商務(wù)數(shù)據(jù)分析教學(xué)大綱

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析》教學(xué)大綱課程編號(hào)：0221122B課程類型：□通識(shí)教育必修課□通識(shí)教育選修課□學(xué)科基礎(chǔ)課□專業(yè)核心課?專業(yè)提升課□專業(yè)拓展課總學(xué)時(shí)：32講課學(xué)時(shí)：16實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）學(xué)時(shí)：16學(xué)分：2考試類型：□考試?考查適用對(duì)象：市場營銷、國際商務(wù)、企業(yè)管理、經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。?是□否適合作為其他專業(yè)學(xué)生的個(gè)性化選修課先修課程：經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷、Python編程語言等。一、教學(xué)目標(biāo)商務(wù)數(shù)據(jù)分析技能是商科院校大學(xué)本科生從事本專業(yè)學(xué)習(xí)和工作的一項(xiàng)基本技能；面向具有商務(wù)數(shù)據(jù)分析技能的數(shù)據(jù)分析師在各大商業(yè)公司中具有巨大的崗位需求。本課程通過對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)流程、分析方法、典型商務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例等理論教學(xué)內(nèi)容與上機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，旨在讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容、分析方法和Python實(shí)戰(zhàn)技能，達(dá)到一個(gè)商務(wù)數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務(wù)水平，能夠從事商務(wù)數(shù)據(jù)分析師工作崗位的就業(yè)，以及數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)一步學(xué)習(xí)和科研。目標(biāo)1：掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析基本的業(yè)務(wù)流程、思維方法和分析技術(shù)。目標(biāo)2：掌握商務(wù)業(yè)務(wù)和指標(biāo)、訂單報(bào)表分析、用戶畫像、用戶行為分析、商品數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容數(shù)據(jù)分析等常見商務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景和分析技術(shù)；掌握商務(wù)分析中描述性分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和規(guī)范性分析等常見分析范式的分析方法與運(yùn)用。目標(biāo)3：掌握Python中Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等常見數(shù)據(jù)分析庫的基本使用；基于京東、亞馬遜、淘寶、Airbnb等商務(wù)數(shù)據(jù)，掌握訂單報(bào)表分析、用戶畫像、用戶行為分析、商品數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)場景的實(shí)戰(zhàn)技能。目標(biāo)4（課程思政目標(biāo)）：課程以立德樹人為根本任務(wù)，將“商道即人道”育人理念貫穿教學(xué)全過程，將學(xué)生培養(yǎng)成為具備一定數(shù)據(jù)思維、良好職業(yè)操守、公平競爭意識(shí)，科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度的新型數(shù)據(jù)分析人才；培養(yǎng)能勝任數(shù)據(jù)分析師崗位、擔(dān)當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家、推動(dòng)民族復(fù)興大任的時(shí)代新人。二、教學(xué)內(nèi)容及其與畢業(yè)要求的對(duì)應(yīng)關(guān)系1、教學(xué)內(nèi)容（1）本課程闡述了數(shù)據(jù)分析如何指導(dǎo)商務(wù)業(yè)務(wù)決策，主要包括商務(wù)業(yè)務(wù)及指標(biāo)、商務(wù)數(shù)據(jù)分析常見方法和模型、商務(wù)訂單報(bào)表分析、用戶畫像、用戶消費(fèi)行為分析、商品數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容數(shù)據(jù)分析等教學(xué)內(nèi)容。（2）教學(xué)內(nèi)容基于商務(wù)領(lǐng)域的人-貨-場業(yè)務(wù)范圍，涵蓋了商務(wù)數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容和業(yè)務(wù)場景（人：用戶數(shù)據(jù)；貨：商品數(shù)據(jù)；場：服務(wù)、營銷和內(nèi)容數(shù)據(jù)）。（3）分析方法貫穿了描述型分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和規(guī)范型分析等商務(wù)分析中的主要理論與模型。2、教學(xué)內(nèi)容講授上的要求（1）為什么使用Python作為分析工具？一是，許多常見的數(shù)據(jù)分析方法和模型以及面對(duì)大數(shù)據(jù)，常見的窗口軟件（如Excel和SPSS等）實(shí)現(xiàn)不了；二是，相較其他編程語言（如R語言，JAVA等），Python簡單易學(xué)、學(xué)習(xí)成本低；三是，Python能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作中所有環(huán)節(jié)，是社會(huì)需求數(shù)據(jù)分析師的主流語言。（2）學(xué)生應(yīng)具備基本的Python編程語言基礎(chǔ)，本課程不會(huì)系統(tǒng)講解Python基礎(chǔ)語法，課程只會(huì)注重Python數(shù)據(jù)分析庫的講解和運(yùn)用。（3）學(xué)生應(yīng)具備基本高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)；應(yīng)具備一定的經(jīng)濟(jì)、管理、營銷、電商等商務(wù)基礎(chǔ)知識(shí)和素養(yǎng)。（5）主要商務(wù)業(yè)務(wù)場景（商務(wù)數(shù)據(jù)探索性分析、訂單報(bào)表分析、用戶畫體系、用戶消費(fèi)行為、商品數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容數(shù)據(jù)分析等）是本課程的重點(diǎn)和難點(diǎn)內(nèi)容，既包括分析理論和方法，也包括Python實(shí)戰(zhàn)教學(xué)和學(xué)生上機(jī)實(shí)驗(yàn)。3、所采取的教學(xué)方法、教學(xué)手段和實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)（1）教學(xué)方法理論講解+上機(jī)實(shí)驗(yàn)+課后自學(xué)相結(jié)合。課堂：數(shù)據(jù)分析理論部分通過PPT講授；上機(jī)實(shí)驗(yàn)：Python實(shí)戰(zhàn)部分通過上機(jī)演示以及學(xué)生上機(jī)實(shí)驗(yàn)操作；課后作業(yè)與復(fù)習(xí)：數(shù)據(jù)分析理論部分延伸知識(shí)通過課后參考書和文獻(xiàn)發(fā)放到學(xué)習(xí)通、GitLab等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上供學(xué)生自學(xué)掌握。（2）教學(xué)手段多媒體教學(xué)+上機(jī)實(shí)驗(yàn)。（3）實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)實(shí)踐上機(jī)環(huán)節(jié)占全部課程16課時(shí)8次課，分別對(duì)Python商務(wù)分析環(huán)境搭建與使用、Python數(shù)據(jù)分析庫的基本使用、Python商務(wù)數(shù)據(jù)清洗與可視化、商務(wù)訂單報(bào)表分析、Python用戶畫像實(shí)戰(zhàn)、Python用戶行為分析實(shí)戰(zhàn)和用Python實(shí)現(xiàn)商品分析等業(yè)務(wù)場景進(jìn)行上機(jī)實(shí)戰(zhàn)。4、課程對(duì)學(xué)生的作用（該課程從哪些方面促進(jìn)了畢業(yè)要求的實(shí)現(xiàn)）（1）通過數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)流程、分析方法和思維方法等相關(guān)知識(shí)的掌握，讓學(xué)生知曉數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容和方法，了解職場上數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容和工作方法；（2）通過主要業(yè)務(wù)場景的理論和Python實(shí)踐，讓學(xué)生掌握基本的商務(wù)數(shù)據(jù)分析技能和方法，能勝任基本的數(shù)據(jù)分析師崗位實(shí)習(xí)和工作；（3）通過掌握Python語言在數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)用，讓學(xué)生掌握主流數(shù)據(jù)分析的工具Python的使用，對(duì)數(shù)據(jù)分析科學(xué)產(chǎn)生興趣，促進(jìn)學(xué)生更好地科學(xué)和科研。5、教學(xué)過程中的其他問題對(duì)于剛接觸Python語言的同學(xué)，該課程會(huì)有一定的難度，因此上機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)可能難以保證上課期間順利完成，還需要課后輔導(dǎo)。這可能還要占據(jù)上課老師大量課后時(shí)間。課程將來需要考慮備用助教和其他老師聯(lián)合教學(xué)。對(duì)于那些對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法和技能感興趣的同學(xué)，本課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)，不限于用Python實(shí)現(xiàn)，也可以用R語言和Excel等相關(guān)軟件實(shí)現(xiàn)。三、各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時(shí)分配教學(xué)課時(shí)分配序號(hào)章節(jié)內(nèi)容講課實(shí)驗(yàn)其他合計(jì)1商務(wù)數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論222Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建與使用223商務(wù)業(yè)務(wù)及指標(biāo)體系224Python數(shù)據(jù)分析庫的基本使用445商務(wù)數(shù)據(jù)分析常用方法與模型226Python商務(wù)數(shù)據(jù)清洗與可視化227商務(wù)訂單報(bào)表分析228用戶畫像29Python用戶畫像實(shí)戰(zhàn)2210用戶消費(fèi)行為分析2211Python用戶行為分析實(shí)戰(zhàn)2212商品數(shù)據(jù)分析2213用Python實(shí)現(xiàn)商品分析2214內(nèi)容數(shù)據(jù)分析2215商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫22合計(jì)161632四、教學(xué)內(nèi)容第1章商務(wù)數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論第一節(jié)商務(wù)數(shù)據(jù)分析解構(gòu)什么是商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟數(shù)據(jù)獲取→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→業(yè)務(wù)決策商務(wù)數(shù)據(jù)分析的四種范式（1）描述型分析（2）診斷型分析（3）預(yù)測型分析（3）規(guī)范型分析第二節(jié)商務(wù)數(shù)據(jù)分析師的技能業(yè)務(wù)理解工具使用溝通表達(dá)4、課程思政：如何做一個(gè)優(yōu)秀的商務(wù)數(shù)據(jù)分析師？引導(dǎo)學(xué)生思考一個(gè)優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值觀，提高學(xué)生對(duì)優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師價(jià)值觀認(rèn)識(shí)和追求，體悟“商道、商情”，感受“數(shù)據(jù)之美”。第三節(jié)課程體系與要求這門課將講授什么課程要求教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章教學(xué)重點(diǎn)在于對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟以及商務(wù)分析四種范式的闡釋；教學(xué)難點(diǎn)在于四種商務(wù)分析范式的區(qū)分與應(yīng)用場景。課程的考核要求：1、了解商務(wù)數(shù)據(jù)分析師的社會(huì)需求、工作內(nèi)容與價(jià)值；了解商務(wù)分析應(yīng)該具備的三項(xiàng)技能；2、理解商務(wù)數(shù)據(jù)分析的概念；理解商務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟和過程；理解描述型分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和規(guī)范型分析的應(yīng)用場景。3、通過電商網(wǎng)站商務(wù)分析的實(shí)例掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟；針對(duì)電商網(wǎng)站商務(wù)分析的實(shí)例掌握四種商務(wù)分析范式的應(yīng)用。復(fù)習(xí)思考題：1、瀏覽一下智聯(lián)招聘、拉鉤、51jobs、BOSS直聘四個(gè)招聘網(wǎng)站，看看社會(huì)對(duì)商務(wù)分析師的需求和工作要求。2、試舉例說明四種分析范式（描述型分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和規(guī)范型分析）在實(shí)際業(yè)務(wù)中的運(yùn)用。第2章Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建與使用第一節(jié)Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建為什么使用Python做數(shù)據(jù)分析Python開發(fā)環(huán)境介紹Anaconda集成開發(fā)環(huán)境搭建第二節(jié)JupyterNotebook的使用JupyterNotebook常用配置JupyterNotebook工作界面與使用JupyterNotebook中代碼的編輯與運(yùn)行JupyterNotebook魔術(shù)命令JupyterNotebook中Markdown語法介紹JupyterNotebook中LaTeX語法介紹教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章教學(xué)重點(diǎn)在于學(xué)生能自行安裝Anaconda集成開發(fā)環(huán)境以及掌握J(rèn)upyterNotebook的使用；教學(xué)難點(diǎn)在于學(xué)生對(duì)Python集成開發(fā)環(huán)境的理解以及常見問題的處理。課程的考核要求：1、理解Python編程語言的特點(diǎn)以及在數(shù)據(jù)分析中的主要庫和包；了解Python不同的開發(fā)環(huán)境的區(qū)別；2、掌握Anaconda集成開發(fā)環(huán)境的安裝；掌握J(rèn)upyterNotebook的使用；3、通過簡單實(shí)例，運(yùn)用安裝的Anaconda集成開發(fā)環(huán)境在JupyterNotebook書寫與運(yùn)行代碼。復(fù)習(xí)思考題：在自己的電腦上練習(xí)安裝Anaconda集成開發(fā)環(huán)境。通過課程數(shù)據(jù)和實(shí)例，練習(xí)使用JupyterNotebook。第3章商務(wù)業(yè)務(wù)與指標(biāo)體系第一節(jié)理解商務(wù)業(yè)務(wù)商務(wù)業(yè)務(wù)的構(gòu)成要素商務(wù)模式與業(yè)務(wù)決策商務(wù)業(yè)務(wù)拆解課程思政：改革開放以來中國企業(yè)有哪些成功的商務(wù)模式第二節(jié)商務(wù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)體系（DAU、MAU、新增、留存、渠道來源等）行為數(shù)據(jù)指標(biāo)體系（PV、UV、轉(zhuǎn)化率、訪問時(shí)長、訪問深度、彈出率等）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系（GMV、ARPU、付費(fèi)人數(shù)、付費(fèi)率、付費(fèi)頻次等）常見電商網(wǎng)站的指標(biāo)體系構(gòu)建常見互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的指標(biāo)體系構(gòu)建6、課程思政：《信息技術(shù)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基本要求》國家規(guī)范理解數(shù)據(jù)安全、尊重客戶隱私、公平競爭及誠信的重要性，能運(yùn)用誠信、敬業(yè)等價(jià)值觀引領(lǐng)學(xué)生解決數(shù)據(jù)分析過程中出現(xiàn)理念和方法偏差問題，規(guī)范行為。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：商務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)是商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。本章教學(xué)重點(diǎn)理解和掌握用戶數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)的含義和運(yùn)用。教學(xué)難點(diǎn)在于對(duì)于不同商務(wù)業(yè)務(wù)問題和場景中如何拆解和構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，從而更好的分析和理解商務(wù)業(yè)務(wù)。課程的考核要求：1、了解商務(wù)業(yè)務(wù)中的指標(biāo)與數(shù)據(jù)分析之間的關(guān)系；了解常見商務(wù)業(yè)務(wù)的盈利模式和業(yè)務(wù)目標(biāo)。2、理解商務(wù)業(yè)務(wù)的內(nèi)涵和構(gòu)成要素；理解用戶數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)三大商務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的內(nèi)涵。2、掌握DAU、MAU、新增、留存、渠道來源、PV、UV、轉(zhuǎn)化率、訪問時(shí)長、訪問深度、彈出率、GMV、ARPU、付費(fèi)人數(shù)、付費(fèi)率、付費(fèi)頻次等不同數(shù)據(jù)指標(biāo)的運(yùn)用場景。復(fù)習(xí)思考題：1、通過常見電商網(wǎng)站（京東、拼多多、字節(jié)跳動(dòng)、美團(tuán)等）案例拆解商務(wù)業(yè)務(wù)及其商務(wù)模式。2、以京東或亞馬遜為例，系統(tǒng)地構(gòu)建其商務(wù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系。第4章Python數(shù)據(jù)分析庫的基本使用第一節(jié)Python數(shù)據(jù)分析庫的使用基礎(chǔ)Numpy的基本使用（1）數(shù)組結(jié)構(gòu)與屬性（2）數(shù)組創(chuàng)建（3）數(shù)組索引與查詢（4）數(shù)組統(tǒng)計(jì)函數(shù)（5）數(shù)組廣播機(jī)制2、Pandas庫的基本使用（1）Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（2）數(shù)據(jù)讀?。?）數(shù)據(jù)查詢索引（4）數(shù)據(jù)合并（5）分組與透視第二節(jié)商務(wù)數(shù)據(jù)探索性分析商務(wù)數(shù)據(jù)描述性分析（1）集中趨勢分析（2）離散趨勢分析（3）交叉對(duì)比分析（4）結(jié)構(gòu)與貢獻(xiàn)分析（5）相關(guān)分析2、實(shí)戰(zhàn)案例：員工薪水探索性分析（1）員工薪水描述分析（2）員工薪水對(duì)比分析（3）員工薪水相關(guān)分析教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：Python中數(shù)據(jù)分析庫的使用是進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本功。本章教學(xué)重點(diǎn)在于掌握Python中兩大數(shù)據(jù)分析庫Numpy和Pandas的基本使用，讓學(xué)生學(xué)會(huì)Python數(shù)據(jù)分析庫的使用方法，并且通過實(shí)戰(zhàn)案例讓學(xué)生理解和掌握數(shù)據(jù)分析庫的運(yùn)用。教學(xué)難點(diǎn)在于常見數(shù)據(jù)分析庫編程命令的理解以及集中、離散、結(jié)構(gòu)、交叉以及相關(guān)等數(shù)據(jù)分析方法的運(yùn)用。課程的考核要求：1、了解Python編程語言的基礎(chǔ)知識(shí)；了解集中、離散、交叉、相關(guān)分析等常見數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)。2、理解Python數(shù)據(jù)分析庫Numpy和Pandas常見命令的使用；理解商務(wù)探索性分析所運(yùn)用的基本數(shù)據(jù)分析方法和指標(biāo)。3、掌握Numpy中數(shù)組屬性、數(shù)組創(chuàng)建、數(shù)組索引和查詢、數(shù)組統(tǒng)計(jì)函數(shù)、數(shù)組廣播機(jī)制等，以及Pandas中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)分組和透視等基本使用方法。4、通過實(shí)戰(zhàn)案例，能靈活運(yùn)用Numpy庫和Pandas庫進(jìn)行基本的商務(wù)數(shù)據(jù)探索性分析。復(fù)習(xí)思考題：1、系統(tǒng)梳理和總結(jié)描述統(tǒng)計(jì)分析、交叉對(duì)比分析、趨勢分析、結(jié)構(gòu)與貢獻(xiàn)分析、分組與聚合分析、相關(guān)分析等數(shù)據(jù)分析常見統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和方法。2、通過Numpy和Pandas官方文檔，練習(xí)和掌握Numpy和Pandas數(shù)據(jù)分析基本命令和參數(shù)使用。第5章商務(wù)數(shù)據(jù)分析常用方法與模型第一節(jié)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商務(wù)分析（數(shù)據(jù)化運(yùn)營）的內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營的業(yè)務(wù)邏輯數(shù)據(jù)報(bào)表（數(shù)據(jù)源）→用戶畫像和產(chǎn)品分析（數(shù)據(jù)分析）→數(shù)據(jù)化運(yùn)營（決策指導(dǎo)）→商務(wù)分析（宏觀判斷）→分析報(bào)告（結(jié)論梳理）數(shù)據(jù)化運(yùn)用的主要內(nèi)容（1）用戶數(shù)據(jù)化運(yùn)用（用戶畫像）（2）商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營（產(chǎn)品分析）（3）內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營3、一個(gè)有責(zé)任的數(shù)據(jù)分析師如何做到依據(jù)數(shù)據(jù)說話，不造假不偏頗（課程思政切入點(diǎn)）第二節(jié)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商務(wù)分析（數(shù)據(jù)化運(yùn)營）的模型用戶數(shù)據(jù)化運(yùn)營模型（1）用戶細(xì)分模型（2）用戶特征模型（3）用戶價(jià)值度模型（4）用戶活躍度模型（5）用戶流失預(yù)測模型2、商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營模型（1）商品關(guān)聯(lián)度模型（2）BCG矩陣分析模型（3）銷售預(yù)測模型（4）異常訂單檢測模型3、內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營模型（1）文章關(guān)鍵字模型（2）情感分析模型（3）搜索優(yōu)化模型（4）主題模型4、思政主題：中國人工智能發(fā)展通過美國對(duì)華為打壓事件的解讀，以及“新四大發(fā)明”等新技術(shù)的介紹，激發(fā)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)模型、人工智能行業(yè)建設(shè)，為建設(shè)科技強(qiáng)國貢獻(xiàn)力量的偉大夢想。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章系統(tǒng)梳理商務(wù)數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容和主要模型，讓學(xué)生對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)分析涵蓋的內(nèi)容、方法和模型有一個(gè)系統(tǒng)地理解。教學(xué)重點(diǎn)在于對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商務(wù)分析（數(shù)據(jù)化運(yùn)營）的內(nèi)容與主要模型的掌握。教學(xué)難點(diǎn)在于對(duì)各種商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的運(yùn)用場景的理解。課程的考核要求：1、理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商務(wù)分析（數(shù)據(jù)化運(yùn)營）的業(yè)務(wù)邏輯；理解用戶數(shù)據(jù)化運(yùn)營、商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營和內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營三大板塊數(shù)據(jù)化運(yùn)營的主要內(nèi)容。2、掌握常見的用戶特征模型、用戶價(jià)值度模型、用戶活躍度模型、用戶流失預(yù)測模型、商品關(guān)聯(lián)度模型、BCG矩陣分析模型、銷售預(yù)測模型、商品銷售模型、文章關(guān)鍵字模型、情感分析模型、主題模型等主要商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的運(yùn)用場景。復(fù)習(xí)思考題：通過AirBnb案例數(shù)據(jù)，掌握用戶數(shù)據(jù)化運(yùn)營的分析思路。通過亞馬遜入境電商案例數(shù)據(jù)，掌握入駐電商商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營思路。通過美團(tuán)網(wǎng)的評(píng)論數(shù)據(jù)，掌握內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營思路。第6章Python商務(wù)數(shù)據(jù)清洗與可視化第一節(jié)Python數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理1、三值（缺失值、重復(fù)值、異常值）處理2、數(shù)據(jù)量綱變換3、分類特征數(shù)據(jù)處理4、連續(xù)特征數(shù)據(jù)處理5、日期型特征數(shù)據(jù)處理6、字符型特征數(shù)據(jù)處理第二節(jié)Python數(shù)據(jù)可視化Matplotlib及相關(guān)數(shù)據(jù)可視化的基本使用基本圖形的繪制（折線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖等）實(shí)戰(zhàn)案例：電商旅游線路數(shù)據(jù)的清洗與可視化教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章重點(diǎn)掌握數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理的主要步驟和方法；以及數(shù)據(jù)可視化的主要圖形繪制方法。教學(xué)難點(diǎn)在于對(duì)分類變量、連續(xù)變量、日期變量和字符變量等數(shù)據(jù)特征的理解和轉(zhuǎn)換方法。課程的考核要求：1、理解數(shù)據(jù)變量與特征；理解缺失值、異常值、重復(fù)值等概念與區(qū)別；理解分類變量、連續(xù)變量、日期變量和字符變量等不同變量在數(shù)據(jù)分析中的區(qū)別與轉(zhuǎn)換。2、掌握數(shù)據(jù)分析中常見的“三值”處理、分類變量、連續(xù)變量、日期變量和字符變量等不同變量的數(shù)據(jù)處理方法，會(huì)用Python數(shù)據(jù)分析庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理；掌握Python數(shù)據(jù)可視化的方法。3、通過實(shí)戰(zhàn)案例，能運(yùn)用Python數(shù)據(jù)清洗和可視化方法進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)的清洗和可視化工作。復(fù)習(xí)思考題：通過共享單車數(shù)據(jù)、電商購買數(shù)據(jù)練習(xí)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。2、通過電商行為數(shù)據(jù)練習(xí)Python中的折線圖、箱線圖、條形圖、拼圖、熱力圖等圖形繪制方法。第7章商務(wù)訂單報(bào)表分析第一節(jié)訂單數(shù)據(jù)分析的基本思路1、訂單數(shù)據(jù)分析的一般思路2、數(shù)據(jù)分析維度的選擇3、常用圖形和分析模型的選擇4、訂單報(bào)表分析結(jié)論與報(bào)告第二節(jié)訂單報(bào)表的宏觀和微觀分析訂單報(bào)表的宏觀分析（待支付、已支付、已發(fā)貨訂單數(shù)據(jù)分類，不同分類的數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)）訂單報(bào)表的微觀分析（1）訂單下單時(shí)間分析（訂單下單時(shí)間按周、小時(shí)、分鐘分類分析；周訂單波動(dòng)分析；一周不同時(shí)間用戶購買習(xí)慣差異分析）（2）用戶購買行為和屬性分析（下單時(shí)間、客單價(jià)、用戶活躍時(shí)間、購買能力、用戶身份等分析）（3）地區(qū)品牌滲透度分析（送貨地區(qū)、客單價(jià)、地區(qū)用戶購買力、頭部市場、長尾市場等）3、實(shí)戰(zhàn)案例：京東訂單數(shù)據(jù)的報(bào)表分析教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章教學(xué)重點(diǎn)為訂單數(shù)據(jù)分析的基本思路；掌握訂單數(shù)據(jù)分析維度的選擇以及指標(biāo)體系的構(gòu)建。教學(xué)難點(diǎn)訂單數(shù)據(jù)分析中宏觀和微觀分析維度的選擇。課程的考核要求：1、掌握訂單數(shù)據(jù)分析的一般思路和流程；掌握訂單數(shù)據(jù)分析維度的選擇與指標(biāo)體系的構(gòu)建；掌握訂單報(bào)表分析報(bào)告的撰寫方法。2、掌握訂單報(bào)表分析中宏觀分析和微觀分析不同角度和方法。3、應(yīng)用京東訂單數(shù)據(jù)，掌握真實(shí)商務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、報(bào)表分析的特征維度的選擇和提取、宏觀和微觀分析不同指標(biāo)的選擇和分析方法。復(fù)習(xí)思考題：1、基于京東真實(shí)訂單數(shù)據(jù)，用Python練習(xí)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理等相關(guān)操作。2、基于京東真實(shí)訂單數(shù)據(jù)，用Python練習(xí)訂單報(bào)表的宏觀分析和微觀分析步驟和方法。3、基于宏觀分析和微觀分析，試著撰寫京東訂單報(bào)表分析報(bào)告。第8章用戶畫像第一節(jié)構(gòu)建用戶畫像流程什么是用戶畫像（profilev.s.persona）（用戶屬性數(shù)據(jù)+用戶行為數(shù)據(jù)）2、構(gòu)建用戶畫像的主要步驟（明確用戶畫像目標(biāo)→數(shù)據(jù)采集→特征工程→數(shù)據(jù)標(biāo)簽化→用戶畫像）第二節(jié)用戶畫像的使用場景和業(yè)務(wù)價(jià)值（為什么要搭建用戶畫像體系）獲客（如何進(jìn)行拉新，通過更精準(zhǔn)的營銷獲取客戶等）粘客（個(gè)性化推薦、搜索排序、場景運(yùn)營等）留客（流失率預(yù)測，分析關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)降低流失率等）第三節(jié)用戶畫像常見方法分析用戶基本屬性（性別、年齡、受教育程度、地域分布等）分析用戶行為屬性（下單時(shí)間、促銷敏感度、評(píng)論敏感度等）分析用戶的偏好屬性（用戶加購行為、用戶購買品牌、購買周期等）4、課程思政：“酒店2000萬入住信息遭泄露”案例引導(dǎo)學(xué)生思考在進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)分析過程中，哪些環(huán)節(jié)會(huì)導(dǎo)致客戶信息泄露。結(jié)合案例講解客戶信息泄露引發(fā)的法律問題及責(zé)任，隱私分界線以及如何規(guī)避此類問題，并適時(shí)滲透數(shù)據(jù)安全、誠信法治等價(jià)值觀。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章教學(xué)重點(diǎn)理解和掌握用戶畫像的主要步驟以及如何給用戶貼標(biāo)簽。教學(xué)難點(diǎn)在于用戶畫像常用方法中數(shù)據(jù)特征的選擇和標(biāo)簽化。課程的考核要求：1、理解用戶畫像的含義和步驟。2、理解用戶畫像的使用場景和業(yè)務(wù)價(jià)值，能根據(jù)不同商務(wù)業(yè)務(wù)場景正確使用用戶畫像方法。3、掌握用戶畫像中用戶屬性數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的特征提取，掌握用戶數(shù)據(jù)標(biāo)簽化的方法。復(fù)習(xí)思考題：1、理解profilev.s.persona不同區(qū)別。2、系統(tǒng)梳理用戶屬性、用戶行為、用戶偏好等不同維度的標(biāo)簽特征和指標(biāo)體系。第9章Python用戶畫像實(shí)戰(zhàn)本章為上機(jī)實(shí)驗(yàn)?；趤嗰R遜入境電商用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像實(shí)戰(zhàn)。訓(xùn)練要點(diǎn)：用戶地區(qū)分布分析（帕累托圖，找到二八分布的頭部市場）2、用戶購買習(xí)慣分析（找到不同地區(qū)用戶購買高峰時(shí)間，幫助品牌商進(jìn)行價(jià)格實(shí)行調(diào)整實(shí)現(xiàn)利潤最大化）3、價(jià)格地區(qū)分布分析（與用戶地區(qū)分布分析進(jìn)行交叉分析，找到長尾市場中的高客單價(jià)潛在市場和用戶）4、品牌商定位分析（通過市場細(xì)分分析，多品牌矩陣分析找到品牌商的市場定位）5、用戶搜索習(xí)慣分析（產(chǎn)品鏈接的詞頻分析，找到潛力市場）第10章用戶消費(fèi)行為分析漏斗模型及運(yùn)用什么是漏斗模型為何建立漏斗模型漏斗模型運(yùn)用——AARRR分析法（獲取用戶（Acquisition）；激活用戶（Activation）；提高留存（Retention）；獲取收入（Revenue）；自傳播（Refer））用戶分層分析用戶分層的意義用戶價(jià)值度模型——RFM模型（R-recently最近一次消費(fèi)；F-frequency消費(fèi)頻率；M-monetary消費(fèi)金額）用戶的其他行為分析用戶生命周期分析（復(fù)購率、回購率、留存率、客戶貢獻(xiàn)率）用戶活躍度分析（新用戶、活躍用戶、不活躍用戶、回流用戶）教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：本章教學(xué)重點(diǎn)理解和掌握漏斗模型和用戶分層模型。教學(xué)難點(diǎn)在于理解AARRR模型和RFM模型在商務(wù)業(yè)務(wù)中的運(yùn)用，以及如何用RFM模型對(duì)用戶分層。課程的考核要求：理解漏斗模型及其在商務(wù)領(lǐng)域中運(yùn)用。2、理解復(fù)購率、回購率、留存率、客戶貢獻(xiàn)率、新用戶、活躍用戶、不活躍用戶、回流用戶等相關(guān)概念。掌握AARRR分析法在用戶消費(fèi)行為中的運(yùn)用。理解和掌握RFM模型的含義，并能根據(jù)商務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)用戶分層。復(fù)習(xí)思考題：1、運(yùn)用Airbnb數(shù)據(jù)，掌握AARRR分析模型的步驟和Python實(shí)戰(zhàn)細(xì)節(jié)。2、運(yùn)用京東電商數(shù)據(jù)，掌握RFM分析模型的步驟和Python實(shí)戰(zhàn)細(xì)節(jié)。第11章Python用戶行為分析實(shí)戰(zhàn)本章為上機(jī)實(shí)驗(yàn)?；谔詫氂脩魯?shù)據(jù)對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行系統(tǒng)分析。掌握Python在用戶消費(fèi)行為分析的方法和細(xì)節(jié)。訓(xùn)練要點(diǎn)：1、用戶消費(fèi)特征分析（用戶整體消費(fèi)分析、用戶個(gè)體消費(fèi)分析、用戶消費(fèi)周期分析等）2、用戶分層分析（RFM分析）3、用戶活躍度分析（新用戶、活躍用戶、不活躍用戶、回流用戶）4、用戶生命周期分析（復(fù)購率、回購率、留存率、客戶貢獻(xiàn)率）第12章商品數(shù)據(jù)分析商品畫像1、什么是商品畫像2、為什么要商品畫像（平臺(tái)定位、供應(yīng)商定位、KA（KeyAccount，即重要客戶）商家與長尾商家的劃分）商品定位分析波士頓矩陣概念商品結(jié)構(gòu)：金牛/明星/瘦狗/問題型產(chǎn)品及類目的劃分商品運(yùn)營分析用4P分析建立商品運(yùn)營分析結(jié)構(gòu)（產(chǎn)品（product）、價(jià)格（price）、渠道（place）、促銷（promotion））商品關(guān)聯(lián)分析與購物籃分析（支持度、可信度、提升度）教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：商品數(shù)據(jù)分析在商務(wù)分析領(lǐng)域有重要價(jià)值與運(yùn)用。本章教學(xué)重點(diǎn)在于掌握商品畫像；掌握商品定位分析以及商品關(guān)聯(lián)分析在商務(wù)場景中的運(yùn)用。教學(xué)難點(diǎn)在于對(duì)KA商家與長尾商家、支持度、可信度、提升度等相關(guān)概念的理解和掌握。課程的考核要求：1、理解商品畫像商務(wù)場景與意義；理解KA商家與長尾商家對(duì)于供應(yīng)商定位和平臺(tái)定位的作用。2、理解支持度、可信度、提升度等相關(guān)概念，掌握其在商品關(guān)聯(lián)分析和購物籃分析中的運(yùn)用。3、理解波士頓矩陣，掌握金牛/明星/瘦狗/問題型產(chǎn)品及類目的劃分在商品結(jié)構(gòu)分析中的運(yùn)用。復(fù)習(xí)思考題：1、如何運(yùn)用4P理論整合商品運(yùn)營的主要要素，并建立完善的分析結(jié)構(gòu)。2、如何使用波士頓矩陣做商品結(jié)構(gòu)分析。3、如何使用商品關(guān)聯(lián)分析和購物籃分析輔助商務(wù)決策。第13章用Python實(shí)現(xiàn)商品分析本章為上機(jī)實(shí)驗(yàn)?；诰〇|圖書數(shù)據(jù)對(duì)商品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。掌握Python在商品數(shù)據(jù)分析主要方法、模型和細(xì)節(jié)。訓(xùn)練要點(diǎn)：1、商品畫像分析（通過商品類目的銷售狀況的劃分區(qū)分KA商家和長尾商家）2、波士頓矩陣分析（通過金牛/明星/瘦狗/問題型圖書類目的劃分掌握京東圖書商品的銷售結(jié)構(gòu)）3、關(guān)聯(lián)度分析（購買圖書的用戶還購買了哪些類商品）第14章內(nèi)容數(shù)據(jù)分析內(nèi)容分析指標(biāo)SEO類指標(biāo)（收錄數(shù)量/比例、關(guān)鍵字排名、點(diǎn)擊量和點(diǎn)擊率等）內(nèi)容流量指標(biāo)（到達(dá)率、UV、PV、訪問深度、停留時(shí)間、跳出/跳出率、退出/退出率等）內(nèi)容互動(dòng)指標(biāo)（收藏率、點(diǎn)擊率、評(píng)價(jià)量、傳播量/傳播率等）主要分析模型文章關(guān)鍵字模型（應(yīng)用場景是帖子、新聞、資訊、評(píng)論、問答等的標(biāo)簽、內(nèi)容和meta信息的產(chǎn)生；通過詞頻統(tǒng)計(jì)、TF-IDF模型獲得文本的主要關(guān)鍵字）情感分析模型（應(yīng)用場景主要有客戶傾向分析、口碑分析、輿情監(jiān)測、話題監(jiān)督等；通過文本預(yù)處理→文本分詞→文本向量化→特征提取→分類建模和效果評(píng)估等步驟加以實(shí)現(xiàn)）主題模型（主要用于客戶情感分析、個(gè)性化推薦、社交分析、輿情監(jiān)測等；通過潛在語義分析（PLSA）、LDA等分析模型加以實(shí)現(xiàn)）教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：內(nèi)容運(yùn)營是信息化媒體商務(wù)運(yùn)營的核心，對(duì)于此類公司而言，內(nèi)容即公司的核心價(jià)值。本章屬于商務(wù)數(shù)據(jù)分析的較難內(nèi)容，涉及文本分析與自然語言處理技術(shù)，作為教學(xué)內(nèi)容旨在對(duì)其做一個(gè)基本介紹。本章重點(diǎn)在于對(duì)內(nèi)容數(shù)據(jù)的主要指標(biāo)和分析模型的理解。難點(diǎn)在于理解內(nèi)容運(yùn)營分析的情感分析模型和主題模型。課程的考核要求：了解內(nèi)容數(shù)據(jù)分析在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)用場景和價(jià)值。2、理解SEO類指標(biāo)、內(nèi)容流量指標(biāo)、內(nèi)容互動(dòng)指標(biāo)等主要內(nèi)容分析指標(biāo)的含義及其在商務(wù)分析中的運(yùn)用。3、理解情感分析模型和主題模型的分析步驟和方法。復(fù)習(xí)思考題：舉例說明，各內(nèi)容分析指標(biāo)在商務(wù)中的運(yùn)用。試著用Python實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)、TF-IDF以及詞云圖的繪制。闡述情感分析模型和主題模型的文本處理步驟和分析方法。第15章商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫如何撰寫商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的作用（展示分析結(jié)果、驗(yàn)證分析質(zhì)量、為決策者提供參考）數(shù)據(jù)分析報(bào)告的種類（專題分析報(bào)告、綜合分析報(bào)告、日常數(shù)據(jù)通報(bào)等）數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)（一般為“總—分—總”結(jié)構(gòu)，主要包括：開篇、正文和結(jié)尾三大部分。“總—分—總”結(jié)構(gòu)的開篇部分包括標(biāo)題頁、目錄和前言（主要包括分析背景、目的與思路）；正文部分主要包括具體分析過程與結(jié)果；結(jié)尾部分包括結(jié)論、建議及附錄。）4、如何在數(shù)據(jù)分析報(bào)告中不泄露企業(yè)商務(wù)秘密（課程思政切入點(diǎn)）撰寫出彩的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的建議完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)精致的頁面版式漂亮的可視化圖形突出報(bào)告的關(guān)鍵信息用報(bào)告對(duì)象習(xí)慣的方式撰寫報(bào)告6、課程思政：“大數(shù)據(jù)思維”通過數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫內(nèi)容介紹，引導(dǎo)學(xué)生樹立“大數(shù)據(jù)思維”，思維方式勝于數(shù)據(jù)分析本身。數(shù)據(jù)思維對(duì)公司商務(wù)決策、商務(wù)價(jià)值維護(hù)起決定作用。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：數(shù)據(jù)分析報(bào)告是商務(wù)數(shù)據(jù)分析的最終環(huán)節(jié)，旨在將數(shù)據(jù)分析結(jié)果傳遞給業(yè)務(wù)管理部門進(jìn)行商務(wù)決策。掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫是商務(wù)數(shù)據(jù)分析師的必技能。本章重點(diǎn)在于理解和掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。教學(xué)難點(diǎn)在于讓學(xué)生理解如何撰寫出彩的商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。課程的考核要求：理解什么是商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告以及在商務(wù)分析中的地位和作用。掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)