基本信息
文件名称:AIGC高效办公:Excel数据处理与分析(微课版)教学大纲 .docx
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总页数:8 页
更新时间:2025-06-19
总字数:约3.28千字
文档摘要

教学大纲

教学大纲

开课专业

授课班级

授课教师

(学年

(学年第学期)

教学大纲

XXX学校

AIGC高效办公:Excel数据处理与分析(微课版)

AIGC高效办公:Excel数据处理与分析(微课版)

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课程信息

课程名称:AIGC高效办公:Excel数据处理与分析

课程类别:专业核心课

课程性质:必修

计划学时:36

计划学分:3

先修课程:无

选用教材:《AIGC高效办公:Excel数据处理与分析(微课版)》,2025年;人民邮电出版社出版教材;

适用专业:电子商务、数据分析等专业,也可作为办公人员提高办公技能的自学教程。

课程负责人:

课程简介

随着大数据、人工智能等技术的不断进步,数据的应用范围不断扩大,数据处理效率显著提高,数据在数字经济发展中变得越来越重要。本课程以Excel2019为蓝本,系统地讲解了Excel2019各个功能和工具的使用方法及实战案例。

本课程讲解使用Excel并借助各种AIGC工具来处理与分析数据的相关知识,主要内容包括数据处理与分析概述、认识AIGC、Excel的基础知识、数据的获取与清洗、数据的计算与分析、数据可视化、数据的进阶分析、市场行业数据分析、竞争对手数据分析、客户数据分析和运营数据分析等。通过本书,读者不仅可以学到数据处理与分析的理论知识、Excel的基本操作、AIGC工具的使用,更能利用这些知识强化处理与分析数据的操作技能。本课程理论与实践紧密结合,以课前预习帮助读者理解课堂内容、培养学习兴趣,以课堂案例带动知识点的讲解,并且每个案例配有详细的图文操作说明及配套操作视频,能够全方位展示使用Excel和AIGC工具处理与分析数据的具体过程。同时,本书提供“提示”“行业知识”“知识拓展”等小栏目辅助学习,帮助读者高效理解相关内容并快速解决问题。

课程教学要求

序号

专业毕业要求

课程教学要求

关联程度

1

专业知识

掌握Excel2019工具和功能的使用方法,能够将表格的相关知识用于现实需求中。

H

2

问题分析

能够应用Excel和AIGC智能办公的各项知识和操作技能融会贯通,根据需求不同,分析问题。

H

3

设计/开发采编方案

能够针对具体的实际问题,进行处理分析数据。

H

4

研究方向

表格处理。

M

5

使用现代工具

Excel2019。

M

8

职业素养

培养规范的职业道德,杜绝违反不规范的行为。

L

9

个人和团队

要求学生分组,能够与他人合作。

H

10

沟通能力

通过小组讨论提高在项目中的沟通能力。

H

11

自我发展

深入剖析重难点知识,养成遵纪守法、爱岗敬业的良好品质。

M

12

终身学习

多关注设计类的网站、公众号等,提高审美和创新能力,以便创作出更出色的作品。

L

注:“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

课程教学内容

章节

名称

主要内容

重难点关键词

学时

教学方式

第0章

绪论

了解数据的定义、价值和分类。

了解数据处理与分析的流程和常用指标。

认识AIGC的概念和发展历程,以及常用的工具、插件和平台。

掌握AIGC的使用方法。

掌握AIGC的使用方法。

2

案例+理论

第1章

Excel的基础知识

了解Excel数据处理与分析的基本功能。

了解Excel在数据处理与分析领域的应用情况。

掌握使用Excel输入、编辑与美化表格数据的方法。

熟悉讯飞星火、文心一言和通义千问的使用方法。

掌握使用Excel输入、编辑与美化表格数据的方法。

4

案例+理论

第2章

数据的获取与清洗

熟悉利用Excel获取不同渠道的数据。

掌握修补缺失数据和修复错误数据的操作。

掌握清洗重复数据的操作方法。

掌握统一数据类型的操作。

熟悉使用智谱清言工具清洗数据的方法。

掌握修补缺失数据和修复错误数据的操作。

掌握清洗重复数据的操作方法。

掌握统一数据类型的操作。

3

案例+理论

第3章

数据的计算与分析

掌握公式的输入、编辑等操作。

掌握函数的插入、嵌套等操作,并熟悉若干常见函数。

掌握数据排序和筛选操作。

熟悉数据的分列与分类汇总的应用。

熟悉利用AIGC工具询问计算公式或函数的方法。

掌握公式的输入、编辑等操作。

掌握函数的插入、嵌套等操作,并熟悉若干常见函数。

掌握数据排序和筛选操作。

5

案例