财务大数据分析课程标准

《商务数据分析与应用》课程标准

课程代码： 建议课时数： 48 学分：3 适用专业：电子商务

先修课程：电子商务实务基础、计算机文化基础 开课单位：

一、课程性质

《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门重要的选修课。目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。通过构建商务数据分析的整体知识框架、熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步学习数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。

本课程设计以“切合区域数据人才需求、兼顾职业发展能力”为原则，以浙江省内生产加工企业、传统贸易企业、网络零售企业等百余家企业的数据人才需求为出发点，以剖析企业数据分析员、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员等典型工作岗位为切入点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求,以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。

二、课程目标

根据高职商务数据分析与应用人才培养的特点，课程要求学生理解商务数

《商务数据分析与应用》课程标准

课程代码： 建议课时数： 48 学分：3 适用专业：电子商务

先修课程：电子商务实务基础、计算机文化基础 开课单位：

一、课程性质

《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门重要的选修课。目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。通过构建商务数据分析的整体知识框架、熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步学习数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。

本课程设计以“切合区域数据人才需求、兼顾职业发展能力”为原则，以浙江省内生产加工企业、传统贸易企业、网络零售企业等百余家企业的数据人才需求为出发点，以剖析企业数据分析员、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员等典型工作岗位为切入点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求,以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。

二、课程目标

根据高职商务数据分析与应用人才培养的特点，课程要求学生理解商务数

《财务分析》课程标准

1.课程性质

《财务分析》课程是财务管理专业的核心课程，旨在帮助学生进一步认识和解读财务报表，增强分析利用财务信息的意识，掌握财务报表分析内容，学会财务报表分析方法，培养学生具有偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和综合财务状况分析评价技能，能够为财务报表的使用者（利益相关者）全面客观地评价财务状况、经营状况和进行财务决策提供依据的能力。

本课程是《财务会计》、《成本会计》、《财务管理》等专业课的后续课程，是《内部控制理论与实务》课程等的前置课程。 2.设计思路

2.1本课程标准设计的总体思路是：本着以学生为本、理实结合、工学结合、教学做一体化、能力与素质培养相统一的现代高职教育理念，以培养学生的职业能力为主线，把知识学习、知识转化、知识运用各环节有机地结合在一起；紧密联系企业财务报表分析实际进行内容安排，突出应用知识的学习，注重学用结合；注意所学知识的迁移和融合，培养学生终生学习的方法；注意对企业文化与精神的了解，培养学生的敬业精神、合作态度，树立全局意识，激发自我发展的愿望。

2.2课程标准设计的基本依据是：该课程定位于财会职业岗位及工作任务，以学生职业生涯、成长和发展为背景，以完成企业财务报表分析所需知识与能力为

数据挖掘课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程名称：Loosen Data 课程编号：103186 课程类型：专业课 学 时：36

适用专业：统计学专业本科 先修课程：概率论、数理统计等 一、课程的性质、目的与任务

本课程是统计学专业的一门重要的专业课程。通过学习，使学生理解数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘的基本理论和技术，熟悉数据挖掘成果的显示；掌握数据挖掘的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析；结合相关统计软件能从大量统计数据中获取有价值的信息。

二、课程的内容（包括理论教学和实践教学）及学时分配 讲习题课 课 36 教 学 环 节 课 时 安 排 讨论实验上实课程毕业设计（论课 课 机 习 设计 文） 其它 合计 36 第一部分 总论（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘的基本概念和该课程的基本内容。 【教学内容】

数据挖掘的基本概念，包括统计数据分析的基本方法、数据库、统计建模等。

第二部分 数据挖掘的基本流程（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘在各部门应用的特点；熟悉数据挖掘的基本流程；掌握数据清洗、提取训练集的基本方法。 【教学内容】

数据挖掘在各部门应用的特

1 项目概述

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。

2 建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环

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《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市

《数据结构》课程标准

一、适用对象

五年高职学生

二、课程性质

《数据结构》课程是介于数学、计算机硬件和软件课程三者之间综合性的学科，本课程主要使学生体会“算法的设计建立于逻辑结构，算法的实现依赖于物理（存储）结构”，并能根据实际情况选择相应的数据结构和算法，所以本课程教学强调思维训练，为随后的程序设计和技能训练打好基础。

《数据结构》课程是我校信息技术系软件技术专业的一门专业技术基础课。它是计算机程序设计的重要理论基础；它所讨沦的知识内容和提倡的技术方法，无论对进一步学习计算机领域的其它课程，还是对从事软件工程的开发，都有着不可替代的作用。

三、参考学时

64学时。

四、学分

4学分。

五、课程目标

从课程性质上讲，《数据结构》是一门软件专业技术基础课。通过本课程的教学，达到的教学目标是：

? 知道《数据结构》这门学科的性质、地位和独立价值。知道这门学科的研究范围、分析框架、研究方法、学科进展和未来方向。

? 理解这门学科的基本概念、主要结构类型和算法，尤其是数据结构的三要素、存储结构的实现和算法的评价策略。

? 学会分析研究计算机加工的数据的结构特性，以便为实际应用问题所涉及到的数据选择适当的逻辑

第一篇范例：利用大数据分析绩效

利用大数据分析绩效

一般来说，在公司中对员工的绩效考评标准主要有2种：上级评价和业务数据体现（如果有的话）。不仅有主观评论也有客观数据，使得考评结果不倾向于任何一方。

然而，大部分情况下，业务数据很难用数字表示，只有少数特定职位可以有精确业务数据，而这些数据也很容易被变通的理解。

如果要使绩效数据真正帮助到公司发展，来确认哪些部门为公司做出重要贡献，哪些员工的工作真正起到实际作用，就要在部门间和部门内做横向和纵向对比。

而这些对比不能以业务数据来分析，因为每个部门功能不同，工作情况也不同，并且业务数据无法体现真实的工作效率，只能做总结性的对比，特别是销售业绩，也许某个部门或员工为产品市场推广做了大量工作并起到积极作用，最终导致了他人销售业绩增长，如果业绩分析错误也就等于误判了市场发展方向。

如果要真实的体现所有员工或部门的效率，就要用一种标准化且统一的方式，那就是记录每一个员工的每一个工作情况，计算其平均或合计工作数量，实际完成速度，有效完成数量。拿上面说到的销售部和市场部的例子来讲，市场部本月工作数量和效率明显高于上一个月，而销售部的工作量却保持持平状态，如果销售业绩提高了，则说明市场推广起到明显作用。当然，这只是一个简

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

吉利轿车股份有限公司财务报表分析

一、 公司概况

浙江吉利控股集团是中国汽车行业十强企业。1997年进入轿车领域以来，凭借灵活的经营机制和持续的自主创新，取得了快速的发展，现资产总值超过1000亿元（含沃尔沃），连续九年进入中国企业500强,连续七年进入中国汽车行业十强，被评为首批国家“创新型企业”和“国家汽车整车出口基地企业”。浙江吉利控股集团在国内建立了完善的营销网络，拥有近千家品牌4S店和 近千个服务网点；在海外建有近200个销售服务网点；投资数千万元建立国内一流的呼叫中心，为用户提供24小时全天候快捷服务；率先实施了基于SAP的销 售ERP管理系统和售后服务信息系统，实现了用户需求的快速反应和市场信息快速处理；率先实现汽车B2B、B2C电子商务营销，开创汽车网络营销新渠道。 截至2011年底，吉利汽车累计社会保有量超过220万辆，吉利商标被认定为中国驰名商标。

二、 短期偿债能力分析

（一） 流动比率分析

流动比率=流动资产/流动负债 项目 流动资产 流动负债 流动比率

2008 5794.999 5979.737 0.97 2009 2010 2011 2012 13877.585 15684.333 17006.036 198