1 电子商务数据分析认知（教案）《电子商务网店运营》（电子工业出版社）

项目一 电子商务数据分析认知 “电子商务数据分析与应用”课程混合式教学方案 （课前）BlackBoard系统 + （课中）理论授课 + （课后）雨课堂测试 课程名称：电子商务数据分析与应用 任课教师：屈莉莉 开课单位：航运经济与管理学院 教学对象：电子商务专业2022级 章节名称：项目一 电子商务数据分析认知 教学目标： 1 知识目标 · 理解电子商务数据分析的相关概念及意义 · 熟悉电子商务数据分析的流程及原则 · 了解电子商务数据分析的主要任务 2 能力目标 · 能够结合实际问题完成电子商务数据分析的流程 · 从行业、客户、产品、运营等多个方面能够开展相关的数据分析 3 素质目标 · 正确认识电子商务发展的趋势和对国民经济的贡献 · 重视数据分析对推进电子商务行业和企业发展中的重要作用 · 结合所学专业知识，端正学习目的并形成正确的就业观 教学安排： 教学环节 教 学 内 容 教学工具 （1）课堂教学 OFFICE工具； （2）雨课堂：实施反馈与课后测试 教学任务 （一）课前自学 1. 电子商务数据分析的内涵 2. 电子商务数据分析的意义 3. 电子商务数据分析的流程 4. 电子商务数据分析的原则 （二）课中实训 实训 电子商务数据分析的主要任务 （三）课后提升 案例1 京东大数据用户画像 案例2 数据分析推动农夫山泉公司发展 思维导图 内容引入 通过案例进行本章内容的导入。 XO Communications是一个总部位于美国弗吉尼亚州的国家通信服务提供商，其拥有超过4000名雇员。作为一个电信企业XO面临的一大业务挑战就是管理客户流失。由于有着大量的客户，即使XO的客户服务经理定期接触拥有流失风险的客户也难以进行有效的管理继而导致客户的流失。为此XO使用了IBM公司的SPSS预测分析软件，通过对客户数据的分析预测定期评价客户的流失倾向并聘请客服经理按照优先顺序联系客户，在经过不断努力后成功减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。你了解客户数据分析吗？在生活中你还见过哪些客户数据分析的例子？在完成本章学习后试着说说XO是如何运用客户数据分析来挽留客户的。 授新环节 （一）课前自学 1. 电子商务数据分析的内涵 通常，电子商务数据分析指的是对电子商务经营过程中产生的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，从而帮助商家做出决策。 （1）数据分析 数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，并将它们加以汇总、理解和消化，以求最大化地开发数据的功能及发挥数据的作用。 （2）数据可视化 数据可视化旨在将数据分析的结果借助图形和手段直观地展示出来，使人们可以更容易、更快速地得到并理解数据分析的结果。 （3）大数据 大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 （4）云计算 云计算是一种分布式计算技术，其通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器组成的庞大系统，经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。 （5）数据挖掘 数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。所谓数据挖掘，是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的，并有潜在价值的信息的非平凡过程。 （6）数据质量 在数据分析和数据挖掘之前，必须完成数据质量的处理工作，其主要包括两方面：数据的集成和数据的清洗。 2. 电子商务数据分析的意义 优化市场定位；优化市场营销；助力电子商务企业的收益管理；协助创造客户新的需求 3. 电子商务数据分析的流程 确定分析目的与框架；收集数据；数据处理与集成；数据分析；数据可视化；撰写分析报告 4. 电子商务数据分析的原则 科学性，系统性，针对性，实用性，趋势性 （二）课中实训 实训 电子商务数据分析的主要任务 （1）行业分析 行业分析通常由营销、运营岗位完成，该岗位可设置在营销部、运营部，与数据开发部、公司战略管理部等均有配合及合作。 （2）客户分析 客户分析流程包括客户数据收集、客户特征分析（客户画像）、客户行为分析、客户价值评估、目标客户精准营销（营销策略制定和资源配置）、销售效果跟踪等。 （3）产品分析 产品分析流程包括竞争对手分析、客户特征分析、产品需求分析、产品生命周期分析、客户体验分析，最后通过调研报告形成合理化建议，对产品开发及市场走向提出预测。 （4）运营分析 运营分析流程包括销售数据分析、推广数据分析、客服数据分析。 （三）课后提升 案例1 京东大数据用户画像 案例2 数据分析推动农夫山泉公司发展 内容小结 本章主要介绍了电子商务数据分析的基本原理，包括电子商务数据分析的相关概念、意义、流程、原则、主要任务。 电子商务数据分析能帮助企业实现由“产品驱动”向“数据驱动”转型。电子商务数据分析包括确定分析目的与框架、收集数据、数据处理与集成、数据分析、数据可视化、撰写分析报告六个环节 电子商务数据分析兼具科学性、系统性、针对性、实用性和趋势性的原则。 电子商务数据分析与应用的主要任务可以归纳为行业分析、客户分析、产品分析和运营分析四大类。 课后作业 1.判断题 （1）数据分析只有有了大数据才能做。 （2）在进行EDA分析之前，一般都有预先设定的模型，侧重于已有假设的证实或证伪。 （3）数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 （4）数据越多代表信息也就越多。 （5）CDA是指对已有的数据在尽量少的先验假定下进行探索，侧重于在数据之中发现新的特征。 2.单选题 （1）商务数据分析的流程依次是（ ） A.确定目的与框架、收集数据、数据处理与集成、数据分析、数据可视化、撰写报告 B.确定目的与框架、数据处理与集成、收集数据、数据分析、数据可视化、撰写报告 C.确定目的与框架、收集数据、数据处理与集成、数据可视化、数据分析、撰写报告 D.确定目的与框架、数据可视化、数据收集、数据处理与集成、数据分析、撰写报告 （2）数据收集阶段，内部渠道不包括（ ） A.顾客的购买记录 B.客户访谈 C.客户问卷调查 D.产品展销会 （3）（ ）数据分析是指对已有的数据在尽量少的先验假定下进行探索，侧重于在数据之中发现新的特征。 A.探索性 B. 验证性 C. 定性 D.客观 （4）电子商务数据分析的原则不包括（ ） A.针对性 B.实用性 C.高效性 D.系统性 （5）（ ）分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别。 A.回归 B.分类 C.聚类 D.关联 3.多选题 （1）在电子商务数据分析流程中，数据处理与集成阶段的处理对象包括（ ）。 A．残缺数据 B．错误数据 C．重复数据 D．外部数据 （2）元数据可以分为（ ）。 A．固有性元数据 B．操作性元数据 C．描述性元数据 D．管理性元数据 （3）（ ）是大数据的特点。 A．规模性 B．有效性 C．多样性 D．高速性 （4）云计算包括的层次有（ ）。 A．IaaS B．PaaS C．MaaS D．SaaS 4.简答题 （1）简述数据分析的含义。 （2）简述大数据的作用。 （3）简述电子商务数据分析的基本流程。 （4）简述电子商务数据分析的原则。 教学总结 （1）从课程思政的角度： 电子商务数据分析与思政教育紧密结合。 （2）从知识体系的角度： 电子商务数据分析是电子商务数据科学分析的基础。本章是全书的绪论。是对后续章节的导入和引入。 （3）从能力培养的角度： 综合运用数学、计算机、信息科学、经济学、管理学的知识，培养全方位高素质人才。 效果评估 （1）通过理论课堂教学，进行师生互动，在课程讲授过程中，实时发布测试题目和课堂提问，掌握学习效果； （2）通过课程微信群，了解学生的学习动态并及时发布课程测试题目； （3）通过雨课堂发布测试题，评估学生学习效果，并记录到平时成绩之中。 学科网（北京）股份有限公司 项目一 电子商务数据分析 认知 课前自学 课中实训 课后提升 概念 意义 流程 原则 数据分析 大数据 云计算 数据挖掘 优化市场定位 优化市场营销 确定分析目的与框架 收集数据 数据处理与集成 系统性 实用性 针对性 实训 电子商务数据分析的主要任务 案例2 数据分析推动农夫山泉公司发展 数据可视化 助力收益管理 创造客户需求 数据分析 数据可视化 撰写分析报告 科学性 趋势性 主要任务 行业分析 客户分析 产品分析 运营分析 案例1 京东大数据用户画像 $$