商務基礎及應用 2

《商務數據分析與應用》教案03課題

（項目、章節）項目三商務數據的采集與處理

3.1規范商務數據采集

3.2完成商務數據處理課時6授課地點授課時間授課方式理論課（√）、實踐課（√）、實習（）教學目標教學目標：

知識目標：識記商務數據采集的概念與常用方法（實驗法、問卷調查法、網絡爬蟲等）；了解商務數據采集工具（八爪魚采集器等）的基本操作；掌握商務數據處理的三種核心問題（缺失數據、重復數據、錯誤數據）的處理方法與Excel實操技能；理解數據處理工具（Excel、SQL、Python、BI等）的適用場景。

能力目標：能夠運用實驗法、問卷調查法設計數據收集方案；能夠使用八爪魚采集器進行網頁數據采集；能夠熟練運用Excel進行缺失值填充、重復值刪除、錯誤值修正等數據清洗操作；能夠根據業務需求選擇合適的數據處理工具；能夠撰寫規范的數據采集與處理說明文檔。

素養目標：培養學生規范經營的職業道德；堅持公平交易，不弄虛作假；樹立數據質量意識，認識到"臟數據"對分析結果的嚴重影響；培養嚴謹細致的工作態度和數據安全意識。

教學方法：講授法、案例分析法、討論法、演示法、任務驅動法、實操訓練法。

教學手段：多媒體教學、八爪魚采集器實操演示、Excel數據處理實操演示、網絡教學資源、案例數據文件。教學方法與手段重點難點教學重點：商務數據采集的實驗法與問卷調查法設計要點；八爪魚采集器的操作流程；Excel缺失數據的三種處理方法（數值替代法、數值刪除法、數值保留法）；重復數據的四種查找與刪除方法（條件格式、高級篩選、COUNTIF函數、數據透視表）；錯誤數據的兩種處理方法（不符合規范處理、手動輸入錯誤處理）。

教學難點：理解數值替代法中樣本統計量選擇與統計模型計算的適用場景；掌握COUNTIF函數與IF函數的嵌套使用進行錯誤數據檢查；區分不同數據清洗方法的適用條件與潛在風險；理解數據處理的"魯棒性"概念及其在建模中的應用。教學過程與內容教學環節設計課堂準備（5min）

1.回顧項目二核心內容（數據分析方法與模型），引出"巧婦難為無米之炊"——數據采集與處理是數據分析的前提和基礎；

2.教師準備：課件、八爪魚采集器客戶端、Excel案例數據文件（清洗缺失數據.xlsx、清洗重復數據.xlsx、清洗錯誤數據.xlsx）、網絡環境；

3.學生準備：預習項目三，思考"在電商購物過程中，平臺采集了哪些關于你的數據"。

課堂講授（60min）

1.回顧項目一數據分析流程中的"數據收集"與"數據處理"環節，強調其在整個分析流程中的基礎地位；

2.對重點難點及學生的薄弱環節進行知識點補充講解，突出課程思政（數據隱私保護、合法合規采集、拒絕數據造假）。

知識內容：一、規范商務數據采集1.商務數據采集的概念

商務數據采集是指由預先設計的采集平臺與系統程序自動采集商務平臺上的數據。商務數據伴隨消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布于商務平臺、社交媒體、智能終端、企業內部系統和第三方服務平臺，類型包括交易信息、基本信息、評論信息、行為信息、社交信息和地理位置信息等。

2.商務數據采集的方法

（1）實驗法：挑選目標群體分為測試組和對照組，對測試組進行某種處理后觀察反應，獲取數據。適用于調查店鋪裝修風格、商品價格、陳列方式、付費推廣等因素對用戶購買行為的影響。

（2）問卷調查法：通過制訂詳細問卷要求被調查者回答以收集數據。設計要點：①問題表述親切自然；②簡短有概括性；③簡單易懂，避免專業術語；④文字清晰，避免模棱兩可；⑤順序由淺入深；⑥不帶偏見和傾向性；⑦敏感問題避免直接詢問。

3.使用八爪魚采集器采集數據

八爪魚是深圳視界信息技術有限公司研發的網頁數據采集軟件，具有使用簡單、功能強大等優點，可快速將網頁數據轉化為結構化數據。

操作模式：智能模式（輸入網址全自動化導出）、簡易模式（內置上百種主流網站數據源模板）、自定義模式。

操作流程：①下載客戶端并注冊登錄；②新建自定義任務，輸入目標網址；③系統自動識別網頁內容并提取字段；④在"當前頁面數據預覽"中調整優化采集規則；⑤手動添加系統無法自動提取的字段；⑥啟動采集并導出數據（Excel/數據庫）。

案例：亞馬遜平臺商品評論采集（商品標題、圖片鏈接、商品鏈接、商品價格、商品評分、評論數等字段）。

二、完成商務數據處理1.商務數據處理的概念與工具

廣義：所有數據采集、存儲、加工、分析、挖掘和展示等工作。

狹義：從存儲數據中提取、篩選有用數據，進行增加、刪除、改動、查詢等操作。

核心工作：數據清洗——對"臟數據"進行清洗，讓數據更加規范、結構更合理、含義更明確。

常用工具：Excel（排序、篩選、去重、分列、異常值處理、透視表）、SQL、Hive、Python、GoogleAnalytics、GrowingIO、BI、ETL（Informatica、Kettle）、Oracle、DB2、MySQL、Origin、Matlab等。

2.缺失數據處理

缺失值通常使用錯誤標識符（#DIV/0!）或空值表示。三種處理方法：

（1）數值替代法：使用樣本統計量（平均值）或統計模型計算值替代缺失值。大樣本多缺失值：定位空值后用"Ctrl+Enter"批量輸入平均值；少量缺失值：使用前后記錄平均值填充。

（2）數值刪除法：直接刪除帶有缺失值的行記錄或列字段。不適用場景：①缺失記錄超過10%；②缺失值集中于某類樣本。

（3）數值保留法：保留含缺失值的數據記錄，利用KNN、決策樹、隨機森林、神經網絡、樸素貝葉斯等魯棒性較強的模型處理。

Excel實操：打開素材文件→選中數據→"查找和選擇"→"定位條件"→"空值"→自動選中空值單元格→選擇替代方法處理。

3.重復數據處理

重復數據分為完全重復和部分字段重復兩類。

（1）條件格式法："開始"→"條件格式"→"突出顯示單元格規則"→"重復值"→設置顏色標識。

（2）高級篩選法："數據"→"篩選"→"高級"→勾選"選擇不重復的記錄"→重復數據被隱藏。

（3）COUNTIF函數法：插入新列輸入"=COUNTIF(\$A\$2:A2,A2)"→填充公式→統計出現次數→大于1次即為重復。

（4）數據透視表法："插入"→"數據透視表"→將目標字段拖入"行"和"值"→降序排列→計數大于1即為重復。

4.錯誤數據處理

（1）不符合規范要求的錯誤數據：使用COUNTIF與IF函數嵌套判斷。例如，會員購買打折商品數量不能多于3個，公式"=IF(COUNTIF(B2:G2,"<>0")>3,"錯誤","正確")"，統計非零單元格數量是否超過規定范圍。

（2）手動輸入錯誤數據：使用條件格式標記。例如，數據只能為0或1，公式"=OR(B2=1,B2=0)=FALSE"，設置格式（如綠底）標記錯誤數據。

三、綜合實踐案例

1.供應商信息采集與整理：利用搜索引擎、B2B平臺（阿里巴巴、慧聰網）、政府企業信用信息公示系統收集供應商信息，按地區/產品類別/規模分類整理，提交Excel文件及說明文檔。

2.電動牙刷月銷售數據處理：數據格式統一→重復數據處理→缺失數據處理→錯誤數據修正→數據驗證與審核；銷售趨勢分析（數據透視表+折線圖）、品牌型號分析（餅圖+柱狀圖）、價格銷售關系分析、促銷活動效果分析、地區銷售差異分析。

3.客戶信息采集與處理：客戶信息導入記事本TXT格式、設置自動添加客戶編號、美化客戶資料表格式、凍結標題行查看靠后數據。

復盤反思（10min）

（1）總結本次課重點難點，突出課程思政內容（數據隱私保護、合法合規采集、誠信經營、拒絕數據造假）。

（2）組織學生討論本次課的收獲：

知識盤點：對比三種"臟數據"（缺失、重復、錯誤）的處理方法，說說你的理解。

反思："數據質量決定分析質量"——討論數據采集與處理環節中最容易被忽視的問題，以及如何在實際工作中建立數據質量保障機制。

學生反饋：八爪魚采集器操作是否順暢，Excel函數使用是否熟練，對數據清洗流程的理解是否到位。

以上情況，在本節課的教學活動中，以激發學生興趣為指導原則，以團隊合作為主要形式。課前準備

（5分鐘）

新課講授

（60分鐘）

教師總結

（25分鐘）作業（1）課后完成填空題、單選題、名詞解釋題、簡答題、操作題等內容（見教材項目檢測）；

（2）操作題：下載"清洗缺失數據.xlsx"和"清洗重復數據.xlsx"素材文件，完成以下任務：①對缺失數據分別使用"平均值替代法"和"前后記錄平均值替代法"進行處理，比較兩種方法的結果差異；②使用至少兩種方法查找并刪除重復數據；③撰寫數據處理說明文檔（不少于500字），說明處理思路、方法選擇依據及處理結果。教學小結本專題系統介紹了商務數據采集與處理的核心技能，學生通過八爪魚采集器實操掌握了網頁數據采集方法，通過Excel實操熟練掌握了缺失數據、重復數據、錯誤數據的清洗技術。"潮流前線"和電動牙刷案例使學生認識到數據質量對分析結果的決定性影響。后續需加強數據清洗的自動化思維培養（如Pythonpandas應用），提升學生處理大規模數據的能力，同時強化數據倫理與合規意識教育。2026-2027學年第一學期課程教學總結