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《Python电商数据分析实战微课版》教学大纲.pdf

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《Python电商数据分析实战微课版》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：商务数据分析与应用 课程类别：素质选修课/专业基础课 课程性质：选修/必修 计划学时：42 计划学分：3 先修课程：计算机应用基础 选用教材：《Python电商数据分析实战（微课版）》，陈海城编著，2021年；人民邮电出 版社出版教材； 适用专业：本书可以作为高职、本科院校电子商务专业“商务数据分析与应用”“数据 化运营与管理”课程的教学用书。 课程负责人： 二、课程简介 本课程系统地阐述了在电子商务领域如何使用Python工具进行商务数据的分析与应 用，主要内容包括电商数据分析导论、数据分析方法论、数据采集方法、数据清洗方法、运 营与数据平台、运营诊断与复盘、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产 品运营分析、消费者运营分析、数据报告撰写与商业分析案例。 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工程知识商务数据的应用与分析方法H 从商务数据的知识入手，掌握商务数据的分析方法。同 时，针对网店运营的各个环节，对用户画像、市场行情、 2问题分析H 店铺运营、营销推广等方面能够熟练分析，加强对知识 的理解与运用 针对网店运营的现状分析存在的问题，根据数据分析的 3设计/开发解决方案H 结果提出改善性对策 4研究L 5使用现代工具Python、百度指数、生意参谋软件H 6工程与社会L 7环境和可持续发展L 8职业规范培养数据分析时谦虚、谨慎和务实的工作精神M 9个人和团队案例分析与讨论要求学生分组，分担任务，学习配合M 10沟通通过小组发言、提交案例报告提高数据分析能力M 11项目管理L 了解新的商务数据分析方法，掌握更多分析工具的应用 12终身学习H 技巧，不断提升数据分析的能力 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 介绍什么是数据分析、电商数据 分析所需的各个技能以及数据分多举案例让学生 电商数据分析 1析在电商的应用，让学生了解数了解商务数据分2理论 导论 据分析可以做什么，电商数据人析。 才需要具备的知识和能力。 掌握数据分析作 数据分析方法业过程中运用的理论+ 2数据分析相关的方法4 论方法，要求能灵上机 活运用。 静态数据的采集 数据采集的基础知识方法理论+ 3数据采集方法4 基于Python的数据采集方法动态数据的采集上机 方法 数据规整针对不同数据需 理论+ 4数据清洗方法数据合并于分组要不同的清洗过2 上机 数据变形程 运营与数据平百度指数的特点及使用方法。数据平台提供的理论+ 52 台生意参谋的特点及使用方法。数据指标上机 运营诊断与复店铺诊断的方法杜邦分析模型理论+ 64 盘店铺复盘的方法复盘操作步骤上机 市场容量分析的思路和方法。对市场的宏观评 理论+ 7宏观市场分析通过市场趋势分析运营节奏。价，使用Python4 上机 预测市场的发展趋势预测市场趋势。 市场细分的概念和方法。品牌集中度的应 品牌集中度的计算方法。用，矩阵分析法 市场细分及竞理论+ 8品牌矩阵的分析方法。的应用，竞争对4 争分析上机 竞争环境的分析方法。手数据跟踪的应 竞争对手的选择及分析方法。用 渠道分析的思路和方法。 对流量入口的理 关键词分析的思路和方法。理论+ 9流量运营分析解，渠道入口的4 活动分析的思路和方法。上机 优化。 广告分析的思路和方法。 产品结构分析的思路和方法。 产品矩阵分析的思路和方法。 通过产品结构和 产品生命周期分析的思路和方 生命周期的分理论+ 10产品运营分析法。4 析，制定产品策上机 产品销售分析的思路和方法。 略 库存绩效分析的思路和方法。 补货模型建模的思路和方法。 消费者分布。使用Python工具 消费者运营分RFM模型。进行RFM建模，理论+ 114 析复购分析。舆情分析的实上机 舆情分析。战。 数据报告撰写 数据报告撰写理论+ 12与商业分析案报告撰写4 商业分析案例上机 例 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实战训练10次40优、良、中、及格、不及格 平时成绩 3平时表现出勤情况10两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。 六、学生学习建议 （一）学习方法建议 1．理论配合实战训练进行