《新媒体数据分析与应用》本科课程教学大纲
一、课程基本信息
| 课程名称 | (中文)新媒体数据分析与应用 | |||||
| (英文)New Media Data Analytics and Applications | ||||||
| 课程代码 | 2030722 | 课程学分 | 2 | |||
| 课程学时 | 32 | 理论学时 | 16 | 实践学时 | 16 | |
| 开课学院 | 新闻传播学院 | 适用专业与年级 | 网络与新媒体 大三 | |||
| 课程类别与性质 | 专业必修课 | 考核方式 | 考查 | |||
| 选用教材 | 《新媒体数据分析》,刘应波、陈如华、李娟主编,ISBN 978-7-5661-3243-7,哈尔滨工程大学出版社,2021年8月第1版 | 是否为 马工程教材 | 否 | |||
| 先修课程 | 《大学信息技术》、《数字媒体基础》等 | |||||
| 课程简介 | 《新媒体数据分析》课程旨在为新媒体专业的学生提供全面的数据分析知识和技能。课程将涵盖新媒体数据的获取、处理、分析及可视化处理,重点介绍各类新媒体平台的数据分析方法,包括视频、图文、直播、短视频等平台。学生将通过理论学习和实际操作掌握如何使用数据支持新媒体内容的策划和优化,提升新媒体运营的效果。 | |||||
| 选课建议与学习要求 | 本课程适合网络与新媒体专业三年级及以上学生,建议在修完《大学信息技术》和《数字媒体基础》等课程后学习。 | |||||
| 大纲编写人 |
| 制/修订时间 | 2024.5 | |||
| 专业负责人 |
| 审定时间 | 2024.6 | |||
| 学院负责人 |
| 批准时间 | 2024.6 | |||
二、课程目标与毕业要求
(一)课程目标
| 类型 | 序号 | 内容 |
| 知识目标 | 1 | 理解新媒体数据的基本概念 |
| 2 | 熟悉数据分析的基本理论和方法 | |
| 3 | 了解各类新媒体平台的数据特征 | |
| 4 | 掌握数据可视化的基本原理 | |
| 5 | 理解数据驱动的内容优化策略 | |
| 技能目标 | 6 | 数据获取与整理:学生将具备从各种新媒体平台获取数据的能力,并能够对数据进行清洗、整理和初步处理。 |
| 7 | 数据分析工具的使用:学生将熟练掌握常见的数据分析工具,如Excel等,能够对数据进行基本的统计分析和模式识别。 | |
| 8 | 数据可视化技能:学生将能够使用工具将数据转化为易于理解的可视化图表,并能够解释图表中的信息和趋势。 | |
| 9 | 数据驱动的内容优化:学生将具备根据数据分析结果进行内容优化的能力,能够制定和调整新媒体运营策略,提高内容的传播效果。 | |
| 10 | 数据报告撰写与展示:学生将具备撰写专业的数据分析报告的能力,并能够有效地展示分析结果,支持决策和策略制定。 | |
| 素养目标 (含课程思政目标) | 11 | 奉献社会,富有爱心,懂得感恩,自觉传承和弘扬雷锋精神,具有服务社会的意愿和行动,积极运用所学知识进行公益活动的策划与组织。 |
(二)课程支撑的毕业要求
| LO1品德修养:拥护中国共产党的领导,坚定理想信念,自觉涵养和积极弘扬社会主义核心价值观,增强政治认同、厚植家国情怀、遵守法律法规、传承雷锋精神,践行“感恩、回报、爱心、责任”八字校训,积极服务他人、服务社会、诚信尽责、爱岗敬业。 ⑤爱岗敬业,热爱所学专业,勤学多练,锤炼技能。熟悉本专业相关的法律法规,在实习实践中自觉遵守职业规范,具备职业道德操守。 |
| LO2专业能力:数据驱动的决策能力:学生将能够根据新媒体数据分析结果,做出基于数据的内容策划和运营决策。通过深入理解数据背后的趋势和用户行为,学生能够优化内容策略,提升用户参与度和传播效果。 ⑤跨平台的数据整合与分析能力:学生将具备在不同的新媒体平台上获取、整合和分析数据的能力。通过熟悉各类平台(如视频平台、社交媒体平台、图文平台等)的数据特征,学生能够有效地整合多渠道数据,进行全面的分析,找出跨平台的用户行为模式和传播路径,为综合性的内容营销和推广策略提供支持。 |
| LO3表达沟通:理解他人的观点,尊重他人的价值观,能在不同场合用书面或口头形式进行有效沟通。 ②应用书面或口头形式,阐释自己的观点,有效沟通。 |
| LO4自主学习:能根据环境需要确定自己的学习目标,并主动地通过搜集信息、分析信息、讨论、实践、质疑、创造等方法来实现学习目标。 ①能根据需要确定学习目标,并设计学习计划。 |
(三)毕业要求与课程目标的关系
| 毕业要求 | 指标点 | 支撑度 | 课程目标 | 对指标点的贡献度 |
| LO1 | ⑤ |
H | ⑤爱岗敬业,热爱所学专业,勤学多练,锤炼技能。熟悉本专业相关的法律法规,在实习实践中自觉遵守职业规范,具备职业道德操守。 | 100% |
| LO2 | ⑤ | H | ⑤跨平台的数据整合与分析能力:学生将具备在不同的新媒体平台上获取、整合和分析数据的能力。通过熟悉各类平台(如视频平台、社交媒体平台、图文平台等)的数据特征,学生能够有效地整合多渠道数据,进行全面的分析,找出跨平台的用户行为模式和传播路径,为综合性的内容营销和推广策略提供支持。 | 100% |
| LO3 | ② | H | ②应用书面或口头形式,阐释自己的观点,有效沟通。 | 100% |
| LO4 | ① | H | ①能根据需要确定学习目标,并设计学习计划。 | 100% |
(一)各教学单元预期学习成果与教学内容
| 1.1数据分析的益处 教学目标:学生能够理解数据分析的基本概念,并能够认识到数据分析在实际操作中的应用价值和益处。 教学重点与难点:重点是帮助学生认识数据分析在提高效率、决策制定和问题发现中的作用;难点在于引导学生理解数据分析的实际应用场景。 1.2重点分析的数据 教学目标:学生能够识别并区分在分析中需要关注的核心数据类型和指标。 教学重点与难点:重点是掌握不同类型数据的用途及其在分析中的重要性;难点在于选择和解释这些数据的具体作用。 1.3查看数据的地方 教学目标:学生能够了解如何通过各种数据来源获取所需的数据,如平台后台、分析工具等。 教学重点与难点:重点在于学习如何有效地查找和访问数据;难点是理解不同数据来源的准确性和可靠性。 1.4提高账号数据的方法 教学目标:学生能够掌握通过优化策略提高账号数据表现的方法。 教学重点与难点:重点在于学习常见的优化手段,如内容改进、用户互动等;难点是结合实际情况实施这些方法。 |
| 第二章 数据分析的常见方法 2.1数据分析的具体步骤 教学目标:学生能够清楚了解数据分析的基本流程,从数据收集、清理到分析和解释。 教学重点与难点:重点是掌握每个步骤的作用及其操作方法;难点在于将各步骤结合实际操作应用。 2.2数据分析的常见方法 教学目标:学生能够熟悉几种常见的数据分析方法,如回归分析、相关分析等。 教学重点与难点:重点在于理解每种方法的应用场景和优势;难点是选择适合的分析方法并正确解释结果。 |
| 第三章 整理数据的基本技巧 3.1数据排序 教学目标:学生能够掌握数据排序的技巧,并理解其在分析中的重要性。 教学重点与难点:重点是数据排序的实际操作技巧;难点是大数据集中的有效排序和理解排序结果。 3.2数据的筛选 教学目标:学生能够掌握如何筛选出有用数据,以提高分析的精准性。 教学重点与难点:重点在于学习筛选条件的设置;难点是筛选过程中避免遗漏关键数据。 3.2数据的汇总 教学目标:学生能够理解数据汇总的方法,学会归纳和总结不同来源的数据。 教学重点与难点:重点是掌握数据汇总的技巧;难点是整合来自不同平台或系统的数据。 |
| 第四章 数据的可视化处理 4.1使用图表增加数据直观性 教学目标: 学生能够通过创建图表将数据以更直观的方式展示出来。 教学重点与难点:重点是选择合适的图表类型;难点在于图表设计的美观性和数据的准确表达。 4.2将数据变为好看的图表 教学目标:学生能够掌握如何通过图表设计使数据呈现更具吸引力。 教学重点与难点:重点在于美观设计与数据准确性的平衡;难点是掌握专业的图表设计工具。 4.3将数据转化为各种图形 教学目标:学生能够灵活运用不同的图形形式来展示数据。 教学重点与难点:重点是了解不同图形的优劣势;难点在于选择最能表达数据内涵的图形形式。 |
| 第五章 视频平台的数据分析 5.1视频素材数据分析 教学目标:学生能够掌握如何通过数据分析评估视频素材的质量、表现及其对观众的吸引力。 教学重点与难点:重点在于学习如何分析视频素材的播放量、观看时长、观众反馈等;难点是通过数据提取有价值的结论,并结合实际优化视频内容。 5.2视频账号运营分析 教学目标:学生能够学会通过数据分析评估视频账号的运营表现,了解影响账号增长的关键指标。 教学重点与难点:重点是账号运营中常见数据如粉丝增长、互动率等的分析;难点在于如何通过数据进行账号的运营优化和策略调整。 5.3视频内容数据分析 教学目标:学生能够通过数据分析了解不同类型视频内容的表现,掌握如何根据数据优化内容创作。 教学重点与难点:重点是视频内容的点击率、观看完成度等数据分析;难点是将数据反馈应用于提升内容创作质量。 |
| 第六章 图文平台数据分析 教学目标:学生能够掌握图文平台的数据分析方法,理解如何通过数据提升图文内容的曝光和影响力。 教学重点与难点:重点在于分析图文的阅读量、转发量、点赞量等;难点是如何根据数据优化图文内容的创作与发布。 |
| 第七章 直播平台的数据分析 教学目标:学生能够掌握直播平台的数据分析技巧,学会评估直播内容及其观众互动效果。 教学重点与难点:重点在于直播间观看人数、互动率、礼物打赏等关键数据的分析;难点是通过实时数据调整直播内容和互动策略。 |
| 第八章 抖音数据分析 教学目标:学生能够掌握抖音平台的数据分析技巧,理解如何通过数据提升短视频的曝光和互动效果。 教学重点与难点:重点在于短视频的播放量、点赞量、评论互动率等数据分析;难点在于短视频内容的优化与用户互动策略的调整。 |
| 第九章 快手数据分析 教学目标:学生能够学会通过数据分析评估快手平台短视频内容的表现,优化视频创作和发布策略。 教学重点与难点:重点在于分析快手的播放数据、互动数据以及用户行为数据;难点是结合平台特点进行数据驱动的内容优化。 |
| 第十章 视频号数据分析 教学目标:学生能够掌握如何通过数据分析优化视频号的内容表现及用户增长策略。 教学重点与难点:重点是视频号的观看数据、用户互动数据等;难点在于通过数据分析制定有效的内容和推广策略。 |
| 第十二章 微博数据分析 教学目标:学生能够理解微博平台的数据分析方法,掌握如何通过数据提升微博内容的影响力和互动效果。 教学重点与难点:重点在于微博内容的阅读量、互动量(评论、转发、点赞)等数据分析;难点在于根据数据进行内容优化和粉丝互动管理。 |
| 第十三章 公众号数据分析 教学目标:学生能够掌握微信公众号的数据分析方法,了解如何通过数据优化内容推送和用户互动。 教学重点与难点:重点在于分析公众号文章的阅读量、点赞数、用户互动等数据;难点是根据数据分析结果优化内容排版和推送策略。 |
(二)教学单元对课程目标的支撑关系
| 课程目标
教学单元 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 第一章 数据分析的基本认知 | √ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 第二章 数据分析的常见方法 | √ |
|
|
|
|
| √ |
| √ |
|
| 第三章 整理数据的基本技巧 |
| √ |
|
|
|
| √ |
| √ |
|
| 第四章 数据的可视化处理 | √ |
| √ | √ | √ |
| √ | √ | √ |
|
| 第五章 视频平台的数据分析 | √ |
| √ |
|
|
| √ | √ |
| √ |
| 第六章 图文平台数据分析 | √ |
| √ | √ |
|
| √ | √ |
| √ |
| 第七章 直播平台的数据分析 | √ |
|
|
| √ |
| √ | √ |
| √ |
| 第八章 抖音数据分析 | √ |
|
| √ |
|
| √ | √ |
|
|
| 第九章 快手数据分析 | √ |
| √ |
|
|
|
| √ |
|
|
| 第十章 视频号数据分析 | √ |
|
|
|
|
|
| √ |
|
|
| 第十二章 微博数据分析 | √ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 第十三章 公众号数据分析 | √ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(三)课程教学方法与学时分配
| 教学单元 | 教与学方式 | 考核方式 | 学时分配 | ||
| 理论 | 实践 | 小计 | |||
| 第一章 数据分析的基本认知 | 讲授+案例+互动 |
| 4 | 0 | 4 |
| 第二章 数据分析的常见方法 | 讲授+案例+互动 | 独立账号的运营与数据处理 | 4 | 0 | 4 |
| 第三章 整理数据的基本技巧 | 讲授+案例+互动 |
| 4 | 0 | 4 |
| 第四章 数据的可视化处理 | 讲授+案例+互动 |
| 4 | 0 | 4 |
| 第五章 视频平台的数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 2 | 0 | 2 |
| 第六章 图文平台数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 2 | 0 | 2 |
| 第七章 直播平台的数据分析 | 讲授+案例+互动 | 独立账号的运营与数据分析 | 2 | 0 | 2 |
| 第八章 抖音数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 2 | 0 | 2 |
| 第九章 快手数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 2 | 0 | 2 |
| 第十章 视频号数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 4 | 0 | 4 |
| 第十二章 微博数据分析 | 讲授+案例+互动 |
| 2 | 0 | 2 |
| 第十三章 公众号数据分析 | 讲授+案例+互动 | 撰写数据分析报告 | 2 | 0 | 2 |
| 合计 | 32 | 0 | 32 | ||
(四)课内实验项目与基本要求
| 序号 | 实验项目名称 | 目标要求与主要内容 | 实验 时数 | 实验 类型 |
| 1 |
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
| 实验类型:①演示型 ②验证型 ③设计型 ④综合型 | ||||
四、课程思政教学设计
| 在《新媒体数据分析》课程的思政教学设计中,结合新媒体数据分析的实际应用,融入社会主义核心价值观、职业道德、法治意识等思政元素。课程思政教学设计内容: 1、社会主义核心价值观的融入 内容设计: 在讲解数据分析的过程中,强调分析结果要符合社会主流价值观,不能为博眼球而曲解或误导用户。例如,在视频平台的数据分析项目中,引导学生思考如何利用数据促进正能量传播,提升优质内容的影响力,推动社会主义核心价值观的传播。 教学目标: 培养学生在新媒体内容策划和传播中的责任感,鼓励他们制作和推广符合社会主义核心价值观的内容。 2、职业道德与数据伦理 内容设计: 数据分析涉及大量用户数据,课程中可以增加关于数据隐私保护和职业道德的讨论。例如,在实验项目中,引导学生讨论如何在数据分析过程中保护用户隐私,避免侵犯用户权益,并在课程中引入《网络安全法》及相关法律法规的学习。 教学目标: 增强学生的职业道德意识和法治观念,确保他们在未来的工作中遵守数据隐私保护相关法律,维护用户权益。 3、数据驱动的社会责任感 内容设计: 在课程的实际案例分析中,可以选取具有社会影响力的数据分析案例,引导学生思考新媒体数据分析对社会的影响。例如,分析某一事件在社交媒体上的传播数据,探讨数据分析如何帮助识别和打击虚假信息,维护社会稳定。 教学目标: 提升学生的社会责任感,使他们认识到新媒体数据分析不仅是技术工作,更是对社会负责任的工作。 4、团队合作与社会沟通 内容设计: 课程中的实践环节设计为团队合作项目,通过团队协作进行数据收集、分析与报告撰写。引导学生在团队合作中学会尊重他人意见,进行有效沟通,并共同完成任务。同时,可以强调数据分析成果如何应用于社会沟通,促进公共领域的对话和交流。 教学目标: 培养学生的团队合作能力和社会沟通能力,使他们能够在多元化的社会环境中高效工作,促进社会的和谐与进步。 5、爱国主义教育与文化自信 内容设计: 通过分析中国本土新媒体平台(如抖音、快手、微信公众号等)与国际平台(如YouTube、Facebook等)的数据,探讨中国新媒体产业的发展和影响力,引导学生树立文化自信和民族自豪感。同时,可以组织学生分析与传播中国传统文化和当代中国故事相关的优秀新媒体内容,激发他们参与文化传播的积极性。 教学目标: 通过新媒体数据分析,增强学生对中国文化的自信心和对祖国发展的信心,激励他们为中国文化的传播和国际影响力的提升贡献力量。 教学方法与评价方式 1、教学方法: 在课程中使用案例教学、情景模拟、专题讨论等多种教学方法,增强思政教育的实效性。例如,通过实际案例分析、团队讨论和角色扮演,引导学生在真实的职业情境中思考道德和法律问题。 2、评价方式: 课程评价不仅包括对学生数据分析技能的考核,还可以增加思政教育相关的评价内容,例如要求学生撰写思政教育心得体会、参与相关主题讨论,并根据他们在团队合作、责任感和职业道德方面的表现进行综合评价。 通过上述思政教学设计,将思政元素有机融入《新媒体数据分析与应用》课程,帮助学生在掌握专业技能的同时,树立正确的价值观念和社会责任感。 |
五、课程考核
| 总评构成 | 占比 | 考核方式 | 课程目标 | 合计 | |||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| |||
| X1 | 40% | 平台数据采集与初步分析 | 10 | 10 |
| 10 | 20 |
|
| 10 | 20 | 10 | 100 |
| X2 | 40% | 跨平台数据整合与比较分析 | 10 |
| 20 | 10 |
| 20 |
| 10 | 20 |
| 100 |
| X3 | 20% | 数据驱动的内容优化策略 | 20 | 10 | 10 |
|
|
| 20 | 10 | 10 | 20 | 100 |
评价标准细则(选填)
| 考核项目 | 课 程 目
| 考核要求 | 评价标准 | |||
| 优 100-90 | 良 89-75 | 中 74-60 | 不及格 59-0 | |||
| 1 |
|
|
|
|
| |
| X1 |
|
|
|
|
|
|
| X2 |
|
|
|
|
|
|
| X3 |
|
|
|
|
|
|
| X4 |
|
|
|
|
|
|
| X5 |
|
|
|
|
|
|
六、其他需要说明的问题
|
无
|

