電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 教案全套 項(xiàng)目1-10 電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析認(rèn)知-電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用教案項(xiàng)目一電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析認(rèn)知“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目一電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析認(rèn)知教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)理解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念及意義熟悉電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程及原則了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要任務(wù)2能力目標(biāo)能夠結(jié)合實(shí)際問(wèn)題完成電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程從行業(yè)、客戶(hù)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)等多個(gè)方面能夠開(kāi)展相關(guān)的數(shù)據(jù)分析3素質(zhì)目標(biāo)正確認(rèn)識(shí)電子商務(wù)發(fā)展的趨勢(shì)和對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)重視數(shù)據(jù)分析對(duì)推進(jìn)電子商務(wù)行業(yè)和企業(yè)發(fā)展中的重要作用結(jié)合所學(xué)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，端正學(xué)習(xí)目的并形成正確的就業(yè)觀教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵2.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義3.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程4.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要任務(wù)（三）課后提升案例1京東大數(shù)據(jù)用戶(hù)畫(huà)像案例2數(shù)據(jù)分析推動(dòng)農(nóng)夫山泉公司發(fā)展思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。XOCommunications是一個(gè)總部位于美國(guó)弗吉尼亞州的國(guó)家通信服務(wù)提供商，其擁有超過(guò)4000名雇員。作為一個(gè)電信企業(yè)XO面臨的一大業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)就是管理客戶(hù)流失。由于有著大量的客戶(hù)，即使XO的客戶(hù)服務(wù)經(jīng)理定期接觸擁有流失風(fēng)險(xiǎn)的客戶(hù)也難以進(jìn)行有效的管理繼而導(dǎo)致客戶(hù)的流失。為此XO使用了IBM公司的SPSS預(yù)測(cè)分析軟件，通過(guò)對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)定期評(píng)價(jià)客戶(hù)的流失傾向并聘請(qǐng)客服經(jīng)理按照優(yōu)先順序聯(lián)系客戶(hù)，在經(jīng)過(guò)不斷努力后成功減少了將近一半的客戶(hù)流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)客戶(hù)的行為,發(fā)現(xiàn)行為趨勢(shì),并找出存在缺陷的環(huán)節(jié),從而幫助公司及時(shí)采取措施,保留客戶(hù)。你了解客戶(hù)數(shù)據(jù)分析嗎？在生活中你還見(jiàn)過(guò)哪些客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的例子？在完成本章學(xué)習(xí)后試著說(shuō)說(shuō)XO是如何運(yùn)用客戶(hù)數(shù)據(jù)分析來(lái)挽留客戶(hù)的。授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵通常，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析指的是對(duì)電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在研究大量的數(shù)據(jù)的過(guò)程中尋找模式、相關(guān)性和其他有用的信息，從而幫助商家做出決策。（1）數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將它們加以匯總、理解和消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能及發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。（2）數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果借助圖形和手段直觀地展示出來(lái)，使人們可以更容易、更快速地得到并理解數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。（3）大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。（4）云計(jì)算云計(jì)算是一種分布式計(jì)算技術(shù)，其通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將龐大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆成無(wú)數(shù)個(gè)較小的子程序，再交給由多部服務(wù)器組成的龐大系統(tǒng)，經(jīng)搜尋、計(jì)算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶(hù)。（5）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。所謂數(shù)據(jù)挖掘，是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的，并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。（6）數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘之前，必須完成數(shù)據(jù)質(zhì)量的處理工作，其主要包括兩方面：數(shù)據(jù)的集成和數(shù)據(jù)的清洗。2.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義優(yōu)化市場(chǎng)定位；優(yōu)化市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)；助力電子商務(wù)企業(yè)的收益管理；協(xié)助創(chuàng)造客戶(hù)新的需求3.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程確定分析目的與框架；收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與集成；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化；撰寫(xiě)分析報(bào)告電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則科學(xué)性，系統(tǒng)性，針對(duì)性，實(shí)用性，趨勢(shì)性（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要任務(wù)（1）行業(yè)分析行業(yè)分析通常由營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)崗位完成，該崗位可設(shè)置在營(yíng)銷(xiāo)部、運(yùn)營(yíng)部，與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)部、公司戰(zhàn)略管理部等均有配合及合作。（2）客戶(hù)分析客戶(hù)分析流程包括客戶(hù)數(shù)據(jù)收集、客戶(hù)特征分析（客戶(hù)畫(huà)像）、客戶(hù)行為分析、客戶(hù)價(jià)值評(píng)估、目標(biāo)客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（營(yíng)銷(xiāo)策略制定和資源配置）、銷(xiāo)售效果跟蹤等。（3）產(chǎn)品分析產(chǎn)品分析流程包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、客戶(hù)特征分析、產(chǎn)品需求分析、產(chǎn)品生命周期分析、客戶(hù)體驗(yàn)分析，最后通過(guò)調(diào)研報(bào)告形成合理化建議，對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)及市場(chǎng)走向提出預(yù)測(cè)。（4）運(yùn)營(yíng)分析運(yùn)營(yíng)分析流程包括銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析、推廣數(shù)據(jù)分析、客服數(shù)據(jù)分析。（三）課后提升案例1京東大數(shù)據(jù)用戶(hù)畫(huà)像案例2數(shù)據(jù)分析推動(dòng)農(nóng)夫山泉公司發(fā)展內(nèi)容小結(jié)本章主要介紹了電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本原理，包括電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念、意義、流程、原則、主要任務(wù)。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)由“產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析包括確定分析目的與框架、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、撰寫(xiě)分析報(bào)告六個(gè)環(huán)節(jié)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析兼具科學(xué)性、系統(tǒng)性、針對(duì)性、實(shí)用性和趨勢(shì)性的原則。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的主要任務(wù)可以歸納為行業(yè)分析、客戶(hù)分析、產(chǎn)品分析和運(yùn)營(yíng)分析四大類(lèi)。課后作業(yè)1.判斷題（1）數(shù)據(jù)分析只有有了大數(shù)據(jù)才能做。（2）在進(jìn)行EDA分析之前，一般都有預(yù)先設(shè)定的模型，側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。（3）數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。（4）數(shù)據(jù)越多代表信息也就越多。（5）CDA是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假定下進(jìn)行探索，側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征。2.單選題（1）商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程依次是（）A.確定目的與框架、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、撰寫(xiě)報(bào)告B.確定目的與框架、數(shù)據(jù)處理與集成、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、撰寫(xiě)報(bào)告C.確定目的與框架、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、撰寫(xiě)報(bào)告D.確定目的與框架、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析、撰寫(xiě)報(bào)告（2）數(shù)據(jù)收集階段，內(nèi)部渠道不包括（）A.顧客的購(gòu)買(mǎi)記錄B.客戶(hù)訪(fǎng)談C.客戶(hù)問(wèn)卷調(diào)查D.產(chǎn)品展銷(xiāo)會(huì)（3）（）數(shù)據(jù)分析是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假定下進(jìn)行探索，側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征。A.探索性B.驗(yàn)證性C.定性D.客觀（4）電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則不包括（）A.針對(duì)性B.實(shí)用性C.高效性D.系統(tǒng)性（5）（）分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類(lèi)別。A.回歸B.分類(lèi)C.聚類(lèi)D.關(guān)聯(lián)3.多選題（1）在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)處理與集成階段的處理對(duì)象包括（）。A．殘缺數(shù)據(jù) B．錯(cuò)誤數(shù)據(jù) C．重復(fù)數(shù)據(jù) D．外部數(shù)據(jù)（2）元數(shù)據(jù)可以分為（）。A．固有性元數(shù)據(jù) B．操作性元數(shù)據(jù) C．描述性元數(shù)據(jù) D．管理性元數(shù)據(jù)（3）（）是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。A．規(guī)模性 B．有效性 C．多樣性 D．高速性（4）云計(jì)算包括的層次有（）。A．IaaS B．PaaS C．MaaS D．SaaS4.簡(jiǎn)答題（1）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析的含義。（2）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的作用。（3）簡(jiǎn)述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程。（4）簡(jiǎn)述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析是電子商務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)分析的基礎(chǔ)。本章是全書(shū)的緒論。是對(duì)后續(xù)章節(jié)的導(dǎo)入和引入。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。項(xiàng)目二電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目二電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的概念和應(yīng)用步驟掌握PEST模型、5W2H模型、邏輯樹(shù)模型重點(diǎn)掌握漏斗模型，并根據(jù)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)計(jì)算和展現(xiàn)漏斗模型2能力目標(biāo)熟練掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的基本流程能夠針對(duì)實(shí)際問(wèn)題搭建合適的數(shù)據(jù)分析模型能夠根據(jù)模型中的內(nèi)容，細(xì)分到不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)化分析3素質(zhì)目標(biāo)正確認(rèn)識(shí)企業(yè)所處的宏觀環(huán)境認(rèn)識(shí)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行研究的作用及優(yōu)勢(shì)教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.PEST模型的主要內(nèi)容2.5W2H模型的主要內(nèi)容3.邏輯樹(shù)模型的主要內(nèi)容4.漏斗模型的主要內(nèi)容（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、基于PEST理論的案例分析實(shí)訓(xùn)二、5W2H模型的應(yīng)用案例實(shí)訓(xùn)三、基于邏輯樹(shù)模型的案例分析實(shí)訓(xùn)四、漏斗模型的應(yīng)用案例（三）課后提升案例1基于SWOT分析的企業(yè)電子商務(wù)發(fā)展策略案例2電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展的PEST模型思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。亞馬遜從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘出了巨大的商業(yè)價(jià)值。亞馬遜需要處理海量的數(shù)據(jù)，這些交易數(shù)據(jù)的直接價(jià)值非常大。亞馬遜作為一家“信息公司”，不僅會(huì)從每個(gè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為中獲得信息，還會(huì)將每個(gè)用戶(hù)在其網(wǎng)站上的所有行為都記錄下來(lái)，如頁(yè)面停留時(shí)間、用戶(hù)是否查看評(píng)論、搜索的每個(gè)關(guān)鍵詞、瀏覽的商品等。這種對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的高度敏感和重視，以及數(shù)據(jù)分析的能力，使得亞馬遜遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)方式。對(duì)于亞馬遜來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析是商業(yè)決策的指揮棒。那么你知道亞馬遜公司運(yùn)用了什么數(shù)據(jù)分析模型嗎？你還了解哪些電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的方法和模型呢？授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.PEST模型PEST（P是政治Politics，E是經(jīng)濟(jì)Economy，S是社會(huì)Society，T是技術(shù)Technology）是對(duì)企業(yè)所處宏觀環(huán)境進(jìn)行分析的模型。5W2H模型（1）5W2H模型的核心要素5W2H模型針對(duì)5個(gè)W（Why、What、Who、When、Where）以及2個(gè)H（How、Howmuch）提出7個(gè)關(guān)鍵詞。（2）5W2H模型的應(yīng)用步驟設(shè)計(jì)5W2H的相關(guān)問(wèn)題；找出主要優(yōu)缺點(diǎn)；決定設(shè)計(jì)新產(chǎn)品邏輯樹(shù)模型（1）邏輯樹(shù)模型的基本內(nèi)容邏輯樹(shù)又稱(chēng)問(wèn)題樹(shù)、演繹樹(shù)或分解樹(shù)，是分析問(wèn)題最常使用的工具之一，它是將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴(kuò)展。（2）三種邏輯樹(shù)常用的邏輯樹(shù)主要有議題樹(shù)、假設(shè)樹(shù)和是否樹(shù)三種類(lèi)型。這三種邏輯樹(shù)的類(lèi)型基本可以應(yīng)對(duì)所有問(wèn)題類(lèi)型。漏斗模型（1）漏斗模型的計(jì)算①轉(zhuǎn)化率對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)化率就是從當(dāng)前一個(gè)頁(yè)面進(jìn)入到下一個(gè)頁(yè)面的人數(shù)比率。②關(guān)鍵路徑分析網(wǎng)站中的一些關(guān)鍵路徑（KeyPath），即用戶(hù)是為了某個(gè)目標(biāo)而進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的有序路徑。（2）漏斗模型的應(yīng)用漏斗模型（FunnelModel）不僅顯示了用戶(hù)在進(jìn)入流程到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最終轉(zhuǎn)化率，同時(shí)還可以展示整個(gè)關(guān)鍵路徑中每一步的轉(zhuǎn)化率?；谠L(fǎng)問(wèn)路徑，漏斗模型衍生出“路徑分析方法”，包括：關(guān)鍵路徑、擴(kuò)散路徑、收斂路徑、端點(diǎn)路徑。將漏斗模型與趨勢(shì)、比較和細(xì)分等方法相結(jié)合，對(duì)流程中各步驟的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行綜合分析。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、基于PEST理論的案例分析以“中國(guó)輕紡城”為例，通過(guò)從紡織業(yè)跨境電商發(fā)展的宏觀環(huán)境出發(fā)，運(yùn)用PEST分析模型探討發(fā)展紡織業(yè)跨境電商外部環(huán)境的變化。實(shí)訓(xùn)二、5W2H模型的應(yīng)用案例S是中國(guó)排名前五位的電子商務(wù)平臺(tái)，銷(xiāo)售各種電子產(chǎn)品。某品牌M想要入駐電子商務(wù)平臺(tái)S。平臺(tái)S是否要經(jīng)銷(xiāo)M品牌的電熱水器呢？應(yīng)用5W2H模型進(jìn)行談判與決策。實(shí)訓(xùn)三、基于邏輯樹(shù)模型的案例分析研究的主問(wèn)題為“如何提高嬰兒用品銷(xiāo)量”，建立議題樹(shù)的邏輯樹(shù)模型。實(shí)訓(xùn)四、漏斗模型的應(yīng)用案例針對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的一般購(gòu)物流程，計(jì)算各階段的轉(zhuǎn)化率并繪制漏斗模型。1．構(gòu)建用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的關(guān)鍵路徑2．計(jì)算關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)換率3．繪制漏斗模型（三）課后提升案例1基于SWOT分析的企業(yè)電子商務(wù)發(fā)展策略案例2電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展的PEST模型內(nèi)容小結(jié)本章主要學(xué)習(xí)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型，主要包括PEST模型、5W2H模型、邏輯樹(shù)模型以及漏斗模型這四個(gè)重要的電子商務(wù)分析模型。通過(guò)系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)，能夠在實(shí)際的電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中加以利用并得出有效的解決方案。課后作業(yè)1.判斷題（1）PEST模型是一種企業(yè)所處的宏觀環(huán)境分析模型。（2）5W2H是用戶(hù)行為分析和業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析的常用模型。（3）5W2H模型可以準(zhǔn)確界定問(wèn)題、清晰表述問(wèn)題，提高工作效率。（4）當(dāng)對(duì)問(wèn)題提出假設(shè)方案再進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，應(yīng)使用是否樹(shù)。2.單選題（1）以下不屬于5W2H的核心要素的是（）。A．What B．Who C．Howmany D．Howmuch（2）以下不屬于邏輯樹(shù)模型的原則的是（）。A．要素化 B．系統(tǒng)化 C．框架化 D．關(guān)聯(lián)化（3）在漏斗模型中，如果訪(fǎng)問(wèn)某博主博客首頁(yè)的用戶(hù)有30人，而從首頁(yè)點(diǎn)擊進(jìn)入本文章的用戶(hù)有12人，那么從首頁(yè)到這篇文章的轉(zhuǎn)化率為（）。A．無(wú)法計(jì)算 B．30% C．40% D．50%（4）在邏輯樹(shù)模型中，適合解決問(wèn)題初期階段的模型為（）。A．議題樹(shù) B．是否樹(shù) C．論證樹(shù) D．假設(shè)樹(shù)3.多選題（1）在PEST模型中，四個(gè)要素包括（）。A．政治環(huán)境 B．經(jīng)濟(jì)環(huán)境 C．社會(huì)環(huán)境 D．技術(shù)環(huán)境（2）屬于PEST模型技術(shù)環(huán)境的關(guān)鍵指標(biāo)的是（）。A．專(zhuān)利個(gè)數(shù) B．研發(fā)費(fèi)用 C．技術(shù)傳播速度 D．重點(diǎn)支持項(xiàng)目（3）邏輯樹(shù)的基本類(lèi)型分別為（）。A．議題樹(shù) B．是否樹(shù) C．論證樹(shù) D．假設(shè)樹(shù)（4）以下（）指標(biāo)屬于PEST分析中的社會(huì)環(huán)境。A．失業(yè)率 B．出生率 C．政府補(bǔ)貼水平 D．購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣4.簡(jiǎn)答題（1）簡(jiǎn)述5W2H模型的應(yīng)用步驟。（2）什么是PEST模型？該模型包含哪些方面？（3）辨析邏輯樹(shù)三種模型的主要區(qū)別。（4）簡(jiǎn)述邏輯樹(shù)模型的三個(gè)原則。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：電子商務(wù)分析模型是更多的是從管理學(xué)的角度分析電子商務(wù)的戰(zhàn)略決策與舉措的方法。建立多種分析模型，對(duì)電子商務(wù)管理具有重要的作用。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）通過(guò)BlackBoard平臺(tái)，分享課程教學(xué)資源。

項(xiàng)目三電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目三電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)的含義掌握相關(guān)分析的計(jì)算過(guò)程重點(diǎn)掌握一元線(xiàn)性回歸的計(jì)算過(guò)程，了解多元線(xiàn)性規(guī)劃和非線(xiàn)性回歸的計(jì)算過(guò)程重點(diǎn)掌握移動(dòng)平均指數(shù)平滑兩種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型了解聚類(lèi)分析等數(shù)據(jù)挖掘算法的主要計(jì)算過(guò)程2能力目標(biāo)正確區(qū)分電子商務(wù)主要數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類(lèi)熟練掌握各數(shù)據(jù)分析方法的流程步驟能夠?qū)?shù)據(jù)分析方法應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中3素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)自發(fā)分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)的意識(shí)培養(yǎng)針對(duì)不同電子商務(wù)數(shù)據(jù)采取不同分析方法的能力教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.統(tǒng)計(jì)分析2.相關(guān)與回歸分析3.時(shí)間序列分析4.聚類(lèi)分析（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算實(shí)訓(xùn)二、相關(guān)分析與回歸分析的應(yīng)用實(shí)訓(xùn)三、時(shí)間序列分析計(jì)算實(shí)訓(xùn)四、聚類(lèi)分析計(jì)算（三）課后提升案例1神奇的購(gòu)物籃分析案例2Target百貨商店的懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。在研究人類(lèi)遺傳問(wèn)題時(shí)，為了研究父代與子代身高的關(guān)系，高爾頓搜集了1078對(duì)父親及其兒子的身高數(shù)據(jù)。他發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖大致呈直線(xiàn)狀態(tài)，也就是說(shuō)，總的趨勢(shì)是父親的身高增加時(shí)，兒子的身高也傾向于增加。但是，高爾頓對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的分析，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很有趣的現(xiàn)象：當(dāng)父親高于平均身高時(shí)，他們的兒子身高比他更高的概率要小于比他更矮的概率；父親矮于平均身高時(shí)，他們的兒子身高比他更矮的概率要小于比他更高的概率。它反映了一個(gè)規(guī)律，即這兩種身高父親的兒子的身高，有向他們父輩的平均身高回歸的趨勢(shì)。對(duì)于這個(gè)一般結(jié)論的解釋是:大自然具有一種約束力，使人類(lèi)身高的分布相對(duì)穩(wěn)定而不產(chǎn)生兩極分化，這就是所謂的回歸效應(yīng)。這是統(tǒng)計(jì)學(xué)上最初出現(xiàn)“回歸”時(shí)的涵義，雖然是一種特殊情況，與線(xiàn)形關(guān)系擬合的一般規(guī)則無(wú)關(guān)，但“線(xiàn)形回歸”的術(shù)語(yǔ)卻因此沿用下來(lái)。你了解回歸嗎？線(xiàn)性回歸是數(shù)據(jù)分析的一種方法，試著說(shuō)說(shuō)他在數(shù)據(jù)分析上所發(fā)揮的作用。授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.統(tǒng)計(jì)分析（1）靜態(tài)分析指標(biāo)靜態(tài)分析指標(biāo)是用來(lái)說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量特征的。由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其發(fā)展的復(fù)雜性，靜態(tài)分析指標(biāo)呈現(xiàn)多樣性，可以將其歸納為四類(lèi)：總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)、平均指標(biāo)和變異指標(biāo)。（2）動(dòng)態(tài)分析指標(biāo)動(dòng)態(tài)分析方法又稱(chēng)時(shí)間數(shù)列分析，主要用來(lái)描述和探索現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化數(shù)量規(guī)律性，也就是對(duì)處于不斷發(fā)展變化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象從動(dòng)態(tài)的角度進(jìn)行分析。（3）統(tǒng)計(jì)指數(shù)統(tǒng)計(jì)指數(shù)分析法是經(jīng)濟(jì)分析中廣泛應(yīng)用的一種方法。最具代表性的就是關(guān)于物價(jià)指標(biāo)的編制，即用現(xiàn)行價(jià)格與過(guò)去價(jià)格對(duì)比來(lái)反映價(jià)格的變化情況，后來(lái)過(guò)渡到綜合反映多種商品價(jià)格的變動(dòng)情況。（4）抽樣推斷抽樣推斷（SampleInference）是在抽樣調(diào)查的基礎(chǔ)上，利用樣本的實(shí)際資料計(jì)算樣本指標(biāo)，并據(jù)以推算總體相應(yīng)數(shù)量特征的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。相關(guān)與回歸分析（1）相關(guān)分析相關(guān)關(guān)系是指變量之間存在的一種不確定的數(shù)量依存關(guān)系，即一個(gè)變量的數(shù)值發(fā)生變化時(shí)，另一個(gè)變量的數(shù)值也相應(yīng)地發(fā)生變化，但變化的數(shù)值不是確定的，而是在一定的范圍內(nèi)。（2）回歸分析一元線(xiàn)性回歸分析是處理兩個(gè)變量x（自變量）和y（因變量）之間關(guān)系的最簡(jiǎn)單模型，研究是這兩個(gè)變量之間的線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。對(duì)多元線(xiàn)性回歸模型（MultivariateLinearRegressionModel）的基本假設(shè)是在對(duì)一元線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)基礎(chǔ)之上，還要求所有自變量彼此線(xiàn)性無(wú)關(guān)，這樣隨機(jī)抽取n組樣本觀察值就可以進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。不少經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系為非線(xiàn)性的，可以通過(guò)變量代換把本來(lái)應(yīng)該用非線(xiàn)性回歸處理的問(wèn)題近似轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性回歸問(wèn)題，再進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析（1）時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列類(lèi)型數(shù)據(jù)就是按照時(shí)間先后順序排列各個(gè)觀測(cè)記錄的數(shù)據(jù)集。（2）移動(dòng)平均方法一次移動(dòng)平均法是在算術(shù)平均法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，其基本思想是每次取一定數(shù)量周期的數(shù)據(jù)平均，按時(shí)間順序逐次推進(jìn)。當(dāng)序列具有線(xiàn)性增長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，用一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)滯后偏差，表現(xiàn)為對(duì)于線(xiàn)性增長(zhǎng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)值偏低。這時(shí)，可進(jìn)行二次移動(dòng)平均計(jì)算，二次移動(dòng)平均就是將一次移動(dòng)平均再進(jìn)行一次移動(dòng)平均來(lái)建立線(xiàn)性趨勢(shì)模型。（3）指數(shù)平滑方法當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)出現(xiàn)直線(xiàn)趨勢(shì)時(shí)，用一次指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)存在著明顯的滯后偏差。修正的方法是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再作二次指數(shù)平滑，利用滯后偏差的規(guī)律找出曲線(xiàn)的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì)，然后建立直線(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，即二次指數(shù)平滑法。（4）季節(jié)指數(shù)方法季節(jié)指數(shù)預(yù)測(cè)法是指變量在一年內(nèi)以季（月）的循環(huán)為周期特征，通過(guò)計(jì)算變量的季節(jié)指數(shù)達(dá)到預(yù)測(cè)目的的一種方法。聚類(lèi)分析聚類(lèi)分析的定義聚類(lèi)（Clustering）是將數(shù)據(jù)劃分成群組的過(guò)程，研究如何在沒(méi)有訓(xùn)練的條件下把對(duì)象化分為若干類(lèi)。k-means聚類(lèi)方法k-means算法接受輸入量k，然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高，而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)的任務(wù)，利用Excel操作完成此部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)。實(shí)訓(xùn)二、相關(guān)分析與回歸分析的應(yīng)用可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)的任務(wù)，利用Excel操作完成此部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)。實(shí)訓(xùn)三、時(shí)間序列分析計(jì)算可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)的任務(wù)，利用Excel操作完成此部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)。實(shí)訓(xùn)四、聚類(lèi)分析計(jì)算設(shè)有數(shù)據(jù)樣本集合為X={1,5,10,9,26,32,16,21,14}，將X聚為3類(lèi)，即k=3。隨機(jī)選擇前三個(gè)數(shù)值為初始的聚類(lèi)中心，即z1=1，z2=5，z3=10。（采用歐氏距離進(jìn)行計(jì)算）（三）課后提升案例1神奇的購(gòu)物籃分析案例2Target百貨商店的懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)內(nèi)容小結(jié)本章主要學(xué)習(xí)與電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的模型方法，主要包括兩大類(lèi)，一類(lèi)是統(tǒng)計(jì)分析，包括：靜態(tài)分析指標(biāo)、動(dòng)態(tài)分析方法、統(tǒng)計(jì)指數(shù)、抽樣推斷、相關(guān)與回歸分析等內(nèi)容。另一大類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘模型，主要是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、事先未知的、潛在的、有用的信息、知識(shí)、規(guī)則、規(guī)律或者模式，主要包括：時(shí)間序列分析模型、聚類(lèi)分析算法等。課后作業(yè)1.判斷題（1）總量指標(biāo)屬于靜態(tài)分析指標(biāo)。（2）平均數(shù)動(dòng)態(tài)數(shù)列是把一系列同類(lèi)的相對(duì)指標(biāo)數(shù)值按時(shí)間先后順序排列而形成的。（3）一般情況下，樣本容量超過(guò)20個(gè)樣本即可視為大樣本。（4）某次計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)R為0.58，可認(rèn)為兩類(lèi)變量之間存在顯著相關(guān)。2.單選題（1）以下不屬于相對(duì)指標(biāo)的為（）A.倍數(shù)B.成數(shù)C.百分?jǐn)?shù)D.中位數(shù)（2）按照相關(guān)程度劃分，以下不屬于相關(guān)關(guān)系的為（）A.完全相關(guān)B.正相關(guān)C.不相關(guān)D.不完全相關(guān)（3）求解線(xiàn)性回歸模型參數(shù)的方法稱(chēng)為（）A.相關(guān)系數(shù)B.聚類(lèi)分析C.最小二乘D.關(guān)聯(lián)規(guī)則（4）聚類(lèi)算法停止的標(biāo)志是（）收斂A.聚類(lèi)數(shù)B.聚類(lèi)中心C.測(cè)度函數(shù)D.相似度（5）能夠在沒(méi)有訓(xùn)練的條件下把對(duì)象化分為若干類(lèi)的算法是（）A.回歸分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則C.聚類(lèi)分析D.分類(lèi)分析3.多選題（1）平均指標(biāo)包括（）A.算術(shù)平均數(shù)B.調(diào)和平均數(shù)C.眾數(shù)D.中位數(shù)（2）按表示的特征不同，統(tǒng)計(jì)指數(shù)可分為（）A.數(shù)量指標(biāo)指數(shù)B.定基指數(shù)C.質(zhì)量指標(biāo)指數(shù)D.動(dòng)態(tài)指數(shù)（3）以下屬于按照形式分類(lèi)的相關(guān)關(guān)系的有（）A.線(xiàn)性相關(guān)B.非線(xiàn)性相關(guān)C.偏相關(guān)D.曲線(xiàn)相關(guān)（4）以下可以被認(rèn)為是時(shí)間序列數(shù)據(jù)的有（）A.股票價(jià)格B.每日氣溫C.心跳變化D.地震強(qiáng)度（5）在聚類(lèi)分析中，可作為測(cè)量類(lèi)間距離方法的有（）A.明氏距離B.歐氏距離C.馬氏距離D.蘭氏距離4.簡(jiǎn)答題（1）簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)指數(shù)的作用。（2）簡(jiǎn)述回歸分析模型的主要形式。（3）簡(jiǎn)述k-means算法的工作過(guò)程。（4）簡(jiǎn)述季節(jié)指數(shù)水平法的主要步驟。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：本章所學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法是所有數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)。本章重點(diǎn)講授統(tǒng)計(jì)類(lèi)指標(biāo)、相關(guān)分析、回歸分析、時(shí)間序列分析、聚類(lèi)分析等方法。還有許多相關(guān)的數(shù)據(jù)分析算法與模型。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。尤其要注重大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析人才的需求。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）本章可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)，對(duì)相關(guān)模型的具體操作展開(kāi)實(shí)踐教學(xué)。項(xiàng)目四數(shù)據(jù)的采集“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目四數(shù)據(jù)的采集教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解數(shù)據(jù)獲取的概念和方法熟悉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取方式和工具了解店鋪數(shù)據(jù)獲取的主要渠道和方法掌握調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)方法與注意事項(xiàng)2能力目標(biāo)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合理的采集渠道能夠采用合適的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取方式采集數(shù)據(jù)能夠結(jié)合實(shí)際選題完成調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)3素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)學(xué)生以電商決策為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)采集意識(shí)培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)采集的敏感性重視數(shù)據(jù)采集在電子商務(wù)行業(yè)和企業(yè)發(fā)展中的重要作用教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取2.店鋪數(shù)據(jù)獲取的主要渠道（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取實(shí)訓(xùn)二、調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與回收處理（三）課后提升案例1數(shù)據(jù)采集在電商成本控制中的應(yīng)用案例2數(shù)據(jù)采集實(shí)訓(xùn)思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。蜘蛛是生物界中很普通的小蟲(chóng)子，但是它卻做了一件令人非常佩服的事情—織網(wǎng)捕物。蜘蛛經(jīng)常會(huì)在自己所織的網(wǎng)上捕獲食物，而這一行為就如同我們?nèi)祟?lèi)想在關(guān)系復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)上獲取我們想要的數(shù)據(jù)。為了能夠更高效的獲取數(shù)據(jù)，人類(lèi)通常會(huì)創(chuàng)造一只小精靈—“小爬蟲(chóng)”去幫助自己做事情。世界上第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)“萬(wàn)維網(wǎng)漫游者”（“WorldWideWebwanderer”）是由麻省理工學(xué)院的學(xué)生馬休·格雷（MatthewGray）在1993年寫(xiě)成。它的初衷是用來(lái)統(tǒng)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器數(shù)量，后來(lái)逐漸服務(wù)于搜索引擎的數(shù)據(jù)采集。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)作為數(shù)據(jù)采集的一種重要方法，它是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)采集呢？你還了解哪些數(shù)據(jù)采集方法？授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取公開(kāi)數(shù)據(jù)源；網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)；問(wèn)卷調(diào)查。店鋪數(shù)據(jù)獲取的主要渠道（1）流量數(shù)據(jù)流量是非常重要的電商指標(biāo)。一個(gè)店鋪的流量來(lái)源有很多，有免費(fèi)的、付費(fèi)的、站內(nèi)的、站外的。（2）商品數(shù)據(jù)電商平臺(tái)需要定期分析商品銷(xiāo)售情況，比如不同商品的成交轉(zhuǎn)化情況、訪(fǎng)客瀏覽情況及售后服務(wù)情況等，從時(shí)間、商品的類(lèi)別、價(jià)格等多個(gè)維度進(jìn)行商品數(shù)據(jù)分析。（3）交易數(shù)據(jù)商家經(jīng)營(yíng)店鋪?zhàn)钚枰O(jiān)控的數(shù)據(jù)之一就是交易數(shù)據(jù)。交易數(shù)據(jù)最能體現(xiàn)店鋪經(jīng)營(yíng)情況。（4）客戶(hù)服務(wù)和物流服務(wù)數(shù)據(jù)作為電商賣(mài)家，當(dāng)客戶(hù)咨詢(xún)產(chǎn)品時(shí)，第一時(shí)間回復(fù)可以為客戶(hù)提供良好的服務(wù)體驗(yàn)。店鋪的客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量及物流服務(wù)效率是提升店鋪轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵因素。（5）市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)是商家在前期開(kāi)展市場(chǎng)調(diào)研時(shí)需要收集的重要數(shù)據(jù)。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，加之消費(fèi)者行為的多變，使得市場(chǎng)調(diào)研顯得更加重要，商家需要精準(zhǔn)收集市場(chǎng)和同行的信息，以便制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬?。?）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取工具之一——八爪魚(yú)八爪魚(yú)采集器是深圳視界信息技術(shù)有限公司研發(fā)的一款業(yè)界領(lǐng)先的網(wǎng)頁(yè)采集軟件，具有使用簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大等諸多優(yōu)點(diǎn)。（2）八爪魚(yú)在簡(jiǎn)易模式下“京東商品列表采集”的使用過(guò)程及注意要點(diǎn)。實(shí)訓(xùn)二、調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與回收處理（1）調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷是一種非常好的數(shù)據(jù)收集方式。在正式設(shè)計(jì)問(wèn)卷之前，首先一定要明確問(wèn)卷中將會(huì)出現(xiàn)哪些內(nèi)容，或者將要采集哪些數(shù)據(jù)來(lái)服務(wù)于研究主題。這可以通過(guò)搭建一個(gè)問(wèn)卷框架來(lái)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)框架通常包含三大部分：中心概念、核心內(nèi)容、具體問(wèn)項(xiàng)。（2）調(diào)查問(wèn)卷的回收處理問(wèn)卷發(fā)放一段時(shí)間后，收集到一定數(shù)量的答卷，在進(jìn)行問(wèn)卷分析之前，首先要做的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入和校訂。（三）課后提升案例1數(shù)據(jù)采集在電商成本控制中的應(yīng)用案例2數(shù)據(jù)采集實(shí)訓(xùn)內(nèi)容小結(jié)數(shù)據(jù)收集是一項(xiàng)艱苦細(xì)致、費(fèi)時(shí)耗力的工作。數(shù)據(jù)收集是電商數(shù)據(jù)分析的第一步，也是非常重要的一步。本章主要介紹了數(shù)據(jù)采集階段的工作任務(wù)。指出了電子商務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的渠道。詳細(xì)說(shuō)明了基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取的過(guò)程。并對(duì)電商的流量、商品、交易、客服、物流、市場(chǎng)和競(jìng)品數(shù)據(jù)的獲取指標(biāo)和數(shù)據(jù)來(lái)源做了介紹。最后給出調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)和回收處理的基本原則。課后作業(yè)1.判斷題（1）只要在網(wǎng)站上顯示出的信息，都可以爬取。（2）網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)被廣泛用于搜索引擎中。（3）淘寶客是一種按成交計(jì)費(fèi)的推廣模式。（4）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)收集是第一步，也是一項(xiàng)相對(duì)簡(jiǎn)單省力的工作。2.單選題（1）以下哪個(gè)是淘系平臺(tái)流量數(shù)據(jù)查詢(xún)工具（）。A．店偵探 B．千牛平臺(tái) C．輕淘客 D．看店寶（2）以下哪個(gè)問(wèn)題放在調(diào)查問(wèn)卷中是合適的（）。A．在線(xiàn)購(gòu)物比門(mén)店購(gòu)物更好。B．你在過(guò)去一段時(shí)間沒(méi)有進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)活動(dòng)。C．您的年齡段在以下哪個(gè)范圍？D．在線(xiàn)購(gòu)物比線(xiàn)下購(gòu)買(mǎi)更方便、更便宜。（3）在眾多店鋪數(shù)據(jù)中，什么數(shù)據(jù)最能體現(xiàn)店鋪的經(jīng)營(yíng)情況（）。A．商品數(shù)據(jù) B．流量數(shù)據(jù) C．物流數(shù)據(jù) D．交易數(shù)據(jù)3.多選題（1）以下哪些屬于站內(nèi)付費(fèi)流量數(shù)據(jù)來(lái)源（）。A．直通車(chē) B．鉆石展位 C．收藏夾 D．淘寶客（2）客戶(hù)服務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)有哪些（）。A．客群洞察 B．服務(wù)體驗(yàn) C．接待響應(yīng) D．客服銷(xiāo)售（3）以下哪些是店鋪商品效果數(shù)據(jù)指標(biāo)（）。A．核心數(shù)據(jù) B．流量來(lái)源 C．關(guān)聯(lián)搭配 D．全量商品排行4.簡(jiǎn)答題（1）有哪些獲取數(shù)據(jù)的途徑？（2）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取方式有哪些？（3）電商平臺(tái)店鋪有哪些重要的數(shù)據(jù)值得收集？（4）闡述問(wèn)卷調(diào)查的主要工作流程。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：數(shù)據(jù)是建立模型與開(kāi)展分析的基礎(chǔ)資源。電子商務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源渠道多樣廣泛，同時(shí)尤其特殊之處。因此，應(yīng)針對(duì)電子商務(wù)數(shù)據(jù)收集、采集、處理等進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）本章可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)，對(duì)相關(guān)模型的具體操作展開(kāi)實(shí)踐教學(xué)。項(xiàng)目五數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目五數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解并掌握數(shù)據(jù)在Excel中的導(dǎo)入、導(dǎo)出操作掌握用Excel進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)處理操作重點(diǎn)掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理操作中的數(shù)據(jù)清理及數(shù)據(jù)規(guī)范化2能力目標(biāo)運(yùn)用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出操作熟練掌握數(shù)據(jù)清理的方法能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化的計(jì)算3素質(zhì)目標(biāo)了解數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理的重要性與作用培養(yǎng)使用數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理的熟練度教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出2.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出實(shí)訓(xùn)二、數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)三、數(shù)據(jù)的基本處理操作（三）課后提升案例1數(shù)據(jù)預(yù)處理在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用案例2數(shù)據(jù)預(yù)處理專(zhuān)項(xiàng)應(yīng)用思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的快速發(fā)展，當(dāng)今的消費(fèi)者與世界高度相連，一個(gè)公司想要獲得更好的商業(yè)成績(jī)需要通過(guò)大數(shù)據(jù)為他的每個(gè)客戶(hù)做出個(gè)性化的精準(zhǔn)服務(wù)。為此2013年，擁有145年歷史的大都會(huì)人壽保險(xiǎn)公司建立了名為MetLiftWall的新系統(tǒng)，該系統(tǒng)從大都會(huì)人壽70多個(gè)不同的管理系統(tǒng)中收集大量的信息數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)之前有許多都是不聯(lián)網(wǎng)的獨(dú)立存在，存在著大量的數(shù)據(jù)冗余，建立系統(tǒng)后又經(jīng)過(guò)多年的努力大都會(huì)人壽成功解決了該項(xiàng)問(wèn)題。上文所匯總的數(shù)據(jù)剛開(kāi)始很難進(jìn)行使用，在大數(shù)據(jù)分析之前我們需要確保這些分析數(shù)據(jù)滿(mǎn)足分析模型的需求，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)十分重要，它可以將缺失的數(shù)據(jù)補(bǔ)充，冗余的數(shù)據(jù)變得簡(jiǎn)潔，復(fù)雜混亂的數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一。你聽(tīng)說(shuō)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理嗎？繼續(xù)閱讀本章你可以對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理?yè)碛懈羁痰牧私狻Ｊ谛颅h(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出作用：起到備份、存檔的作用；轉(zhuǎn)換為需要的數(shù)據(jù)格式和文件類(lèi)型。數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出分類(lèi)：數(shù)據(jù)庫(kù)文件導(dǎo)出成文本文件；文本文件導(dǎo)入成數(shù)據(jù)庫(kù)文件；數(shù)據(jù)庫(kù)文件與數(shù)據(jù)庫(kù)文件之間的導(dǎo)入導(dǎo)出。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法數(shù)據(jù)預(yù)處理就是根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的，將收集到的原始數(shù)據(jù)用適當(dāng)?shù)奶幚砉ぞ撸ㄈ鏓xcel）進(jìn)行整理加工，轉(zhuǎn)換成正確的格式，以便滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析模型對(duì)數(shù)據(jù)的要求。（1）數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程中最花費(fèi)時(shí)間、最乏味的，但也是最重要的一步。該步驟可以有效的減少學(xué)習(xí)過(guò)程中可能出現(xiàn)的相互矛盾的情況。（2）數(shù)據(jù)融合通過(guò)數(shù)據(jù)融合（信息融合）產(chǎn)生比單一信息源更準(zhǔn)確、更完全、更可靠的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)和判斷，然后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)挖掘模塊中。（3）數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)變換是采用線(xiàn)性或非線(xiàn)性的數(shù)學(xué)變換方法將多維數(shù)據(jù)壓縮成較少維數(shù)的數(shù)據(jù)，消除它們?cè)跁r(shí)間、空間、屬性及精度等特征表現(xiàn)方面的差異。（4）數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)去噪處理后，需根據(jù)相關(guān)要求對(duì)數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行相應(yīng)處理。數(shù)據(jù)規(guī)約就是在減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間的同時(shí)盡可能保證數(shù)據(jù)的完整性，以獲得比原始數(shù)據(jù)小得多的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)以合乎要求的方式表示。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出數(shù)據(jù)導(dǎo)入可以將收集到的數(shù)據(jù)直接填寫(xiě)在Excel的單元格中，也可以將多種格式的數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入到Excel工作表中。5.1.2數(shù)據(jù)導(dǎo)出將Excel數(shù)據(jù)導(dǎo)出到其他操作軟件中。實(shí)訓(xùn)二、數(shù)據(jù)預(yù)處理某price屬性值排序后為2，4，6，6，9，12，12，14，19，則采用各種分箱方法進(jìn)行處理的結(jié)果如表5.4所示。表5.4分箱處理的結(jié)果示例首先，劃分為等深箱箱1：2，4，6箱2：6，9，12箱3：12，14，19按箱平均值平滑箱1：4，4，4箱2：9，9，9箱3：15，15，15按箱中值平滑箱1：4，4，4箱2：9，9，9箱3：14，14，14按箱邊界值平滑箱1：2，2，6箱2：6，6，12箱3：12，12，19實(shí)訓(xùn)三、數(shù)據(jù)的基本處理操作重復(fù)數(shù)據(jù)處理采集得到的原始數(shù)據(jù)通常存在重復(fù)情形，對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)如何識(shí)別和去重，通過(guò)Excel介紹兩種常用的方法：（1）高級(jí)篩選法；（2）條件格式法。缺失數(shù)據(jù)處理Excel表中如果出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)，一般表示為空值或者錯(cuò)誤表示符，運(yùn)用“定位條件”功能可以進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的處理。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理使用Excel能夠控制和檢查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中存在的錯(cuò)誤。（三）課后提升案例1數(shù)據(jù)預(yù)處理在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用案例2數(shù)據(jù)預(yù)處理專(zhuān)項(xiàng)應(yīng)用內(nèi)容小結(jié)本章主要學(xué)習(xí)運(yùn)用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出操作，對(duì)重復(fù)、缺失、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的基本處理操作。從數(shù)據(jù)的清理、數(shù)據(jù)的融合、數(shù)據(jù)的變換以及數(shù)據(jù)的規(guī)約四個(gè)方面，學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，旨在掌握利用Excel處理數(shù)據(jù)的基本方法以及了解數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本操作。課后作業(yè)1.判斷題（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）數(shù)據(jù)規(guī)約是采用線(xiàn)性或非線(xiàn)性的數(shù)學(xué)變換方法將多維數(shù)據(jù)壓縮成較少維數(shù)的數(shù)據(jù)。（3）在數(shù)據(jù)規(guī)約方法中，分箱技術(shù)是數(shù)值壓縮的具體方法。2.單選題（1）（）就是在減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間的同時(shí)盡可能保證數(shù)據(jù)的完整性，以獲得比原始數(shù)據(jù)小得多的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)以合乎要求的方式表示。A．?dāng)?shù)據(jù)清理 B．?dāng)?shù)據(jù)融合 C．?dāng)?shù)據(jù)變換 D．?dāng)?shù)據(jù)規(guī)約（2）在數(shù)據(jù)變換方法中，以下哪個(gè)是數(shù)據(jù)平滑的作用（）。A．?dāng)?shù)據(jù)匯總 B．去噪C．減少數(shù)據(jù)復(fù)雜化 D．構(gòu)造新的屬性（3）對(duì)于2，3，4，5這組數(shù)據(jù)，運(yùn)用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)4轉(zhuǎn)換為（）。A．0 B．0.33 C．0.67 D．13.多選題（1）分箱技術(shù)作為一種局部數(shù)據(jù)平滑方法，主要包括（）平滑方法。A．箱平均值 B．箱中值 C．箱邊界值 D．箱中心值（2）補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)的主要辦法包括（）。A．線(xiàn)性差值法 B．平均值填充 C．回歸方法 D．忽略該數(shù)據(jù)元組（3）數(shù)據(jù)變換方法包括（）。A．?dāng)?shù)據(jù)平滑 B．?dāng)?shù)據(jù)聚集 C．?dāng)?shù)據(jù)概化 D．?dāng)?shù)據(jù)規(guī)范化（4）數(shù)據(jù)規(guī)范化方法包括（）。A．最小-最大 B．對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換 C．反正切函數(shù)轉(zhuǎn)化 D．z-score標(biāo)準(zhǔn)化4.簡(jiǎn)答題（1）簡(jiǎn)述常見(jiàn)的數(shù)據(jù)變換方法。（2）數(shù)據(jù)融合的方法有哪些？（3）簡(jiǎn)述常見(jiàn)的數(shù)據(jù)規(guī)約方法。（4）數(shù)據(jù)概化對(duì)數(shù)據(jù)分析的作用有哪些？教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：Excel是開(kāi)展數(shù)據(jù)分析的一種重要工具。掌握多種來(lái)源的數(shù)據(jù)文件與Excel之間的導(dǎo)入導(dǎo)出功能。更重要的是，如果數(shù)據(jù)本身存在噪聲、錯(cuò)誤、缺失等均會(huì)對(duì)后續(xù)的模型精度和準(zhǔn)確性造成影響。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理是開(kāi)展數(shù)據(jù)分析的必要步驟。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。為培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析方面的專(zhuān)業(yè)人才，提供專(zhuān)業(yè)知識(shí)。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）本章可安排上機(jī)實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)，對(duì)Excel的導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體操作展開(kāi)實(shí)踐教學(xué)。項(xiàng)目六數(shù)據(jù)可視化“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目六數(shù)據(jù)可視化教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)可視化的基本概念掌握Excel圖表繪制，熟練繪制餅圖、柱形圖、直方圖、雷達(dá)圖、折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖掌握數(shù)據(jù)透視表的使用步驟了解文本分析與標(biāo)簽云的相關(guān)概念和使用方法2能力目標(biāo)能夠利用餅圖、柱形圖、直方圖、雷達(dá)圖、折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化能夠利用數(shù)據(jù)透視表制作統(tǒng)計(jì)表3素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)學(xué)生以電商決策為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)分析意識(shí)培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)可視化的美學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)分析與解決問(wèn)題的能力教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.數(shù)據(jù)可視化概述2.Excel數(shù)據(jù)表格和透視表3.標(biāo)簽云可視化（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、圖表的制作實(shí)訓(xùn)二、利用數(shù)據(jù)透視表制作統(tǒng)計(jì)表實(shí)訓(xùn)三、WordArt標(biāo)簽云工具的使用（三）課后提升案例1京東手機(jī)“6·18”數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)戰(zhàn)報(bào)案例2圖表制作專(zhuān)項(xiàng)練習(xí)思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。在克里米亞戰(zhàn)爭(zhēng)期間，南丁格爾作為戰(zhàn)地護(hù)士赴前線(xiàn)為士兵服務(wù)。她發(fā)現(xiàn)，很多病人并沒(méi)直接死于戰(zhàn)爭(zhēng)，而是因?yàn)樨?fù)傷后沒(méi)得到妥善照顧，死于斑疹傷寒、痢疾、霍亂等疾病。面對(duì)這種情況，南丁格爾希望用獨(dú)特的統(tǒng)計(jì)表格，簡(jiǎn)明扼要地將這危機(jī)的情況畫(huà)出來(lái)。于是，著名的“南丁格爾玫瑰圖”應(yīng)運(yùn)而生。南丁格爾玫瑰圖是將柱圖轉(zhuǎn)化為更美觀的餅圖形式，是極坐標(biāo)化的柱圖，看似怪異卻又簡(jiǎn)單易懂。她將三種死亡情況也分別用不同顏色標(biāo)記出來(lái)：藍(lán)色表示死于可預(yù)防的疾病、紅色表示死于戰(zhàn)爭(zhēng)傷害、黑色表示死于其它原因。這一可視化方式，直觀地展示了衛(wèi)生條件對(duì)死亡人數(shù)的影響，因而說(shuō)服決策者并爭(zhēng)取到了更好的醫(yī)療條件。從該案例中，你能體會(huì)到數(shù)據(jù)可視化的魅力嗎？數(shù)據(jù)可視化又如何應(yīng)用于電商領(lǐng)域？并試著說(shuō)說(shuō)它在數(shù)據(jù)分析上所發(fā)揮的重要作用。授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.數(shù)據(jù)可視化概述（1）數(shù)據(jù)可視化的概念數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)，它是一種利用圖形、表格、動(dòng)畫(huà)等手段將數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律直觀地進(jìn)行展現(xiàn)的方式。（2）數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵在于借助圖形手段，清晰有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和數(shù)據(jù)分析的結(jié)論。為了有效地傳達(dá)思想、理念，需要美學(xué)形式與功能并重，并直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的內(nèi)容與特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)稀疏而復(fù)雜數(shù)據(jù)集的深入洞察。（3）統(tǒng)計(jì)表格編制的規(guī)則在數(shù)據(jù)描述過(guò)程中，不僅需要整理以數(shù)據(jù)形式表現(xiàn)的資料，有時(shí)也需要整理以文字形式表現(xiàn)的資料，如性別、職業(yè)、文化程度等。這些資料可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)表格來(lái)呈現(xiàn)。2.Excel數(shù)據(jù)表格和透視表（1）常用的可視化圖表簡(jiǎn)單的圖表往往能夠有效、形象、快速地傳達(dá)信息。常用的可視化圖表包括餅圖、柱形圖、直方圖、雷達(dá)圖、折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖，這6類(lèi)圖表可以滿(mǎn)足大部分?jǐn)?shù)據(jù)展現(xiàn)與分析的需求。Excel對(duì)各類(lèi)圖表進(jìn)行了詳細(xì)的分類(lèi)歸納，可以打開(kāi)Excel，在插入圖表功能中看到Excel提供的主要圖表模板。在新版本的Excel中不斷增加圖表功能，例如：樹(shù)狀圖、旭日?qǐng)D、直方圖、箱型圖、瀑布圖、漏斗圖、地圖、組合圖等。（2）數(shù)據(jù)透視表注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)透視表緩存；位置要求；更改會(huì)同時(shí)影響兩個(gè)報(bào)表；數(shù)據(jù)透視圖報(bào)表（3）標(biāo)簽云可視化標(biāo)簽云，又稱(chēng)文字云、詞云，是對(duì)文本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”在視覺(jué)上的突出呈現(xiàn)，通過(guò)關(guān)鍵詞的渲染形成類(lèi)似云一樣的彩色圖片。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、圖表的制作（1）制作餅圖餅圖是一種用圓內(nèi)扇形的面積大小來(lái)反映統(tǒng)計(jì)分組數(shù)據(jù)的圖形，主要用于反映總體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)及其變化，對(duì)研究結(jié)構(gòu)性問(wèn)題比較適用。（2）制作柱形圖柱形圖可以非常清晰地表達(dá)不同項(xiàng)目之間的差距和數(shù)值，通常用于不同時(shí)期或不同類(lèi)別數(shù)據(jù)之間的比較，也可以用來(lái)反映不同時(shí)期和不同數(shù)據(jù)的差異。（3）制作直方圖直方圖是各條形之間沒(méi)有間距的柱形圖。直方圖用條形的寬度和高度來(lái)表示統(tǒng)計(jì)分組數(shù)據(jù)，是以組距（寬度）為底邊，以落入各組的數(shù)據(jù)頻數(shù)（高度）為依據(jù)，由按比例構(gòu)成的若干矩形排列而成的圖。（4）制作雷達(dá)圖將評(píng)價(jià)某一系統(tǒng)的各指標(biāo)要素構(gòu)成坐標(biāo)軸，再由各要素之間的數(shù)值構(gòu)成環(huán)繞的網(wǎng)，就形成了雷達(dá)圖。（5）制作折線(xiàn)圖折線(xiàn)圖是用來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移而發(fā)生變化的一種圖表，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。常通過(guò)若干條折線(xiàn)來(lái)繪制若干組數(shù)據(jù)，判斷每組數(shù)據(jù)的峰值與谷值，以及折線(xiàn)變化的方向、速率和周期等特征。（6）制作散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖用來(lái)說(shuō)明若干組變量之間的相互關(guān)系，可表示因變量隨自變量變化的大致趨勢(shì)。一般呈現(xiàn)簇狀不規(guī)則的分布，可用數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)、離散程度以及不同系列數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。實(shí)訓(xùn)二、利用數(shù)據(jù)透視表制作統(tǒng)計(jì)表計(jì)數(shù)項(xiàng)值匯總；多維數(shù)據(jù)分析；值篩選；標(biāo)簽篩選；旋轉(zhuǎn)；查看特定數(shù)據(jù)；切片操作；建立數(shù)據(jù)透視圖。實(shí)訓(xùn)三、WordArt標(biāo)簽云工具的使用以WordArt（一款制作文字云效果圖的在線(xiàn)免費(fèi)軟件）為例，介紹利用標(biāo)簽云對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化描述的具體操作。本節(jié)內(nèi)容可以通過(guò)實(shí)際操作進(jìn)行快速掌握。（三）課后提升案例1京東手機(jī)“6·18”數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)戰(zhàn)報(bào)案例2圖表制作專(zhuān)項(xiàng)練習(xí)內(nèi)容小結(jié)本章主要學(xué)習(xí)與電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的數(shù)據(jù)可視化方法，詳細(xì)說(shuō)明了利用Excel制作餅圖、柱狀圖、直方圖、雷達(dá)圖、折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖等圖表的操作過(guò)程。熟練掌握數(shù)據(jù)透視表的各種操作可為圖表的繪制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。標(biāo)簽云的相關(guān)知識(shí)擴(kuò)展可為文本可視化提供技術(shù)支持。課后作業(yè)1.判斷題（1）數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)在內(nèi)的規(guī)律間接地進(jìn)行展現(xiàn)的一種方式。（2）數(shù)字資料要注明計(jì)量單位。當(dāng)全表只有一種計(jì)量單位時(shí)，可把它寫(xiě)在表頭的左上方。（3）統(tǒng)計(jì)表格的文字、數(shù)字要書(shū)寫(xiě)工整、清晰，數(shù)位要對(duì)齊。（4）有效、形象、快速地傳達(dá)信息需要復(fù)雜的圖表。2.單選題（1）以下不屬于可視化的作用的是（）。A．傳播交流 B．信息記錄 C．?dāng)?shù)據(jù)采集 D．?dāng)?shù)據(jù)分析（2）Excel工作表的行號(hào)顯示在工作簿窗口的（）。A．左邊 B．右邊 C．上邊 D．下邊（3）Excel工作表的列號(hào)顯示在工作簿窗口的（）。A．左邊 B．右邊 C．上邊 D．下邊3.多選題（1）Excel中具有的圖表功能包括（）。A．餅圖 B．柱形圖 C．直方圖 D．雷達(dá)圖（2）從宏觀角度看，數(shù)據(jù)可視化的功能包括（）。A．信息傳達(dá) B．信息展現(xiàn) C．信息清洗 D．信息溝通（3）以下關(guān)于數(shù)據(jù)透視表的說(shuō)法正確的是（）。A．Excel將報(bào)表數(shù)據(jù)的副本存儲(chǔ)在內(nèi)存中B．?dāng)?shù)據(jù)透視表會(huì)隨原始數(shù)據(jù)發(fā)生更改C．改變版面的布局不會(huì)影響數(shù)據(jù)透視表D．不可以將數(shù)據(jù)透視表用作其他報(bào)表的源數(shù)據(jù)4.簡(jiǎn)答題（1）什么是數(shù)據(jù)可視化？（2）簡(jiǎn)述制作統(tǒng)計(jì)表格的基本規(guī)則。（3）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化的基本思想。（4）列舉常用的可視化圖形。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：數(shù)據(jù)可視化是對(duì)數(shù)學(xué)模型和分析結(jié)果進(jìn)行展現(xiàn)的重要手段。Excel的圖表功能越來(lái)越強(qiáng)大，而且呈現(xiàn)的圖形也十分豐富。應(yīng)通過(guò)深入學(xué)習(xí)Excel工具，進(jìn)行重點(diǎn)掌握。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，是本書(shū)的一個(gè)重要內(nèi)容，要安排上機(jī)實(shí)踐學(xué)時(shí)，進(jìn)行重點(diǎn)掌握。項(xiàng)目七電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目七電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念掌握行業(yè)數(shù)據(jù)的采集步驟和渠道掌握市場(chǎng)行情調(diào)研的基本概念掌握市場(chǎng)供給與需求的相關(guān)概念和需求調(diào)研的基本方法重點(diǎn)掌握波特五力競(jìng)爭(zhēng)分析模型重點(diǎn)掌握百度指數(shù)的使用方法2能力目標(biāo)能夠?qū)﹄娮由虅?wù)物流市場(chǎng)的供給與需求情況進(jìn)行分析能夠利用波特五力競(jìng)爭(zhēng)分析模型對(duì)電子商務(wù)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行全面分析能夠利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情，并撰寫(xiě)分析報(bào)告3素質(zhì)目標(biāo)正確認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)重視數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析對(duì)推進(jìn)電子商務(wù)行業(yè)持續(xù)快速發(fā)展的重要作用教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.行業(yè)數(shù)據(jù)分析2.市場(chǎng)行情認(rèn)知與調(diào)研3.市場(chǎng)供給與需求分析4.電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)分析（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、行業(yè)數(shù)據(jù)采集的算例實(shí)訓(xùn)二、利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情實(shí)訓(xùn)三、市場(chǎng)供給與需求分析實(shí)例實(shí)訓(xùn)四、電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析實(shí)例（三）課后提升案例1妮維雅旗艦店的運(yùn)營(yíng)方案案例2利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，以前消費(fèi)者是誰(shuí)企業(yè)是不清楚的，面目模糊，而現(xiàn)在電商的發(fā)展帶來(lái)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，電商大數(shù)據(jù)勾畫(huà)出消費(fèi)者的形象，男女，年齡、喜好、消費(fèi)頻次等。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)認(rèn)識(shí)用戶(hù)，可以更為精準(zhǔn)的服務(wù)用戶(hù)。借助大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)，可針對(duì)不同行為特征的客戶(hù)進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)，甚至能從“將一個(gè)產(chǎn)品推薦給一些合適的客戶(hù)”到“將一些合適的產(chǎn)品推薦給一個(gè)客戶(hù)”，得以更聚焦客戶(hù)，進(jìn)行個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。例如，王老吉推出的“一罐一碼”的活動(dòng)，通過(guò)與消費(fèi)者一對(duì)一的鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者的真實(shí)畫(huà)像。通過(guò)大數(shù)據(jù)和平臺(tái)的運(yùn)用，消除了品牌和消費(fèi)者之間的障礙，讓品牌和消費(fèi)者面對(duì)面地對(duì)話(huà)，讓王老吉的產(chǎn)品更加生動(dòng)化，和消費(fèi)者發(fā)生多樣合作關(guān)系。電商企業(yè)借助現(xiàn)代信息技術(shù)可以獲取多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，通過(guò)整合、分析這些數(shù)據(jù)信息，能夠精準(zhǔn)定位目標(biāo)用戶(hù)，由此改變了傳統(tǒng)電子商務(wù)行業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模式。那么你知道數(shù)據(jù)分析對(duì)電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展的巨大優(yōu)勢(shì)還體現(xiàn)在哪些方面呢？授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.行業(yè)數(shù)據(jù)分析（1）行業(yè)數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析有助于精確電商行業(yè)的市場(chǎng)定位；數(shù)據(jù)分析成為電商行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的利器；數(shù)據(jù)分析支撐電商行業(yè)的收益管理；數(shù)據(jù)分析可創(chuàng)新電商行業(yè)的需求開(kāi)發(fā)。（2）行業(yè)數(shù)據(jù)采集的步驟第一步，對(duì)整個(gè)行業(yè)概況進(jìn)行信息收集，記錄關(guān)鍵詞；第二步，對(duì)收集的信息進(jìn)行歸類(lèi)，按照不同的指標(biāo)存放；第三步，分析已收集信息，按照重要性或相關(guān)性劃分等級(jí)，并加以標(biāo)記；第四步，根據(jù)指標(biāo)的要求及已有數(shù)據(jù)確定下一步的信息收集工作；第五步，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和推理并有針對(duì)性地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘；第六步，將已有的數(shù)據(jù)按提示制作成圖表進(jìn)行可視化展現(xiàn)。（3）行業(yè)數(shù)據(jù)采集的渠道金融機(jī)構(gòu)，政府部門(mén)，行業(yè)協(xié)會(huì)，社會(huì)組織，行業(yè)年鑒，公司公告，報(bào)紙雜志，專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。2.市場(chǎng)行情認(rèn)知與調(diào)研市場(chǎng)行情是指市場(chǎng)上商品流通和商業(yè)往來(lái)中有關(guān)商品供給、商品需求、流通渠道、商品購(gòu)銷(xiāo)和價(jià)格的實(shí)際狀況、特征以及變動(dòng)情況、趨勢(shì)和相關(guān)條件的信息。為了在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位，必須對(duì)市場(chǎng)行情進(jìn)行認(rèn)真的調(diào)查研究，對(duì)供求和價(jià)格的變化及其原因進(jìn)行認(rèn)真分析，并對(duì)變化的趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，從而為企業(yè)經(jīng)營(yíng)積累經(jīng)驗(yàn)。3.市場(chǎng)供給與需求分析（1）市場(chǎng)供給認(rèn)知市場(chǎng)供給是指在一定時(shí)間內(nèi)、一定市場(chǎng)上，某種類(lèi)商品的所有生產(chǎn)者能夠提供給市場(chǎng)的商品總量。（2）市場(chǎng)需求認(rèn)知市場(chǎng)需求是指在一定的時(shí)期內(nèi)、一定的市場(chǎng)上，購(gòu)買(mǎi)者對(duì)某種類(lèi)的商品有貨幣支付能力的需求總量。（3）市場(chǎng)需求調(diào)研的內(nèi)容與方法市場(chǎng)需求調(diào)研的內(nèi)容主要包括市場(chǎng)需求量、需求結(jié)構(gòu)和需求時(shí)間。市場(chǎng)需求調(diào)研的方法：觀察法，實(shí)驗(yàn)法，訪(fǎng)問(wèn)法，問(wèn)卷法。電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)分析（1）行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)認(rèn)知市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的基本特征。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，企業(yè)從各自的利益出發(fā)，為取得較好的產(chǎn)銷(xiāo)條件、獲得更多的市場(chǎng)資源而競(jìng)爭(zhēng)。（2）行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析的方法邁克爾?波特（MichaelPorter）在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)五力分析的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)分析模型，從而使企業(yè)管理者可以從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面分析行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)狀況。五種力量分別為供方的議價(jià)能力、買(mǎi)方的議價(jià)能力、新進(jìn)者的威脅力、替代品的威脅力及同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的競(jìng)爭(zhēng)能力。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、行業(yè)數(shù)據(jù)采集的算例以速賣(mài)通（/zh/__pc/newsellerlanding.htm）后臺(tái)“選品專(zhuān)家”數(shù)據(jù)為例，可下載不同國(guó)家近30天的熱銷(xiāo)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并進(jìn)行國(guó)家差異化分析。實(shí)訓(xùn)二、利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情百度指數(shù)是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)，它研究關(guān)鍵詞搜索趨勢(shì)，洞察網(wǎng)民需求變化，監(jiān)測(cè)媒體輿情趨勢(shì)，定位數(shù)字消費(fèi)者特征，還可以從行業(yè)的角度分析市場(chǎng)特點(diǎn)。選擇家電類(lèi)目下的空調(diào)子類(lèi)目作為分析對(duì)象，利用百度指數(shù)分析該商品類(lèi)目的市場(chǎng)行情。所需數(shù)據(jù)取自百度指數(shù)的趨勢(shì)研究模塊，涉及趨勢(shì)研究、需求圖譜、人群畫(huà)像三方面的數(shù)據(jù)分析，撰寫(xiě)《基于百度指數(shù)的空調(diào)市場(chǎng)行情分析報(bào)告》。實(shí)訓(xùn)三、市場(chǎng)供給與需求分析實(shí)例以我國(guó)電子商務(wù)物流市場(chǎng)為例，分析電子商務(wù)物流市場(chǎng)的供給與需求情況。實(shí)訓(xùn)四、電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析實(shí)例基于淘寶網(wǎng)C2C店鋪的運(yùn)營(yíng)情況，以波特五力競(jìng)爭(zhēng)模型為視角，對(duì)淘寶網(wǎng)C2C店鋪的競(jìng)爭(zhēng)策略進(jìn)行研究。（三）課后提升案例1妮維雅旗艦店的運(yùn)營(yíng)方案案例2利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情內(nèi)容小結(jié)本章介紹了電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容和方法、市場(chǎng)行情調(diào)研、市場(chǎng)供給與需求分析、電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析等知識(shí)。重點(diǎn)闡述了在市場(chǎng)行情調(diào)研中基于百度指數(shù)的行業(yè)分析方法以及基于五力競(jìng)爭(zhēng)分析模型的電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析方法。課后作業(yè)1.判斷題（1）數(shù)據(jù)分析有助于電子商務(wù)行業(yè)的收益管理。（2）市場(chǎng)供給的基本規(guī)律：對(duì)一般商品而言，價(jià)格（P）與供給量（Q）呈正相關(guān)。（3）商品供給指在一定時(shí)間內(nèi)、一定市場(chǎng)上，某種商品的所有生產(chǎn)者提供給或者能夠供給市場(chǎng)的商品總量。2.單選題（1）在進(jìn)行市場(chǎng)需求調(diào)研時(shí)，可采用的方法有（）。A．觀察法 B．訪(fǎng)問(wèn)法 C．問(wèn)卷法 D．以上都是（2）訪(fǎng)問(wèn)法的形式是（）。A．結(jié)構(gòu)式訪(fǎng)問(wèn) B．無(wú)結(jié)構(gòu)式訪(fǎng)問(wèn) C．集體訪(fǎng)問(wèn) D．以上都是（3）行業(yè)數(shù)據(jù)采集的渠道不包括（）。A．金融機(jī)構(gòu) B．行業(yè)協(xié)會(huì) C．政府部門(mén) D．科研院所（4）下列不屬于波特五力分析法中的內(nèi)容的是（）。A．潛在進(jìn)入者的威脅力 B．替代品的威脅力C．購(gòu)買(mǎi)者的討價(jià)還價(jià)能力 D．中間商的討價(jià)還價(jià)能力3.多選題（（1）在收益管理中，重要的環(huán)節(jié)包括（）。A．需求預(yù)測(cè) B．細(xì)分市場(chǎng) C．敏感度分析 D．運(yùn)營(yíng)分析（2）以下屬于行業(yè)數(shù)據(jù)采集渠道的是（）。A．金融機(jī)構(gòu) B．政府部門(mén) C．行業(yè)協(xié)會(huì) D．專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)（3）需求的變動(dòng)引起（）。A．均衡價(jià)格同方向變動(dòng) B．均衡價(jià)格反方向變動(dòng)C．均衡數(shù)量同方向變動(dòng) D．均衡數(shù)量反方向變動(dòng)（4）影響供方議價(jià)能力的因素包括（）。A．供方有比較穩(wěn)固的市場(chǎng)地位 B．產(chǎn)品的買(mǎi)主很多C．供方的產(chǎn)品具有特色 D．買(mǎi)主難以轉(zhuǎn)換或轉(zhuǎn)換成本太高4.簡(jiǎn)答題（1）行業(yè)數(shù)據(jù)采集的步驟是什么？（2）什么是市場(chǎng)供給的基本規(guī)律？（3）什么是市場(chǎng)需求的基本規(guī)律？（4）簡(jiǎn)述行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)波特五力分析模型的組成元素。教學(xué)總結(jié)（1）從課程思政的角度：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與思政教育緊密結(jié)合。（2）從知識(shí)體系的角度：電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。對(duì)電商行業(yè)的整體行情、供給需求、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等進(jìn)行全面分析。（3）從能力培養(yǎng)的角度：綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)的知識(shí)，培養(yǎng)全方位高素質(zhì)人才。效果評(píng)估（1）通過(guò)理論課堂教學(xué)，進(jìn)行師生互動(dòng)，在課程講授過(guò)程中，實(shí)時(shí)發(fā)布測(cè)試題目和課堂提問(wèn)，掌握學(xué)習(xí)效果；（2）通過(guò)課程微信群，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)發(fā)布課程測(cè)試題目；（3）通過(guò)雨課堂發(fā)布測(cè)試題，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，并記錄到平時(shí)成績(jī)之中。（4）通過(guò)對(duì)公開(kāi)數(shù)據(jù)、百度指數(shù)等資料的參考及數(shù)據(jù)匯總，鍛煉學(xué)生撰寫(xiě)一份課程報(bào)告——關(guān)于某個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)行情分析。項(xiàng)目八電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析“電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”課程混合式教學(xué)方案（課前）BlackBoard系統(tǒng)+（課中）理論授課+（課后）雨課堂測(cè)試課程名稱(chēng)：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任課教師：屈莉莉開(kāi)課單位：航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教學(xué)對(duì)象：電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)2022級(jí)章節(jié)名稱(chēng)：項(xiàng)目八電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析教學(xué)目標(biāo)：1知識(shí)目標(biāo)了解電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的含義和主要數(shù)據(jù)指標(biāo)掌握客戶(hù)細(xì)分的模型掌握使用層次分析法對(duì)忠誠(chéng)客戶(hù)測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)的重要性排序模型了解客戶(hù)特征、行為分析的內(nèi)容和客戶(hù)忠誠(chéng)度的分類(lèi)掌握客戶(hù)生命周期的5個(gè)階段和4種模式2能力目標(biāo)利用ID3算法計(jì)算客戶(hù)特征，區(qū)別并理解兩種客戶(hù)細(xì)分模型熟練使用層次分析法計(jì)算多指標(biāo)的權(quán)重值能夠?qū)ι芷谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析并提出優(yōu)化方案理解在客戶(hù)生命周期的不同階段各相關(guān)變量的變化情況3素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)結(jié)合實(shí)際需求進(jìn)行客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的能力培養(yǎng)利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果解決問(wèn)題的能力教學(xué)安排：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)工具（1）課堂教學(xué)OFFICE工具；（2）雨課堂：實(shí)施反饋與課后測(cè)試教學(xué)任務(wù)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析概述2.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的概念與主要內(nèi)容3.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)指標(biāo)4.客戶(hù)行為分析5.客戶(hù)細(xì)分方法與細(xì)分模型6.客戶(hù)忠誠(chéng)度分析7.客戶(hù)生命周期分析（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、客戶(hù)特征統(tǒng)計(jì)分析實(shí)訓(xùn)二、基于分類(lèi)算法的客戶(hù)特征模型實(shí)訓(xùn)三、基于5W1H分析法的應(yīng)用案例實(shí)訓(xùn)四、基于交易次數(shù)的新老客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)情況分析實(shí)例實(shí)訓(xùn)五、客戶(hù)忠誠(chéng)度指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法實(shí)訓(xùn)六、客戶(hù)生命周期數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化案例（三）課后提升 案例1數(shù)據(jù)挖掘模型在電子商務(wù)客戶(hù)價(jià)值分類(lèi)中的應(yīng)用案例2分析店鋪客戶(hù)生命周期 思維導(dǎo)圖內(nèi)容引入通過(guò)案例進(jìn)行本章內(nèi)容的導(dǎo)入。樂(lè)購(gòu)(Tesco)超市公司是英國(guó)最大的食品超市公司之一，該公司實(shí)施的忠誠(chéng)計(jì)劃―“俱樂(lè)部卡”，幫助公司將市場(chǎng)份額提升，成為英國(guó)最大的連鎖超市集團(tuán)之一。樂(lè)購(gòu)的“俱樂(lè)部卡”被很多海外商業(yè)媒體評(píng)價(jià)為“最善于使用客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的忠誠(chéng)計(jì)劃”和“最健康、最有價(jià)值的忠誠(chéng)計(jì)劃”。樂(lè)購(gòu)的俱樂(lè)部卡可以作為消費(fèi)代金卷來(lái)使用，當(dāng)用戶(hù)在樂(lè)購(gòu)消費(fèi)時(shí)會(huì)得到獎(jiǎng)勵(lì)，累計(jì)后樂(lè)購(gòu)會(huì)將其換成代金卷郵寄給客戶(hù)。由于規(guī)則簡(jiǎn)單方便實(shí)惠因此收到客戶(hù)的自發(fā)使用。此外，樂(lè)購(gòu)還通過(guò)讓用戶(hù)付款時(shí)出示俱樂(lè)部卡掌握了大量客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣數(shù)據(jù)，并通過(guò)軟件分析，將不同購(gòu)買(mǎi)需求的客戶(hù)劃分為了十多個(gè)不同的俱樂(lè)部，為這些俱樂(lè)部制作了不同版本的專(zhuān)屬俱樂(lè)部卡雜志。樂(lè)購(gòu)公司通過(guò)使用俱樂(lè)部卡取得了客戶(hù)的大數(shù)據(jù)并建立起客戶(hù)社區(qū)，大大提升了客戶(hù)的忠誠(chéng)度和消費(fèi)熱情，為客戶(hù)帶來(lái)福利的同時(shí)也為自己帶來(lái)了豐厚的利潤(rùn)。你了解客戶(hù)數(shù)據(jù)分析嗎，以及它在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的作用嗎？試著說(shuō)說(shuō)樂(lè)購(gòu)超市公司是如何通過(guò)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析為自己帶來(lái)收益的。授新環(huán)節(jié)（一）課前自學(xué)1.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析概述（1）電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)的定義圍繞著客戶(hù)產(chǎn)生的一系列信息，如姓名、性別、年齡、學(xué)歷、所在地等基本信息均屬于客戶(hù)數(shù)據(jù)，但電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)的范圍更加廣泛，其還包括其他與電子商務(wù)消費(fèi)和交易相關(guān)的客戶(hù)數(shù)據(jù)。（2）電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)的重要性對(duì)客戶(hù)進(jìn)行有效的分析，不僅能提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，而且最終能提高企業(yè)的利潤(rùn)，增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。2.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的概念與主要內(nèi)容客戶(hù)分析就是根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)分析客戶(hù)的各種特征，評(píng)估客戶(hù)價(jià)值，從而為客戶(hù)制訂相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略與資源配置計(jì)劃。根據(jù)客戶(hù)關(guān)系管理的內(nèi)容，將客戶(hù)分析的主要內(nèi)容概括為以下六個(gè)方面：（1）商業(yè)行為分析，（2）客戶(hù)特征分析，（3）客戶(hù)忠誠(chéng)分析，（4）客戶(hù)注意力分析，（5）客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)分析，（6）客戶(hù)收益率分析。3.電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)指標(biāo)客戶(hù)分析指標(biāo)有利于電子商務(wù)賣(mài)家進(jìn)一步了解客戶(hù)的得失率和客戶(hù)的動(dòng)態(tài)信息，它包含以下7個(gè)方面的內(nèi)容：有價(jià)值的客戶(hù)數(shù)；活躍客戶(hù)數(shù)；客戶(hù)活躍率；客戶(hù)回購(gòu)率和復(fù)購(gòu)率；客戶(hù)留存率；平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)；客戶(hù)流失率?？蛻?hù)行為分析（1）客戶(hù)行為分析的含義在電子商務(wù)消費(fèi)領(lǐng)域，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為分析包括對(duì)客戶(hù)來(lái)源渠道的分析、對(duì)客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)終端類(lèi)型的分析、對(duì)客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間分布情況的分析、對(duì)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)時(shí)間分布情況的分析等。（2）客戶(hù)行為分析的基本框架市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)把消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)和購(gòu)買(mǎi)行為概括為“5W”、“1H”和“6O”，從而形成消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為研究的基本框架。（3）客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為分析的主要過(guò)程購(gòu)買(mǎi)行為環(huán)節(jié)模式描繪；確定各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵影響因素；確定各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵營(yíng)銷(xiāo)推動(dòng)行為；評(píng)估目標(biāo)品牌的消費(fèi)者行為表現(xiàn)，得到完整的消費(fèi)者分布結(jié)構(gòu)，即處于不同階段的消費(fèi)者比例，從而明確品牌表現(xiàn)的原因；確定營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的實(shí)施策略客戶(hù)細(xì)分方法與細(xì)分模型（1）客戶(hù)細(xì)分概述客戶(hù)細(xì)分(CustomerSegmentation)作為客戶(hù)關(guān)系管理的核心概念之一，是指企業(yè)在明確的戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)模式和特定的市場(chǎng)中，根據(jù)客戶(hù)的屬性、行為、需求、偏好以及價(jià)值等因素對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，并提供針對(duì)性的產(chǎn)品、服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)模式的過(guò)程。（2）客戶(hù)細(xì)分方法對(duì)客戶(hù)進(jìn)行區(qū)分和分類(lèi)的方法多種多樣，主要的細(xì)分方法：①AB客戶(hù)分類(lèi)，②客戶(hù)多維分類(lèi)，③客戶(hù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)分類(lèi)，④客戶(hù)價(jià)值分類(lèi)，⑤潛在客戶(hù)的分類(lèi)。（3）客戶(hù)細(xì)分模型RFM細(xì)分模型是通過(guò)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為中的“最近一次購(gòu)買(mǎi)（Recency）”“購(gòu)買(mǎi)頻率（Frequency）”和“購(gòu)買(mǎi)金額（Monetary）”三個(gè)數(shù)據(jù)，來(lái)了解客戶(hù)的層次和結(jié)構(gòu)、客戶(hù)的質(zhì)量和價(jià)值以及客戶(hù)流失的原因，從而為商家制定營(yíng)銷(xiāo)策略提供支持。圖8.3RFM模型分析過(guò)程客戶(hù)價(jià)值矩陣模型是對(duì)RFM模型的改進(jìn)，它消除了消費(fèi)次數(shù)與總消費(fèi)額之間的多重共線(xiàn)性，用平均消費(fèi)代替總消費(fèi)。圖8.4客戶(hù)價(jià)值矩陣模型客戶(hù)忠誠(chéng)度分析（1）客戶(hù)忠誠(chéng)度的定義客戶(hù)忠誠(chéng)度是指由于質(zhì)量、價(jià)格、服務(wù)等諸多因素的影響，使顧客對(duì)某一商家的產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生感情，形成偏愛(ài)并長(zhǎng)期重復(fù)購(gòu)買(mǎi)該商家產(chǎn)品或服務(wù)的程度。（2）客戶(hù)忠誠(chéng)度的分類(lèi)客戶(hù)忠誠(chéng)可以分為情感忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)。圖8.5影響客戶(hù)忠誠(chéng)度的主要因素（3）忠誠(chéng)客戶(hù)的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)客戶(hù)重復(fù)購(gòu)買(mǎi)次數(shù)、購(gòu)買(mǎi)挑選時(shí)間、對(duì)價(jià)格的敏感程度、對(duì)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的態(tài)度以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的承受能力五個(gè)方面可以衡量客戶(hù)是否具有品牌忠誠(chéng)度。7.客戶(hù)生命周期分析1）客戶(hù)生命周期的5個(gè)階段（1）客戶(hù)生命周期的定義店鋪與客戶(hù)由準(zhǔn)備建立關(guān)系到成功建立關(guān)系，再到最后終止關(guān)系的過(guò)程，稱(chēng)為客戶(hù)生命周期（也稱(chēng)為客戶(hù)關(guān)系生命周期）。（2）客戶(hù)關(guān)系發(fā)展的5個(gè)階段一般來(lái)說(shuō)，客戶(hù)關(guān)系發(fā)展可分為5階段，這是研究客戶(hù)生命周期的基礎(chǔ)。①獲客期。②成長(zhǎng)期。③穩(wěn)定期。④休眠期。⑤衰退期。（3）客戶(hù)生命周期發(fā)展各階段相關(guān)變量的變化情況隨著客戶(hù)關(guān)系的發(fā)展，客戶(hù)生命周期的不同階段對(duì)店鋪的影響不同，其影響主要有成交量、價(jià)格、成本、間接效益、成交額與利潤(rùn)等。表8.1客戶(hù)生命周期發(fā)展各階段相關(guān)變量的變化情況生命周期影響因素獲客期成長(zhǎng)期穩(wěn)定期休眠期衰退期成交量總體很小快速增長(zhǎng)最大且穩(wěn)定回落下降價(jià)格較低有上升趨勢(shì)持續(xù)上升開(kāi)始下降穩(wěn)定略微下降成本最高明顯降低持續(xù)降低回升穩(wěn)定略微提升間接效益沒(méi)有后期有并擴(kuò)大持續(xù)擴(kuò)大縮小近乎沒(méi)有成交額很少快速上升穩(wěn)定開(kāi)始下降很少利潤(rùn)很少甚至負(fù)利潤(rùn)快速上升持續(xù)上升開(kāi)始下降很小甚至負(fù)利潤(rùn)2）客戶(hù)生命周期發(fā)展的4種主要模式早期流產(chǎn)型，中途夭折型，提前退出型，長(zhǎng)久保持型。（二）課中實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)一、客戶(hù)特征統(tǒng)計(jì)分析客戶(hù)特征分析是了解用戶(hù)訴求點(diǎn)的關(guān)鍵，對(duì)企業(yè)制定營(yíng)銷(xiāo)方案和資源配置計(jì)劃具有重要意義。從年齡分析、職業(yè)分析、地域分布3個(gè)方面對(duì)客戶(hù)特征進(jìn)行分析。實(shí)訓(xùn)二、基于分類(lèi)算法的客戶(hù)特征模型1．分類(lèi)算法概述分類(lèi)（Classification）是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程，目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中有哪些類(lèi)別是已知的，分類(lèi)過(guò)程需要做的就是把每一條記錄歸到對(duì)應(yīng)的類(lèi)別之中。2．ID3算法描述早期著名的決策樹(shù)算法是1986年由Quinlan提出的ID3算法。ID3算法用信息增益（InformationGain）作為屬性選擇度量，信息增益值越大，不確定性越小。3．分類(lèi)算法實(shí)例從客戶(hù)的年齡范圍、收入水平、是否為學(xué)生、信用等級(jí)等4個(gè)方面，對(duì)潛在客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)本店鋪的電腦進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)訓(xùn)三、基于5W1H分析法的應(yīng)用案例以普洱茶為例，基于5W1H分析法制定茶葉電商市場(chǎng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。實(shí)訓(xùn)四、基于交易次數(shù)的新老客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)情況分析實(shí)例（1）新老客戶(hù)人數(shù)走勢(shì)分析（2）新老客戶(hù)銷(xiāo)量與銷(xiāo)量額所占比例分析此部分內(nèi)容可安排上機(jī)操作進(jìn)行深入掌握。實(shí)訓(xùn)五、客戶(hù)忠誠(chéng)度指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法層次分析法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）是美國(guó)匹茲堡大學(xué)教授T.L.Saaty于20世紀(jì)70年代提出的解決非數(shù)學(xué)模型決策問(wèn)題的方法。利用層次分析法計(jì)算忠誠(chéng)客戶(hù)的測(cè)量指標(biāo)的權(quán)重。假設(shè)在某個(gè)電商平臺(tái)上有3個(gè)商家銷(xiāo)售同一類(lèi)目的商品，現(xiàn)邀請(qǐng)一批消費(fèi)者對(duì)這3個(gè)品牌的5個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行打分，打分范圍在05分，得分越高則表示該消費(fèi)者在該店鋪購(gòu)買(mǎi)次數(shù)越多、挑選時(shí)間越短、價(jià)格敏感程度越低、對(duì)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品態(tài)度越無(wú)興趣、對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量承受能力越強(qiáng)。實(shí)訓(xùn)六、客戶(hù)生命周期數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化案例根據(jù)某店鋪?zhàn)罱?年的交易額，繪制該店鋪的客戶(hù)生命周期圖，并分析發(fā)展的模式，及改進(jìn)的具體措施。（三）課后提升案例1數(shù)據(jù)挖掘模型在電子商務(wù)客戶(hù)價(jià)值分類(lèi)中的應(yīng)用案例2分析店鋪客戶(hù)生命周期內(nèi)容小結(jié)本章全面闡述了電子商務(wù)客戶(hù)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)內(nèi)容。介紹電商客戶(hù)數(shù)據(jù)指標(biāo)與客戶(hù)分析的相關(guān)概念，從客戶(hù)特征分析和客戶(hù)行為分析了解客戶(hù)，通過(guò)RFM模型和客戶(hù)價(jià)值矩陣模型兩種模型細(xì)分客戶(hù)。利用ID3決策樹(shù)模型對(duì)客戶(hù)的特征進(jìn)行分析，為獲取潛在客戶(hù)提供推理依據(jù)。忠誠(chéng)的客戶(hù)會(huì)給店鋪帶來(lái)很大的價(jià)值，客戶(hù)忠誠(chéng)度受情感、行為、轉(zhuǎn)移成本三個(gè)因素影響，通過(guò)層次分析法對(duì)忠誠(chéng)客戶(hù)的五個(gè)測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行重要性排序?？蛻?hù)生命周期分為獲客期、成長(zhǎng)期、穩(wěn)定期、休眠期和衰退期五個(gè)階段，具有早期流產(chǎn)型、中途夭折型、提前退出型、長(zhǎng)久保持型四種不同模式，并針對(duì)具體案例對(duì)客戶(hù)生命周期進(jìn)行分析和優(yōu)化。課后作業(yè)1.判斷題（1）當(dāng)新客戶(hù)比例=客戶(hù)流失率時(shí)，說(shuō)明店鋪有下滑趨勢(shì)。（2）客戶(hù)細(xì)分方法中的AB客戶(hù)分類(lèi)討論的是30%的A類(lèi)客戶(hù)和70%的B類(lèi)客戶(hù)這一問(wèn)題。（3）情感忠誠(chéng)主要由3方面構(gòu)成，即競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手誘惑、客戶(hù)滿(mǎn)意度及客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)量。（4）穩(wěn)定期是間接效益最為明顯地展示的階段，客戶(hù)對(duì)店鋪提供的價(jià)值感到滿(mǎn)意，促使效益持續(xù)擴(kuò)大。（5）在中途夭折型模式中，客戶(hù)關(guān)系經(jīng)過(guò)了獲客期、成長(zhǎng)期和穩(wěn)定期。2.單項(xiàng)選擇題（1）（）是客戶(hù)細(xì)分的重要前提。A.客戶(hù)群的穩(wěn)定性B.客戶(hù)群的多樣性C.數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性D.數(shù)據(jù)的多樣性（2）RFM模型的三個(gè)指標(biāo)是指購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)金額和（）。A.延遲購(gòu)買(mǎi)B.重復(fù)購(gòu)買(mǎi)C.最近一次購(gòu)買(mǎi)D.客戶(hù)響應(yīng)（3）以下哪個(gè)選項(xiàng)不能反映客戶(hù)的忠誠(chéng)度高（）。A.挑選時(shí)間短B.對(duì)質(zhì)量要求苛刻C.對(duì)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的態(tài)度漠視D.重復(fù)購(gòu)買(mǎi)次數(shù)多（4）（）是客戶(hù)關(guān)系開(kāi)始衰退的階段。A.穩(wěn)定期B.衰退期C.休眠期D.成長(zhǎng)期（5）關(guān)于生命周期各階段相關(guān)變量變化情況，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。A.間接效益在獲客期以及衰退期是基本沒(méi)有影響的B.獲客期最大的特點(diǎn)是不確定性C.穩(wěn)定期前期的利潤(rùn)持續(xù)上升，但在后期減緩，最后穩(wěn)定在高水平上D.成長(zhǎng)期是整個(gè)關(guān)系發(fā)展水平的最高點(diǎn)3.多項(xiàng)選擇題（1）電商客戶(hù)數(shù)據(jù)包括（）。A.主觀數(shù)據(jù)