《电子商务数据分析与应用》课程标准

PAGE10PAGEXXXXXX学院《电子商务数据分析与应用》课程标准课程名称电子商务数据分析与应用课程代码适用专业电子商务专业、移动商务专业、商务数据分析与应用专业总学时76学分5先修课程电子商务基础、网店运营与管理等制（修）订时间2026年7月执笔人审批人一、课程性质本课程是电子商务专业开设的一门专业核心课程，属于必修课。其功能与教学目的是使学生对数据分析的基本方法、流程、工具、模型和电商数据的采集、处理与分析有深刻认识与理解，使学生具备流量数据分析、转化数据分析、客单价数据分析、商品数据分析、客户数据分析、市场行情分析、竞争对手分析的基本技能，并为后续专业课程与学生的岗位实习作前期准备。前导课程是《电子商务基础》、《网店运营与管理》等；后续课程是《网店数据化运营与管理》、《搜索引擎营销》等。二、设计依据与思路本课程顺应人工智能时代教育改革潮流，实现AI技术与专业教学的有机融合，以电商数智化运营为主线重构学习单元，组建9个典型工作任务作为学习情境；根据岗位（群）工作任务要求，结合课程在人才培养方案中的地位和作用，确定教学目标，选取教学内容；本课程采用混合式教学理念组织教学，采用讲授、演示、讨论、案例分析、实战训练多种方法手段，坚持以学生为中心，真正做到教、学、做、评融为一体，并有机融入思政元素。学生在完成工作任务的过程中，逐项掌握岗位核心能力，实现课程内容与岗位要求的无缝对接。三、课程目标1．总体目标通过本课程的学习及相关任务的实施，学生能够根据电商运营数据采用正确的数据分析方法，构建指标体系；能够熟练应用数据分析工具和AI工具，对访客数、转化率、客单价、商品、客户、市场行情、竞争对手等数据展开分析，发现电商营运过程中存在的机会和问题，通过持续的迭代优化，不断提升电商运营数据分析技能。2．知识目标（1）了解数据分析的常用方法、基本流程、分析工具及分析模型；（2）理解电子商务数据分析的相关概念与内涵；（3）熟悉电子商务数据分析的指标体系；（4）熟悉电子商务数据分析指标的计算方法；（5）熟悉电子商务数据分析报告的撰写方法。3．技能目标（1）能熟练地从电商平台获取商务营运数据，并应用AI工具对数据进行处理；（2）能灵活应用数据分析工具和AI工具开展流量数据分析、转化数据分析、客单价数据分析、客户数据分析、商品数据分析、市场行情分析、竞争对手分析等；（3）能独立撰写商务营运数据分析报告；（4）能准确识别商务营运过程中存在的问题，并提出恰当的优化措施及建议。4．素养目标（1）增强大数据思维能力和AI工具应用能力；（2）树立务实、开放、创新的理念；（3）增强数据敏锐性，善于从数据分析中发现市场环境的变化；（4）形成终生学习的意识和能力； （5）养成严谨的数据分析习惯，激发精益求精的工匠精神；（6）提升学生的团队合作精神。 课程内容与要求序号学习单元知识要求技能要求素养要求建议课时1数据分析认知1.理解电子商务数据分析的相关概念；2.熟悉电子商务数据分析的流程；3.掌握电子商务数据分析的方法；4.熟悉电子商务的智能数据分析工具；5.理解电子商务数据分析核心模型。具备基于ARIMA模型预测销售额的能力；具备运用AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商的能力；具备基于LLM拆解GMV目标的能力；具备分析智能数据分析相关工作岗位招聘信息的能力。具有数据敏感性；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；树立利用数据驱动创新的理念；具有精益求精的工匠精神，助力科技强国。82店铺智能诊断理解店铺智能诊断的相关概念；熟悉店铺智能诊断工具；理解和掌握店铺健康度指标体系。具备店铺运营智能诊断的能力；具备关键词推广ROI计算与分析的能力；具备进行库存健康度诊断的能力；具备基于AI大模型诊断社交号的能力。具备对已完成工作进行诊断的能力；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；具备耐心细致的工作态度；塑造求真务实、富有商业伦理与社会责任感的数字化商业人才。83流量数据分析掌握流量来源分析方法；掌握流量趋势智能分析方法；掌握流量质量评估方法；掌握流量价值计算方法；掌握融入AI技术的爆款引流方法；理解千人千面的原理。具备基于AI大模型进行流量来源对比分析的能力；具备商品标题智能优化的能力；具备设计GEO策略的能力；具备应用SEO智能体的能力。具备互联网流量思维与人工智能技术；具备较强的逻辑分析能力；具备利用AI与数据驱动创新的理念；彰显中国企业的国际声誉，增强民族自豪感。124转化数据分析掌握与转化率相关的计算，理解转化率的重要性；掌握成交转化漏斗模型；理解用户旅程地图的基本概念与七个要素；熟悉电商转化率分析指标，掌握转化率分析指标的计算方法；了解影响转化率的因素；掌握关键词推广的转化分析方法。具备利用AI试衣功能进行A/B测试的能力；具备基于LLM分析转化漏斗的能力；具备开发点击率诊断智能体的能力；具备绘制用户旅程地图的能力。具备对关键业务流程进行层层分解的能力；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；具有精益求精、追求卓越的工匠精神；展现中国企业取得的成就，激发科技自信与创新担当。85项目四客单价数据分析理解和掌握客单价的基本概念和计算方法；了解和掌握客单价的影响因素；熟悉客单价的分析指标。具备基于AI大模型开发与测试关联分析应用的能力；具备设计客户复购行为分析报表的能力；具备基于AI大模型预测复购概率的能力；具备分析客单价案例的能力。具备运用关联思维分析问题的能力；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；具备全球化的视野和开拓创新的精神；培育企业伦理道德，勇于承担社会责任。86客户数据分析具备运用关联思维分析问题的能力；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；具备全球化的视野和开拓创新的精神；培育企业伦理道德，勇于承担社会责任。具备应用AI工具绘制客户画像的能力；具备设计RFM分析智能体的能力；具备同期群组分析的能力；具备分析客户评价的能力。具备互联网客户思维；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；强化创新意识，增强服务理念；具有执着专注、精益求精、一丝不苟、追求卓越的工匠精神。87商品数据分析理解商品数据分析的定义、内容和重点；掌握商品销售分析方法；理解和掌握商品价格分析方法；理解和掌握商品生命周期分析方法；理解和掌握商品毛利分析与库存分析方法。具备商品价格带分析的能力；具备融合AI技术分析购物篮的能力；具备应用POWERBI进行销售结构差异分析的能力；具备撰写产品智能分析报告的能力。具备运用数据驱动决策的能力；具备人工智能技术应用能力；秉持精益求精的追求，涵养极致向上的专业精神；具备团队协作意识以及协同创新观念。88市场行情数据分析了解市场行情的概念；理解需求规律，熟悉市场需求分析；理解供给规律，掌握市场供应分析；理解价格形成理论和价格带分布；理解市场集中度的相关概念，掌握赫芬达尔指数的计算方法。具备应用AI技术分析品牌竞争力的能力；具备结合AI与百度指数分析市场行情的能力；具备应用AIGC生成行业全景分析报告的能力；具备增量市场与存量市场分析的能力。具备大局意识以及从整体上思考问题的能力；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；树立利用数据驱动创新的理念；关注社会现象，自觉担当社会责任。89竞争对手数据分析理解竞争对手的概念和识别方法；熟悉竞争对手分析的内容与流程；理解和掌握3种卓有成效的竞争战略；了解和掌握竞争对手分析的层次。具备竞店智能分析的能力；具备竞品数据追踪与自动分析的能力；具备基于商业模式画布分析竞争对手的能力；具备应用$APPEALS模型评估竞品竞争力的能力。培养正确的竞争意识，践行社会主义核心价值观；具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力；展示人工智能技术最新应用，开拓全球视野；增强法律意识，遵循职业道德规范。8课程考核方案评价内容评价标准评价类型占比评价方式评价主体线上成绩主要考查学生理解和应用所学知识的能力观看视频、平时作业、单元测验、期末考核、参与讨论发帖、做笔记70%过程性评价和终结性评价任课教师或企业专家线下成绩考查学生出勤、课堂表现以及纪律性考勤、课堂回答问题、课堂作业、课堂纪律30%过程性评价任课教师或企业专家六、实施建议（一）教材的选择与编写教材应充分体现采用体现工学结合、任务驱动、项目教学的课程设计思想，要体现通用性、实用性、先进性，项目活动载体的选择要科学。优先选用国家规划教材、省级重点教材或行业指导委员会推荐的教材；优先选用近三年出版的新教材；优先选用国家级、省部级获奖教材。参考的教材为：《电子商务数据分析与应用》（第三版），邵贵平主编，人民邮电出版社，2026年9月。（二）教学建议（1）教学方法：本课程建议采用以学生为主体，职业能力培养为本位，以工作过程为主线，融“教、学、做”为一体的任务驱动教学法，结合数字教学资源和智能化教学平台开展的混合式教学法，以及案例教学法和启发式教学法，以“任务驱动+报告产出+团队协作”的形式，完成从商务营运数据获取、处理、分析到可视化呈现与业务洞察的教学任务。（2）教学手段：在教学过程中，组合运用多媒体、慕课平台、视频动画、软件系统、AI工具等现代化手段，创设理论教学和实战教学两个典型情境，理论教学包括一般理论、拓展理论，以讲授、小组讨论、学生自学为主；实战教学采取学生组建团队，以任务发布的方式开展训练，直接基于行业的真实动态及规律来进行操作，在真实环境演练完成任务。（三）教学条件（1）校内实训条件：校内实训室需具备接入互联网的性能较好的计算机，配备投影