任感。学习内容设计本课程按商业大数据分析完整工作流程设置7个项目、18个任务，并设置2个综合实训项目，内容及学时分配如下。项目一商业大数据分析认知（2学时）：任务一初识大数据；任务二数据分析岗位认知；实战任务利用AI辅助撰写商业大数据认知笔记、整理数据、制作海报。项目二商业数据的采集（4学时）：任务一明确数据采集概念、商业数据类型与来源；任务二规划数据采集流程；任务三商业数据采集原则；任务四数据采集的法律与道德要求；实战任务使用八爪鱼采集器采集数据、利用AI辅助抓取国家统计局及新浪财经数据、查看分析淘宝网robots.txt。项目三商业数据的存储（2学时）：任务一理解大数据存储；任务二实施数据存储安全策略；实战任务利用AI辅助进行存储方案设计、使用Python生成Excel文件、实现带时间戳的自动备份机制。项目四商业数据的预处理（6学时）：任务一执行数据清洗；任务二实施数据运算；任务三了解其他预处理操作；实战任务使用Excel、PowerBI、Python及AI工具进行数据清洗、算术运算、逻辑运算及其他预处理操作。项目五商业数据的分析（4学时）：任务一开展趋势分析；任务二实施对比分析；任务三进行频数分析；任务四运用漏斗分析；实战任务使用Excel进行趋势与对比分析、使用AI工具进行频数分析、使用PowerBI进行漏斗分析。项目六商业数据的可视化（6学时）：任务一认识数据可视化；任务二实施数据可视化；实战任务使用Excel、PowerBI及AI工具进行电商行业市场数据可视化、使用Excel和PowerBI进行传统零售数据可视化。项目七商业数据分析报告的撰写（6学时）：任务一认知商业数据分析报告；任务二撰写商业数据分析报告；实战任务撰写商业数据分析报告（KK旗舰店月度数据分析报告）。综合实训项目一、二（4学时）：商业数据分析全流程综合实训（项目选题与方案制定、数据采集与存储、数据预处理与分析、数据可视化、报告撰写与成果汇报）。学时构成：理论教学14学时、实践教学20学时、复习1学时、机动1学时，合计36学时。教学模式设计1.项目驱动、任务引领模式：以7个真实商业项目为载体，将学习内容分解为具体任务，学生在完成任务的过程中掌握知识、形成技能。2."教—学—做—评"一体化模式：在理实一体课堂中边讲边练、边学边做，将评价嵌入任务实施全过程，实现做中学、学中做。3.线上线下混合教学模式：依托网中网平台发布微课视频、案例数据与实训任务，课前预习、课中实操、课后巩固拓展，实现学习全流程闭环。4.AI赋能个性化学习模式：将豆包、DeepSeek等AI工具作为学习助手，支持学生自主探究、分层学习与即时反馈，提升学习效率。5.小组协作学习模式：以小组为单位开展综合实训与项目汇报，培养团队协作与沟通表达能力。教学方法与手段设计1.讲授法：系统讲解大数据基础理论、概念、流程与操作要点，突出重点难点。2.演示法：教师现场演示Excel、PowerBI、Python、八爪鱼、AI工具等操作步骤，学生同步跟练。3.任务驱动法：以实战任务为驱动，学生按照任务书完成数据采集、清洗、运算、分析、可视化与报告撰写。4.案例教学法：引入"邻里鲜"生鲜超市、国家统计局、艾尚家居、零食坞、KK旗舰店等真实案例，引导学生学以致用。5.分组研讨法：围绕数据合规、分析结论解读、AI结果评估等议题组织小组讨论与成果汇报。6.信息化教学手段：借助网中网平台、微课视频二维码、AI工具、多媒体课件等开展线上线下混合教学，实现即时评价与学情反馈。学习平台及教学资源1.教学平台：网中网教学平台（任务发布、作业提交、在线测试、学情统计）。2.教学环境：多媒体教室、计算机机房（安装Excel、PowerBIDesktop、Python环境、八爪鱼采集器）。3.教材资源：《商业大数据应用基础》（AI+微课版）教材及配套案例数据、微课视频、习题库。4.AI工具：豆包、DeepSeek、腾讯元宝、CanvaAI、WPSAI等。5.拓展资源：国家统计局等政府数据平台、行业研究报告、参考教材及网络学习资源。教学评价设计1.评价理念：坚持过程性评价与终结性评价相结合、定量评价与定性评价相结合，突出能力本位与素质养成。2.成绩构成：总评成绩＝期末考试成绩50%＋平时成绩50%。3.期末考试：考核类型为考试，考核方式为开卷，侧重考查学生运用数