《大数据营销》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16030502 课程名称：大数据营销 英文名称：Big Data Marketing 课程类别：专业课 学 时：32 学分：2 适用对象：市场营销等本科专业 考核方式：考试 先修课程：市场营销学，统计学 二、课程简介 大数据营销是一门实践性很强的课程，课程介绍了大数据营销的基本原理与 实务，通过对本课程的学习，使学生培养具有强烈的大数据营销意识与正确的大 数据营销观念，养成中国新时代下数据资产保护的意识，培养社会主义核心价值 观下的大数据营销意识，了解大数据营销的基本知识，掌握大数据营销的各种方 法、技能与技巧，能够从事企业的各种大数据营销工作。具体包括：社会网络分 析，文本分析：购物篮分析：用户画像等。 This course is a highly practical course.The course introduces the basic principles and practice of big data marketing.Through the study of this course,students can cultivate strong awareness of big data marketing and correct concept of big data marketing.develop the awareness of data asset protection in the new era of China,and cultivate the awareness of big data marketing under the socialist core values Basic knowledge of big data marketing,master various methods,skills and skills of big data marketing.and be able to engage in various big data marketing work of enterprises.It includes:social network analysis,text analysis,shopping basket analysis,user portrait, etc 三、课程性质与教学目的 本课程是市场营销的专业选修课程。通过课堂讲授和实训，使学生培养专业 的职业素养，诚信的调研精神。掌握大数据营销的基本理论、基本方法，使学生 具有一定的搜集、整理、分析市场中大数据的能力，为学习其他课程提供了实证
1 《大数据营销》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码： 16030502 课程名称： 大数据营销 英文名称： Big Data Marketing 课程类别： 专业课 学 时： 32 学 分： 2 适用对象： 市场营销等本科专业 考核方式： 考试 先修课程： 市场营销学，统计学 二、课程简介 大数据营销是一门实践性很强的课程，课程介绍了大数据营销的基本原理与 实务，通过对本课程的学习，使学生培养具有强烈的大数据营销意识与正确的大 数据营销观念，养成中国新时代下数据资产保护的意识，培养社会主义核心价值 观下的大数据营销意识，了解大数据营销的基本知识，掌握大数据营销的各种方 法、技能与技巧，能够从事企业的各种大数据营销工作。具体包括：社会网络分 析，文本分析；购物篮分析；用户画像等。 This course is a highly practical course. The course introduces the basic principles and practice of big data marketing. Through the study of this course, students can cultivate strong awareness of big data marketing and correct concept of big data marketing, develop the awareness of data asset protection in the new era of China, and cultivate the awareness of big data marketing under the socialist core values Basic knowledge of big data marketing, master various methods, skills and skills of big data marketing, and be able to engage in various big data marketing work of enterprises. It includes: social network analysis, text analysis, shopping basket analysis, user portrait, etc 三、课程性质与教学目的 本课程是市场营销的专业选修课程。通过课堂讲授和实训，使学生培养专业 的职业素养，诚信的调研精神。掌握大数据营销的基本理论、基本方法，使学生 具有一定的搜集、整理、分析市场中大数据的能力，为学习其他课程提供了实证
研究的理论基础和实践能力，也为能够从事企业的各种大数据营销工作打下基础。 四、教学内容及要求 第一章大数据营销概论 (一)目的与要求 1.掌握大数据营销的概念： 2.理解大数据思维以及在社会主义核心价值观体系下扮演的角色： 3.理解大数据链条模式： (二)教学内容 第一节大数据营销概念 1.主要内容 互联网发展的新特征，大数据是互联网发展到现今阶段的一个特征。这些原 本看似杂乱无章的、非结构化的数据开始被人们利用起来，通过各行各业的不断创 新，大数据将逐步为人类创造更多的价值。理论层面、技术层面和实践层面三个层 面分解大数据：大数据营销的概念：大数据的思维，从定义思维、相关思维、创造思 维三个维度讲解大数据的思维：大数据价值链模式。 2.基本概念和知识点： 大数据营销的概念，大数据”即用于辅助管理决策的全面、动态快数据信息：采 用数据信息帮助企业进行营销决策： 营销机会识别：准确发现消费者需求，营销科 学管理：精准投放、绩效评估、人员管理。大数据的思维，数据，己经渗透到当今每 一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖据和运用， 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来：大数据价值模式。如果把大数据 比作一种产业，那么这种产业实现盈利。 3.问题与应用 掌握大数据营销的概念，理解大数据营销的思维方式：了解大数据应用价值和互 联网趋势的必要性。 第二节大数据相关的技术 1.主要内容 大数据，存储计算管理、云计算，相关服务。 2.基本概念和知识点 大数据，海量数据存储 分布式并行计算 海量数据管理 云计算，SaaS(软件即服务) PaaS(平台即服务)
2 研究的理论基础和实践能力，也为能够从事企业的各种大数据营销工作打下基础。 四、教学内容及要求 第一章 大数据营销概论 （一）目的与要求 1.掌握大数据营销的概念； 2.理解大数据思维以及在社会主义核心价值观体系下扮演的角色； 3.理解大数据链条模式； （二）教学内容 第一节 大数据营销概念 1.主要内容 互联网发展的新特征，大数据是互联网发展到现今阶段的一个特征。这些原 本看似杂乱无章的、非结构化的数据开始被人们利用起来，通过各行各业的不断创 新 ，大数据将逐步为人类创造更多的价值。理论层面、技术层面和实践层面三个层 面分解大数据；大数据营销的概念；大数据的思维，从定义思维、相关思维、创造思 维三个维度讲解大数据的思维；大数据价值链模式。 2. 基本概念和知识点： 大数据营销的概念，大数据”即用于辅助管理决策的全面、动态快数据信息；采 用数据信息帮助企业进行营销决策： 营销机会识别：准确发现消费者需求，营销科 学管理：精准投放、绩效评估、人员管理。大数据的思维，数据，已经渗透到当今每 一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用， 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来；大数据价值模式。如果把大数据 比作一种产业，那么这种产业实现盈利。 3.问题与应用 掌握大数据营销的概念，理解大数据营销的思维方式；了解大数据应用价值和互 联网趋势的必要性。 第二节 大数据相关的技术 1.主要内容 大数据，存储计算管理、云计算，相关服务。 2.基本概念和知识点 大数据，海量数据存储 分布式并行计算 海量数据管理 云计算，SaaS（软件即服务） PaaS（平台即服务）
IaaS(基础设施即服务) 提供基于海量业务数据的创新型服务 通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的成本。 3.问题与应用 了解大数据营销不同技术的特点 第三节社会主义核心价值观下大数据营销的角色 1.主要内容 社会主义核心价值观体系，大数据营销角色，中国的数字竞争优势 2.基本概念和知识点 社会主义核心价值观的要求，新时代对于大数据营销的挑战： 大数据营销工作者的职业素养、坚持不懈的精神、求真务实的科研习惯： 移动互联网给大数据营销带来的优势和劣势，中国大数据的竞争战略优势 3.问题与应用 了解常见的困难和常见的解决困难的思路，以及形成良好的科研习惯 (三)思考与实践 1优秀的大数据营销调研者应具备的素质。 (四)教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论、案例分析、调查研究、网络辅助教学、多媒体教学 第二章大数据营销的数据分析 (一)目的与要求 L.掌握用R语言执行描述性统计 2.掌握用R语言执行方差分析： 3.掌握用R语言执行回归分析 4.数据分析过程中的伦理要求 (二)教学内容 第一节描述性统计 1.主要内容 查看变量名，查看表中数据信息况，变量名、类型，查看基本统计指标 2.基本概念和知识点 变量取值基本信息情况：如分类型数据的1evel(color有哪几种？cut有几 种？)，数值型变量的取值范围(pricef的取值范围是多少？) 3
3 IaaS（基础设施即服务） 提供基于海量业务数据的创新型服务 通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的成本。 3.问题与应用 了解大数据营销不同技术的特点 第三节 社会主义核心价值观下大数据营销的角色 1.主要内容 社会主义核心价值观体系，大数据营销角色，中国的数字竞争优势 2.基本概念和知识点 社会主义核心价值观的要求，新时代对于大数据营销的挑战； 大数据营销工作者的职业素养、坚持不懈的精神、求真务实的科研习惯； 移动互联网给大数据营销带来的优势和劣势，中国大数据的竞争战略优势 3.问题与应用 了解常见的困难和常见的解决困难的思路，以及形成良好的科研习惯。 （三）思考与实践 1.优秀的大数据营销调研者应具备的素质。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论、案例分析、调查研究、网络辅助教学、多媒体教学 第二章 大数据营销的数据分析 （一）目的与要求 1.掌握用R语言执行描述性统计 2.掌握用R语言执行方差分析； 3.掌握用R语言执行回归分析； 4.数据分析过程中的伦理要求 （二）教学内容 第一节 描述性统计 1.主要内容 查看变量名，查看表中数据信息情况，变量名、类型，查看基本统计指标； 2.基本概念和知识点 变量取值基本信息情况：如分类型数据的level（color有哪几种？cut有几 种？），数值型变量的取值范围（price的取值范围是多少？）
基本统计指标 (1)分类型变量：每个levelf的频数，如color中每种类型分别有多少个？占 比多少？ (2)数值型变量：每个变量的均值、方差、四分位数，如price的均值、方 差是多少？ (3)分类与数值型联合分析：如color中J的price均值是多少？Color中E、I 的price是否有差异？ 第二节方差分析 1.主要内容 认识方差分析应用场景，如何执行代码 2.基本概念和知识点 方差出较分析 例如：男、女消费者，在网购支出上是否有显著差异：A、B两种类型的消费 者，在品牌忠诚上是否有显著差异。这类问题是管理决策经常遇到的问题。 单因素方差分析 不考虑交互作用的两因素方差分析 考虑交互作用的两因素方差分析 3.问题与应用 理解并掌握方差分析的应用场景 第三节回归分析 1.主要内容 回归分析的定义和应用场景 2.基本概念和知识点 回归分析(regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具 体依赖关系的计算方法和理论。 通常前一个变量被称为被解释变量(Explained Variable)或因变量 (Dependent Variable)或响应变量(Response),后一个（些）变量被称为解释 变量(Explanatory Variable)或自变量(Independent Variable)或者协变量 (Covariate)。因变量往往又更加形象地称之为输出变量(Output variable), 自变量称为输入变量(Input variable) 简单回归分析 多元回归分析 3.问题与应用 消费者的品牌忠诚度受多种因素的影响，如收入、价格、竞品促销力度、消
4 基本统计指标 （1）分类型变量：每个level的频数，如color中每种类型分别有多少个？占 比多少？ （2）数值型变量：每个变量的均值、方差、四分位数，如price的均值、方 差是多少？ （3）分类与数值型联合分析：如color中J的price均值是多少？Color中E、I 的price是否有差异？ 第二节 方差分析 1.主要内容 认识方差分析应用场景，如何执行代码 2.基本概念和知识点 方差比较分析 例如：男、女消费者，在网购支出上是否有显著差异；A、B两种类型的消费 者，在品牌忠诚上是否有显著差异。这类问题是管理决策经常遇到的问题。 单因素方差分析 不考虑交互作用的两因素方差分析 考虑交互作用的两因素方差分析 3.问题与应用 理解并掌握方差分析的应用场景 第三节 回归分析 1.主要内容 回归分析的定义和应用场景 2.基本概念和知识点 回归分析(regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具 体依赖关系的计算方法和理论。 通常前一个 变量被称 为被解释 变量（Explained Variable）或 因变量 （Dependent Variable）或响应变量（Response），后一个（些）变量被称为解释 变量（Explanatory Variable）或自变量（Independent Variable）或者协变量 （Covariate）。因变量往往又更加形象地称之为输出变量（Output variable）， 自变量称为输入变量（Input variable）。 简单回归分析 多元回归分析 3. 问题与应用 消费者的品牌忠诚度受多种因素的影响，如收入、价格、竞品促销力度、消
费者心情等多种因素 第四节大数据营销的伦理要求 1.主要内容 大数据带来的伦理缺失，数据拥有者的隐私保护，数据归属权的确权问题， 知识产权保护 2.基本极令和知识点 大数据下的伦理缺失：数据获取数据分析过程中会产生的各自潜在纠纷 知识产权保护 数据的确权问题，该归属谁 企业大数据的成本收益分析 用户数据的隐私保护 企业的大数据战略，拥抱不确定性，社会长期利益一致性 3.问题与应用 理解并掌握大数据营销伦理战略要求 (三)思考与实践 1.为什么说大数据隐私越来越被企业看重？ (四)教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论、案例分析、调查研究、网络辅助教学、多媒体教学 第三章社会网络分析 (一)目的与要求 L.理解社会网络的相关概念： 2.了解社会网络在营销中的应用： 3.掌握社会网络的代表性分析： (二)教学内容 第一节社会网络关系在营销的应用 1,主要内容 社会网络定义，相关概念。 2.基本概念和知识点 社会网络是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，社 会网络关注的是人们之间的互动和联系，社会互动会影响人们的社会行为 社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网 5
5 费者心情等多种因素 。 第四节 大数据营销的伦理要求 1.主要内容 大数据带来的伦理缺失，数据拥有者的隐私保护，数据归属权的确权问题， 知识产权保护 2.基本概念和知识点 大数据下的伦理缺失：数据获取数据分析过程中会产生的各自潜在纠纷 知识产权保护 数据的确权问题，该归属谁 企业大数据的成本收益分析 用户数据的隐私保护 企业的大数据战略，，拥抱不确定性，社会长期利益一致性 3.问题与应用 理解并掌握大数据营销伦理战略要求 （三）思考与实践 1.为什么说大数据隐私越来越被企业看重？ （四）教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论、案例分析、调查研究、网络辅助教学、多媒体教学 第三章 社会网络分析 （一）目的与要求 1. 理解社会网络的相关概念； 2. 了解社会网络在营销中的应用； 3. 掌握社会网络的代表性分析； （二）教学内容 第一节 社会网络关系在营销的应用 1.主要内容 社会网络定义，相关概念。 2.基本概念和知识点 社会网络是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，社 会网络关注的是人们之间的互动和联系,社会互动会影响人们的社会行为 社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网