《电子商务数据分析》课程标准.pdf

  1. 1、本文档共7页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

《电子商务数据分析》课程标准

一、课程名称

《电子商务数据分析》

二、适用专业

电子商务

三、计划学时

72学时

四、课程概述

随着数字经济的快速发展和行业数字化转型程度的不断加深,数据将成为核心生产要素,企

业已经意识到数据对于行业发展的重要性,纷纷设立数据分析部门。作为数字经济最活跃、最重要

的支撑领域,电子商务始终保持着持续增长,在创造数千万就业机会的同时,也存在着巨大的人才

缺口。电子商务的数据化运营己经显示出极大的威力,许多公司都出现了数据分析师的岗位。

《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师,通过本课程的学习,学生需要对电

子商务数据分析形成系统而清晰的基础认知,掌握数据采集和数据处理的工具、方法和技巧,能够

监测运营数据,及时发现异常数据,并完成数据图表、报表制作。

五、课程定位

《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师,通过本课程的学习,使学生掌握调

查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法及思路,运用相关数据处理

工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理

工具进行数据分析的能力,为学生从事电商运营相关岗位工作打下良好的基础,为将来进入电商企

业从事数据分析储备技能。

1.课程性质和类型

《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课,是必修课。课程瞄准电子商务数

据分析师相关岗位,训练数据收集和数据分析能力。授课对象为中职二年级学生。前置课程为《办

公自动化》与《网店运营》。

2.课程作用

课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高

学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操

作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学

内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需

要,突出针对性和实用性。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练

学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。

3.课程设计思路

在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以

就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工

作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程

开展的,数据分析工作过程主要分为三个步骤,数据收集、数据分析、撰写数据分析报告,这三个

项目构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任

务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、

适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特

别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和

训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。

六、课程目标

通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告

的撰写整个工作流程,学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自

主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神,

使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德和敬业精神。

1.知识目标

(1)熟悉电子商务数据的含义及分类;

(2)熟悉电子商务数据分析的含义、作用和应用;

(3)了解数据分析报告的基本结构;

(4)了解电子商务数据分析的各类指标;

(5)了解数据采集的概念;

(6)熟悉数据采集的原则;

(7)熟悉数据采集的方法和步骤;

(8)了解数据分类与处理的作用和原则;

(9)掌握数据分类统计的常用方法;

(10)熟悉数据清洗的内容;

(11)了解电子商务数据计算的常用方法;

(12)熟悉描述性统计量的类型和指标含义;

(13)熟悉图表趋势预测法和时间序列预测法;

文档评论(0)

135****5548 + 关注
官方认证
内容提供者

各类考试卷、真题卷

认证主体社旗县兴中文具店(个体工商户)
IP属地河南
统一社会信用代码/组织机构代码
92411327MAD627N96D

1亿VIP精品文档

相关文档