【教学设计】模块三 数据分类与处理

《电子商务数据分析基础》教学设计

《电子商务数据分析基础》

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设 学 计

《电子商务数据分析基础》教学设计

单元名称：数据分类与处理

授课教师：

授课时间：

授课班级： 学时数：14

教学地点：

第三章数据分类与处理，本章从四个方面向读者介绍了数据分类与处理单元的主要内容，包括数据分类与处理认识、分类统计、数据处理，以及数据计简介

算；详细讲解了学生在数据分类与处理过程中的需要掌握的技巧及注意事项，内容详细具体，解答了学生在数据分类与处理过程中遇到的主要问题。

【知识目标】

1.了解数据分类与处理的作用和原则；

2.理解电子商务数据计算中的常用公式；

教学【能力目标】

目标

1.能够使用 Excel 分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计；

2.能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作；

3.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。

重点难点分析

本单元教学中的重点是：

1.数据分类统计、数据清洗转化、数据计算难点。

本单元教学中的难点是：

1.数据清洗转化、数据计算。

1、任务背景

随着电子商务逐渐发展成熟，数据已然成为未来商业发展的利器，利用数据分类与处理提取有用信息、指导运营决策将会成为每个优秀商家的必备技能。在数据分类与处理之前，首先要明确数据分类与处理的目的是什么？数据本身是杂乱无意义的，只有通过分类与处理，才能呈现出一定的规律，挖掘出行为背后潜在的巨大价值。数据分类与处理的维度越多，展示给数据教学分析的范围就越广，提取到的有用信息也就越丰富。

过程 2、任务引入

设计

请学生们思考，数据分类与处理的目的都有哪些？为什么电商企业要进行数据分类与处理？电商企业数据分类与处理需要哪些流程？课堂上让3-4个学生进行分析汇报或教师给出相关选项让学生进行投票，引出本单元内容—数据分类与处理。（时间：10分钟）

3、任务布置

布置数据分类与处理的教学要求，并明确与该项目相关的知识点与技能点。

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教学组织：直接由教师明确，具体任务有四项。（时间：5分钟）。

具体任务为：

（1）数据分类与处理认识；

（2）分类统计；

（3）数据处理；

（4）数据计算。

4、教学内容分析与设计

本单元数据分类与处理的内容共14课时。其中，数据分类与处理认识1课时，分类统计2课时, 数据处理9课时，数据计算2课时。

第1课时让学生完成对数据分类与处理认识的学习，包括了解数据分类与处理的作用、原则、方法的相关知识。

第2课时，让学生完成对分类统计的认知，包括分类统计的方法以及数据分类统计。

第3课时，安排在机房，学生根据情境自行操作完成数据分类统计的实训任务，主要是要求学生掌握用户静态信息数据分类与处理、用户动态信息数据分类与处理。

第 4-6课时，让学生完成对数据处理的学习，包括数据清洗、转化以及排序。

第7-12课时，安排在机房，学生根据情境自行操作完成数据处理的实训任务，主要是要求学生掌握销售数据分类与处理、推广数据分类与处理、店铺产品类目数据分类与处理、行业产品类目数据分类与处理。

第13-14课时，让学生完成对数据计算的学习，包括电子商务数据计算公式以及数据计算。

教学组织：

（1）数据分类与处理认识（时间：45分钟）

讲解知识点：（时间45分钟）：

① 电商企业为什么要进行数据分类与处理？数据分类与处理的作用有哪些？（时间：15分钟）

教学方法：讲授法、演示法

② 数据分类与处理有哪些原则？常用的数据分类与处理方法有哪些？请简单举例说明。（时间：20分钟）

教学方法：合作探究法、课堂讨论法

教师总结数据分类与处理认识的相关知识点。（10分钟）

（2）分类统计（时间：90分钟）

讲解知识点（时间：45分钟）

① 企业将采集到的原始数据分门别类进行统计归类的目的是什么？分类统计的数据包括哪些类型？分类统计有哪些方法？（时间：20分钟）

教学方法：讲授法、演示法

② 企业为什么要进行数据分类统计？企业进行数据分类统计有哪些步

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骤？（时间：15分钟）

教学方法：合作探究法、课堂讨论法

教师总结分类统计的相关知识点（10分钟）

实际操作（时间：45分钟）

教学方法：教师既可以操作示范，也可以采用引导的方法让学生了解相关模块的操作，然后通过模拟情景形式让学生独立完成操作。（情境演练）

分五步完成这节课的内容：

第一步，教师示范讲解分类统计的相关知识点。（5分钟）

第二步，教师选择并分配实训情境可根据班级情况选定一个或多个。

第三步，学生领取任务，开始实训。（时间：30分钟）

操作内容：①学生明确实训任务要求；

任务1：用户画像数据分类与处理（时间：15分钟）

任务要求：2019 年的年中大促即将到来，某电子商务企业部门经理为避免决策主观化，安排小周对店铺访客的各项数据进行处理，绘制网店访客的用户画像，为即将到来的促销活动选品、推广、促销及仓储安排提供参考。

任务操作

一、静态信息数据分类与处理

步骤1：数据获取

学员扫描二维码，可以获取小周所在企业的会员信息数据，下载报表后，学员以个人为单位，使用 Excel 工具打开。

步骤2：数据清洗

为提升数据的质量，确保数据的准确性、完整性和一致性，学员需要使用数据清洗方法对数据表进行去重、补缺和纠错等操作。

步骤3：用户年龄分布统计及占比计算

利用countif函数或者筛选工具统计出不同年龄段的用户数，然后利用公式分别计算出各自的占比。

步骤4：用户性别分类统计及占比计算

利用countif 函数或者合并计算方法对用户按性别进行人数统计，然后利用公式进行占比计算。

步骤5：用户地域分布统计及占比计算

利用countif函数或者合并计算方法统计出各地区的用户数，然后利用公式分别计算出各自的占比。

步骤6：数据整理

学员需要在Excel 中新建3个新工作表，分别命名为“年龄分布及占比”、“性别占比”和“地域分布及占比”，然后将步骤3、步骤4、步骤5 中的结果黏贴过去，并进行表格美化，包括行高列宽、字体、边框、字体颜色、填充颜色等。学员将美化后的数据表黏贴在下列方框中。

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静态信息数据分类与处理成果展示区

二、动态信息数据分类与处理（时间：15分钟）

步骤1：数据获取

学员扫描二维码，可以获取小周收集的企业网店访客行为监控数据，下载报表后，学员以个人为单位，使用Excel工具打开。

步骤2：数据选取

动态信息需要考虑数据的时效性，学员需要通过对“统计日期”字段排序或筛选，选取最近一周的数据复制到新的工作表中。

步骤3：数据计算

添加一个新的字段“支付转化率”，利用公式计算每日各商品详情页的支付转化率。

步骤4：数据统计

使用数据透视表对网店最近一周各商品详情页的访客数据进行统计，包括访客数、平均停留时长、收藏人数、加购人数、下单买家数、支付买家数和支付转化率。

步骤5：数据排序

对各商品详情页的支付转化率进行排序。

三、结果汇总及检查

将静态信息数据处理结果和动态信息数据处理结果汇总至同一文件夹中，检查无误后交于数据分析部门（学员交至教师处），进行下一步的用户画像绘制。

③根据实训任务要求，要求学员通过以上操作，完成以上任务要求。

④完成操作，提交教师。

第四步，教师展示（根据情况展示部分学生的作品）。（5分钟）

操作内容：学生和教师针对学生实训成果提出质疑，对应小组或学生答疑，双方充分表述自己的见解和观点，由学生主导。

第五步，分析总结。（5分钟）

操作内容：①学生对实训任务的操作进行总结；

②教师对学生实训成果进行总评。

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（3）数据处理（时间：405分钟）

讲解知识点（时间：135分钟）：

① 数据清洗是什么？清洗数据主要包括哪些内容？数据的排序方式主要有哪几种？（时间：30分钟）

教学方法：讲授法、合作探究法

② 什么是数据转化？数据转化包括哪些内容？（时间：30分钟）

③ 销售数据常见采集指标有哪些？供应链数据常见采集指标有哪些？（时间：30分钟）

教学方法：讲授法、合作探究法

④ 在Excel表中如何对默认的数字进行排列？如何对文本进行排列？在进行自定义排序时要注意什么原则？（时间：30分钟）

教学方法：讨论法、课堂讨论法、合作探究法

教师总结数据处理的相关知识点（15分钟）

实际操作（时间：270分钟）：

教学方法：教师既可以操作示范，也可以采用引导的方法让学生了解相关模块的操作，然后通过模拟情景形式让学生独立完成操作。（情境演练）

分五步完成这节课的内容：

第一步，教师示范讲解数据处理的相关知识点。（10分钟）

第二步，教师选择并分配实训情境（可根据班级情况选定一个或多个）。

第三步，学生领取任务，开始实训。（260分钟）

操作内容：①学生明确实训要求；

任务1：销售数据分类与处理（时间：100分钟）

任务要求：2019 年的年中大促结束后，小周所在的电子商务企业因前期准备充分，销售战绩非常不错。在接下来的复盘工作中，部门经理安排小周对本次活动所产生的销售数据进行分类和处理，为之后的运营数据分析和业绩考核提供依据。

任务操作

步骤1：数据获取

学员扫描二维码，可以获取小周所在企业本次年中大促的销售数据表，下载报表后，学员以个人为单位，使用 Excel 工具打开。

步骤2：数据清洗

销售数据加工处理旨在对本次活动中各个商品的实际销售情况和盈利情况进行分析总结，用于偏远地区邮费补拍的商品不计入此项，因此作为无价值数据清洗掉。无价值数据清洗直接删除即可。

步骤3：数据排序

查看各商品的销量情况，快速找到销量最高和最低的商品，可对“支付件数”字段进行排序。

步骤4：数据计算

添加新的字段“成交转化率”和“毛利率”，利用公式计算各商品的成交

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转化率和毛利率。

步骤5：分类统计

按“商品分类”对商品的销量和销售额进行汇总统计，利用分类汇总的方法统计结果，利用数据透视表的方法统计结果。

步骤6：数据整理及交接

检查数据处理结果，并进行表格美化，包括行高列宽、字体、边框、字体颜色、填充颜色等，确认无误后交于数据分析部门（学员交至教师处）。学员将美化后的数据表黏贴在下列方框中。

黏贴处

任务2：产品数据分类与处理（时间：130分钟）

任务要求：2019年的年中大促活动，小周所在的电子商务企业整体运营不错，销售战绩良好，唯一美中不足的是客单价不高。经过分析该企业快速定位到问题结点——店铺产品过于单一。于是部门经理安排小周进行店铺产品类目数据及行业产品类目数据分类与处理，为优化扩充店铺产品类目提供参考。

任务操作

一、店铺产品类目数据分类与处理（时间：65分钟）

店铺产品类目数据分类与处理，用来判断类目设置是否合理，以调整店铺的经营方向及推广重点，其操作步骤及关键节点成果展示如下：

步骤1：数据获取

学员扫描二维码，可以获取小周所在企业本次年中大促的销售数据表，下载报表后，学员以个人为单位，使用Excel工具打开。

步骤2：分类统计

利用数据透视表的方法，按“商品分类”对商品的浏览量、访客数、销售量及销售额进行汇总统计。

步骤3：占比计算

修改各汇总字段的值显示方式，计算出不同类目的浏览量、访客数、销售量及销售额占比。

二、行业产品类目数据分类与处理（时间：65分钟）

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步骤1：数据获取

学员扫描二维码，可以获取小周查询并下载的行业产品数据表，下载报表后，学员以个人为单位，使用Excel工具打开。

步骤2：数据转化

打开后的数据表显示方式不利于数据处理和分析，因此需要对数据表的行列进行互换。

步骤3：数据排序

按关键词“搜索指数”对数据表进行排序，观察热度较高的几组搜索词。

步骤4：数据标识

通过图标集条件格式对各关键词的搜索涨幅进行标识，设置参考值为：涨幅大于等于 10%为上升状态，涨幅小于 3%为下降状态，其余视为持平。

步骤5：数据整理

进行表格美化，包括行高列宽、字体、边框、字体颜色、填充颜色等，并将美化后的数据表黏贴在下列方框中。

黏贴处

三、结果汇总及检查

将店铺类目数据及行业类目数据的处理结果汇总至同一文件夹中，检查无误后交于数据分析部门（学员交至教师处）。

②根据情境要求，要求学生完成以上任务要求。

③将实训成果提交至教师处。

第四步，教师展示（根据情况展示部分学生实训成果）。（20分钟）

操作内容：学生和教师针对学生实训成果提出质疑，对应作者答疑，双方充分表述自己的见解和观点，由学生主导。

第五步，分析总结。（10分钟）

操作内容：①学生对自己的实训成果进行总结；

②教师对学生的实训成果进行总评。

（4）数据计算（时间：90分钟）

讲解知识点（时间：45分钟）：

① 平均购买次数是什么？什么是复购率？如何计算平均购买次数？如何计算复购率？（时间：20分钟）

教学方法：讲授法、合作探究法

② 什么是call in转化率？如何计算call in转化率？什么是流失率？

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如何计算流失率？（时间：20分钟）

教学方法：合作探究法、课堂讨论法

教师总结数据计算的相关知识点。（5分钟）

实际操作（时间：45分钟）

教学方法：教师既可以操作示范，也可以采用引导的方法让学生了解相关模块的操作，然后让学生独立完成实训操作。（情境演练）

分五步完成这节课的内容：

第一步，教师示范讲解数据计算的相关知识点。（5分钟）

第二步，教师选择并分配实训情境（可根据班级情况选定一个或多个）。

第三步，学生领取任务，开始实训。（25分钟）

操作内容： ①学生明确实训任务要求；

②根据实训要求，要求学生完成以下任务要求。

任务要求：某网店以经营空调为主，现统计到该网店6月份的空调销售情况，如下表所示：

空调类型

美的空调

美的空调

美的空调

美的空调

美的空调

美的空调

TCL空调

TCL空调

TCL空调

TCL空调

TCL空调

TCL空调

海尔空调

海尔空调

海尔空调

海尔空调

海尔空调

海尔空调

销售地址

北京

广州

上海

成都

重庆

武汉

北京

广州

上海

成都

重庆

武汉

北京

广州

上海

成都

重庆

武汉

销售数量

340

320

370

260

289

310

120

135

250

240

180

267

620

590

387

254

263

325

销售单价

2000

2000

2000

2000

2000

2000

1850

1850

1850

1850

1850

1850

1900

1900

1900

1900

1900

1900

表3-1某网店六月份空调销售统计表

根据表中数据，按下列要求在Excel中进行数据计算

（1）分别计算出各销售地址不同空调类型的销售总额。

（2）分别计算出北京、广州、上海、重庆的空调销售数量。

（3）按空调类型分类，计算各空调类型的销售总量与总额。

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第四步，教师展示（根据情况展示部分学生作品）。（10分钟）

操作内容：学生和教师针对学生实训成果提出质疑，对应小组或学生进行答疑，双方充分表述自己见解和观点，由学生主导。

第五步，分析总结。（5分钟）

操作内容：①学生对自己的实训成果进行总结；

②教师对学生的实训成果进行总评。

5、单元小结

通过本单元的学习，学生能够了解数据分类与处理的作用和原则；理解电子商务数据计算中的常用公式；能够使用Excel分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计；能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作；能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。（时间：5分钟）

教学组织：由教师进行总结。

6、课后作业布置

教师在课堂上完成模块操作的演示，并要求学生在课堂上完成实训的操作后，可视学生对该模块的掌握程度，布置拓展训练，让学生在课堂时间内或课余时间完成，以达到熟练的程度。（时间：3分钟）

教学准备与

教学资源

1.相关优秀（差）数据分类与处理导入案例；

2.数据分类与处理相关微课视频；

3.数据分类与处理相关典型案例；

4.典型实训情景案例（一个或多个）及其素材包（C实习可下载）

与本单元内容相关的课件。

单元对于学生课堂表现、知识掌握及实训操作进行综合评分，不能独立完成实考核

训操作且操作过程中出现较多差错，得0分。

单元

评价

备注

综合考核

评价项目

职业素养（10评价方式

评价内容 评价标准

1.不遵守纪律扣1分；

2.没有完成工作任务扣1分；

3.严重影响工作纪律扣1分。

自我

评价

责任意识（3分）

小组

评价

教师

评价

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分） 学习态度主动（3分）

团队合作（4分）

学习活动1：数据分类与处理认识

（15分）

1.缺勤达本次任务总学时的10%扣0.5分；

2.缺勤达本次任务总学时的20%扣1分；

3.缺勤达本次任务总学时的30%扣3分。

不与小组内同学进行沟通扣4分。

1.是否理解数据分类与处理的作用，5分；

2.是否清楚数据分类与处理的作用的原则，5分；

3.是否掌握数据分类与处理的作用的方法，5分。

1.是否掌握分类汇总的操作方法，10分；

专业能力（90分）

学习活动3：数据处学习活动4：数据计学习活动2：分类统2.是否掌握合并计算的操作方法，10分；

3.是否会制作数据透视表，10分。

1.是否理解清洗数据的具体内容，10分；

2.是否清楚数据转化的具体内容，10分；

1.是否掌握平均购买次数的计算方法，5分；

2.是否掌握复购率的计算方法，5分；

小组评价总分

计（30分）

理（30分） 3.是否掌握数据的排序方式，10分。

算（15分） 3.是否掌握流失率的计算方法，5分。

总分100分

创意能力

综合得分

学生姓名

指导教师

自我评价

总分

教师评价

总分

加分奖励

学习过程中能提出具有创新性、可行性的建议。

教师根据学生的综合表现进行打分，其中自我评价占10%，小组评价占20%（当以个人为单位进行项目学习时，自我评价占30%），教师评价占70%。算出得分结果加上创意能力加分奖励为学生的最终得分。

综合评价等级

日期