第一章认识电商数据分析1.5-1.8教案-中职信息技术《excle电商数据分析与运营实战》北京大学出版社(9月11-15日).docx

第一章认识电商数据分析1.5-1.8教案-中职信息技术《excle电商数据分析与运营实战》北京大学出版社(9月11-15日)

课题：

科目：

班级：

课时：计划1课时

教师：

单位：

一、设计思路

结合中职信息技术课程特点，本章节教案旨在让学生通过实际操作，掌握Excel在电商数据分析与运营实战中的应用。课程设计以课本内容为核心，围绕1.5-1.8节知识点，逐步引导学生深入学习，提高学生的实际操作能力。通过设置实际案例，让学生在解决实际问题的过程中，学会运用Excel进行数据整理、分析、图表制作等技能，培养学生的电商数据分析思维，为后续课程打下坚实基础。

二、核心素养目标分析

本章节教案核心素养目标分析聚焦于培养学生信息处理能力、数据分析和解决问题的能力。通过学习Excel电商数据分析与运营实战，学生将提升数据敏感性，掌握信息筛选、整理、分析的方法，形成基于数据的决策意识。同时，课程实践将锻炼学生团队协作能力，提高沟通表达和创新能力，使其能够适应现代电商行业的发展需求。

三、重点难点及解决办法

重点：掌握Excel的高级数据处理功能，包括数据透视表、图表制作及公式运用。

难点：1.数据透视表的使用与多维数据分析；2.动态图表的制作与数据联动。

解决办法：

1.对于数据透视表的使用，通过分解步骤讲解，结合具体案例演示，让学生跟随操作，逐步掌握数据透视表的功能和应用。

2.对于图表制作，提供多种图表类型的应用场景，指导学生根据不同需求选择合适的图表，并通过实际操作练习，让学生理解图表的动态更新机制。

3.关于公式运用，通过讲解常用公式和函数的用法，结合实际数据进行分析，让学生在实践中学会运用公式解决实际问题。

4.针对难点，设置课后练习和小组讨论，鼓励学生相互交流，共同探讨解决问题的方法，教师适时给予指导和反馈。

四、教学方法与策略

1.采用讲授与案例研究相结合的方式，讲解理论知识点后，随即展示实际案例，让学生在实践中理解并应用所学知识。

2.设计小组讨论和项目导向学习活动，让学生通过合作分析电商数据案例，提出解决方案，增强实际操作能力和团队协作。

3.利用多媒体教学，如PPT演示和屏幕共享，展示Excel操作步骤，确保学生能够清晰地跟随教学进度。同时，使用在线平台和软件工具，提高教学的互动性和趣味性。

五、教学流程

1.导入新课（5分钟）

详细内容：通过展示电商企业实际运营数据，引发学生对数据在电商行业中的重要性的思考。提出问题：“如何利用数据来优化电商运营？”以此激发学生的学习兴趣，导入新课《Excel电商数据分析与运营实战》。

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

（1）讲解数据整理的基本概念，包括数据清洗、去重、排序等，并通过案例演示如何在Excel中进行这些操作。

（2）介绍数据透视表的功能和操作方法，通过实际电商销售数据，展示如何创建数据透视表，并对数据进行多维分析。

（3）讲解图表制作的方法，包括柱状图、折线图、饼图等，以及如何根据不同的数据分析需求选择合适的图表类型。

3.实践活动（15分钟）

详细内容：

（1）学生跟随教师步骤，在Excel中创建一个简单的数据透视表，对电商销售数据进行汇总和分析。

（2）学生尝试使用不同的图表类型来展示数据透视表中的分析结果，并讨论哪种图表更能清晰地表达数据趋势。

（3）学生独立完成一个基于电商销售数据的分析报告，要求使用数据透视表和图表来展示分析结果。

4.学生小组讨论（10分钟）

详细内容：

（1）讨论数据透视表在电商数据分析中的具体应用场景，举例回答如何通过数据透视表发现销售热点和潜在问题。

（2）探讨不同图表类型在展示数据时的优势和局限性，举例回答哪种图表更适合展示销售趋势和结构。

（3）分享各自在实践活动中遇到的困难和解决方法，讨论如何提高Excel数据处理的效率。

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：回顾本节课的重点内容，包括数据整理、数据透视表创建、图表制作等，强调数据在电商运营中的重要作用。通过提问方式检查学生对重难点的掌握情况，确保学生对课程内容的理解和应用。总结学生在实践活动中的表现，鼓励学生继续探索Excel在电商数据分析中的应用。

六、知识点梳理

1.数据整理

-数据清洗：删除重复项、空值处理、异常值处理

-数据排序：按某一列或多列排序，升序或降序

-数据筛选：条件筛选、高级筛选

2.数据透视表

-创建数据透视表：选择数据源、添加字段、设置行标签、列标签、值

-数据透视表分析：数据汇总、数据透视表选项、切片器使用

-数据透视表美化：格式设置、条件格式

3.图表制作

-柱状图：适用于展示分类数据的数量对比

-折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势

-饼图：适用于展示各部分在整体中所占比