《大数据营销》--教学大纲.docx

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1、大连海事大学“大数据营销”课程教学大纲学时/学分64/4考核方式考试课程编号1713007*开课单位航运经济与管理学院适用专业管理科学与工程、工商管理、大数 据管理与应用执笔者屈莉莉编写日期 2023年6月一、课程说明“大数据营销”课程是高等学校信息管理与信息系统、电子商务、大数据管理与应用、商务数据 分析与应用、工商管理和管理科学与工程等相关专业的重要课程，是培养具备数据分析技能的为顺 应新商科建设的理念和满足新时代对商务人才需求的专业课程。本课程在教学内容方面着重基础理 论、管理方法与分析模型的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析关键技术的基本训练。既有与 时俱进的创新理论，又展现了大数据

2、营销的应用场景，主要内容包括：大数据营销概论，大数据营 销的数据来源、流程及模型，大数据营销环境分析，基于大数据的客户管理，大数据驱动的产品决 策，数据驱动的定价策略，大数据背景下的促销决策，大数据营销组合分析，精准营销，营销绩效 评估与大数据营销伦理。二、课程目标知识目标课程目标1:理解大数据营销的基础知识和基本理论知识；课程目标2：掌握大数据营销分析的主要过程、步骤和方法，针对各行业的实际问题，总结提 炼相关的数据分析模型；课程目标3：熟练使用Excel工具，绘制多种类型的图表，掌握预测、聚类、分类和关联规则等 大数据营销的主要数据挖掘模型的应用；课程目标4：撰写“大数据营销”课程作业、实

3、验报告、研究报告，可以正确描述、展现和解 释作业及报告中的内容，能够顺利的查找和阅读大数据营销方面的国内外文献资料，。能力目标课程目标5：注重培养实践能力，掌握基本的大数据分析创新方法和应用解决方案，培养学生 追求创新的态度和意识，设计创新方法；课程目标6：研究与大数据营销相关的前沿理论与算法发展新动向，能够结合大数据、云计算、 物联网等新兴技术，拓展面向各行业尤其是新兴行业的数据分析理论内容；课程目标7：培养学生树立正确的思想意识，专业课程融入“思政教育:了解大数据营销过程 中有关国家的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；课程目标8：面向新文科、新商科的建设，理解并掌握工程管

4、理原理与经济决策方法，并能在 大数据营销项目和案例中进行应用；课程目标9：将大数据营销课程所需的管理学、经济学、计算机科学、数学等多学科背景，通 过团体协作，小组讨论、翻转课堂等课程教学模式设置，使学生积极承担个体、团队成员以及负责人的多种角色；课程目标10：具有自主学习和终身学习的意识，不断学习大数据营销相关的知识，适应新的发 展领域。三、课程对毕业要求的支撑关系序号毕业要求 指标点毕业要求指标点具体内容对应课程目标1毕业要求1专业知识：具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决 问题的基本能力及开拓创新的精神，具备一定的从事本专业业 务工作的能力和适应相邻专业业务工作的基本能力与素质2、

5、3、 5、 62毕业要求2问题分析与设计解决方案：掌握大数据营销的基本理论、基 本知识和基础方法。能够提出适当的分析方法、采用可行的过 程解决具体问题。1、 2、 6、 83毕业要求3思政培养：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在实 践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。体现创新意 识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。正 确认识发展商业对社会、健康、安全、法律以及文化的影响， 并理解应承担的责任。7、8、94毕业要求4自主学习能力：具有较强的自学能力、一定的工程设计能力、 分析解决工程实际问题能力以及初步的组织管理和科学研究 能力。具有较强的计算机应用能力；掌握一门外

6、语，能比较顺 利地阅读专业书刊，具有听、说、写的基础。6、105毕业要求5沟通：能够就大数据营销方面问题与业界同行及社会公众进 行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清 晰表达或回应提问等。并具备一定的国际视野，能够在跨文化 背景下进行沟通和交流。4、86毕业要求6使用现代工具：具有较强的数据分析能力，能够运用软件工 具进行数据的收集、存储、查询、分析、展示等工作。37毕业要求7项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能 在多学科环境中应用。1、 2、 6、 88毕业要求8终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和 适应发展的能力。1、10四、理论教学内容、基

7、本要求与学时分配序号教学内容教学要求总学时数64应程标 对课目讲课实验实践上 机1第1章大数据营销概论1.1 大数据的内涵1.2 大数据的技术架构和常用工具1.3 、大数据营销的基础知识1.4 大数据营销的基础理论1.5 大数据营销的应用与挑战L了解大数据的内涵2 .熟悉大数据的技术架构和常用工 具3 .掌握大数据营销的相关基础知识 4,掌握PEST和SWOT分析，4P、 4C、4R、41理论，波特五力模型等 大数据营销的基础理论5 .了解大数据营销的应用与挑战401、52第2章大数据营销的数据来 源、流程及模型2.1 大数据营销的数据来源2.2 大数据营销的流程2.3 大数据营销的分析模型2

8、.4 大数据营销的挖掘模型1 .了解大数据营销的主要数据来源2 .熟悉大数据营销的流程3 .掌握大数据营销的描述性分析、层 次分析、网状分析和关系分析模型 4.掌握预测、聚类、分类和关联规则 等大数据营销的主要数据挖掘模型 的应用442、4、83第3章大数据营销环境分析3.1 市场营销环境概述3.2 市场营销环境分析3.3 环境分析与营销决策L了解大数据营销环境的含义2 .熟悉大数据营销环境对决策的意 义3 .掌握大数据营销的宏观环境与微 观环境对企业营销决策管理的影响4 .掌握环境分析与营销决策的相关 知识403、54第4章基于大数据的客户管理4.1 基于大数据的客户关系管 理4.2 基于大

9、数据的客户管理定 量分析方法1 ,掌握利用大数据进行客户管理的 流程2 .掌握客户数据的分类3 .了解客户数据的收集来源4 .了解客户管理的几种定量分析方 法5 .掌握ID3算法和RFM客户价值分 析模型6 .掌握客户生命周期的五阶段443、6、7、9、105第5章大数据驱动的产品决策5.1 用大数据预测新产品5.2 产品生命周期管理5.3 产品组合策略1 .了解大数据背景下新产品开发的 特点及流程2 .熟悉产品周期各阶段的特征及策 略3 .掌握产品各周期如何判定及大数 据在其中的应用4 .掌握产品组合的概念要素及如何 利用大数据对产品组合优化401、3、4、96第6章数据驱动的定价策略6.1

10、 大数据定价的理论基础6.2 个性化定价策略6.3 动态化定价策略1 .理解企业定价的口标、程序和影响 因素2 .熟悉企业定价的三种一般方法和 策略3 .掌握个性化定价的内涵、方法和程441、4序4.掌握动态化定价的机制、方法以及 定价系统模型7第7章大数据背景下的促销 决策7.1 大数据背景下的促销组合 设计7.2 广告弹性模型设计与程序 化购买7.3 大数据背景下的公共关系7.4 大数据环境下的品牌塑造1 ,熟悉大数据背景下的促销组合设 计方式2 .掌握广告以及大数据广告的相关 知识3 .学习掌握公共关系的概念及特征 以及大数据背景下的公共关系4 .掌握大数据环境下品牌塑造的方 法445、

11、68第8章大数据营销组合分析8.1 社交网络营销8.2 内容营销8.3 跨界营销8.4 关联营销8.5 事件营销8.6 情感营销1 .熟悉网络社交营销的知识2 .熟悉内容营销的知识3 .熟悉跨界营销的知识4 .熟悉关联营销的知识5 .熟悉事件营销的知识6 .熟悉情感营销的知识407、8、 99第9章精准营销9.1 精准营销的基础知识9.2 精准营销定位策略9.3 个性化精准营销L了解什么是精准营销、个性化（定 制化）营销2 .掌握利用大数据进行精准营销的 步骤3 .掌握精准营销的定位策略4 ,掌握个性化精准营销的策略5 .了解个性化推荐系统在精准营销 中的应用421、610第10章营销绩效评估

12、与大数 据营销伦理10.1 营销绩效考核方案10.2 精准评估营销行为10.3 量化营销投资回报10.4 大数据营销伦理1 .熟悉营销绩效考核应遵守的原则2 .了解营销相关人员的绩效考核3 .掌握营销绩效的评估指标体系组 成4 .熟悉营销绩效的三种评价方法5 .掌握营销投资回报率和营销组合 模型6 .了解大数据营销中的伦理问题、成 因和治理427、813综合实训和课程报告撰写1 .综合运用数据收集、采集、预处理、 分析模型、分析算法以及Excel操作 2.掌握行业背景，从市场、客户、商 品以及运营等多方面综合分析3.完整撰写研究报告，逻辑清晰、行 文流畅专业044、8、10合计40420五、实

13、验（实践、上机）教学内容、基本要求与学时分配序号实验（实践）项目 名称教学要求学时实验（实 践、上机） 项目性质必开/ 选开对应课 程目标1第2章上机实践2.3 大数据营销的分析模型2.4 大数据营销的挖掘模型4实践性必开2、4、82第4章上机实践4.1 基于大数据的客户关系管理4.2 基于大数据的客户管理定量分析 方法4创新性必开3、6、73第6章上机实践6.2 个性化定价策略6.3 动态化定价策略4设计性必开1、44第7章上机实践7.1 大数据背景下的促销组合设计7.2 广告弹性模型设计与程序化购买7.4 大数据环境下的品牌塑造4创新性必开5、65第9章上机实践9.2 精准营销定位策略9.

14、3 个性化精准营销2创新性必开1、66第10章上机实践10.1 营销绩效考核方案10.2 精准评估营销行为10.3 量化营销投资回报2设计性必开7、87课程综合实践基于全书的数据分析过程、百度指数 和其他公开数据源，分析电商行业， 撰写课程研究报告4综合性必开4、9、10六、教学方法以课堂教学为主，辅以适当的课堂提问、讨论、实验来强化学生对大数据营销的主要概念、基 本原理、基本方法的理解与认识，以上机实验、综合实践、习题练习与案例分析使学生充分认识到 大数据营销在市场、商品、客户和运营等方面应用的重要意义并拓宽课程内涵，通过上述教学活动 来实现对学生理论联系实际解决复杂问题能力的培养。七、考核

15、及成绩评定方式考试成绩由平时成绩和期末成绩两部分构成。平时成绩占总成绩的50%,期末成绩占总成绩的 50%,具体评分标准见下表。（1）平时成绩由课堂出勤表现、课后作业、课程报告、实验报告成绩 按相应的比例折算并相加后得出。（2）期末成绩由期末考试卷面（满分100分）成绩折算得出。考核方式及成绩占比为:序号成绩构成考核方式占比1平时成绩课堂表现10%2课堂测试3课后作业10%4上机实验（实践）20%5研究报告10%6文献综述7期末成绩课程论文8期末考试50%合计100%评价标准：1 .课堂表现课堂表现可通过回答问题、分组讨论、演讲汇报等方式进行考核，按照百分制评分，总评后按照10%进行折算。评分

16、标准为:观测点评分80-100 分60-79 分40-59 分L39分0分回答问题、参与 讨论或汇报情况 （权重0.4 ）积极主动回答 问题、参与讨论 或做汇报能够被动回答问 题、参与讨论或做 汇报勉强能回答问题、参与讨论或做汇报不能正常地回答 问题、参与讨论 或做汇报不能回答问 题、参与讨论 或做汇报资料查阅、知识 运用情况（权重 0.3）熟练查阅全部 资料、运用相关 知识基本做到资料的查 阅、知识的运用能做到部分资料的 查阅、部分知识的 运用不能做到资料的 查阅、知识的运 用观点和想法的表 达（权重0.3）观点和想法清 晰、合理，逻辑 性好观点和想法比较明 确，具有一定的合 理性、逻辑性观

17、点和想法比较明 确，但合理性、逻 辑性不足没有明确的观点 和想法2 .课后作业课后作业按照百分制评分，然后按照10%进行折算。评分标准为:观测点评分80-100 分60-79 分40-59 分139分0分作业完成进度 （权重0.3）提前完成按时完成延时完成后期补交未提交基本概念掌握程 度（权重0.2）概念清晰，分析得 当主要概念清晰，但 部分分析有误部分概念清晰，分析 中有明显的知识漏 洞基本概念不清晰未提交解决问题的方案 正确性（权重0.4）所提方案能够解决 问题，思路清晰， 计算正确所提方案的主要思 路、过程和计算过 程正确方案部分可行不能制定方案未提交作业完成态度 （权重0.1）书写工整

18、、清晰， 符号、单位等按规 范执行书写清晰，主要符 号、单位等按照规 范执行能够辨识，部分符 号、单位等按照规范 执行不能辨识，符号、 单位等不按照规范执行未提交3 .上机实验（实践）上机实验（实践）环节按照百分制评分，然后按照20%进行折算。评分标准为:观测点评分80-100 分60-79 分40-59 分139分0分实验（实践） 预习报告（权 重 0.2）按时完成，内容完 整，字迹清晰工整； 能积极、正确回答教 师提出的问题按时完成，内容基 本完整，书写清晰； 能正确回答教师提 出的问题延时完成，内容基本 完整，能够辨识；勉 强能回答教师提出 的问题后期补交，内容不 完整，不能辨识； 不能

19、回答教师提出 的问题未提交实验（实践）操作熟练，操作方法操作不够熟练，有操作生疏，操作有错操作生疏，未能完缺席或违操作（权重0.4）正确，实验结果合理少量错误但不违法 安全规程，实验结 果合理误但不违法安全规 程，能够得出实验结 果成实验，未能得出 实验结果反安全规 程实验（实践） 总结报告（权 重 0.4）按时完成，内容全 面，字迹清晰工整； 数据记录、处理、计 算及绘图正确，对实 验结果的分析正确按时完成，内容基 本完整，书写清晰； 数据记录、处理、 计算及绘图基本正 确，对实验结果的 分析正确延时完成，内容基本 完整，能够辨识；数 据记录、处理、计算 及绘图不够准确，对 实验结果的分析不

20、 够准确后期补交，内容不 完整，不能辨识； 数据记录、处理、 计算及绘图错误较 多，未对实验结果 进行分析未提交4 .研究报告研究按照百分制评分，然后按照10%进行折算。评分标准为:观测点评分80-100 分60-79 分40-59 分1-39 分0分研究报 告撰写文字通顺，逻辑性 好，结构合理，有 自己观点，论据充 分,论述生动形象文字通顺，逻辑性 较好，结构合理， 有自己观点，但抄 袭较多，论据一般， 少图表等形象描述文字基本通顺，逻 辑性一般，结构有 不合理部分，抄袭 较多，无自己观点， 论据不够充分，少 图表等形象描述文字不够通顺，逻 辑性差，结构一般， 抄袭较多，无自己 观点，论据不够充 分，无图表等形象 描述未提交5 ,期末考试按照期末考试的参考答案、评分标准进行评分。卷面分采用百分制评分，总评后按照50%进行 折算。八、教材和参考书1 .使用教材1屈莉莉，隋东旭.大数据营销.北京：电子工业出版社,2023.2 .主要参考书1 于勇毅.大数据营销：如何利用数据精准定位客户及重构商业模式M.北京：电子工业出版社，2018.2 宋利利，刘贵容，陈伟.大数据与市场营销M.北京：经济管理出版社，2020.3 洪杰文，归伟夏.大数据营销M.北京：科学出版社，2020.