《商务数据分析》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：17014702 课程名称：商务数据分析 英文名称：BusinessAnalytics 课程类别：学科选修课 学时：32学时 学 分：2学分 适用对象：电子商务专业 考核方式：考查 先修课程：无 二、课程简介 《商务数据分析》是电子商务专业的一门专业选修课。信息技术的推动下，信息讲入爆发式 地增长，谷歌每天处理24拍字节的数据，Facebook公司每天更新的照片超过1000万张，Twitter 的信息量几乎每年翻一番，微信每天登录客户多达9亿多，消息发送量超多380亿条，发表视频 多达6800万条'。数据可以为公司管理提供更科学的决策支持，为商业创造新的价值和模式，改 变商业结构与竞争格局，成为未来商业提升竞争力的高效手段。作为电子商务的学生，理解数据 分析的基本原理、掌挥数据的收集与处理方法，数据分析的方法和工其，以及数据分析在商业的 应用，是适应社会发展的需求。 "Business Analytics"is a optional course of the e-commerce student.With the development of information technology,information volume is exploding For example.Google processed about 24 petabytes of data per day in 2009,Facebook updated more than 10 millon photos,Weixin has 900 has doubled per vear.The data can provide the enterprise management with scientific evidences.create new value and business mode,change the business structure and competition patter and become an efficient tool for improving the competitive advantage.As a student majored in ecommerce,it's a social requirement to comprehend the fundamental of data analytics,master the methods of data and processing,the tools of business analytics and the application in business. 三、课程性质与教学目的 《商务数据分析》是电子商务专业的一门专业选修课，是将学科基础课和专业基础课中部分 所学理论知识的综合实践运用。课程中将统计学、概率论和商务活动等相关理论以及在商业中的 实际应用，采用讲授、案例分析、讨论、课外阅读和上机操作等多种教学形式教学。通过本课程 的学习，需达到以下的教学目标 ·《2017年微信数据报告》 1
《商务数据分析》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：17014702 课程名称：商务数据分析 英文名称：Business Analytics 课程类别：学科选修课 学 时：32 学时 学 分：2 学分 适用对象: 电子商务专业 考核方式：考查 先修课程：无 二、课程简介 《商务数据分析》是电子商务专业的一门专业选修课。信息技术的推动下，信息进入爆发式 地增长，谷歌每天处理 24 拍字节的数据，Facebook 公司每天更新的照片超过 1000 万张，Twitter 的信息量几乎每年翻一番，微信每天登录客户多达 9 亿多，消息发送量超多 380 亿条，发表视频 多达 6800 万条 1 。数据可以为公司管理提供更科学的决策支持，为商业创造新的价值和模式，改 变商业结构与竞争格局，成为未来商业提升竞争力的高效手段。作为电子商务的学生，理解数据 分析的基本原理、掌握数据的收集与处理方法，数据分析的方法和工具，以及数据分析在商业的 应用，是适应社会发展的需求。 “Business Analytics” is a optional course of the e-commerce student. With the development of information technology, information volume is exploding. For example, Google processed about 24 petabytes of data per day in 2009, Facebook updated more than 10 millon photos, Weixin has 900 million users per day, 68 million uploaded videos, 38 billion messages; The data generated by Twitter has doubled per year. The data can provide the enterprise management with scientific evidences, create new value and business mode, change the business structure and competition pattern and become an efficient tool for improving the competitive advantage. As a student majored in e_commerce, it’s a social requirement to comprehend the fundamental of data analytics, master the methods of data collection and processing, the tools of business analytics and the application in business. 三、课程性质与教学目的 《商务数据分析》是电子商务专业的一门专业选修课，是将学科基础课和专业基础课中部分 所学理论知识的综合实践运用。课程中将统计学、概率论和商务活动等相关理论以及在商业中的 实际应用，采用讲授、案例分析、讨论、课外阅读和上机操作等多种教学形式教学。通过本课程 的学习，需达到以下的教学目标： 1 《2017 年微信数据报告》 1
理论知识方面：1)数据分析与商业、社会和生活变革之间的关系。2)系统地理解商务数据 分析的基本思路、分析模型和方法。 应用实践方面：1)掌握数据分析的方法与工具应用：2)熟练掌握数据分析工具ExCl、SPSS Pythor的相关操作：3)利用SPSS软件解决商业发展中的数据的预测、分析和制定决策等问题： PhO语言开展智能分析全流程，包括网络数据爬虫、数据清洗转换、数据统计分析、数据可视 化等步骤。4)熟识目前电子商务发展的前沿问题，比如用户行为分析、社会化网络分析、推荐系 统设计等。 思政方面：通过融入课程思政元素，一方面让学生们理解信总化时代下，数据成为国家发展 的有力竞争工具，加强数据和信息化的相关建设和人才的培养，对提升国家竞争实力、经济发展 水平和全球价值链的地位具有重要的意义。另外一方面，使学生学会科学严谨地进行数据分析， 并懂得数据分析报告的实用性和适用性。 四、教学内容及要求 第一章商务数据分析原理 (一)目的与要求 通过本章的学习，掌握商务数据分析与应用的意义、流程和原则：了解决 策的类型、流程、商业数据分析的方法分类，理解决策与商业数据分析之 间、大数据与商业数据分析之间的关系，熟悉商业数据分析在各领域的应 用。熟悉典型分析任务、常用分析模型和常用方法。通过融入思政元素， 使得学生深刻体会到信息化时代，需要加强数据建设和管理，提升国家 竞争力。 (二)教学内容 第一节概述 1.主要内容 商务数据分析与应用的意义、流程和原则。 2.基本概念和知识点 商务数据分析、决策、战略决策、战术决策和运营层面的决策、决策 流程 3.问题与应用（能力要求） 理解实际公司中的具体问题分别属于哪一类决策，目前制定决策采用 的方法有明哪些？各自的优缺点。 什么是商业数据分析？什么是大数据？两者之间的关系是什么？理解 商业数据分析方法和模型的种类，熟识商业数据分析在各领域的具体 应用
理论知识方面：1）数据分析与商业、社会和生活变革之间的关系。2）系统地理解商务数据 分析的基本思路、分析模型和方法。 应用实践方面：1）掌握数据分析的方法与工具应用；2）熟练掌握数据分析工具 Excel、SPSS、 Python 的相关操作；3）利用 SPSS 软件解决商业发展中的数据的预测、分析和制定决策等问题； Python 语言开展智能分析全流程，包括网络数据爬虫、数据清洗转换、数据统计分析、数据可视 化等步骤。4）熟识目前电子商务发展的前沿问题，比如用户行为分析、社会化网络分析、推荐系 统设计等。 思政方面：通过融入课程思政元素，一方面让学生们理解信息化时代下，数据成为国家发展 的有力竞争工具，加强数据和信息化的相关建设和人才的培养，对提升国家竞争实力、经济发展 水平和全球价值链的地位具有重要的意义。另外一方面，使学生学会科学严谨地进行数据分析， 并懂得数据分析报告的实用性和适用性。 四、教学内容及要求 第一章 商务数据分析原理 （一）目的与要求 通过本章的学习，掌握商务数据分析与应用的意义、流程和原则；了解决 策的类型、流程、商业数据分析的方法分类，理解决策与商业数据分析之 间、大数据与商业数据分析之间的关系，熟悉商业数据分析在各领域的应 用。熟悉典型分析任务、常用分析模型和常用方法。通过融入思政元素， 使得学生深刻体会到信息化时代，需要加强数据建设和管理，提升国家 竞争力。 （二）教学内容 第一节 概述 1．主要内容 商务数据分析与应用的意义、流程和原则。 2．基本概念和知识点 商务数据分析、决策、战略决策、战术决策和运营层面的决策、决策 流程 3．问题与应用（能力要求） 理解实际公司中的具体问题分别属于哪一类决策，目前制定决策采用 的方法有哪些？各自的优缺点。 什么是商业数据分析？什么是大数据？两者之间的关系是什么？理解 商业数据分析方法和模型的种类，熟识商业数据分析在各领域的具体 应用。 2
第二节典型行业分析 1.主要内容 行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的主要内容和流程 2.基本概念和知识点 行业分析、客户画像、推广数据分析 3.问题与应用（能力要求 解行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的主要内容及衡量指 标 第三节常用分析模型 1.主要内容 市场营销和管理学领域，常用于商务数据分析中的模型：PEST模型、 SwOT模型、5W2H模型、逻辑树模型。 2.基本概念和知识点 分析模型、PEST模型、SWOT模型、5W2H模型、逻辑树模型 3.问题与应用（能力要求） 掌握各模型的原理及应用。 第四节常用分析方法 1.主要内容 介绍商务数据两大类分析方法：统计分析和机器学习两大类。其中统 计学方法包括：静态分析指标、动态分析方法、统计指数、抽样推断、 相关与回归。机器学习包括：决策树、聚类算法、神经网络。 2.基本概念和知识点 基本概念：总量指标、相对指标、平均指标、动态数列、统计指数分 析、抽样推断、相关关系、回归、决策树、聚类算法、神经网络 知识点：动态数列的分类、编制时间数列的原则逻辑树模型、统计指 数分析的作用和类型、抽样推断的作用和研究内容、聚类算法的思路 3.问题与应用（能力要求） 理解商务数据分析方法的原理及应用。 (三)思考与实践 1)大数据时代的到来，对商业数据分析带来哪些方面的冲击？通过课外 阅读，更多地了解大数据在商业中的应用。 2)利用商务数据分析模型进行实际问题的分析，并提出得到的见解。 3)能够根据商业问题的定位确定相应的分析指标。 (四)教学方法与手段 以多媒体讲解为主，结合实际案例和实践说明问题。 3
第二节 典型行业分析 1．主要内容 行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的主要内容和流程 2．基本概念和知识点 行业分析、客户画像、推广数据分析 3．问题与应用（能力要求） 了解行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的主要内容及衡量指 标 第三节 常用分析模型 1．主要内容 市场营销和管理学领域，常用于商务数据分析中的模型：PEST 模型、 SWOT 模型、5W2H 模型、逻辑树模型。 2．基本概念和知识点 分析模型、PEST 模型、SWOT 模型、5W2H 模型、逻辑树模型 3．问题与应用（能力要求） 掌握各模型的原理及应用。 第四节 常用分析方法 1．主要内容 介绍商务数据两大类分析方法：统计分析和机器学习两大类。其中统 计学方法包括：静态分析指标、动态分析方法、统计指数、抽样推断、 相关与回归。机器学习包括：决策树、聚类算法、神经网络。 2．基本概念和知识点 基本概念：总量指标、相对指标、平均指标、动态数列、统计指数分 析、抽样推断、相关关系、回归、决策树、聚类算法、神经网络 知识点：动态数列的分类、编制时间数列的原则逻辑树模型、统计指 数分析的作用和类型、抽样推断的作用和研究内容、聚类算法的思路 3．问题与应用（能力要求） 理解商务数据分析方法的原理及应用。 （三）思考与实践 1）大数据时代的到来，对商业数据分析带来哪些方面的冲击？通过课外 阅读，更多地了解大数据在商业中的应用。 2）利用商务数据分析模型进行实际问题的分析，并提出得到的见解。 3）能够根据商业问题的定位确定相应的分析指标。 （四）教学方法与手段 以多媒体讲解为主，结合实际案例和实践说明问题。 3
第二章数据的采集 (一)目的与要求 通过本章的学习，了解数据获取的概念和方法：熟悉网络数据的爬取 方法和工具、了解店铺数据获取的主要渠道和方法、掌握调查问卷的设计 方法与注意事项。通过融入思政元素，使得学生深刻数据分析中的准确性、 科学性和适用性，学会慧眼识数据背后的真理 (二)教学内容 1.主要内容 介绍电子商务相关数据获取的常见涂径、网络巴中的基础知识和主流 工具、Python爬取数据的思路和基本操作、店铺数据获取的主要渠道、 调查问卷的设计与回收处理 2。基本概念和知识点 基本概念：网络爬虫、流量数据、交易数据、客户服务数据 知识点：数据获取的途径、网络爬虫的原理及基本操作、流量数据、 交易数据和客户服务数据的主要衡量指标、调查问卷框架的搭建内容 形式设定、问题措辞的表达和问卷的回收处理。 3.问题与应用（能力要求） 常见的公开数据源包括哪些？网络爬虫的原理是什么？如何利用调查 问卷获取可靠的一手数据？ (三)思考与实践 思考：有哪些获取数据的途径？网络数据爬虫方式有哪些？核心任务是 什么？ 实践：组成36人的小组，确定一个电子商务方面的选题，然后根据此 选题尝试搜集数据，可以到各种公开数据源处获取数据，或设计一个调 查问卷收集数据，或应用爬虫软件爬取数据，注意应能及时获取数据以 调整选题内容和分析方法，因为有时候一个心仪的选题可能由于缺少数 据支持，往往需要根据可获取的数据适当调整分析。 文款阅读：中固工业企业数据库的使用现状和潜在问题 (四)教学方法与手段 以多媒体+习题练习对理论知识进行讲解，配合上机操作+文献阅读加深 对理论知识的理解及应用。 第三章商务数据分析工具 (一)目的与要求
第二章 数据的采集 （一）目的与要求 通过本章的学习，了解数据获取的概念和方法；熟悉网络数据的爬取 方法和工具、了解店铺数据获取的主要渠道和方法、掌握调查问卷的设计 方法与注意事项。通过融入思政元素，使得学生深刻数据分析中的准确性、 科学性和适用性，学会慧眼识数据背后的真理。 （二）教学内容 1. 主要内容 介绍电子商务相关数据获取的常见途径、网络爬虫的基础知识和主流 工具、Python 爬取数据的思路和基本操作、店铺数据获取的主要渠道、 调查问卷的设计与回收处理 2. 基本概念和知识点 基本概念：网络爬虫、流量数据、交易数据、客户服务数据 知识点：数据获取的途径、网络爬虫的原理及基本操作、流量数据、 交易数据和客户服务数据的主要衡量指标、调查问卷框架的搭建内容、 形式设定、问题措辞的表达和问卷的回收处理。 3. 问题与应用（能力要求） 常见的公开数据源包括哪些？网络爬虫的原理是什么？如何利用调查 问卷获取可靠的一手数据？ （三）思考与实践 思考：有哪些获取数据的途径？网络数据爬虫方式有哪些？核心任务是 什么？ 实践：组成 3~6 人的小组，确定一个电子商务方面的选题，然后根据此 选题尝试搜集数据，可以到各种公开数据源处获取数据，或设计一个调 查问卷收集数据，或应用爬虫软件爬取数据，注意应能及时获取数据以 调整选题内容和分析方法，因为有时候一个心仪的选题可能由于缺少数 据支持，往往需要根据可获取的数据适当调整分析。 文献阅读：中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题 （四）教学方法与手段 以多媒体+习题练习对理论知识进行讲解，配合上机操作+文献阅读加深 对理论知识的理解及应用。 第三章 商务数据分析工具 （一）目的与要求 4
通过本章的学习，熟悉利用EXCEL、SPSS进行基础的数据分析操作， 了解使用Python进行数据分析的基础操作方法和步骤。了解常见的数掘 可视化图表类型及其适用场景。理解相关分析、回归分析的基本概念及种 类，掌握不同相关系数的计算、最小二乘法估计的原理、线性回归的拟合 优度计算、显著性检验原理和回归方程的预测。使得学生理解时间序列含 义，掌握时间序列数据的特征描述分析以及预测的方法及其运用。 (二)教学内容 第一节数据分析 1.主要内容 介绍Excel、.SPSS和Python进行数据分析的基本操作：介绍相关分析 的定义、种类和不同种类相关系数的计算：介绍回归分析的定义、模 型的设定、参数估计、假设检验、预测： 2.基本概念和知识点 基本概念：相关分析、完全相关、不完全相关、不相关、Pearson相 关系数、Spearman Rank系数、复相关系数、偏相关系数、典型相关 系数、回归分析、最小二乘法、拟合优度、显著性检验、区间估计和 点估计、时间序列、平稳时间序列数据、带有趋势的时间序列、季节 波动的时间序列、周期性时间序列 知识点：I)数据分析的基本步骤、利用Exc©l进行数据导入、处理、 分析和展现。2)利用SPSS进行相关分析、回归分析、时间序列分析 3)利用Python进行数据分析的基本操作 3.问题与应用（能力要求） 掌握各种分析工具开展数据分析的基本操作：理解相关分析的基本概 念，掌握相关系数的计算。理解回归分析的含义，掌握回归方程的模 型设定，即解释变量和被解释变量的设定、理解最小二乘法估计的原 理，掌握回归方程的假设检验内容，回归方程中的预测：如何提高时 间序列预测的精度？ 第二节数据可视化 1,主要内容 掌握数据可视化的基本概念、学握利用各种分析工具的图表绘制、熟 练绘制饼图、柱形图、直方图、雷达图、折线图、散点图、掌握数据 透视表的使用步骤、了解文本分析与标签云的相关概念和使用方法。 2.基本概念和知识点 利用饼状图、柱状图、直方图、雷达图、折线图、散点图进行数据可 视化、数据透视表的多种应用 5
通过本章的学习，熟悉利用 EXCEL、SPSS 进行基础的数据分析操作， 了解使用 Python 进行数据分析的基础操作方法和步骤。了解常见的数据 可视化图表类型及其适用场景。理解相关分析、回归分析的基本概念及种 类，掌握不同相关系数的计算、最小二乘法估计的原理、线性回归的拟合 优度计算、显著性检验原理和回归方程的预测。使得学生理解时间序列含 义，掌握时间序列数据的特征描述分析以及预测的方法及其运用。 （二）教学内容 第一节 数据分析 1. 主要内容 介绍 Excel、SPSS 和 Python 进行数据分析的基本操作；介绍相关分析 的定义、种类和不同种类相关系数的计算；介绍回归分析的定义、模 型的设定、参数估计、假设检验、预测； 2. 基本概念和知识点 基本概念：相关分析、完全相关、不完全相关、不相关、Pearson 相 关系数、Spearman Rank 系数、复相关系数、偏相关系数、典型相关 系数、回归分析、最小二乘法、拟合优度、显著性检验、区间估计和 点估计、时间序列、平稳时间序列数据、带有趋势的时间序列、季节 波动的时间序列、周期性时间序列 知识点：1）数据分析的基本步骤、利用 Excel 进行数据导入、处理、 分析和展现。2）利用 SPSS 进行相关分析、回归分析、时间序列分析； 3）利用 Python 进行数据分析的基本操作 3. 问题与应用（能力要求） 掌握各种分析工具开展数据分析的基本操作；理解相关分析的基本概 念，掌握相关系数的计算。理解回归分析的含义，掌握回归方程的模 型设定，即解释变量和被解释变量的设定、理解最小二乘法估计的原 理，掌握回归方程的假设检验内容，回归方程中的预测；如何提高时 间序列预测的精度？ 第二节 数据可视化 1. 主要内容 掌握数据可视化的基本概念、掌握利用各种分析工具的图表绘制、熟 练绘制饼图、柱形图、直方图、雷达图、折线图、散点图、掌握数据 透视表的使用步骤、了解文本分析与标签云的相关概念和使用方法。 2. 基本概念和知识点 利用饼状图、柱状图、直方图、雷达图、折线图、散点图进行数据可 视化、数据透视表的多种应用 5
3.问题与应用（能力要求） 掌握各种图标的绘制与应用 (三)思考与实践 思考：常见的数据处理方法有哪些？不同相关系数的适用范围？回归分 析中如何选择变量？ 实践：基本数据处理操作一一基于EXCL相关分析、相关系数的计算、 回归分析、检验及预测的SPSS操作。 文献阅读：《企业社会责任与社会绩效之间的典型相关分析》《中国烟草 告和消费关系研究》 延伸阅读：超简单：快速制作一款高逼格词云图 https://www.jianshu.com/p/4fb27471295f (四)教学方法与手段 以多媒体+习题练习对理论知识进行讲解，配合上机操作+文献阅读加深 对理论知识的理解及应用。 第四章商务数据分析应用 (一)目的与要求 熟悉行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的目的与内容、掌握行业 分析、客户分析、产品分析和运营分析的常用方法。通过融入思政元素， 使学生理解大数据时代下，数据分析的应用对整个国家经济的高质量发 展、全球价值链地位的提升具有重要的意义。 (二)教学内容 1.主要内容 了解行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的相关概念、掌握 行业分析的数据指标及行业数据的采集方法、掌握市场行业调研的 基本概念、百度指数的使用方法、利用波特五力竞争分析模型对电 子商务行业的竞争进行全面分析。了解客户特征与行为分析的内容、 掌握客户生命周期的5个阶段和4种模式、掌握ABC库存管理分类 法、了解运营数据分析的概念和主要指标、重点掌握动态分析法和 趋势分析法 2.基本概念和知识点 电子商务行业的主要数据指标、五力竞争力分析模型、客户细分的 模型、客户忠诚度分类、商品需求分析、商品组合的方法与原则 销售数据、活动推广分析的过程 6
3. 问题与应用（能力要求） 掌握各种图标的绘制与应用 （三）思考与实践 思考：常见的数据处理方法有哪些？不同相关系数的适用范围？回归分 析中如何选择变量？ 实践：基本数据处理操作——基于 EXCEL 相关分析、相关系数的计算、 回归分析、检验及预测的 SPSS 操作。 文献阅读：《企业社会责任与社会绩效之间的典型相关分析》《中国烟草 广告和消费关系研究》 延伸阅读：超简单：快速制作一款高逼格词云图 https://www.jianshu.com/p/4fb27471295f （四）教学方法与手段 以多媒体+习题练习对理论知识进行讲解，配合上机操作+文献阅读加深 对理论知识的理解及应用。 第四章 商务数据分析应用 （一）目的与要求 熟悉行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的目的与内容、掌握行业 分析、客户分析、产品分析和运营分析的常用方法。 通过融入思政元素， 使学生理解大数据时代下，数据分析的应用对整个国家经济的高质量发 展、全球价值链地位的提升具有重要的意义。 （二）教学内容 1.主要内容 了解行业分析、客户分析、产品分析和运营分析的相关概念、掌握 行业分析的数据指标及行业数据的采集方法、掌握市场行业调研的 基本概念、百度指数的使用方法、利用波特五力竞争分析模型对电 子商务行业的竞争进行全面分析。了解客户特征与行为分析的内容、 掌握客户生命周期的 5 个阶段和 4 种模式、掌握 ABC 库存管理分类 法、了解运营数据分析的概念和主要指标、重点掌握动态分析法和 趋势分析法 2.基本概念和知识点 电子商务行业的主要数据指标、五力竞争力分析模型、客户细分的 模型、客户忠诚度分类、商品需求分析、商品组合的方法与原则、 销售数据、活动推广分析的过程 6
3.问题与应用（能力要求） 利用网络资源和工具进行行业数据采集与分析、进行客户画像、客 户价值分析、商品数据分析 (三)思考与实践 电子商务运营数据分析的必要条件包括哪些？销售数据的作用有哪些？ 利用百度指数对某电商网站或某种商品进行商品生命周期分析，并写出 研究报告 利用百度指数分析市场行情并进行全面的行业数据分析，同时撰写该品 类商品的市场行情分析报告。 (四)教学方法与手段 以多媒体讲解为主，结合例题讲解理论，并利用实训加强理解与应用。 五、各教学环节学时分配 教学环节 讲 习 小 教学时数 实验 其他教 课 学环节 课程内容 2 2 第一章 第二章 2 第三章 10 第四章 4 6 合计 32 六、推荐教材和教学参考资源 1.胡华红等.商务数据分析与应用，北京，电子工业出版社，2018 2.余莉等。商务数据分析，北京，清华大学出版社，2016年 3。杰弗里·坎姆等。商业数据分析，北京，机械工业出版社，2017年 4.贾俊平等，《统计学》，北京，中国人民大学出版社，2000年 5。陈胜可等.《SPSS统计分析从入门到精通》（第三版），北京，清华大学出版社，2015 6.王鸿儒，《Excle在统计中的应用》，北京，中国铁道出版社，2004年 七、其他说明 大纲修订人：匡桂华 修订日期：2021/08/27 大纲审定人：罗任飞 审定日期：2021/08/27
3.问题与应用（能力要求） 利用网络资源和工具进行行业数据采集与分析、进行客户画像、客 户价值分析、商品数据分析。 （三）思考与实践 电子商务运营数据分析的必要条件包括哪些？销售数据的作用有哪些？ 利用百度指数对某电商网站或某种商品进行商品生命周期分析，并写出 研究报告。 利用百度指数分析市场行情并进行全面的行业数据分析，同时撰写该品 类商品的市场行情分析报告。 （四）教学方法与手段 以多媒体讲解为主，结合例题讲解理论，并利用实训加强理解与应用。 五、各教学环节学时分配 教学环节 教学时数 课程内容 讲 课 习 题 课 讨 论 课 实验 其他教 学环节 小 计 第一章 2 2 第二章 2 2 第三章 4 10 第四章 4 6 合计 12 20 32 六、推荐教材和教学参考资源 1. 胡华江等.商务数据分析与应用,北京,电子工业出版社,2018 2. 余莉等。商务数据分析，北京，清华大学出版社，2016 年 3. 杰弗里·坎姆等。商业数据分析，北京，机械工业出版社，2017 年 4. 贾俊平等，《统计学》，北京，中国人民大学出版社，2000 年 5. 陈胜可等.《SPSS 统计分析从入门到精通》（第三版），北京，清华大学出版社，2015 6. 王鸿儒，《Excle 在统计中的应用》，北京，中国铁道出版社，2004 年 七、其他说明 大纲修订人：匡桂华 修订日期：2021/08/27 大纲审定人：罗任飞 审定日期：2021/08/27 7
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