资源简介

项目三 产品分析
课时内容 任务一 产品销售分析
教学要求 【知识目标】 了解产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义等概念及常见术语。 【技能目标】 1.能够通过描述分析，研究销售现在，发现产品及品类销售问题。 2.使用Power BI进行产品数据的导入、清洗和可视化分析。 3.能够将各品类销售额可视化、各品类销售额趋势分析可视化、产品热销榜分析可视化呈现、产品滞销榜分析可视化呈现 4.能够解读可视化分析结果,提出针对性的运营建议。 【素质目标】 1.具备良好的逻辑思维能力，能够通过描述分析方法，深入研究销售现状，发现产品及品类销售问题，并提出切实可行的解决方案。 2.熟练掌握Power BI工具，能够熟练进行产品数据的导入、清洗和可视化分析，确保数据的准确性和可靠性。 3.具备良好的可视化呈现能力，能够将各品类销售额、销售额趋势、产品热销榜和滞销榜等分析结果进行有效的可视化呈现，使数据分析更直观和易于理解。 4.具备良好的解读和分析能力，能够准确解读可视化分析结果，深入分析产品销售情况，发现潜在的业务机会和问题，并提出具有针对性的运营建议，以实现销售业绩优化和增长。 5.具备卓越的团队合作和沟通能力，能够与相关团队紧密合作，分享分析结果和建议，共同制定和推动产品销售策略的实施，实现团队目标的达成。
教学重点 1.理解产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义及其在产品销售分析中的作用。 2.掌握使用描述分析方法研究销售现状，发现产品及品类销售问题的能力。 3.熟练运用Power BI进行产品数据的导入、清洗和可视化分析。 4.能够将各品类销售额、销售额趋势、产品热销榜和滞销榜等分析结果进行可视化呈现。
教学难点 1.解读可视化分析结果，深入分析产品销售情况，并提出具有针对性的运营建议。 2.在团队合作中有效沟通和协作，共同完成产品销售分析任务。
教学方法 1.讲授法：通过讲解的方式介绍产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义及常见术语。可以使用教材、演示案例或幻灯片等工具进行讲解，让学生对这些知识有一个基本的了解和掌握。 2.实践操作：为了培养学生的实际操作能力，可以在课堂上组织实践操作环节，引导学生使用Power BI软件进行产品数据的导入、清洗和可视化分析。可以提供示例数据，让学生亲自操作并完成相应的任务，以巩固他们在Power BI的应用能力。 3.案例分析：通过给学生提供真实的销售数据案例，引导他们运用描述分析方法研究销售现状，发现产品及品类销售问题，并提出解决方案。可以结合Power BI的可视化分析功能，让学生通过可视化图表对销售数据进行分析，从而培养他们的数据分析能力。 4.小组讨论：组织学生进行小组讨论，共同完成产品销售分析任务。可以将学生分为小组，每个小组负责分析不同的销售数据指标或产品维度，然后进行讨论和汇报。这样可以培养学生的团队合作能力和沟通能力，同时也能够提高他们对销售数据的综合分析能力。 5.提供反馈和评估：及时提供学生的实践操作和分析结果的反馈，指导学生进行错误的纠正和改进。可以通过小组汇报、个人报告作业和考试等形式对学生的学习成果进行评估，以保他们达到素质目标。
课时数 2课时
教学设计
教学思路: 1.知识目标的教学：首先介绍产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义及其在产品销售分析中的作用，通过讲解概念和常见术语，确保学生对这些知识的理解和掌握。 2.技能目标的教学： （1）描述分析方法的教学：介绍描述分析方法，并通过具体案例演示如何通过描述分析方法研究销售现状，发现产品及品类销售问题。 （2） Power BI的教学：引导学生学习如何使用Power BI进行产品数据的导入、清洗和可视化分析，包括数据连接、数据清洗和数据可视化的操作步骤。 （3）可视化分析的教学：分别介绍如何将各品类销售额、销售额趋势、产品热销榜和滞销榜等分析结果进行可视化呈现，通过具体案例演示和实际操作引导学生掌握这些技能。 3.素质目标的教学： （1）数据分析能力的培养：通过实际案例和练习，引导学生发展良好的数据分析能力，培养他们通过对销售数据的描述分析，发现产品及品类销售问题，并提出解决方案的能力。 （2） Power BI的运用能力的培养：通过练习和实际操作，确保学生能够熟练运用Power BI进行产品数据的导入、清洗和可视化分析，准确地呈现分析结果的能力。 （3）解读和运营建议能力的培养：通过案例分析和讨论，教导学生如何准确解读可视化分析结果，深入分析产品销售情况，并提出具有针对性的运营建议，以优化销售策略和提升销售业绩。 （4）团队合作和沟通能力的培养：在团队合作的任务中，引导学生与相关团队合作，共同完成产品销售分析任务，培养良好的团队合作能力和沟通能力。 教学手段: 1.讲解与讨论：通过讲解的方式介绍产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义及常见术语。学生可以提问和讨论，加深对概念和术语的理解。 2.案例分析：提供真实的销售数据案例，引导学生通过描述分析方法研究销售现状，发现产品及品类销售问题，并提出解决方案。学生可以分析数据、归纳规律，以及利用Power BI进行数据清洗和可视化分析。 3.实践操作：组织学生使用Power BI进行产品数据的导入、清洗和可视化分析。可以提供示例数据，让学生亲自操作，实践数据清洗和可视化分析的过程。教师可以提供指导和答疑，帮助学生克服操作中的困难和问题。 4.小组合作：将学生分为小组，每个小组负责分析不同的销售数据指标或产品维度，并使用Power BI进行可视化分析。小组成员之间可以合作讨论，分享分析结果，并形成全面的产品销售分析报告。 5.评估与反馈：及时提供学生的实践操作和分析结果的评估和反馈，指导学生进行错误的纠正和改进。可以通过小组或个人报告、答或考试等方式对学生的学习成果进行评估，以确认他们是否达到了技能目标和素质目标。 通过以上教学手段的综合运用，可以激发学生的学习兴趣和动力，帮助他们掌握产品销售数据分析的知识和技能。同时，培养他们的数据分析能力、Power BI应用能力、团队合作和沟通能力，以提高他们在实际工作中解决问题和提出运营建议的能力。 教学资料: 1.教学PPT讲义/教材：提供关于产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表等概念的详细定义和解释。可以包括示意图、实例和常见术语的解释，帮助学生理解概念。 2.Power BI使用指南：提供详细的Power BI使用指南，包括数据导入、清洗和可视化分析的步骤和操作方法。可以包括文字说明、图像示例和实际案例的操作步骤，以帮助学生掌握Power BI的应用技巧。 3.销售数据案例：提供一些真实的销售数据案例，包括产品销售额、时间、地区等维度的数据。学生可以根据这些数据进行描述分析，发现问题和解决方案，并在Power BI中进行相应的数据导入和可视化分析。 4.可视化分析示例：提供一些已经进行过可视化分析的销售数据结果示例，包括各品类销售额的可视化、销售额趋势分析的可视化、产品热销榜的可视化和滞销榜的可视化。示例可以展示不同类型的图表和图形，帮助学生理解和学习如何呈现分析结果。 5.运营建议案例：提供一些实际的运营建议案例，基于可视化分析结果。案例可以包括针对产品销售问题的具体建议，如推出新产品、优化市场活动等。学生可以学习如何解读可视化分析结果，并提出针对性的运营建议。 6.团队合作活动：组织学生进行团队合作活动，共同完成一个真实的产品销售分析任务。学生可以分工合作，进行数据收集、分析和可视化呈现，最后汇总分析结果并提出运营建议。通过此活动，学生可以锻炼团队合作能力和沟通能力。 通过理论讲解、实践操作、案例分析和团队合作深入掌握产品销售数据分析的知识和技能。同时，通过实际案例和团队合作活动，学生能够培养良好的数据分析能力、Power BI应用能力和团队合作能力，为未来的工作实践做好准备。
教学内容
1.引导案例：校区乐购店长杰哥和实习生小雨的对话内容解读。 2.分析目标：通过案例的分析，将此项目分解为三个任务，本次主要完成任务一产品销售分析。掌握产品销售指标信息，迅速判断当前销售趋势。这个阶段的分析重点是对销售数据的多维度展现，还原销售体系的原貌。对产品销售排行榜进行分析，分析出产品热销榜，销量好的产品，分清热销产品、一般产品或滞销产品，从而有区别地确定营销方式。 3.理论知识说明：了解产品、产品分析、产品分析维度、销售数据指标、事实表和维度表的定义等概念及常见术语的分析解读，做好理论准备。 4.分析步骤示范 （1）销售数据数据准备：打开POWER BI,将数据源导入到POWER BI中，清洗数据，包括检查表格格式，检查和修改字段的数据类型，删除不需要的列，追加查询、合并查询、搭建关系模型、统计品类销售情况 （2）数据可视化呈现： 1）各品类销售额可视化呈现，设置“环形图”； 2）各品类销售额趋势分析可视化呈现，设置“折线图”。 3）产品热销榜分析可视化呈现，通过更改图例、设置筛选器，筛选出销售额排名为前10名的销售名称（即畅销商品），设置“环形图”。 4）产品滞销榜分析可视化呈现，通过新建“环形图”、设置筛选器，筛选出销售额排名为后10名的销售名称（即滞销商品），设置“环形图”。 （3）产品的销售分析结果 能够准确解读可视化分析结果，深入分析产品销售情况，提出具有针对性的运营建议，以优化销售策略和提升销售业绩。 学生实训练习
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并详细展示了产品销售分析的方法,让学生能使用Power BI数据导入、清洗和可视化分析：熟练掌握Power BI工具的使用，能够将产品数据导入、清洗和可视化分析，准确呈现各品类销售额、销售额趋势、产品热销榜和滞销榜等分析结果。 并能解读可视化分析结果并提出运营建议：具备良好的数据分析能力，能够准确解读可视化分析结果，深入分析产品销售情况，提出具有针对性的运营建议，优化销售策略和提升销售业绩。 理论部分的系统讲解产品分析和销售数据指标：掌握产品和销售数据分析的相关概念和常见术语，了解产品和品类销售问题的发现方法。为学生进行分析奠定了理论基础。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。可视化分析示例：提供一些已经进行过可视化分析的销售数据结果示例，包括各品类销售额的可视化、销售额趋势分析的可视化、产品热销榜的可视化和滞销榜的可视化。示例可以展示不同类型的图表和图形，帮助学生理解和学习如何呈现分析结果。运营建议案例：提供一些实际的运营建议案例，基于可视化分析结果。案例可以包括针对产品销售问题的具体建议，如推出新产品、优化市场活动等。学生可以学习如何解读可视化分析结果，并提出针对性的运营建议。 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针对性的练习。
项目三 产品分析
课时内容 任务二 产品线分析
教学要求 【知识目标】 了解波士顿矩阵的概念、波士顿矩阵的计算步骤、波士顿矩阵的产品分类及营销策略等常见术语。 【技能目标】 1. 能够使用Power BI进行产品数据的导入、清洗、新建日期维度表、新建度量值以及SUM函数、SUMX函数、ALL函数、DIVIDE函数的应用及分析。 2.可视化呈现：能够新建“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，波士顿矩阵图可视化。 3.能够通过波士顿矩阵可视化分析，将产品划分为四个象限（明星产品、现金牛产品、问题产品、瘦狗产品），并针对不同的产品采取差异化的营销策略。 【素质目标】 1.数据分析能力：通过学习波士顿矩阵和Power BI的相关知识，能够深入理解产品分类和营销策略的原理，并具备分析产品数据的能力。 2.数据处理能力：掌握使用Power BI进行产品数据导入、清洗和建立日期维度表的技能，能够有效处理和管理产品数据。 3.数据可视化能力：学会使用Power BI中的“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，能够使用波士顿矩阵图进行产品可视化呈现。 4.创新思维：能够根据波士顿矩阵的分析结果，提出差异化的营销策略，发现潜在的产品增长点和优化方向。 5.团队合作：具备团队合作和沟通能力，能够与团队成员共同协作，共同完成数据分析和营销策略的制定。
教学重点 1.波士顿矩阵的概念和计算步骤：学生需要理解波士顿矩阵的基本原理和计算方法，包括市场增长率和市场份额计算。 2.使用Power BI进行数据导入和清洗：学生需要学会使用Power BI工具导入和清洗产品数据，确保数据的准确性和完整性。 3.构建日期维度表和度量值：学生需要掌握在Power BI中创建日期维度表和度量值的方法，以便后续数据分析和可视化呈现。 4.使用波士顿矩阵图进行可视化呈现：学生需要学会使用Power BI中的“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，将产品数据以波士顿矩阵图形式展示。
教学难点 1.理解波士顿矩阵的产品分类：学生需要能够准确理解波士顿矩阵根据市场增长率和市场份额对产品原理和方法。 2.运用波士顿矩阵分析并制定营销策略：学生需要能够将波士顿矩阵的分析结果与实际营销策略相结合，提出针对不同产品象限的差异化营销策略。
教学方法 讲授法、案例法、任务驱动法
课时数 2课时
教学设计
教学思路: 引入波士顿矩阵概念：通过简单例子或实际案例，介绍波士顿矩阵的概念和背景，让学生了解波士顿矩阵的作用和重要性。讲解波士顿矩阵的计算步骤：讲解如何计算市场增长率和市场份额，并将这些数据填入波士顿矩阵表格中，以便后续的产品分类和营销策略制定。 使用Power BI进行数据导入和清洗：教授学生如何使用Power BI工具导入和清洗产品数据，包括数据格式的转换、缺失数据的处理等，保证数据的准确性和完整性。构建日期维度表和度量值：教授学生如何在Power BI中创建日期维度表和度量值，以便后续的时间分析和可视化展示。使用Power BI可视化呈现波士顿矩阵图：教授学生如何使用Power BI的“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，将产品数据以波士顿矩阵图的形式展示出来，直观地呈现产品分类情况。 分析波士顿矩阵图并制定营销策略：通过波士顿矩阵图的分析，让学生理解不同象限代表的产品类型，并根据分析结果提出相应的营销策略，如明星产品的进一步推广，问题产品的改进等。 引导学生进行团队合作：设计小组活动或项目，让学生在团队中共同分析产品数据、制定营销策略，并展示他们的成果和思考过程。引导学生思考创新思维：通过讨论和案例分析，鼓励学生思考如何通过波士顿矩阵的分析结果，发现潜在的产品增长点和优化方向，提出创新的营销策略。综合评价：通过小组成果展示、个人总结等方式，对学生的数据分析能力、数据处理能力、数据可视化能力、创新思维能力和团队合作能力进行综合评价。 教学手段: 1.理论讲解：通过课堂讲解的方式介绍波士顿矩阵的概念、计算步骤、产品分类及营销策略等常见术语。通过示例和案例分析，帮助学生理解和掌握相关概念和方法。 2.实践操作：引导学生使用Power BI工具进行实际操作，包括产品数据的导入、清洗、建立日期维度表和度量值的创建等。通过实践操作，让学生熟悉Power BI工具的使用，并掌握相关技能。 3.分组讨论：将学生分成小组，让他们在小组内讨论和分析真实或模拟的产品数据，运用所学知识进行波士顿矩阵的可视化分析，并提出相应的营销策略。鼓励学生在小组中进行思路交流和合作，共同解决问题和制定策略。 4.案例分析：提供实际的波士顿矩阵分析案例，让学生通过分析和讨论，掌握如何运用波士顿矩阵进行产品分类和制定营销策略。通过案例分析，培养学生的创新思维和问题解决能力。 5.演示和展示：教师可以进行Power BI工具的演示，展示如何导入数据、进行数据清洗、创建日期维度表、建立度量值以及使用“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象进行波士顿矩阵图的呈现。同时，鼓励学生展示他们分析和可视化的成果，促进学生之间的互相学习和交流。 6.实践项目：设计实际的数据分析项目，要求学生运用所学知识和技能，从产品数据中提取有价值的信息，进行波士顿矩阵分析，并提出相应的营销策略。通过实践项目，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。 教学资料: 1.理论部分PPT:常见术语的详解，内容包含波士顿矩阵概念、计算步骤、产品分类及营销策略等内容的幻灯片，用于讲解和演示相关知识 2.实例数据集：准备一份产品数据集，包含产品名称、销售额、市场份额、增长率等指标。数据集应具有一定规模和多样性，以便学生在实践操作中进行数据处理和分析。 3.Power BI教程及案例：提供一份Power BI的教程和案例，包含产品数据的导入、清洗、建立日期维度表、新建度量值以及使用SUM函数、SUMX函数、ALL函数、DIVIDE函数等函数的应用。教程和案例应详细介绍具体操作步骤和实际应用场景，便于学生跟随学习和练习。提供MAQ Software Quadrant Chart插件的介绍和使用方法，让学生了解如何新建“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，并进行波士顿矩阵图的可视化呈现。 4.分组讨论指导：提供分组讨论的指导和问题，引导学生在小组内讨论和分析产品数据，进行波士顿矩阵的可视化分析，并提出相应的营销策略。指导问题应具有启发性和引导性，帮助学生深入思考和分析。 5.实践项目要求：设计一份实践项目要求，指导学生运用所学知识和技能，从实际产品数据中进行波士顿矩阵分析，并提出相应的营销策略。要求应明确任务目标、数据要求、分析方法和报告形式，帮助学生有针对性地进行实践操作和分析。
教学内容
分析目标：通过案例的分析，将此项目分解为三个任务，本次主要完成任务二产品线分析，通过波士顿矩阵分析，将产品划分为四个象限（明星产品、现金牛产品、问题产品、瘦狗产品），并针对不同定位的产品采取差异化的营销策略。 2.理论知识说明：波士顿矩阵概念介绍、了解波士顿矩阵是一种常用的产品分类工具，用于分析产品的市场增长率和市场份额。了解波士顿矩阵由四个象限组成，分别是明星产品、现金牛产品、问题产品和瘦狗产品。理解波士顿矩阵计算步骤等常见术语的分析解读，做好理论准备。 3.分析步骤示范 （1）数据准备工作：开POWER BI,将数据源导入到POWER BI中，清洗数据、整理数据，包括追加查询、合并查询、新建列销售额、新建日期维度表、搭建关系模型等 （2）新建度量值和使用SUM函数、SUMX函数、ALL函数、DIVIDE函数等进行数据分析。 （3）数据可视化呈现：使用Power BI中的新建“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，创建波士顿矩阵图，设置波士顿矩阵图，呈现产品分类结果。 （4）营销策略制定：根据波士顿矩阵图的分类结果，针对不同象限的产品制定相应的营销策略。 针对明星产品，重点发展和投入资源，进一步加强市场份额。 针对现金牛产品，保持市场份额的稳定，同时寻找新的增长机会。 针对问题产品，考虑采取促销、市场调整等策略提高市场份额增长率。 针对瘦狗产品，评估市场潜力和成本效益，考虑是否退出市场或进行产品转型。 （5）实践操作和分析： 学生根据实际产品数据，在Power BI中进行波士顿矩阵分析和可视化呈现。 学生根据分类结果，提出相应的营销策略，并撰写实践报告。 4.学生实训练习 5.作业发布:运用所学知识和技能，从实际产品数据中进行波士顿矩阵分析，并提出相应的营销策略。总结学习内容,回答学生问题,促进交流与思考。
归纳与 提高 理解波士顿矩阵的概念和计算步骤：了解波士顿矩阵将产品分为四个象限的原理，通过计算产品在市场增长率和市场份额两个维度上的表现，确定产品分类。学会使用Power BI进行产品数据处理：掌握Power BI导入、清洗和处理产品数据的技能，包括建立日期维度表、新建度量值以及使用SUM函数、SUMX函数、ALL函数、DIVIDE函数等进行数据分析。使用波士顿矩阵进行可视化分析：能够使用Power BI中的“Quadrant Chart by MAQ Software”可视化对象，将产品按照波士顿矩阵分类进行可视化呈现，直观地展示产品在市场上的定位。 改进内容如下: 1.强化数据分析能力：进一步学习和掌握数据分析方法和技巧，提高对产品数据的深入理解和分析能力，能够从不同维度和角度审视产品的市场表现。 2.深化营销策略理解：除了波士顿矩阵，学习其他常用的市场分类工具和营销策略理论，如市场生命周期、SWOT分析等，拓宽思维，为产品的异化营销策略提供更多可能性。 3.持续学习和创新思维：保持持续学习的状态，跟踪市场趋势和新兴的产品分类方法，不断创新和优化波士顿矩阵分析和营销策略，实现更好的产品管理和市场竞争力。
项目三 产品分析
课时内容 任务三 产品价格分析
教学要求 【知识目标】 了解价格带分析的概念、如价格带宽度、价格带广度、价格线、价格线深度、价格点、价格区以及常见的定价策略、市场细分定价策略、营销组合中的定价策略等常见术语。 【技能目标】 能够使用Power BI进行产品数据的导入、清洗、确保数据的准确性和完整性。 能在POWER BI中进行计算价格段分组。 数据可视化呈现：能够完成簇状柱形图可视化呈现。 能够新建新建“Box and whisker chart by MAQ Software”可视化对象并进行相关设置。 4.产品价格分析结果：能够分析店铺产品价格带，确定店铺消费者的受众层次。根据店铺产品价格带分析对店铺产品结构进行合理设置，并确定不同产品的定价策略。 【素质目标】 1.具备良好的数据分析能力，能够准确、全面地进行产品数据导入和清洗，确保数据的准确性和完整性。 2.熟练运用Power BI工具，能够灵活地进行价格段分组计算，并使用其进行数据可视化呈现。 3.具备较高的逻辑思维能力和判断能力，能够准确分析店铺产品的价格带，确定店铺消费者的受众层次。 4.具备较强的商业敏感度和市场洞察力，能够根据店铺产品价格带分析结果，合理设置店铺产品结构，并制定适合不同产品的定价策略。
教学重点 1.价格带分析的概念和常见术语的理解，包括价格带宽度、价格带广度、价格线、价格线深度、价格点、价格区等。 2.使用Power BI进行产品数据的导入、清洗，确保数据的准确性和完整性。 3.在Power BI中进行价格段分组计算，并进行数据可视化呈现。 4.分析店铺产品的价格带，确定店铺消费者的受众层次。 5.根据价格带分析结果，合理设置店铺产品结构，并制定适合不同产品的定价策略。
教学难点 1.理解价格带分析的概念和常见术语，以及它们在店铺产品分析中的应用。 2.掌握使用Power BI进行数据导入、清洗和价格段分组计算的具体操作步骤。 3.在Power BI中进行数据可视化呈现，特别是簇状柱形图和"Box and whisker chart"的设置和使用。 4.能够准确分析店铺产品的价格带，并基于分析结果进行合理的产品结构设置和定价策略制定。
教学方法 讲授法、案例法、任务驱动法
课时数 2课时
教学设计
教学思路: 结合理论讲解、实际案例分析和操作演示，以及小组讨论和学生实践等形式，提高学生的参与度和实际操作能力。同时鼓励学生思考和提问，促进他们对知识的深入理解和应用。 理论讲解：介绍价格带分析的概念和常见术语，如价格带宽度、价格带广度、价格线、价格线深度、价格点、价格区等。提供清晰的定义和示例加深学生对概念的理解。介绍常见的定价策略，包括市场细分定价策略、营销组合中的定价策略等。解释其原理和应用场景，引导学生思考不同策略的优缺点。 实践操作：指导学生使用Power BI进行产品数据的导入、清洗，确保数据的准确性和完整性。提供具体步骤和操作示范，帮助学生熟悉工具的使用。教授如何在Power BI中进行价格段分组计算，包括设置分组字段、计算价格段的方法等。演示实际案例并提供练习机会，让学生掌握计算技巧。指导学生如何在Power BI中进行数据可视化呈现，特别是簇状柱形图和"Box and whisker chart"的创建和设置。提供示例数据和视觉化设计原则，引导学生制作清晰且有吸引力的可视化图表。 素质能力：鼓励学生培养良好的数据分析能力，强调准确和全面地进行产品数据导入和清洗的重要性。提示学生注意数据质量和完整性的验证，并讨论常见数据清洗中的问题和解决方法。鼓励学生通过实践运用Power BI工具，提升其灵活使用的能力。布置实际案例和练习任务，让学生在解决问题的过程中熟悉工具的各种功能和应用场景。 强调逻辑思维能力和判断能力在价格带分析中的重要性。通过案例分析和讨论，引导学生理解店铺产品的价格带分析对受众层次的影响，培养他们准确分析和判断的能力。强调商业敏感度和市场洞察力在定价策略制定中的重要性。通过实际案例和市场调研，让学生思考不同产品的定价策略，鼓励他们提出创新和适应当前市场需求的策略。 教学手段: （1）理论讲解：通过课堂讲解的方式介绍价格带分析的概念和常见术语，如价格带宽度、价格带广度、价格线、价格线深度、价格点、价格区等。结合实际案例和图表展示，帮助学生理解和记忆相关概念和术语。 （2）操作演示：使用Power BI软件进行产品数据的导入、清洗和准确性、完整性的验证操作的演示。教师可以实时操作软件，展示具体步骤和操作方法，引导学生跟随操作并实践。 （3）实际练习：安排学生在实际操作中应用Power BI进行产品数据的导入和清洗，确保数据的准性和完整性。教师可以提供一些产品数据样本和练习题，让学生进行实际操作，并解答他们在操作过程中遇到的问题。 （4）可视化呈现：指导学生使用Power BI创建簇状柱形图和"Box and whisker chart"并进行相关设置。学生可以自行选择一些适合的产品数据，进行可视化呈现的实践，展示产品价格分布和相关统计信息。 （5）案例分析：提供一些实际的店铺产品数据，让学生进行价格带分析。学生需要根据价格带分析的结果，确定店铺消费者的受众层次，并进行产品结构的合理设置和定价策略的制定。教师可以引导学生思考和讨论，提供反馈和指导。 （6）小组讨论：将学生分为小组，让他们在小组内相互交流和讨论价格带分析的应用和价值。鼓分享自己的观点和经验，提出问题和解决方案，并互相学习和借鉴。 教学资料: 1 .教学PPT：包括价格带分析的概念、术语和定价策略的介绍，Power BI的导入、清洗和计算价格段分组的操作步骤，以及数据可视化呈现的示例和技巧。 2.数据样本：提供一些实际的产品数据样本，包括产品名称、价格、销量等信息。学生可以使用这些样本数据进行Power BI的操作实践，进行价格段分组计算和数据可视化呈现。 3.案例分析材料：提供一些实际的店铺产品数据，包括不同产品的价格、属性、目标消费群体等信息。学生可以根据这些数据进行价格带分析，确定店铺消费者的受众层次，并制定合理的产品结构和定价策略。教师可以提供一些问题和指导，帮助学生进行分析和讨论。 4.操作指南：提供详细的Power BI操作指南，包括数据导入、数据清洗、计算价格段分组和创建可视化图表的步骤和注意事项。教师可以向学生提供这份指南，供他们在实践中参考和操作。
教学内容
1.分析目标：通过案例的分析，将此项目分解为三个任务，本次主要完成任务三产品价格分析，通过分析店铺产品价格带，确定店铺消费者的受众层次。根据店铺产品价格带分析对店铺产品结构进行合理设置，并确定不同产品的定价策略。 2.理论知识说明：介绍价格带分析的概念和常见术语，如价格带宽度、价格带广度、价格线、价格线深度、价格点、价格区等。提供清晰的定义和示例加深学生对概念的理解。介绍常见的定价策略，包括市场细分定价策略、营销组合中的定价策略等。解释其原理和应用场景，引导学生思考不同策略的优缺点。做好理论准备。 3.分析步骤示范 （1）数据准备工作：开POWER BI,将数据源导入到POWER BI中，清洗数据、整理数据，确保数据的准确性和完整性 （2）计算价格段分组 （3）数据可视化呈现：簇状柱形图可视化呈现：可以使用Power BI中的簇状柱形图来展示不同价格段的产品数量分布情况。 新建“Box and whisker chart by MAQ Software”可视化对象并进行相关设置：可以使用MAQ Software提供的“Box and whisker chart”可视化对象来展示价格带的深度和价格点的分布情况。 （4）产品价格分析结果：分析店铺产品价格带，确定店铺消费者的受众层次：通过分析店铺产品的价格带，可以了解不同价格段的产品在市场中的分布情况从而确定店铺消费者的受众层次。 根据店铺产品价格带分析对店铺产品结构进行合理设置，并确定不同产品的定价策略：根据店铺产品价格带的分析结果，可以对店铺产品的结构进行调整，合理设置不同产品的定价策略，以满足不同消费者的需求。 （5）实践操作和分析： 学生根据实际产品数据，在Power BI中进行价格段分组分析和可视化呈现。 学生根据产品价格分析结果，提出相应的定价策略，并撰写实践报告。 4.学生实训练习 5.作业发布:运用所学知识和技能，请选择一个具体的实际案例，例如一家电子产品店铺或服装店铺。使用Power BI工具导入该店铺的产品数据，并进行清洗，确保数据的准确性和完整性。在Power BI中进行计算价格段分组，将产品价格按照一定的区间进行分组，例如每100元为一个价格段。使用Power BI创建簇状柱形图，展示不同价格段的产品数量分布情况。使用Power BI创建“Box and whisker chart by MAQ Software”，并设置相关参数，展示价格带的深度和价格点的分布情况。 分析店铺产品价格带，确定店铺消费者的受众层次。根据店铺产品价格带分析结果，对店铺产品结构进行合理设置，并确定不同产品的定价策略。 撰写一份报告，包括以下内容：选取的店铺和产品数据的简介，数据导入和清洗的步骤和方法，价格段分组的计算过程，簇状柱形图和“Box and whisker chart”可视化结果的解读，店铺产品价格带分析结果和所确定的定价策略，提交报告，并准备在下堂课时进行展示和讨论。
归纳与 提高 Power BI是一款强大的数据分析和可视化工具，可用于导入、清洗和分析产品数据。掌握Power BI的使用，可以提高数据处理和呈现的效率。 价格段分组是将产品价格按照一定的区间进行分类，以便更好地理解产品价格的分布情况和消费者的购买偏好。通过Power BI的计算功能，可以灵活地进行价格段分组的计算。 簇状柱形图是一种常用的数据可视化方式，可以直观地展示不同价格段的产品数量分布情况。在Power BI中使用簇状柱形图，可以帮助我们更好地理解产品价格带的情况。“Box and whisker chart by MAQ Software”是一种用于展示价格带深度和价格点分布的特殊可视化对象。在Power BI中使用该可视化对象，并进行相关设置，可以更详细地呈现价格带的特征和统计指标。 通过对店铺产品价格带的分析，可以确定店铺消费者的受众层次，从而更好地定位和设计产品结构。合理设置产品结构，并制定适合不同产品的定价策略，可以提高产品竞争力和市场占有率。进行价格带分析需要具备良好的数据分析能力，包括数据导入和清洗的技巧，以及对数据的准确性和完整性的保证。同时，还需要具备较高的逻辑思维能力和判断能力，以准确分析产品价格带的特征和消费者的购买行为。 改进内容如下: （1）寻找更多实际案例进行价格带分析，并使用Power BI进行数据导入、清洗和可视化呈现。 （2）深入学习Power BI的高级功能，如透视表、计算字段和数据模型等，以提高数据处理和分析的能力。

展开更多......

收起↑