商务数据分析与应用专业建设方案

1. 培养目标

   本专业培养拥护党的基本路线,熟悉国家安全政策法规,德、智、体、美全面发展,具有本专业高级技术水平所必需的基础理论、基本知识和基本技能,具有较强的实践能力,培养具有强烈事业心和社会责任感,具备本专业必需的基础理论知识、基本技能,能适应大数据分析行业发展需要,能熟练使用Excel,SQL数据库进行数据获取,数据预处理,数据分析,数据可视化的常用操作,掌握Python、PowerBI数据分析与可视化基础操作,具备数据搜集与存储、大数据分析、数据可视化、数据分析报告撰写的知识与技能,为企业商务活动提供决策支持的数据分析、数据运营的技术应用型人才。 

2. 就业岗位群

    大数据分析与应用专业主要面向数据分析类、运营类、营销类、客户服务类四大类岗位群。具体岗位是数据分析师,可以延伸到运营主管、销售经理、营销主管、客服主管等具体岗位 。在中职重点关注零售领域数据分析员岗位。

3. 主干课程说明

1).Excel数据获取与处理

    课程能力目标:掌握Excel在数据获取与处理中的应用。

    课程主要内容:熟悉Excel工作簿、工作表、单元格;各种类型的数据的输入;美化工作表;使用Excel获取文本数据;使用Excel获取网站数据;使用Excel获取MySQL数据库中的数据;对数据进行排序;筛选数据中的关键信息;对数据进行分类汇总;制作透视表;日期和时间函数、数学函数、统计函数的应用;宏的应用。

2).Excel数据分析与可视化

    课程能力目标:掌握Excel在数据分析与可视化的应用。

    课程主要内容:商品销售情况的分析;区域销售情况分析;商品库存分析;用户行为分析;商品销售量预测;分析报告撰写,Excel在数据分析与可视化的应用。

3).Power BI数据分析与可视化

    课程培养目标:掌握数据分析的流程和Power BI数据分析的应用,熟悉使用Power BI解决企业实际问题的方法。

    课程主要内容:Power BI的安装过程、界面、视图和窗格;使用Power BI获取数据,如Excel、Web、MySQL等数据;通过M语言对数据进行预处理的方法,如数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约;使用DAX语言进行数据建模,建模操作包括新建表和计算列、整理表间关系、新建度量值、上下文操作和钻取操作等;使用Power BI进行分析与可视化,按照对比分析、结构分析、相关分析、描述性分析、KPI分析等方法进行分类以及介绍对应适用的可视化图表;数据分析报告的基本概念,以及展示一份数据分析报告的实例;使用Power BI对数据进行部署,包括发布数据和仪表板的创建与使用方法;实现一个完整的大数据分析综合应用。

4).MySQL数据库技术与应用

    课程能力目标:掌握MySQL/ORACLE等数据库管理和维护的各种技术,从而达到数据库工程师专业水平。

    课程主要内容:MySQL/ORACLE等的基础知识、体系结构、数据库日常维护和操作的相关内容;存储引擎的相关内容,系统优化。

5).Python编程实务

    课程能力目标:掌握Python语言编程及数据可视化。

    课程主要内容:Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制,Python面向对象编程。

6).Python数据分析实务(参考教材《Python数据分析与应用》)

    课程能力目标:掌握用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理,分析与建模。

    课程主要内容:数据分析的基本概念和流程; Python数据分析的常用库,涵盖NumPy数值运算基础,Matplotlib绘图基本知识,pandas统计分析,pandas数据预处理,以及使用scikit-learn库构建模型;企业综合案例数据分析。

7).数据整合与预处理

    课程能力目标:掌握kettle实现数据迁移与数据预处理。

    课程主要内容:了解kettle产品的整体架构、 能使用kettle进行ETL,展现和表达数据、 熟练掌握kettle控件的使用。


商务数据分析与应用专业建设方案(中职)v4.4.pdf