《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
1
第 1 章 初识商务数据分析
教学内容
一、商务数据分析认知
二、数据分析师人才素养
教学要求
【知识目标】
1．了解商务数据分析的作用、原则与内容。
2．了解商务数据分析的维度与指标。
3．了解商务数据分析的基本流程。
4．了解数据分析师的能力要求和工作方向。
【能力目标】
1．能够明确商务数据分析的内容、维度、指标及基本流程。
2．能够使用豆包创建简单的智能体。
【素养目标】
1．强化数据伦理意识，培养科学精神，坚持严谨求实的数据分析态度。
2．提升对数据分析行业的认知，树立专业认同与职业责任感。
教学重点
1．商务数据分析的作用、原则与内容
2．商务数据分析的维度与指标
3．商务数据分析的基本流程
4．商务数据分析与应用领域常用 AIGC 工具
5．数据分析师人才素养
教学难点
1．数据分析常用术语
2．商务数据分析常用指标
3．商务数据分析的基本流程
教学方法 讲授法、案例法
课时数 4 课时
教学内容
第一节 商务数据分析认知
一、数据与数据分析
1．数据
数据是事实或观察的结果，是记录客观事物的性质、状态及相互关系的符号或符号的组
合。商务数据就是记录商业、经济等活动的符号。
按照数据的表现形式，电商运营过程中产生的数据可以分为以下两种。
（1）数值型数据
（2）文本型数据
2．数据分析
数据分析是指收集、处理数据，并从数据中获取信息的过程。数据分析可以分为以下几种。
（1）描述性分析
《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
2
（2）诊断性分析
（3）预测性分析
（4）指导性分析
3．数据分析常用术语
（1）绝对数与相对数
（2）百分比与百分点
（3）频数与频率
（4）比例与比率
（5）倍数与番数
（6）人均数据
（7）方差
（8）标准差
（9）算术平均数
（10）中位数
（11）众数
二、商务数据分析的作用
商务数据分析的目的主要是从数据中挖掘、提炼出有效信息，发现研究对象的内在规律。
对于网店来说，商务数据分析的作用主要体现在以下 4 个方面。
1．了解运营状况
2．把握运营方向
3．控制运营成本
4．对营销方案进行有效评估
AI 赋能：AIGC 的功能与应用场景
三、商务数据分析的原则
运营者在开展商务数据分析时，应该遵循以下 4 个原则。
1．科学性
2．系统性
3．针对性
4．实用性
四、商务数据分析的内容
商务数据分析的内容主要包括以下 4 个方面。
1．店铺自身数据分析
2．竞争对手数据分析
（1）确定竞争对手
（2）收集竞争对手的资料
（3）分析竞争对手
3．行业数据分析
五、商务数据分析的维度与指标
1．商务数据分析的维度
（1）时间维度
（2）空间维度
《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
3
2．商务数据分析的指标
（1）流量类指标
● 页面浏览量（PV）
● 独立访客数（UV）
● 访问深度
● 平均访问深度
● 页面访问时长
● 人均页面访问数
● 跳失率
● 平均访问时长
（2）销售类指标
● 拍下件数
● 拍下总金额
● 人均成交件数
● 当日拍下-付款件数
● 当日拍下-付款金额
● 购物车支付转化率
● 浏览-下单转化率
● 浏览-支付转化率
● 连带率
● 商品交易总额（GMV）
● 销量
● 销售额
● 销售毛利
● 利润
● 利润率
（3）会员类指标
● 注册会员数
● 活跃会员数
● 活跃会员比率
● 会员复购率
● 会员平均购买次数
（4）客户类指标
● 留存率
● 客单价
● 客单件
● 消费频次
● 最近一次购买时间间隔
● 消费金额
（5）商品类指标
● 库存量单位（SKU）
● 标准化商品单元（SPU）
● 在线 SPU
● 独家商品收入比重
《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
4
● 品牌数
● 在线品牌数
● 上架商品 SKU 数
● 上架商品 SPU 数
● 首次上架商品数
● 订单执行率
● 商品搜索指数
● 商品交易指数
● 采购金额
● 采购数量
● 库存金额
● 库存数量
● 库存天数
● 库存周转率
● 售罄率
（6）市场营销活动指标
● 新增访问数
● 活动下单转化率
● 投资回报率（ROI）
（7）风控类指标
● 买家评价率
● 买家好评率
● 买家差评率
● 投诉率
（8）市场竞争类指标
● 市场占有率
● 市场增长率
运营者在选择数据分析指标时，可以基于以下原则。
（1）店铺所处阶段不同，关注重点不同
（2）周期不同，侧重点不同
（3）目的不同，指标不同
六、商务数据分析的基本流程
商务数据分析的基本流程包括以下 6 个阶段。
1．规划设计
2．数据收集
3．数据处理
4．数据分析
5．数据展示
6．撰写数据分析报告
七、商务数据分析与应用领域常用 AIGC 工具
1．DeepSeek
① 文本生成
《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
5
① 语言翻译
① 文本分析
① 智能对话
① 编程辅助
① 多模态交互
① 数据分析和预测
① 学习研究辅助
2．豆包
① 知识问答
① 文本生成
① 语言翻译
① 图片生成
① 逻辑推理
① 代码编写与解释
① 智能搜索
① 网页浏览
3．文心一言
① 智能问答
① 文本生成
① 翻译功能
① 阅读理解
① 代码生成与理解
① 图像生成与识图
① 情感分析
① 摘要生成
① 文本相似度匹配
① 深度搜索
4．腾讯元宝
① 知识解答
① 实时信息
① 个性化建议
① 文档解析
① 图表分析
① 内容总结
① 内容生成
① 图像处理
① 多语言沟通
① 多模型切换
5．办公小浣熊
① 智能规划
① 数据分析
① 文档解析
① 内容生成
① 智能校对
《商务数据分析与应用（Excel+AI 助学）（第 3 版）》教案
6
① 创意辅助
① 搭建个人线上知识库
6．ChatExcel
① 处理 Excel 表格
① 数据运算
① 数据分析
① 图表生成
① 文本转换
AI 赋能：使用 AI 智能体
第二节 数据分析师人才素养
一、数据分析师的能力要求
一名合格的数据分析师需要具备以下 4 个方面的职业能力。
1．熟知企业业务
2．掌握数据分析方法
3．懂得运用数据分析工具
4．具备设计能力
AI 赋能：AIGC 提示词的设计策略
1．提示词的设计要点
2．提示词设计公式
二、数据分析师的工作方向
按照工作内容的不同，我们可以将数据分析师分为以下两种。
1．偏业务型数据分析师
2．偏技术型数据分析师
课后实训：了解商务数据分析的流程
1．实训目标
2．实训内容
3．实训步骤
（1）准备阶段
（2）AIGC 工具查询
（3）步骤梳理与细化
（4）知识整合与理解
（5）案例分析辅助理解
4．实训评价
归纳与
提高
通过本章的学习，我们了解了商务数据分析的作用、原则与内容，商务数
据分析的维度与指标，商务数据分析的基本流程，以及数据分析师的能力要求
和工作方向等。
随着大数据、云计算、AIGC等信息技术的发展，企业已经从过去的“粗放
式”运营转变为当前注重数据分析的精细化运营。本章引领读者初步认识商务
数据分析，以及数据分析师的能力要求与工作方向。
