个人介绍
数据分析与应用

主讲教师:冯彦乔

教师团队:共10

  • 冯彦乔
  • 方晓丽
  • 鲜谊
  • 安冬冬
  • 殷涛
  • 张兴华
  • 彭泽春
  • 刘应强
  • 李文超
  • 刘永红
学校: 四川交通职业技术学院
开课院系: 交通运输与经济管理系
专业大类: 财经商贸大类
开课专业: 现代物流管理
课程负责人: 冯彦乔
课程英文名称: Data analysis and Application
学分: 4
课时: 64
课程介绍
     数据分析与应用是物流管理专业的一门必修专业课程。随着物流智慧化、智能化进程加快,物流大数据处理与分析业务处于常态化发展阶段,为了更加贴合行业需求和岗位要求,特开设数据分析与应用课程。本课程在第二学期开设,课程的先修课程有:物流基础、会计基础、物流管理;后续课程有货物配送、货物运输组织、物流客户服务、费用结算与物流成本分析、供应链设计与优化。
      本门课程大数据分析与应用包含基础篇(Excel)、中阶篇(Tableaue)、高阶篇(Python),其中基础篇以国家智能仓储大数据分析(中级)职业技能等级认证为核心,通过进货、盘点、拣选等仓储流程使用Excel分析工具展开讲解,让学生掌握数据分析基本素养和技术技能,学生能独立完成某一任务的数据分析。中阶篇以tableaue分析工具为依托,通过对数据分析软件的使用,让学生能独立完成一份商务数据分析报告。高阶篇以Python编程语言为基础,为学生进一步讲解聚类分析、时间序列分析等数据挖掘技术相关内容,让学生能独立研究数据、开发数据、创造数据价值。
教师团队

冯彦乔

职称:大数据与人工智能高级工程师

单位:四川交通职业技术学院

部门:交通运输与经济管理系

职位:物流教研室主任

方晓丽

职称:教师

单位:四川交通职业技术学院

部门:汽车工程系

鲜谊

职称:教师

单位:四川交通职业技术学院

部门:其他

安冬冬

职称:讲师

单位:四川交通职业技术学院

部门:交通运输与经济管理系

殷涛

职称:教师

单位:四川交通职业技术学院

部门:交通运输与经济管理系

张兴华

职称:教师

单位:四川交通职业技术学院

部门:交通运输与经济管理系

彭泽春

职称:教师

单位:四川交通职业技术学院

部门:交通运输与经济管理系

刘应强

职称:教师

李文超

职称:教师

单位:四川京邦达物流科技有限公司

部门:数字产业链

职位:项目工程师

刘永红

职称:教师

教学方法

教法中一是情景引入法。教师利用企业真实视频、真实图片、真实案例等真实情境,明确课程主题,激发学生学习兴趣,达到产、学、研三位一体教学过程。二是任务驱动法。以解决企业真实任务为驱动,运用信息技术引入教学情境,实现了主动参与、自主协作、探索研究、创新方法的教学效果。三是直观演示法。教学过程中以学生为课堂主体,教师辅助引导学生先参与、先演示,鼓励学生自主探究发现问题,利用信息化手段高效解决问题,课堂互动创新解决方法等,使学生对解决问题的过程不仅有直观深刻的认识,还能从中理解问题的深层次含义。

学法中一是自主探究学习法。通过企业导师导入任务目标,学生利用网络资源库及精品资源课学习相关理论知识,使学生掌握知识目标教学重点。二是小组合作探究法。小组合作破解教学难点,获得知识与技能的同时,创新学习手段,促进学生团队协作意识的培养,达到专业与思政相融相合。


教学条件

1.教学团队与教学资源

学生数与本专业专任教师数比例不高于25:1,双师素质教师占专业教师比例一般不低于90%,专任教师队伍要考虑职称、年龄,形成合理的梯队结构。

专任教师:

专任教师应具有高校教师资格;有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心;具有物流管理、物流工程等相关专业本科及以上学历;具有扎实的本专业相关理论功底和实践能力;具有较强信息化教学能力,能够开展课程教学改革和科学研究;有每5年累计不少于12个月的企业实践经历。

专业带头人:

专业带头人原则上应具有副高及以上职称,能够较好地把握国内外物流管理行业、专业发展,能广泛联系行业企业,了解行业企业对本专业人才的需求实际,教学设计、专业研究能力强,组织开展教科研工作能力强,在本区域或本领域具有一定的专业影响力。

兼职教师:

兼职教师主要从本专业相关的行业企业聘任,企业实践经验不低于5年,具备良好的思想政治素质、职业道德和工匠精神,具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验,具有中级及以上相关专业职称,能承担专业课程教学、实习实训指导和学生职业发展规划指导等教学任务。

教学资源:

教学资源主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施所需的教材、 图书文献及数字教学资源等。

(1)教材选用基本要求

按照国家规定选用优质教材,禁止不合格的教材进入课堂。学校应建立专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构,完善教材选用制度,经过规范程序择优选用教材,优先选择适应本专业和行业发展实际所需的教材。

(2)图书文献配备基本要求

图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要,方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括:有关物流行业各类国家标准,现代物流管理技术、方法、思维以及实务操作类图书,经济、管理、营销、信息技术和文化类文献等,电子教学资源包括CNKI全国知识学术检索库、全球案例发现系统、超星学习平台等。

(3)数字教学资源配置基本要求

建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库,应种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新,能满足教学要求。

2.实训条件

校内外实训基地建设本着高起点、高标准、规范性、示范性和开放性的原则,在整合原有实训资源的基础上,与企业合作,建立了集“生产、教学、科研、技术开发与服务、职业技能鉴定”为一体的校内现代物流学习训练中心,包括校内实训室8个和叉车训练场1个,分别是仓储配送学习训练区、连锁经营学习训练区、物流沙盘学习训练室、物流仿真学习训练室、叉车训练场、专业软件学习训练室、进出口贸易学习训练室、物联网实训室和工商服务仿真实训室,实训室总面积约2000平方米,设备总价值600多万元,与顺丰、百世、苏宁、京东、德邦等企业合作建立了稳定的校外实训基地15个。

校内现代物流学习训练中心采用“学校工厂”模式建设,实行经营管理企业化,营造真实的职业环境与职业氛围,突出职业能力培养,建立了完备的管理制度和工作流程导向设计的学员培养模式。校内现代物流学习训练中心根据实训功能不同,以员工身份接受企业管理,让学生真实感受企业文化氛围和工作环节。


参考教材

使用教材

《大数据分析》黄源等主编,清华大学出版社.2020年2月第1版.ISBN978-7-302-53054-1

参考书目


1.Python数据分析与实践. 柳毅. 清华大学出版社. 2020年1月第1版.ISBN978-7-302-51579-1

2.Python程序设计基础教程. 夏敏杰. 清华大学出版社. 2020年11月第1版.ISBN978-7-302-51532-6

线上教学使用平台及资源情况

线上教学使用平台:“学银在线”

线上教学使用资源:

https://mooc1-2.chaoxing.com/mycourse/teachercourse?moocId=207385945&clazzid=14973350&edit=true&v=0

教学场地需求

专业机房授课,计算机安装Python3.2或以上版本,安装MySQL2.0或以上版本

总评成绩

构成比例

平时成绩占10%,其中:课堂考勤占2%,在线学习效果占8%;

实践考核占20 %

实训成绩占40 %

期末考核占30%


课程评价

教学资源
课程章节 | 文件类型   | 修改时间 | 大小 | 备注
1.2.6 验收效率分析
视频
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2024-04-13 64.22MB
1.3.2 入库总量分析
视频
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2024-04-09 4.86MB
1.3.3 入库总量的季节性分析
视频
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2024-04-09 17.97MB
1.3.4 入库货位差异分析
视频
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2024-04-09 49.24MB
1.3.5 入库效率的度量与影响因素分析
视频
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2024-04-09 19.35MB
1.4.1 库存整体分析
视频
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2024-04-13 98.70MB
1.4.2 ABC分析
视频
.mp4
2024-04-13 130.99MB
1.4.3 商品布局分析
视频
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2024-04-15 46.10MB
1.5.1 抽样分析
视频
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2024-04-17 58.41MB
1.5.2 差异分析
视频
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2024-04-17 65.70MB
1.6.1 IQ分析
视频
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2024-04-28 38.45MB
1.6.2 时间序列分析
视频
.mp4
2024-05-07 16.08MB
1.6.4 拣货效率分析
视频
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2024-05-20 56.74MB
 
视频
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2024-05-20 88.60MB
1.6.5 拣货效率影响因素分析
视频
.mp4
2024-05-20 32.09MB
1.7.1 分货总量分析
视频
.mp4
2024-05-22 20.52MB
1.7.2 分货能力分析
视频
.mp4
2024-05-22 8.98MB
1.7.3 分货作业资源投入分析
视频
.mp4
2024-05-22 51.47MB
1.7.4 新建目录
视频
.mp4
2024-05-29 63.15MB
2.1.2 数据看板制作与分析
文档
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2022-03-07 7.32MB
2.1.3 条形图制作与分析
文档
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2022-03-07 7.32MB
2.1.4 柱状图制作与分析
文档
.pptx
2022-03-07 7.32MB
2.1.5 制作折线图并分析
文档
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2022-03-07 7.32MB
2.2.1.1 桑基图制作与分析
文档
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2022-07-14 4.48MB
 
视频
.mp4
2022-07-14 29.74MB
 
视频
.mp4
2022-07-14 593.08MB
 
视频
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2022-07-14 230.67MB
2.2.1.2 气泡图制作与分析
文档
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2022-07-12 3.10MB
 
视频
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2022-07-12 298.85MB
 
视频
.mp4
2022-07-12 20.80MB
2.2.1.3 热力图制作与分析
文档
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2022-07-13 2.72MB
 
视频
.mp4
2022-07-13 303.65MB
2.2.1.4 条形图制作与分析
文档
.pptx
2022-07-13 3.20MB
2.2.1.5 帕累托图制作与分析
文档
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2022-07-14 3.98MB
 
视频
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2022-07-14 29.74MB
 
视频
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2022-07-14 404.52MB
2.3.1 认识数据分析常用工具—pandas
文档
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2022-03-07 191.00KB
 
文档
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2022-03-07 4.05MB
 
文档
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2022-03-07 441.48KB
2.3.2 用pandas分析数据
文档
.doc
2022-03-07 192.50KB
 
文档
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2022-03-07 3.22MB
 
文档
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2022-03-07 441.48KB
3.1.1 大数据的由来
文档
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2023-02-09 200.00KB
 
文档
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2023-02-09 5.96MB
 
文档
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2023-02-09 576.17KB
3.1.2 大数据的相关技术
文档
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2020-03-02 5.85MB
 
文档
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2020-03-02 441.34KB
3.1.3 Python开发环境搭建(实操)
文档
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2021-03-07 2.76MB
 
视频
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2021-03-07 29.86MB
 
视频
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2021-03-07 16.58MB
 
视频
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2021-03-07 15.59MB
3.2.3 数据的基本类型
文档
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2022-09-03 177.00KB
 
视频
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2022-09-03 1.37MB
 
文档
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2022-09-03 2.82MB
 
文档
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2022-09-03 887.57KB
 
文档
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2022-09-03 441.57KB
3.2.4 for循环与while循环
文档
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2020-03-02 162.50KB
 
视频
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2020-03-02 1.37MB
 
文档
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2020-03-02 2.86MB
 
文档
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2020-03-02 441.68KB
3.2.5 类、对象、继承
文档
.doc
2020-03-02 169.00KB
 
视频
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2020-03-02 1.37MB
 
文档
.pptx
2020-03-02 2.81MB
 
文档
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2020-03-02 441.28KB
3.3.1 认识存储数据载体—数据库
文档
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2022-09-03 11.93KB
 
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2022-09-03 1.88MB
 
文档
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2022-09-03 1.06MB
 
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2022-09-03 112.94KB
3.3.2 认识数据库管理工具—MySQL
视频
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2022-02-23 17.33MB
 
文档
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2022-02-23 1.46MB
 
文档
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2022-02-23 67.36KB
3.3.3 用Python操作MySQL数据库
文档
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2020-02-25 917.69KB
 
文档
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2020-02-25 41.19KB
3.3.4 MySQL案例演练(实操)
文档
.docx
2020-02-25 15.03KB
3.4.1 数据清洗简介
文档
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2022-09-03 192.50KB
 
视频
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2022-09-03 2.29MB
 
视频
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2022-09-03 57.36MB
 
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2022-09-03 3.38MB
 
文档
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2022-09-03 14.73KB
 
文档
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2022-09-03 441.38KB
3.4.2 认识数据清洗常用工具—OpenRefine
视频
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2020-03-01 26.11MB
 
文档
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2020-03-01 3.53MB
 
文档
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2020-03-01 441.32KB
3.4.3 用OpenRefine清洗数据
视频
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2020-03-06 26.11MB
 
视频
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2020-03-06 26.11MB
 
视频
.mp4
2020-03-06 26.11MB
 
文档
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2020-03-06 3.69MB
 
文档
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2020-03-06 441.37KB
3.4.5 OpenRefine案例演练(实操)
文档
.docx
2020-04-01 13.42KB
3.5.1 数据可视化简介
文档
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2022-09-03 14.60KB
 
文档
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2022-09-03 3.73MB
 
文档
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2022-09-03 14.55KB
 
文档
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2022-09-03 40.45KB
 
附件
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2022-09-03 --
 
附件
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2022-09-03 --
 
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3.5.2 认识数据可视化工具库—matplotib
文档
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2020-04-29 839.54KB
 
文档
.docx
2020-04-29 52.12KB
3.5.3 用matplotlib制作可视化数据图
文档
.pptx
2020-11-04 1.96MB
 
文档
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2020-11-04 45.88KB
3.5.5 matplotlib案例演练(实操)
文档
.docx
2020-02-25 284.93KB
4.1 数据运营分析—准备
文档
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2023-02-19 3.03MB
5.8 综合实训一:城市末端配送优化研究
文档
.docx
2020-05-19 13.03KB
 
文档
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2020-05-19 2.63MB
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