课程设计上根据连锁经营管理就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。选址数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计以任务导向，项目化教学为主。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，注重对选址影响因素的剖析，利用EXCEL、GIS工具、PowerBI进行选址规划与分析，为选址决策提供依据。

基于此，本课程围绕“认知导入→工具赋能→案例解析→实战演练→反思提升”设计思路展开。①认知导入：通过行业现状展示与互动讨论，激发学生对门店选址的兴趣，明确其重要性，同时发布调研任务，让学生初步接触选址实践。②工具赋能：分阶段教学Excel、GIS、PowerBI工具，采用“1小时理论+1小时实操”模式，让学生在边学边练中掌握数据分析技能，还设置代码闯关赛等趣味活动，提升学习积极性。③案例解析：选取分层案例，让学生复现企业真实选址过程，提交分析报告，并通过角色扮演，模拟提案答辩，加深对选址策略的理解。④实战演练：学生选择真实品牌，完成数据采集、分析建模到汇报答辩的全流程，校企联动邀请企业导师点评，使学生体验真实商业场景。⑤反思提升：生互评项目，教师总结行业前沿与常见误区，设置彩蛋任务，让学生在反思中巩固知识、提升能力，实现从数据到决策的全流程学习，培养高素质连锁行业人才。具体教学方法如下：

   门店选址数据分析教学方法设计——基于项目化教学与真实商业场景的创新教学方法体系

一、核心教学方法体系

1、四阶递进教学法

•认知导入：行业痛点研讨会+概念可视化

•工具赋能：双师示范+微格训练+代码闯关

•案例解析：基础案例→进阶案例→综合案例

•实战演练：真实品牌选址全流程实施

•反思提升：企业点评+方案优化

2、教学价值

实现学生能力从理论认知→工具应用→案例解析→商业决策的阶梯式提升，确保知识体系系统化构建。

二、三维案例教学法

1、案例分层

• 基础案例：社区便利店选址（还原决策树）

• 进阶案例：连锁餐饮选址（角色扮演沙盘）

• 综合案例：大型商超选址（企业提案答辩）

2、角色配置

• 数据分析师（GIS工具应用）

• 市场研究员（消费者行为分析）

• 投资经理（成本收益测算）

• 店长（运营风险评估）

三、特色教学方法

1、数据驱动情景教学法

（1）情景构建

• 动态数据墙：实时商业数据流展示

• 3D商圈沙盘：投影叠加人口热力图

• AR选址模拟：扫描实体店生成预测

（2）实施流程

1. 发布选址任务书（含商业目标）

2. 分组采集动态数据

3. GIS空间分析建模

4. 沙盘推演商业场景

5. 生成三维决策报告

3、错误反向分析法

（1）典型错误类型

• 数据缺陷导致模型失真

• 维度缺失造成判断偏差

• 工具误用产生结论错误

• 风险忽视引发决策失误

（2）实施步骤

1. 提供失败选址案例原始数据

2. 小组诊断决策失误点

3. 重建数据分析模型

4. 对比新旧方案效益差

5. 提炼"避坑指南"

4、企业工单教学法

（1）工单设计

基于真实企业工作流程设计任务工单，将复杂项目分解为可执行单元

• 数据采集工单：商圈500米竞品扫描表

• 清洗工单：异常租金数据处理流程

• 分析工单：人流量-转化率关联分析

• 决策工单：A/B选址方案比选矩阵

四、三师协同教学

1、师资配置

• 专业教师：理论框架/工具指导（60%课时）

• 企业导师：真实项目/商业标准（30%课时）

• 技术顾问：GIS应用/算法优化（10%课时）

2、动态分组策略

（1）分组机制

• 基础阶段：同质分组（能力相近）

• 案例阶段：异质分组（能力互补）

• 实战阶段：自由竞标（角色扮演）

（2）轮岗机制

• 项目周期内角色轮换（数据分析师→市场研究员→项目经理）

• 每周小组贡献度公示

• 末位辅导制度

五、技术赋能方法

1、智慧教学工具链

工具矩阵

• 数字画像：学习行为实时分析

• VR选址：虚拟商圈踏勘

• AI助教：自动批改数据清洗作业

• 区块链：实训成果存证

2、动态学习仪表盘

数据维度

• 工具掌握度热力图（Excel/GIS技能矩阵）

• 商业决策偏差雷达图（6大能力维度）

• 小组项目进度流（甘特图可视化）

应用场景

• 每周学习预警（薄弱环节训练包）

• 个性化学习路径生成

• 企业导师远程诊断

本教学方法体系通过"课前数据预研-课中情景决策-课后迭代优化"的教学循环，实现三个核心转变：从经验判断到数据分析的决策方式转变；从单一因素到多维度评估的思维转变；从技术操作到商业价值的认知转变。