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)

课题名称：第一章 认识电商数据分析 1.5 电商数据分析的陷阱 1.6 电商数据分析的基本流程 1.7 电商数据分析的常见数据 1.8 电商数据分析人员的基本要求 【教学目标】： 1． 基本知识 (1) 能说出电商数据分析的4个陷阱； (2) 能说出电商数据分析的基本流程； (3) 能说出电商数据分析的常见数据 2． 操作技能目标 (1) 掌握电商数据分析的基本流程。 3． 情感态度价值观 对电商数据分析的认识，通过客观、真实的数据反应店铺的状况，来预测、分析、控制风险，实现数据的价值，同时也为后一章Excel的学习，做好铺垫，感受office软件对生活带来的价值性，体会信息技术对生活也有着重大的影响。 【教材内容及重点、难点分析】： 1．教学重点 (1) 电商数据分析的4个陷阱 (2) 电商数据分析的常见数据 (3) 电商数据分析的基本流程； 2．教学难点 (1) 明确、理解电商数据分析的基本流程 (2) 掌握、总结电商数据分析的常见数据 3．课时安排 6课时（45分钟×6） 【教学对象分析】： 1． 我们只需要用算术平均数来计算平均值？ 答： 错误的，为提升平均数的准确性，建议同时使用中位数、众数、几何平均数等作为参考依据。 2.数据分析的首要步骤是数据的采集？ 答：错，首先要明确分析的目的，如果方向错了，采集的数据也失去了价值。 【教法分析】： 什么是电商数据分析，其次询问大家，数据分析会用什么软件，再次通过讲解法结合ppt进行概念上的讲解。总结来说就是通过提问法，启发式引导学生，通过对比探究，通过练习加深掌握的熟练度，最后举一反三完成课后练习。 【教学媒体设计】： Ppt，以及图片视频的方式。教学环境：机房/教室 【教学过程设计与分析】： 教学环节 教学内容 备注 导入 任务1 电商数据分析的陷阱 复习上节课的内容：数据分析的定义；电商数据分析的作用所表现出来的5个方面；对比、拆分、增维、降维和假设5大思维；电商数据分析的5种方法。 1.算术平均数存在一定局限性 首先通过一张图表1-12月的销售额，问大家想得到一个平均值如何去做，同学们觉得使用算术平均数，总数除以个数，但是会发现一个明显问题，进而引出算术平均数存在一定局限性，平均数种类还有中位数、众数、几何平均数。 2.没有使用定基比率 目前大家比较熟悉的衡量数据变化情况的指标有两个，一个是同比增长率，另一个是环比增长率。其中，同比增长率能够反映出较为真实的数据变化情况，可以避免季节因素的影响；环比增长率能够连续地、动态地反映出数据指标的变化情况。 3.数字排名的局限性 可以使用百分比数值进行排名，有三个关键档次，25%，50%，75%。 4.忽略数据的稳定性 很多商家对于稳定性的认识一般只停留在采购曲线的波动上，建议商家使用方差指标来计算各项成本数据。因为方差越大，表示该指标稳定性越差；方差越小，则表示稳定性越强。 教师通过知识的 讲解，帮助学生构建完整的知识框架 任务2 电商数据分析的基本流程 数据分析是在明确分析目的的前提下，对数据进行收集、整理、加工和分析等一系列操作并提炼有价值信息的过程。 任务3： 电商数据分析的常见数据 电商数据分析过程中会遇到很多数据指标，如点击量、访容量、收藏量、加购量、成交转化率等。根据不同的类型，常见的电商数据大致可以分为 6类，如图所示。数据分析人员可以从这些数据中衡量店铺各方面的经营状况，并根据分析结果及时调整、改进店铺的经营策略。 任务4： 电商数据分析人员的基本要求 1． 严谨负责的态度 2． 具有强烈好奇心 3． 具有清晰的逻辑思维 4． 了解产品 体验 （1） 电商数据分析常见数据在生活中最常见的是哪些。 探索 (1) 查找数据分析的陷阱还有其他的吗 (2) 探索电商数据分析的流程是否能改变次序 【板书设计】 1． 电商数据分析的陷阱 1.算术平均数存在一定局限性 2.没有使用定基比率 3.数字排名的局限性 4.忽略数据的稳定性 二．电商数据分析的基本流程 三．电商数据分析的常见数据 四．电商数据分析人员的基本要求 1． 严谨负责的态度 2． 具有强烈好奇心 3． 具有清晰的逻辑思维 4． 了解产品 【课后作业】：以提纲、思维导图的方式整理知识点。 常见的电商数据类型 行业数据 商品数据 客服数据 店铺整体数据 收藏和加购数据 店铺首页数据 常见的电商数据类型 行业数据 商品数据 客服数据 店铺整体数据 收藏和加购数据 店铺首页数据 明确分析目的 数据收集 数据处理 数据分析 数据展现 撰写报告 $$