广东省高等教育自学考试《商务分析方法与工具》课程考试大纲

（课程代码：14147）

目录

Ⅰ  课程性质与课程目标

Ⅱ  考核目标

Ⅲ  课程内容与考核要求

Ⅳ  关于大纲的说明与考核实施要求

附录 题型举例

Ⅰ 课程性质与课程目标

一、课程性质与特点

《商务分析方法与工具》是全国高等教育自学考试信息管理与信息系统专业的一门专业课程，它是近代新兴的一门综合学科，是为培养和检验自学应考者的商务分析方法与能力而设置的一门专业课程。本课程系统介绍商务数据分析中的基本问题和模型方法，以Excel在商务数据分析中的实际应用为主线，注重理论与实践的有机结合，主要对商务数据分析与应用中所涉及的理论、原理、方法、模型、常用工具、场景应用及实践案例进行深入的分析。通过本课程的学习，应使学生掌握一个管理者必备的商务分析理论知识和实际操作技能。本课程具有较强的系统性、筹划性、实用性和针对性的特点。

二、课程目标

 “以数据驱动业务发展”的理念正在被越来越多的企业所接受，并成为企业的核心竞争力之一。数据中蕴含着对企业经营发展至关重要的信息，通过对这些数据进行综合分析和深度挖掘，能够帮助企业制定科学精准的战略决策。为顺应新文科、新商科建设的理念和满足新时代对商务数据分析人才的需求，急需设置“商务分析方法与工具”课程。通过本课程的学习，要求学生熟悉并掌握商务数据分析涉及的理论、方法与应用等核心内容，主要包括：商务数据分析模型、商务数据分析方法、商务数据的采集与处理、数据可视化、行业数据分析、竞争数据分析、商品数据分析、商品销售数据分析、商品库存数据分析、消费者数据分析、商务数据分析报告。

三、与相关课程的联系与区别

《商务分析方法与工具》是一门综合应用性很强的学科，具有较强的系统性、筹划性、实用性和针对性，它与本专业所开设《信息资源管理》、《企业资源规划系统与应用》、《电子商务与网络营销》、《数据结构与数据库》、《信息技术（IT）项目管理》等课程具有一定的互补性，也可以说是本专业其他学科知识的综合运用；但《商务分析方法与工具》课程在考试内容、考核目标和考试命题等方面又与本专业其他的课程有着一定的区别，这也体现了《商务分析方法与工具》课程在整个高等教育自学考试学科体系中有着其他专业课程不可替代的职能。

四、课程的重点和难点

本课程的重点内容是：商务数据分析的概念及作用、商务数据分析的流程、商务数据分析的主要任务、商务数据分析模型、商务数据分析方法、商务数据的采集与处理。教材的第1、2、3、4章是考核重点章，第5、6、7、8、9章是考核次重点章，第10、11、12章是考核一般章。

本课程的难点内容是：数据可视化、行业数据分析、竞争数据分析、商品数据分析、商品销售数据分析。

Ⅱ  考核目标

本课程在考核目标中，按照识记、领会、简单应用和综合应用四个层次规定其应达到的能力层次要求。四个能力层次是递进关系，各能力层次的含义是：

识记（Ⅰ）：要求考生能够对大纲各章中知识点进行识记，能正确认识和表述科学事实、原理、术语和规律，知道该课程的基础知识，并能进行正确的选择和判断。例如商务数据分析的流程、PEST分析的含义、宏观环境的主要因素、SWOT分析的定义、SWOT模型的四个因素、SWOT模型的战略矩阵等。识记的考核点详情见“Ⅲ课程内容与考核要求”中的内容。

领会（Ⅱ）：能将所学知识加以解释、归纳，能领悟某一概念或原理与其他概念或原理之间的联系，理解其引申意义，并能做出正确的表述和解释，是较高层次要求。例如行业数据分析流程的内容、竞争数据分析的内容、聚类分析的商业应用场景、关联规则分析的应用步骤、关联规则分析的应用场景。领会的考核点详情见“Ⅲ课程内容与考核要求”中的内容。

简单应用（Ⅲ）：能用所学的概念、原理、方法正确分析和解决较简单问题，具有分析和解决一般问题的能力。例如使用Excel进行搜索量走势分析、使用Excel进行行业卖家情况分析、使用Excel进行行业商品销售趋势分析。简单应用的考核点详情见“Ⅲ课程内容与考核要求”中的内容。

综合应用（Ⅳ）：能灵活运用所学过的知识，分析和解决比较复杂的问题，具有一定解决实际问题的能力。例如滞销与畅销商品分析、商品销量排名分析、商品销售情况统计与分析、不同商品的最优数量分配。综合应用的考核点详情见“Ⅲ课程内容与考核要求”中的内容。

Ⅲ  课程内容与考核要求

第1章 总论

一、学习目的与要求

本章主要介绍商务数据分析的基本理论知识，通过本章的学习，理解商务数据分析的概念及作用，熟悉商务数据分析的流程及原则，了解商务数据分析的主要任务。

二、课程内容

第一节 商务数据分析的概念及作用

• 商务数据分析的概念
• 商务数据分析的作用

第二节 商务数据分析的流程及原则

• 商务数据分析的流程
• 商务数据分析的原则

第三节 商务数据分析的主要任务

（一）行业数据分析

（二）竞争数据分析

（三）商品数据分析

（四）销售数据分析

（五）库存数据分析

（六）消费者数据分析

第四节 商务数据分析的应用

（一）商务数据分析与前沿技术的结合

（二）商务数据分析与典型行业的结合

三、考核知识点与考核要求

（一）商务数据分析的概念和作用

识记：数据的概念、商务数据分析的概念、商务数据分析的作用。

领会：数据的种类、数据分析在企业日常经营分析中的三大作用。

（二）商务数据分析的流程及原则

    识记：商务数据分析的流程。

    领会：商务数据分析的原则。

（三）商务数据分析的主要任务

识记：商务数据分析的主要任务。

领会：行业数据分析流程的内容、竞争数据分析的内容、商品数据分析的内容、销售数据分析的内容、库存分析的内容、消费者数据分析的内容。

（四）商务数据分析的应用

识记：大数据的特点。

领会：大数据给商务数据分析带来的发展契机、人工智能为商务数据分析带来的发展趋势、云服务在商务数据分析中的主要作用、商务数据分析在电子商务行业、金融行业、电信行业中的应用。

四、本章重点、难点

本章重点：商务数据分析的概念及作用；商务数据分析的流程及原则；商务数据分析的主要任务。

本章难点：商务数据分析的应用。

 

第2章 商务数据分析模型

一、学习目的与要求

本章主要介绍商务数据分析模型，通过本章的学习，掌握PEST模型、SWOT模型、5W2H模型、逻辑树模型的基础知识，了解这四种模型的概念、应用步骤。

二、课程内容

第一节 PEST模型

（一）PEST模型基础知识

（二）PEST模型在商务数据分析中的应用

第二节 SWOT模型

（二）SWOT模型基础知识

• SWOT模型在商务数据分析中的应用

第三节5W2H模型

（一）5W2H模型基础知识

（二）5W2H模型在商务数据分析中的应用

第四节 逻辑树模型

• 逻辑树模型基础知识
• 逻辑树模型在商务数据分析中的应用

三、考核知识点与考核要求

（一）PEST模型

    识记：PEST分析的含义、宏观环境的主要因素。

领会：从四个宏观因素出发理解PEST模型在商务数据分析中的应用。

（二）SWOT模型

识记：SWOT分析的定义、SWOT模型的四个因素、SWOT模型的战略矩阵。

领会：SWOT模型在商务数据分析中的应用。

（三）5W2H模型

识记：5W2H模型的概念、5W2H模型中的5W的含义、2H的含义、5W2H模型的应用步骤。

领会：5W2H模型在商务数据分析中的应用。

（四）逻辑树模型

识记：逻辑树的概念、逻辑树模型的基本原则、逻辑树模型的类型。

领会：议题树的工作原理与结构图、假设树的工作原理与结构图、是否树的工作原理与结构图、逻辑树模型在商务数据分析中的应用。

四、本章重点、难点

本章重点：PEST分析的含义；宏观环境的主要因素；SWOT分析的定义；SWOT模型的四个因素；SWOT模型的战略矩阵；5W2H模型的概念；5W2H模型中的5W的含义；2H的含义；5W2H模型的应用步骤。

本章难点：逻辑树的概念；逻辑树模型的基本原则；逻辑树模型的类型。

 

第3章 商务数据分析方法

一、学习目的与要求

本章介绍了静态分析指标和动态分析指标的含义，相关分析的计算方法，一元线性回归分析的计算方法以及时间序列预测模型。通过本章的学习，掌握相关分析、回归分析、时间序列分析等数据分析方法，熟悉了解各类统计分析指标和指数的计算方法。

二、课程内容

第一节 统计基础知识

• 静态分析指标
• 动态分析指标
• 统计指数
• 抽样推断

第二节 相关分析与回归分析

• 相关分析
• 回归分析
• 相关分析与回归分析的应用

第三节 时间序列分析

• 移动平均法
• 指数平滑法
• 时间序列分析的应用

第四节 商务数据分析的其他方法

• 聚类分析法
• 关联规则分析法

三、考核知识点与考核要求

（一）统计基础知识

识记：总量指标的概念、相对指标的概念、平均指标的概念、变异指标的概念、时间序列的概念。

领会：平均指标的种类、变异指标的种类、时间序列的分类、统计指数的种类。

简单应用：平均指标（算术平均值、调和平均值、众数、中位数）的应用、变异指标（极差、四分位差、平均差、标准差、方差）的应用、抽样推断的应用。

（二）相关分析和回归分析

识记：相关关系的概念、回归分析的概念。

领会：相关关系的种类、回归分析的种类。

简单应用：相关分析的应用、回归分析的应用。

（三）时间序列分析

    识记：时间序列数据的概念。

简单应用：移动平滑法的应用。

（四）商务数据分析的其他方法

识记：聚类分析的概念、关联规则分析的概念。

领会：聚类分析的商业应用场景、关联规则分析的应用步骤、关联规则分析的应用场景。

四、本章重点、难点

本章重点：统计基础知识；相关分析和回归分析；时间序列分析。

本章难点：聚类分析的概念；关联规则分析的概念；关联规则分析的应用步骤。

 

第4章商务数据的采集与处理

一、学习目的与要求

本章介绍了商务数据采集的类型和方法，通过本章的学习，掌握调查问卷的设计方法和注意事项，掌握数据在Excel中的导入导出操作，掌握用Excel进行基本的数据处理和规范化操作的方法，了解商务数据爬取方式和开源工具。

二、课程内容

第一节 网页数据的采集

• 静态数据采集
• 动态数据采集
• 网络数据的爬取

第二节 市场调查问卷的设计与回收

• 调查问卷设计
• 调查问卷的回收
• 调查问卷的数据分析

第三节 数据的导入与导出

• 数据导入
• 数据导出

第四节 数据清洗与预处理

• 数据清洗
• 数据概化
• 数据规范化
• 数据合并与分组

三、考核知识点与考核要求

（一）网页数据的采集

识记：静态数据的概念、动态数据的概念、网络爬虫的概念。

简单应用：利用Excel采集静态数据、利用网页的特定操作采集动态数据。

（二）市场调查问卷的设计与回收

识记：问卷调查的分类。

领会：调查问卷调查的范围、调查问卷设计。

（三）数据的导入与导出

领会：数据导入和导出的步骤。

简单应用：利用Excel完成数据的导入、利用Excel完成数据的导出。

（四）数据清洗与预处理

识记：数据预处理的概念、数据预处理的流程。

领会：数据清洗的含义、数据概化的含义、数据规范化的含义。

简单应用：利用Excel完成纵向合并和横向合并以及数据分组。

四、本章重点、难点

本章重点：网页数据的采集；市场调查问卷的设计与回收；数据的导入与导出。

本章难点：数据的清洗与预处理。

 

第5章 数据可视化

一、学习目的与要求

本章介绍了数据可视化的主要内容，通过本章的学习，掌握数据可视化的基础知识、Excel中各种图形的制作方法，掌握数据透视表的创建与多维操作、数据透视图的创建方法、标签云的概念。

二、课程内容

第一节 数据可视化基础知识

• 数据可视化基本概念
• 制作表格的基本原则
• Excel相关知识
• 图形的制作
• 制作饼图
• 制作柱形图
• 制作柱形图
• 制作雷达图
• 制作折线图
• 制作折线图

第三节 数据透视表和数据透视图

• 创建数据透视表
• 数据透视表的多维操作
• 创建数据透视图

第四节 标签云可视化

• 标签云的定义
• WordArt标签云工具的使用

三、考核知识点与考核要求

（一）数据可视化基础知识

识记：数据可视化的定义。

领会：数据可视化的关键点、制作表格的基本原则。

（二）图形的制作

领会：数据点的含义。

简单应用：制作饼图、柱形图、直方图、雷达图、作折线图、散点图。

（三）数据透视表和数据透视图

识记：数据透视表的含义、数据透视图的含义。

领会：数据透视图、数据透视表的作用。

简单应用：数据透视表的创建与多维操作、数据透视图的创建。

（四）标签云可视化

识记：标签云的含义。

领会：标签云的功能。

简单应用：WordArt标签云的使用。

四、本章重点、难点

本章重点：数据可视化基础知识；制作表格的基本原则；标签云的定义。

本章难点：图形的制作；创建数据透视表；数据透视表的多维操作。

 

第6章 行业数据分析

一、学习目的与要求

本章主要介绍了行业数据分析的主要内容和方法。通过本章的学习，了解行业数据分析的相关概念，掌握行业数据分析的数据指标及采集方法，掌握市场行情调研的基本概念、基于百度指数的行业分析方法和基于“五力竞争分析”模型的行业竞争分析方法，能对行业中的竞争者、卖家、商品、销售等方面进行简单的数据分析。

二、课程内容

第一节 市场行情分析

• 市场行情基础知识
• 利用百度指数分析市场行情

第二节 行业状况分析

• 行业竞争分析的方法
• 行业商品搜索量走势分析
• 行业卖家情况分析
• 行业商品销售趋势分析

三、考核知识点与考核要求

（一）市场行情分析

识记：市场行情数据分析的含义、百度指数的含义。

领会：市场行情的内涵、市场行情调查的内容、市场行情调查的方法、百度指数的主要模块。

综合应用：利用百度指数分析商品类目市场行情。

（二）行业状况分析

识记：行业竞争结构分析模型。

领会：行业商品搜索量走势分析的作用、行业卖家情况分析的作用、行业商品销售趋势分析的作用。

简单应用：使用Excel进行搜索量走势分析、使用Excel进行行业卖家情况分析、使用Excel进行行业商品销售趋势分析。

四、本章重点、难点

本章重点：市场行情数据分析的含义；百度指数的含义；利用百度指数分析商品类目市场行情。

本章难点：行业竞争分析的方法；行业商品搜索量走势分析；

行业卖家情况分析；行业商品销售趋势分析。

第7章 竞争数据分析

一、学习目的与要求

本章介绍了竞争数据分析的主要内容和方法，通过本章的学习，了解竞争对手的相关概念、竞争产品数据的来源，掌握分析竞争对手店铺销售情况、客户拥有量和下单转化率的方法，了解竞争产品市场份额和价格差异的分析过程。

二、课程内容

第一节 竞争对手分析

• 竞争对手分类
• 竞争对手店铺销售情况分析
• 竞争对手客户拥有量分析

第二节 竞争产品分析

• 竞争产品相关知识
• 竞争产品市场份额分析
• 竞争产品价格差异分析

三、考核知识点与考核要求

（一）竞争对手分类

识记：竞争对手的分类。

简单应用：使用Excel完成简单的竞争对手店铺销售情况分析、使用Excel完成简单的竞争对手客户拥有量分析、使用Excel完成简单的竞争对手下单转化率分析。

（二）竞争产品分析

识记：产品竞争力的含义、产品竞争策略的含义、产品组合策略的含义。

领会：如何根据企业的战略目标及战略类型选择产品组合策略、使用Excel完成简单的竞争产品市场份额分析、使用Excel完成简单的竞争产品价格差异分析。

四、本章重点、难点

本章重点：产品竞争力的含义；产品竞争策略的含义；产品组合策略的含义。

本章难点：使用Excel完成竞争对手分析和竞争产品分析。

 

第8章 商品数据分析

一、学习目的与要求

本章主要介绍了商品数据分析的基本概念和分析模型，通过本章的学习，了解包括商品搜索关键词统计、商品关键词搜索热度分析、商品采购成本分析与定价分析等商品分析的主要方法，掌握使用Excel图表对商品搜索关键词进行数据透视表操作，对商品关键词搜索热度进行条件格式化，对商品价格与成交量、销售额之间利用面积图进行统计分析的方法，对商品成本的时间序列数据通过折线图进行趋势分析与预测，对商品的单价与进货成本进行分类汇总统计的方法。

二、课程内容

第一节 商品热度分析

• 商品关键词相关知识
• 商品搜索关键词统计
• 商品搜索热度数据分析

第二节 商品定价分析

• 商品定价相关知识
• 商品价格与成交量分析

第三节 商品采购成本分析

• 商品成本价格预测分析
• 商品采购金额统计分析

三、考核知识点与考核要求

（一）商品热度分析

领会：关键词的作用，商品关键词的来源。

简单应用：商品搜索关键词统计、商品搜索热度数据分析。

（二）商品定价分析

识记：商品价格的概念。

领会：影响商品定价的主要因素。

综合应用：商品价格与成交量分析、商品价格与销售总额分析。

（三）商品采购成本分析

领会：商品采购成本分析的作用。

简单应用：商品成本价格预测分析、商品采购金额统计分析。

四、本章重点、难点

本章重点：商品搜索关键词统计；商品搜索热度数据分析；影响商品定价的主要因素。

本章难点：商品价格与成交量分析；商品价格与销售总额分析商品成本价格预测分析；商品采购金额统计分析。

 

第9章 商品销售数据分析

一、学习目的与要求

本章主要介绍了商品销售数据分析的方法。通过本章的学习，了解商品销售数据的统计和分析，及时对畅销和滞销的商品采取相应措施的方法，及时了解客户的需求和爱好，及时了解市场的变化。掌握在满足各种约束的条件下，计算各类商品在获得最大利润时的数量。掌握商品退货情况的统计分析方法。

二、课程内容

第一节 商品销售数据分析基础知识

• 商品销售的概念
• 滞销与畅销商品分析
• 商品销量排名分析
• 商品销售情况统计与分析
• 不同商品的数量分配

第二节 商品退货退款统计与分析

（一）商品退货退款原因统计

（二）商品退货退款原因分析

三、考核知识点与考核要求

（一）商品销售数据分析基础知识

识记：商品销售数据分析的种类、商品销售的概念。

领会：销售的三个认知。

综合应用：滞销与畅销商品分析、商品销量排名分析、商品销售情况统计与分析、不同商品的最优数量分配。

（二）商品退货退款统计与分析

简单应用：商品退货退款原因统计、商品退货退款原因分析。

四、本章重点、难点

本章重点：商品销售数据分析的种类；销售的三个认知；滞销与畅销商品分析；商品销量排名分析；商品销售情况统计与分析；不同商品的最优数量分配。

本章难点：商品退货退款原因统计；商品退货退款原因分析。

 

第10章 商品库存数据分析

一、学习目的与要求

本章主要介绍了商品库存管理的方法。通过本章的学习，了解库存管理的基础知识，掌握ABC库存管理分类法、库存商品安全库存计算方法、库存周转率的计算方法，了解库存商品状态展示与分析过程。

二、课程内容

第一节 商品库存管理

（一）商品库存管理相关知识

（二）ABC库存管理分类法

    （三）库存商品安全库存计算

第二节 商品库存周转率

（一）商品库存状态分析

（二）库存周转率统计与分析

三、考核知识点与考核要求

（一）商品库存管理

识记：库存管理的概念、库存周转的分类、ABC库存管理分类法对企业存货的分类。

领会：库存管理的作用。

综合应用：ABC库存管理法的操作过程、库存商品安全库存的计算方法。

（二）商品库存周转率

    识记：库存周转率的概念。

    领会：库存周转率在库存管理中的作用。

综合应用：库存状态分析、库存周转率统计与分析。

四、本章重点、难点

本章重点：库存周转的分类；ABC库存管理分类法对企业存货的分类。

本章难点：ABC库存管理法的操作过程；库存商品安全库存的计算方法；库存状态分析；库存周转率统计与分析。

    

第11章 消费者数据分析

一、学习目的与要求

本章主要介绍了消费者数据分析的方法。通过本章的学习，了解消费者特征与行为分析的内容、掌握分析新老客户人数变化走势和新老客户销量占比的方法、了解客户忠诚度的分类。

二、课程内容

第一节 消费者特征与行为分析

• 消费者特征分析相关知识
• 消费者忠诚度

第二节 消费者总体消费情况分析

（一）消费者基本特征分析

（二）新老客户消费情况分析

（三）营销推广的消费者定位

三、考核知识点与考核要求

（一）消费者特征与行为分析

识记：消费者忠诚度的概念。

领会：消费者特征分析的几个方面、影响消费者忠诚度的因素、忠诚消费者的测量标准。

（二）消费者总体消费情况分析

    综合应用：消费者基本特征分析、新老客户消费情况分析、营销推广的消费者定位。

四、本章重点、难点

本章重点：消费者特征分析的几个方面；影响消费者忠诚度的因素；忠诚消费者的测量标准

本章难点：消费者基本特征分析；新老客户消费情况分析；营销推广的消费者定位。

    

第12章 商务数据分析报告

一、学习目的与要求

本章主要介绍了商务数据分析报告的撰写方法。通过本章的学习，了解商务数据分析报告的类型，熟悉商务数据分析报告的撰写流程和撰写商务数据分析报告的主要思路。

二、课程内容

第一节 商务数据分析报告的撰写

• 商务数据分析报告的类型
• 商务数据分析报告撰写流程与思路

第二节 商务数据分析报告案例

（一）各行业商务数据分析报告来源

（二）商务数据分析报告案例

三、考核知识点与考核要求

（一）商务数据分析报告的撰写

识记：商务数据分析报告的类型、商务数据分析报告的撰写流程。

领会：商务数据分析报告的撰写思路。

四、本章重点、难点

本章重点：商务数据分析报告的类型。

本章难点：商务数据分析报告的撰写流程。

 

Ⅳ 关于大纲的说明与实施要求

一、自学考试大纲的目的和作用

课程自学考试大纲是根据专业自学考试计划的要求，结合自学考试的特点而确定。其目的是对个人自学、社会助学和课程考试命题进行指导和规定。

课程自学考试大纲明确了课程学习的内容以及深广度，规定了课程自学考试的范围和标准。因此，它是编写自学考试教材和辅导书的依据，是社会助学组织进行自学辅导的依据，是自学者学习教材、掌握课程内容知识范围和程度的依据，也是进行自学考试命题的依据。

二、课程自学考试大纲与教材的关系

课程自学考试大纲是进行学习和考核的依据，教材是学习掌握课程知识的基本内容与范围，教材的内容是大纲所规定的课程知识和内容扩展与发挥。课程内容在教材中可以体现一定的深度或难度，但在大纲中对考核的要求一定要适当。

大纲与教材所体现的课程内容基本一致；大纲里面的课程内容和考核知识点，教材里一般也要有。反过来，教材里有的东西，大纲里就不一定体现。如果教材中有的内容与大纲要求不一致的地方，应以大纲规定为准。

三、关于自学教材

《商务数据分析与应用》，屈莉莉主编，电子工业出版社，2022年版。

四、关于自学要求和自学方法的指导

本大纲的课程基本要求是依据专业考试计划和专业培养目标而确定的。课程基本要求还明确了课程的基本内容，以及对基本内容掌握的程度。基本要求中的知识点构成了课程内容的主体部分。因此，课程基本内容掌握程度、课程考核知识点是高等教育自学考试考核的主要内容。

为有效地指导个人自学和社会助学，本大纲已指明了课程的重点和难点，在章节的基本要求中一般也指明了章节内容的重点和难点。

本课程推荐总学时为64学时。

五、对社会助学的要求

1、社会助学者应依据本大纲规定的考核内容和考核要求，认真钻研指定教材，明确本课程在信息管理与信息系统课程体系中的地位和作用，明确本课程和其他课程不同的特点和学习要求，引导学生进行必要的专业知识回顾，为本课程的学习奠定良好的基础。

2、根据自学方法指导的要求，正确引导学生开展自学。助学中应把握重点和难点问题，明确重点，讲透彻难点，提高学生分析问题和解决问题的能力。

3、引导学生正确处理学习和考试的关系，避免为应试而辅导，片面押题，引导学生全面把握课程知识点，不断地提高其专业能力。

六、对考核内容的说明

1.本课程要求考生学习和掌握的知识点都是本课程考核的内容。课程中个章的内容均由若干知识点组成，在自学考试中成为考核知识点。因此，本课程自学考试大纲中所规定的考试内容是以分解为考核知识点的方式给出的。由于各知识点在课程中的地位、作用以及知识点自身的特点不同，自学考试将对各知识点分别按四个认知（或能力）层次确定其考核要求。

（1）识记：能正确认识和表述科学事实、原理、术语和规律，知道该课程的基础知识，并能进行正确的选择和判断。

（2）领会：能将所学知识加以解释、归纳，能领悟某一概念或原理与其他概念或原理之间的联系，理解其引申意义，并能做出正确的表述和解释。

（3）简单应用：能用所学的概念、原理、方法正确分析和解决较简单问题，具有分析和解决一般问题的能力。

（4）综合应用：能灵活运用所学过的知识，分析和解决比较复杂的问题，具有一定解决实际问题的能力。

上述四个不同层次的认知能力是层级递进的关系，后一层次的认知能力，包括了前面所有层次的能力要求，都是考核必须注意的内容范围。

2.在考试之日起6个月前，由全国人民代表大会和国务院颁布或修订的法律、法规都将列入相应课程的考试范围。凡大纲、教材内容与现行法律、法规不符的，应以现行法律法规为准。命题时也会对我国经济建设和科技文化发展的重大方针政策的变化予以体现。

七、关于考试命题的若干规定

1.本课程考试方式为闭卷笔试，考试时间为150分钟。考试时可携带无存储记忆功能的计算器。

2.本大纲各章所规定的基本要求、知识点及知识点下的知识细目，都属于考核的内容。考试命题既要覆盖到章，又要避免面面俱到。要注意突出课程的重点、章节重点，加大重点内容的覆盖度。

3.命题不应有超出大纲中考核知识点范围的题，考核目标不得高于大纲中所规定的相应的最高能力层次要求。命题应着重考核自学者对基本概念、基本知识和基本理论是否了解或掌握，对基本方法是否会用或熟练。不应出与基本要求不符的偏题或怪题。

4.本课程在试卷中对不同能力层次要求的分数比例大致为：识记占20%，领会占30%，简单应用占30%，综合应用占20%。

5.要合理安排试题的难易程度，试题的难度可分为：易、较易、较难和难四个等级。每份试卷中不同难度试题的分数比例一般为：2:3:3:2。

6.各种题型的具体样式参见本大纲附录。

 

附录  题型举例

 

• 判断题

1、数据预处理的目的是提高数据质量。（    ）

2、SWOT模型中的优势(Strength)属于外部因素。（    ）

二、单项选择题

1、行业数据分析不包括（    ）。

A．行业数据采集        B．产业链分析

1. 市场生命周期分析     D. 竞争产品分析

2、下列不属于波特五力分析法内容的是（    ）。

A．潜在进入者的         B．替代品的威胁

1. 购买者的讨价还价能力   D. 中间商的讨价还价能力

三、多项选择题

1、数据分析流程中的数据处理与集成阶段，处理的对象包括（    ）。

A．外部数据                 B．重复数据

1. 错误数据                D. 残缺数据

2、数据规范化方法包括（    ）。

1. 最小-最大                B. 对数转换   
2. arctan函数转化           D. z-score标准化

四、简答题

1、简述商务数据分析的基本流程。

2、什么是PEST模型，该模型包含哪些主要方面？

五、论述题

智能家居是以住宅为平台，以物联网技术为基础，由软件系统、硬件和云计算平台组合而成的，以实现环保节能为目的的居住环境。在“互联网+”的背景下，试运用SWOT模型分析智能家居行业在我国的发展现状。