（一）专业名称：商务数据分析與应用

（二）专业代码：630804。

（三）招生对象：高中毕业生及同等学力者

（二）教育类型及学历层次：高职（专科）。

（四）学习年限：全日制三年

商务数据分析与应用专业主要面向电子商务，互联网零售，电信物流，金融等行业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的数理统计、互联网技术与商务贸易领域专门知识具备商务数据分析与大数据领域基础理论与基本知识，掌握商务数据收集与整理、数据建模与分析、商务数据可视化、数据营销策划以及网店数据化运营管理等专业实践操作技能懂商务管理、会数据分析、熟悉分析工具使用、会图表设计的具有一定创新创业理念的高素质技能型人才。

根据专业培养目标的要求以知识、能力、素质协调发展為原则，以理论教学和实践性教学改革为基本内容以校企协作、产学结合为途径，确立和实现商务数据分析与应用专业毕业生的培养目標、基本规格和与之相适应的能力素质结构建立适合专业特色的教学模式、教学体系和教学保证体系，完成高等技术应用性人才的培养最终体现高职高专教育特色。

1) 掌握市场调研的知识和方法具有市场调研及分析能力；

2）熟悉行业动态，公司业务发展情况及业务流程明确数据分析的目的；

3）熟悉主流的数据平台和其它电子商务平台；

4）掌握数据分析的流程，数据分析的原理和方法具有数据收集、整理、统计、储存，数据建模数据分析，数据挖掘数据管理、数据维护能力；数据可视化，数据报表制作与维护提供数据查询，数據传播的能力；

5）掌握数据分析技术和方法能够挖掘数据隐藏的价值，具有一定的数据敏感性

6）拥有商业智能的背景，精通SPSSR等数据統计分析工具，呈现数据背后所蕴含的信息进行趋势预测，具有熟练应用统计分析工具的能力；

7）具有较强的数据分析报告编写能力能够撰写清晰的分析结论和高质量的分析报告；

8) 能够建立各项数据监控指标，负责数据监控和预警工作具有帮助各业务部门及时发现问題，把握运营方向的能力；

9）具有网络营销能力可以推广网站及网上产品；

10）掌握电子商务网上开店的流程，具有网店管理、运营、维護能力；

11）掌握市场营销企业管理等知识，能够应用理论指导数据的分析；

12) 熟悉客户关系管理理论、掌握维护客户关系的技术和方法具有对网上客户进行维护与开发能力；

1）具有良好的口头和文字的表达能力，能准确进行商务写作和交流；

2）达到全国高校实用英语应用能力B级水平；

3）具有较强的计算机应用能力熟悉office办公自动化软件；

4）树立正确的世界观，人生观和世界观具有正确的价值判断能力；

5）具有不怕挫折，坚韧不拔的精神品质；

6）树立崇高的目标具有脚踏实地的实干作风；

7）培养学生具有敬业、创新创业精神和社会责任感；

8）培养学生具有良好的职业道德和行为规范；

9）培养学生具有健康的心理和生理素质；

10）具有良好的沟通、团队合作能力，目标感强、主动性与愿意承担风险良好的客户服务意识；

11）遵纪守法，具备较强的法律意识；

1）学习能力：具有较强自学和获取新知识、新技术嘚能力并能应用到工作中，能在工作中不断提高自身市场风险分析专业能力；

2）信息能力：能够利用各种信息媒体收集、加工、使用各种信息；

3）思维能力：能够结合工作提出问题，分析问题解决问题的思维能力，较强的个人总结能力具备互联网思维和国际视野；

4）就业创新创业能力：做好个人职业生涯规划，具有求知方法和技巧；掌握创新创业知识参加创业实践活动，具备创新创业和市场开拓能力；

（六）职业资格与就业范围

根据高职高专教育的特点，在人才培养方面注重职业岗位能力要求与专业教学计划的有机结合以数据行业社会工莋岗位技能为导向，打破原有人才培养模式依托学校商务数据分析与应用实训中心（室）、众多中小型企业，实施“工学结合、校企合莋、顶岗实习”的“2+0.5+0.5”人才培养模式

学制三年。学生在学期间必须修满人才培养方案规定的137学分方能毕业其中通识教育课程27学分，职業基础课程40学分职业技术课程28学分，素质拓展课程10学分暑假实习（职业体验4学分，岗位见习4学分）顶岗实习（工学实训，毕业实习24學分）思想政治表现合格，无行政处分

我院高职人才培养方案的课程体系分为四个部分，如图1所示：

构建以职业能力培养为本位的专業实践技能课程体系如图2所示，通过安排教师进行企业走访网络调查，教师交流研讨等途径确立了就业岗位、典型工作任务、岗位核心能力和课程设置对应关系，如表1所示

表1 就业岗位、典型工作任务、岗位核心能力和课程设置对应关系

以“坚持育人为本德育为先，促进学生全面发展”为主要目标使学生在人文素质、职业素质、思想道德、数理基础、外语交流及学习能力等方面打好一定的基础，培养高职学生的语言能力、计算能力、外语和计算机应用能力、职業道德等社会能力和发展能力

课程包括思想道德修养与法律基础，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论英语，经济应用数学体育，计算机应用基础形势与政策（大班课），大学生心理健康教育军事理论（大班课），合计448课时27个学分。

为职业技能课的开展打好坚实的知识基础, 开设本课程对专业学生职业能力培养和职业素养养成起主要 支撑作用 它在整个课程建设中起着先导性、 关键性的莋用。

课程包括经济学原理统计基础，市场营销数理统计与应用，电子商务概论数据分析技术，客户关系管理Excel数据分析与可视化，数据库技术（SQL）零售数据化管理分析，合计696课时40个学分。

专业的核心课程对专业人才质量的培养起关键作用。课程包括商务数据汾析工具（SPSS）营销流量案例分析，网站数据分析行业商务数据，淘宝数据工具电商运营数据分析，商务数据分析员认证考试合计464課时，28个学分

为拓展学生知识面，对学生个性化培养而开设的课程共6门课程供学生选择学习：数据分析报告书编写，市场分析与预测ERP，数据挖掘R语言，云计算与大数据技术合计180课时，10个学分

（三）课程内容（课程名称后标注★ 为核心课程）

1）客户关系管理（72课時，4学分）

本课程是三年制高职电子商务专业的一门主干专业核心课程通过本课程的学习，要求学生掌握客户关系管理的内涵、主题分析内容和基本方法、运做模式理解客户关系管理系统结构、功能、技术体系与实施策略，掌握客户关系管理中的智能决策支持技术与作鼡并能够初步具备利用信息技术与智能技术设计或选择CRM系统解决方案的能力

2）SPSS软件应用★（72课时，4学分）

主要介绍SPSS统计分析软件的编码、录入、数据整理、统计描述、统计图标制作、参数估计和假设检验、列联表分析、方差分析、回归分析等功能通过该课程的学习，学苼熟练掌握spss统计分析软件功能与应用为以后从事商务数据统计分析工作打好基础。

3）Excel数据分析★（72课时4学分）

通过学习掌握Excel知识和工具的使用，能够用Excel对数据进行处理和分析从而高效、优质地完成数据分析工作，并且根据需要实现数据的可视化

4）零售数据化管理分析（72课时，4学分）

通过学习认识零售业数据分析与应用的基本规律掌握零售业数据分析与应用的分析逻辑，熟悉零售业数据分析与应用嘚分析指标和商品分析方法

5）电子商务概论（72课时，4学分）

本课程对电子商务的整体框架进行系统介绍主要内容包括：电子商务概述、电子商务的模式与应用领域、电子商务的功能与结构、电子商务主要环节与流程、电子商务安全保障体系、电子商务支付系统、网络营銷技术、电子商务下的物流、电子商务的实施策略等。

6）数据分析技术★（72课时4学分）

通过学习了解网站分析的基本指标与方法，学习對网站的流量及内容进行分析并撰写分析报告

7）数据可视化技术（64课时，4学分）

主要介绍数据视觉表现形式所需的技术包括数据预处悝、映射、显示以及可视化技术，数据可视化技术的应用等通过本门课的学习，学生能够根据实际的商务数据分析工作需要完成数据嘚展现。

8）网站数据分析★（64课时4学分）

主要内容包括网站分析中重要的数据、网站数据分析的工具、网站分析工具的使用技巧以及分析数据的方法。通过该课程的学习学生能掌握网站数据分析的基本方法与流程，同时对电子商务网站的数据分析也有一定认识与了解為今后从事该类型电子商务网站的数据分析奠定基础。

9）商务数据分析及应用★（72课时4学分）

掌握大淘宝核心数据指标、维度，掌握淘寶经营环境、竞争对手、营销流量的分析方法优化ROI的建议和方法，学会分析日常运营数据、优化运营流程

10）数据运营与管理★（64课时，4学分）

通过该课程的学习学生能掌握商务数据分析的基本方法与流程，达到基于淘宝平台网站“数据分析师”、“电商数据运营专员”岗位职业能力中店铺数据分析技巧方面的要求同时对电子商务网站的数据分析也有一定认识与了解，为今后从事该类型电子商务网站嘚数据分析奠定基础

11）数据库技术（72课时，4学分）

Server关系数据库为模型全面讲述数据库管理系统的基本原理和技术由浅入深地讲述数据庫系统的安装过程、数据库的配置技术、数据库管理、各种数据库对象管理、数据操纵技术、数据复制技术、Transact-SQL语言等管理技术。通过学习這门课程学生可以比较全面地了解数据库管理基本理论和应用技术，具有数据库管理、数据存储、数据检索（查询）的能力

12）网络爬蟲技术与应用（64课时，4学分）

主要介绍Python网络爬虫实现的核心技术包括网络爬虫的工作原理、如何用urllib库编写网络爬虫、爬虫的异常处理、囸则表达式、爬虫中Cookie的使用、爬虫的浏览器伪装技术、定向爬取技术、反爬虫技术，以及如何自己动手编写网络爬虫；以流行的Python网络爬虫框架Scrapy为对象接收Scrapy的功能使用、高级技巧、架构设计、实现原理，以及如何通过Scrapy来更便捷、高效地编写网络爬虫通过本课程的学习，学苼可以利用网络爬虫工具技术实现对网络数据的采集

13) 商业智能（64课时，4学分）

主要介绍商业智能的概念、原理与技术包括商业分析的汾析方法与商业智能领域的相关技术，产品与应用商业智能项目案例介绍等。通过本课程的学习帮助学生在数据挖掘、数据分析的基礎上构建不同的商业智能应用系统。

四、集中性实践教学环节

实践性教学环节是实现商务数据分析与应用专业培养目标的重要教学保证實践性教学环节是为配合理论教学，培养学生分析问题和解决问题的能力加强专业训练和锻炼学生实践能力而设置的教学环节。实践性敎学环节有两种：一是课程实践性教学环节即课程作业、实验、实习、课程设计；二是集中实践性教学环节，亦称记学分实践性教学环節即课程集中实践教学环节（如社会调查、生产实习、课程设计）以及毕业作业（论文或设计）等。教学计划中规定的作业、实验、实習等课程实践性教学环节和集中实践性教学环节是学生必修的教学环节在课程和专业学习中有突出的重要地位。

本专业实践教学环节包括平台课实践校内外专项能力训练，职业技能考证训练顶岗实习，毕业设计或实习总结、实习成功第三学年安排学生顶岗实习和毕業实习三十三周，包括学生的毕业论文（包括毕业论文）和在实际工作岗位上实习锻炼对毕业实习的学生，学院将严格按照制度规定进荇考核并计算学分。具体安排方式如表2所示：

表2 集中性实践教学环节

表3 素质教育活动设计

六、就業创新创业能力培养

1．职业生涯规划（16学时，占1学分）

职业生涯规划是指学生在校期间进行系统的职业生涯规划的过程它包括大学期间嘚学习规划、职业规划。职业生涯规划的有无和好坏直接影响到大学期间的学习生活质量更直接影响到求职就业甚至未来职业生涯的成敗。职业生涯规划阶段主要是职业的准备期主要目的是在于为未来的就业和事业发展作好准备。该课程主要培养学生树立职业生涯发展嘚自主意识和正确的人生观、价值观、就业观帮助学生了解职业发展的阶段特点和就业形式与政策法规。

2．就业指导（16学时占1学分）

茬校大学生的就业指导，学校一方面是要为提高大学生的素质和其顺利就业提供多方面服务；另一方面则是要帮助和引导人学生根据自身特点和社会职业的需要选择最能发挥自己作用的职业岗位，使之与生产资料、工作岗位全面、迅速、有效地结合实现其人生价值和社會价值。开展就业指导有利于帮助学生树立正确的就业观、择业观有利于学生进行正确的职业选择，促进学生的发展与成才同时有助於国家对人才资源的合理配，有利于教育改革和提高学校服务社会的水平

3．创新创业教育（36学时，占2学分）

学校对在校学生实施创新创業教育能够促进学生成长成才，实现人生价值的需要有利于学生更新就业思路，转变就业观念树立创新精神，强化创业意识；有利於帮助学生掌握扎实的创业方法培养学生坚强的意识品质，以及吃苦耐劳的精神同时还能帮助学生在学习过程中积累实践经验，增强實践能力为自身的成长成才奠定扎实的基础，为学生实现自己的人生价值开辟新的道路

4.大学生社会责任教育（4学时）

社会责任感是大學生思想道德素质中的核心要素，其强弱是判定大学生价值观是否符合社会主义核心价值观的重要标志学生社会责任教育是高校有目的、有计划地通过提高大学生的社会责任认知水平、丰富大学生的社会责任情感认同、强化学生的社会责任担当，从而培养学生社会责任感嘚教育活动加强学生责任教育对于我国高校适应国际教育发展大势，贯彻落实教育重大决策部署和习近平总书记系列讲话精神培育和踐行社会主义核心价值观，具有重大意义

完成商务数据分析与应用专业教学计划所需求的全部教学过程毕业生获得总学分不少于137学分，准予毕业其中：

1.集中性实践教学环节不少于31学分；

2.素质教育活动不少于7学分；

3.就业创业能力不少于不少于4学分；

4.军事训练不少于1学分；

（一）教学活动时间分配表

表4 教学活动时间分配表（单位：周）

（二）理论与实践教学学时分配表

表5 理论与实践教学学时分配表

来源：中国大数据 时间： 11:00:44 作者：吳相勋

　　零售业数据分析与应用在大数据的推波助澜下早已颠覆了过去的销售模式，带来的是新一波智慧零售主要是以个别消费者為核心，利用大数据分析其需求特性并藉此提供个别化之营销策略，以期透过个人需求的满足以提高企业的获利;由于每位消费者的身上囿其专属的行为模式与消费习惯只要零售业数据分析与应用厂商有意蒐集其各项数据，透过数据驱动分析(data driven analysis)的分析方式便可以从中挖掘個别消费者的讯息，并提高零售业数据分析与应用的精准营销是为新一代的商业智慧(Business Intelligence, BI);而本中心智慧零售团队即是此一领域的翘楚，并已應用在百货及电信业者的客户消费行为分析上

　　以百货业的客户消费行为分析为例，透过分析持有Happy Go卡消费者在远东百货的消费资讯(已經去除可识别特定个人之数据)的数据便可分析持卡者于消费时在柜位间的移动，进而提供远东百货在柜位的调整希望藉此提供更能满足消费者购物需求的动线设计;其次，在DM的发送上也因为大数据分析而改变过去通用型DM发送模式，透过大数据对客户消费内容进行分析進而针对其特定需求来客制化DM，以弹性地变更DM内容让DM更可以打动个别消费者的心，增加其来电购买意愿提高百货公司的获利能力。

　　图二：建构于消费者行为理论与生活型态理论的BI介面

　　图二为该团队所建立的BI应用系统此一系统之建立系以营销领域中的消费者行為理论(customer behavior)、生活型态理论(life style theory)，配合多因子分析(factor analysis)的统计方法找出关键的影响因子;以DM的发送为例，透过数据驱动分析制成BI百货业者便便可藉此洏更为精准地发送个别化DM，实现精准营销的最高奥义;换句话说以往百货公司在进行周年庆时，所发送的DM都是无差异化的因此印制成本甚高，成效如何也甚难评估;现在透过大数据分析的BI系统因已知个别客户的需求特性，因此将过去厚厚一本的DM进行客制化制作甚至以eDM的方式来进行精准广告的投放，不只能提高进准度同时亦降低了DM的印制成本;综上所述，透过对百货业之顾客的大数据分析所提供的BI除了哽能了解顾客的消费型态外，亦可协助百货业者透过柜位安排以及精准营销的推动进而提升百货业者的获利能力。

　　图三：电信业使鼡者之社会网络图

　　而该团队另一研究则是在电信业客户数据的分析目前，台湾各大电信业者皆积极进行大数据之加值应用希望从Φ找到新的获利管道，而使用者社会网络分析即是一种可能的方式;一般来说可以将电信业区分成两个数据集(DataSet)，分别为语音通话数据和3G、4G仩网其中消费者的语音使用本身便可分析其社会网络(如图叁)，比如说亲朋好友、网内、网外互打等从中分析语音服务使用者的社会网絡结构，并从中判读意见领袖与其影响力路径;此部分的分析可以搭配简讯传送数据来进行以Aster Discovery Platform的方式找出通路网络中的意见领袖，从中辨識出网路中心点─即核心使用者(如图四)并以Customer Behavior Segmentation建立分群，找出诸如「高花费、偶欠费、常抱怨」、「爱捡便宜、买错方案、不怕违约」的愙群并对其发展客制化的营销方案;此一分析结果应用上较为成功的案例，如电影院业者与意见领袖的合作透过简讯通知这些核心使用鍺，并表示若其发送电影折价讯息给其他网络成员且这些讯息接收者也因此而前往电影院消费时，则此一意见领袖即可获得一些奖励效果非常的显着，据了解整体票房可提升至30%左右

　　另一方面，从3G、4G使用者的上网数据来看电信业者可以取得用户各项使用资讯，简單来说就是用户逛了哪些网站、停留网站多久时间、使用了哪些APP等，事实上这些行为是相当紊乱的，故取得数据后如何利用统计技术將这些混杂的巨量数据压缩成几个大面向就显得相当重要，以购物网站为例有各大购物类网站、APP或是关键字搜寻等，然后透过机器学習(Machine Learning)利用大量数据立自己的「智慧」，进而预测、分类或是分群等动作如搜寻规则及关键字的建立等，进而分析使用者在网路上的行为如逛购物类网站的时间比重、购物行为，甚至是使用者的生活型态、社经地位等也就是说可以藉由统计分析去辨识该位使用者的身份，如上班族、学生族、银发族等该团队积一直极于发展顾客动向洞察研究，协助业者深度认识顾客生活型态、社交网路并发展留住旧愙、开发新客的顾客关系管理新方法，目前已提升女性用户的市场渗透率

　　在庞大且复杂的数据中如何进行蒐集以及如何有效处理各種消费数据，透过巨量数据分析深入了解消费行为在抽丝剥茧中找出关键分群，进而掌握先机并创造商机而曾芳美院长率领该团队与業界知名百货业、电信业共建良好合作模式，便是将所有的应用淋漓尽致地体现出来将理论模型与实务需求结合并利用大数据解决方案，洞见消费者需求并依此发展精准营销方案、发展Online to Offline(O2O)零售商业模式等并用以整合至企业内部既有的结构化数据，从而发展出一套整合分析模式为经营者带来洞察力。最后值得一提的是，在这些大数据分析与应用的背后也带来个资隐私保护的疑虑，不过再去除可识别化數据后便可进行上述分析，进一步提升BI在零售业数据分析与应用的重要性