资源简介

《商务数据分析》教案
项目四 用户数据分析
课时内容 用户画像分析
教学要求 【知识目标】 1.了解用户画像的各维度指标 2.熟悉用户画像的构建方法 【技能目标】 1. 能够使用Power BI进行用户数据的导入、清洗、建模和可视化分析。 2. 能够借助不同维度指标构建用户画像,并进行差异化分析。 3. 能够根据用户静态和动态数据进行分析,提出针对性的运营建议。 【素质目标】 1. 学会采取客观和数据驱动的思维方式分析问题。 2. 养成化数据为信息、知识和决策的习惯。 3. 学会综合分析判断与抽象提炼,提供具有决策参考价值的结论和建议
教学重点 1.用户画像的各维度指标 2.用户画像的构建方法 3.用户画像数据可视化交互
教学难点 根据分析结果提出合理的运营建议。这要求学生对用户分析和游戏运营有一定的理解,并能结合案例数据与运营情况综合判断
教学方法 讲授法、案例法、对分法
课时数 2课时
教学设计
教学思路: 通过理论讲解与案例演示相结合的方式,使学生系统掌握用户画像分析的方法与工具。理论部分概述用户画像的分析框架与要点,详解用户画像构建的各维度指标。案例部分采用Power BI展示用户数据的导入、清洗、建模与三类用户的可视化分析,学生跟随操作,梳理分析思路与步骤。最后总结分析结果,带领学生提出运营建议,培养其分析与判断能力。 教学手段: 1.采用PPT讲解用户画像分析理论部分，使用Power BI对用户画像构建进行操作指导。 2.案例教学采用导学与学生动手相结合的方式进行,老师先示范每个步骤的操作,结合实操练习演示录屏，帮助学生完成案例操作，最后老师总结与提问。 3.采用提问与讨论的方式带领学生分析数据与提出建议。鼓励学生主动思考与提问。 教学资料: 1. 理论部分PPT:用户画像分析的意义；用户画像分析常见的指标维度。 2. 案例教学操作录屏: 引导学生完成数据导入、预处理、建模及三类用户分析等操作步骤。 3. 案例数据:提供Power BI可操作的用户数据,包括用户年龄、用户性别、客单价等。 4. 参考案例报告:提供已完成的案例数据分析与建议参考报告供学生对比。 通过理论与案例相结合的教学思路,采用PPT讲解、案例教学、讨论与提问等教学手段,提供相关资料进行支持,此设计方案系统且全面地帮助学生掌握用户画像分析的方法与工具,并提高其分析与判断能力。具有一定的可操作性与参考价值。
教学内容
1.用户画像分析的意义:介绍用户画像分析的作用，说明精准的用户画像分析对后期运营的指导价值和作用。说明对于店铺后台用户数据呈现出的不同性别分布、年龄结构、客单价分布等会对店铺装修风格、客户话术设计等有一定的影响。 2.用户画像指标详解:用户性别分布、用户年龄结构、用户对于产品的偏好、用户所在地域分布、用户使用的不同终端、历史记录中用户的客单价分布。 3.Power BI完成数据清洗操作:通过案例教学Power BI 的数据导入、清洗、建模及可视化功能。讲解借助查询编辑器完成数据清洗，重点讲解对于“添加列”“数据提取”“条件列”的使用。 4. Power BI完成数据模型建立:通过案例演示借助关系视图完成两张数据表间的模型设置，重点讲解“新建关系”和“管理关系”，强调对于关系间的“一对一”“一对多”“多对一”的设置等。 5.Power BI完成数据可视化呈现：通过案例演示对于用户画像构建时各维度的可视化呈现，如使用“饼图”呈现性别分布、使用“树状图”完成年龄结构、使用“柱形图”完成客单价分布呈现、使用“条形图”完成用户活跃时间段分析。其中，对于年龄分布和客单价的分布中，需要借助“数据分组”完成，在这部分的教学中需要注意对于字段窗格中“新建组”和数据视图中IF函数构建新列名称的匹配，这部分涉及简单编程内容，需要提醒学生注意IF函数的多次嵌套使用。 6.Power BI用户画像可视化优化:针对已完成的可视化视觉对象，增加对于数据可视化报表应有的相关元素设置，重点讲解“报表标题”“图片添加”“背景图片设置”，在本部分内容的教学时，建议让学生多收集数据可视化案例，对于报表效果处理的统一性和美观性进行调整。 7.分析结果总结:使用Power BI的交互功能对店铺用户画像进行分析，鼓励学生进一步扩展分析视角。 8. 作业发布:让学生独立完成一定的用户画像分析与提出建议。总结学习内容,回答学生问题,促进交流与思考。
归纳与 提高 通过理论讲解与案例教学相结合的方式,本教学内容系统地讲解了用户画像分析的框架与方法,详细展示了如何使用Power BI工具进行用户画像构建，让学生具备一定的用户分析与Power BI操作能力。 总结而言,理论部分系统讲解用户画像构建的维度及指标,为学生进行分析奠定基础。案例部分以导学相结合的方式带领学生掌握Power BI的操作过程,并完成不同维度的用户画像分析。最后通过结果讨论与提问培养学生的分析与判断能力。该设计较为全面与条理清晰。 改进内容如下: 1. 理论部分可以增添更丰富的案例与应用来加深学生理解。 2. 案例教学中可以增加Power BI交互之后的数据进行分析，带领学生从多维度体会用户画像分析的价值与意义。
项目四 用户数据分析
课时内容 RFM模型
教学要求 【知识目标】 1.理解RFM模型的各维度指标，掌握用户RFM模型的计算 2.理解用户价值类型的划分，了解不同用户的价值 【技能目标】 1. 能够使用Excel进行用户数据的收集与处理。 2. 能够计算不同维度指标,并完成RFM维度的划分。 3. 能够根据用户的各指标等级进行类型判定,提出针对性的运营建议。 【素质目标】 1. 具有严谨、理性与判断客观的工作态度,不轻易下定论。 2. 培养数据思维意识，善用数据进行判断与决策。 3. 培养综合分析能力，提供具有决策参考价值的结论和建议
教学重点 1.RFM模型的各维度指标 2.RFM模型的构建方法 3.用户价值的类型判定
教学难点 1. 理论知识相对简单，但数据处理较为繁琐，需要学生彻底理解各维度的内涵，需要老师逐步指导。 2. 用户价值的类型可以按照指标情况进行划分，但对不同用户的营销策略制定需要基于一定的行业知识与运营经验，需要老师进行评估指导。
教学方法 讲授法、案例法、对分法
课时数 2课时
教学设计
教学思路: 通过理论讲解与案例演示相结合的方式,使学生系统掌握RFM模型分析的方法与工具。理论部分概述RFM模型的分析框架与要点,详解RFM模型的各维度指标。案例部分采用Excel展示用户数据的收集与处理以及RFM模型的构建,学生跟随操作,梳理分析思路与步骤。最后总结分析结果,带领学生提出运营建议,培养其分析与判断能力。 教学手段: 1.采用PPT讲解RFM模型的理论部分，使用Excel对RFM模型的构建进行操作指导。 2.案例教学采用导学与学生动手相结合的方式进行，老师先示范每个步骤的操作，结合实操练习演示录屏，帮助学生完成案例操作，最后老师总结与提问。 3.采用提问与讨论的方式带领学生进行用户数据的分析与建议提出。鼓励学生主动思考与提问。 教学资料: 1. 理论部分PPT：RFM模型概述；RFM模型的应用。 2. 案例教学操作录屏：引导学生完成RFM模型的构建操作步骤。 3. 案例数据：提供Excel可操作的用户数据,包括用户最近一次消费时间、用户消费频率和用户消费金额等。 4. 参考案例报告：提供已完成的案例数据分析与建议参考报告供学生对比。 通过理论与案例相结合的教学思路,采用PPT讲解、案例教学、讨论与提问等教学手段,提供相关资料进行支持,此设计方案系统且全面地帮助学生掌握RFM模型的方法与工具,并提高其分析与判断能力。
教学内容
一、RFM模型概述: 1. RFM模型的定义：介绍RFM模型的概况，是用于描述用户价值状况的分析模型，目的是根据用户活跃程度和交易金额的贡献，进行用户价值细分。 2. RFM模型的作用：可以识别优质用户，可以帮助卖家制定个性化的沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支持，另外还能够衡量用户价值和用户利润创收能力。 3. RFM模型的指标详解：用户最近一次消费时间、用户消费频率和用户消费金额三大维度。 二、Excel工具教学： 1. 收集、整理相关数据：通过案例教学Excel的数据完成数据整理工作。 2. 调整各指标的位置，划分RFM维度：通过Excel公式完成用户最近一次消费时间、用户消费频率和用户消费金额三个维度指标的判定。 3. 利用RFM模型完成用户细分：通过Excel公式完成对每个用户的类型判定。 4. 可视化图形展示：结合每个用户的类型判定来绘制用户类型的可视化图表，了解店铺内用户的整体情况。 5. 分析结果总结：针对店铺内的用户情况，进行相应的用户营销。 三：作业与考核：让学生独立完成一次的RFM模型构建与提出建议。总结学习内容,回答学生问题,促进交流与思考。
归纳与 提高 通过理论讲解与案例教学相结合的方式,本教学内容系统地讲解了RFM模型的框架与方法,详细展示了如何使用Excel工具进行RFM模型构建，让学生具备一定的用户分析与Excel操作能力。 总结而言,理论部分系统讲解RFM模型的维度及指标,为学生进行分析奠定基础。案例部分以导学相结合的方式带领学生掌握Excel的操作过程,并完成不同维度的用户价值细分。最后通过结果讨论与提问培养学生的分析与判断能力。该设计较为全面与条理清晰。 改进内容如下: 1. 理论难度不大但实践难度较大，老师要在学生操作过程做好引领与指导，帮助学生更好理解。 2. 不同店铺的情况不同，需要丰富案例和加强针对性指导，帮助学生多行业多领域了解用户价值的意义。
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