電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力評價(jià)研究

摘 要：隨著電子商務(wù)的持續(xù)發(fā)展和競爭的日益加劇，越來越多的企業(yè)使用商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具解決運(yùn)營管理中的決策問題。因而，能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人才得到各行業(yè)企業(yè)管理者的重視，這也為院校商務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用人才的培養(yǎng)提出了更高的要求。本文立足商務(wù)數(shù)據(jù)分析人才需求特點(diǎn)，基于勝任力特征構(gòu)建面向經(jīng)管高職生的商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力評價(jià)指標(biāo)體系。

關(guān)鍵詞：商務(wù)數(shù)據(jù)分析;能力評價(jià);指標(biāo)體系

信息網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)及“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，數(shù)據(jù)科學(xué)日漸成熟，數(shù)據(jù)的力量正在逐步展現(xiàn)，數(shù)據(jù)已成為重要的生產(chǎn)要素并滲透到了各行各業(yè)，數(shù)據(jù)的分析與利用已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的必要環(huán)節(jié)和重要工作。因此，高職院校傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)紛紛將數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程或內(nèi)容引入課程體系，甚至開設(shè)商務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)。與此同時(shí)，培養(yǎng)的數(shù)據(jù)分析能力如何卻缺少相應(yīng)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)或方法。

一、研究現(xiàn)狀及意義

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的研究和梳理，國內(nèi)外有關(guān)數(shù)據(jù)分析的研究主要集中于數(shù)據(jù)分析能力框架定義、人才培養(yǎng)和課程建設(shè)，數(shù)據(jù)分析能力評價(jià)方面部分學(xué)者在研究生及本科生層面有所涉及，對數(shù)據(jù)素養(yǎng)和統(tǒng)計(jì)素養(yǎng)評價(jià)有較深入的研究。目前，在高職生層面，尤其是經(jīng)管類高職生在商務(wù)數(shù)據(jù)（非大數(shù)據(jù)）分析方面既缺少能力框架研究，也沒有能力評價(jià)的研究。

對經(jīng)管高職生商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力評價(jià)是開展針對性、有效性數(shù)據(jù)分析教學(xué)的前提基礎(chǔ)。對高職院校經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生的商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力如何有效的評價(jià)進(jìn)行研究，在一定程度上解決缺乏評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，這將有利于教師定量測度學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力水平，明確教師的教和學(xué)生的學(xué)中所存在的問題，能針對性地提出教學(xué)建議，更好地促進(jìn)商務(wù)數(shù)據(jù)分析課程有效教學(xué)，提升學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力，促進(jìn)教學(xué)改革與創(chuàng)新。

二、高職層次商務(wù)數(shù)據(jù)分析需求特點(diǎn)

1.突出商科性

經(jīng)管類高職專業(yè)一般屬于“財(cái)、經(jīng)、商、貿(mào)”中的某一類，高職生的就業(yè)大多集中在中小型商務(wù)企業(yè)的營銷、客服、倉儲(chǔ)物流、會(huì)計(jì)等相關(guān)崗位，其數(shù)據(jù)分析需求具有鮮明的業(yè)務(wù)特色，即首先需要“懂業(yè)務(wù)”，其中網(wǎng)絡(luò)營銷最具有代表性。企業(yè)經(jīng)營者關(guān)心的是客戶、市場相關(guān)的數(shù)據(jù)，如客戶購買行為、購買傾向、滿意度、需求變化……，以便制定營銷方案、產(chǎn)品策略、價(jià)格策略等，沒有數(shù)據(jù)支持的營銷方案其效果很難保證。因此，經(jīng)管類高職生的商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力需求具有明顯的商科特點(diǎn)，能根據(jù)近期業(yè)務(wù)及決策需要?jiǎng)偃蜗嚓P(guān)數(shù)據(jù)分析工作，分析的對象其數(shù)據(jù)量不一定很大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不一定復(fù)雜。

2.強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性

商務(wù)數(shù)據(jù)分析的商科性決定了數(shù)據(jù)分析的針對性和實(shí)用性，因?yàn)闃I(yè)務(wù)決策者大多關(guān)心的是日常事務(wù)性信息的處理現(xiàn)狀，經(jīng)管高職生掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)在具體業(yè)務(wù)中如何應(yīng)用、能夠得到怎樣的效果即可勝任大部分日常數(shù)據(jù)分析工作，不一定非得要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計(jì)或模型搭建，當(dāng)然能夠通過學(xué)習(xí)達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘的高度更好。

3.側(cè)重工具使用

中小型電商企業(yè)由于資金較缺乏，在運(yùn)營過程中對成本和收益比較敏感，自行設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)或工具、甚至自行開發(fā)或構(gòu)建挖掘模型在經(jīng)濟(jì)上、技術(shù)上不太可行，因而利用成熟的滿足數(shù)據(jù)分析需求的現(xiàn)成軟件和工具成為首選。從簡單的電子表格EXCEL到SAS、SPSS、Tableau，以及相對復(fù)雜的PYTHON、DATAHOOP，基本上能覆蓋業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求。因此，側(cè)重對已開發(fā)數(shù)據(jù)分析工具及軟件的具體應(yīng)用，而不追求研發(fā)編程、模型推理是經(jīng)管高職生數(shù)據(jù)分析技術(shù)需求特色。

三、評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

借鑒國內(nèi)外數(shù)據(jù)素養(yǎng)的評價(jià)指標(biāo)體系和中小型電子商務(wù)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求及實(shí)踐，構(gòu)建出數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用4個(gè)一級指標(biāo)，需求轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)重組等8個(gè)二級指標(biāo)和13個(gè)三級指標(biāo)。

1.數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集包含需求轉(zhuǎn)化和數(shù)據(jù)提取2個(gè)二級指標(biāo)。需求轉(zhuǎn)化衡量業(yè)務(wù)決策或運(yùn)營評估時(shí)能否明確地表達(dá)出數(shù)據(jù)需求，如需求數(shù)據(jù)的范圍、維度、時(shí)效等。數(shù)據(jù)提取包含數(shù)據(jù)源選取和提取技巧2個(gè)三級指標(biāo)，衡量能否正確遴選需求數(shù)據(jù)的來源、清楚數(shù)據(jù)的采集渠道、經(jīng)濟(jì)有效地獲取到需求數(shù)據(jù)，如內(nèi)部數(shù)據(jù)的導(dǎo)出、外部公開數(shù)據(jù)的爬取。

2.數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理包含數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)重組2個(gè)二級指標(biāo)。數(shù)據(jù)清洗衡量對數(shù)據(jù)有效性、合理性的檢查，如空值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值、邏輯錯(cuò)誤值、異常值等的處理。數(shù)據(jù)重組包含數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)規(guī)約3個(gè)三級指標(biāo)，數(shù)據(jù)變換從數(shù)據(jù)規(guī)范化、概化及屬性構(gòu)造三個(gè)方面進(jìn)行衡量;數(shù)據(jù)集成從模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突三個(gè)方面來衡量，即能否處理不同來源數(shù)據(jù)的不一致性和非獨(dú)立性;數(shù)據(jù)規(guī)約衡量能否對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮、降維、篩選等處理。

3.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析包含描述統(tǒng)計(jì)和探索挖掘2個(gè)二級指標(biāo)。描述統(tǒng)計(jì)衡量對現(xiàn)有規(guī)律的統(tǒng)計(jì)描述，包含變量的分布描述、趨勢描述及對比描述等;探索挖掘衡量具體業(yè)務(wù)情境下常用分析模型和工具的應(yīng)用，如對客戶的分類、聚類，對產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)、推薦，對流量或銷量的回歸預(yù)測等，至少掌握對應(yīng)分析模型的一種工具。

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用包含分析結(jié)果解讀、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)和報(bào)告撰寫2個(gè)二級指標(biāo)。分析結(jié)果解讀衡量能否提煉有效結(jié)論，并根據(jù)業(yè)務(wù)工作提出合理建議能力，即數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)的支持程度;數(shù)據(jù)可視化衡量數(shù)據(jù)分析結(jié)果或結(jié)論的有效呈現(xiàn)，即化繁為簡的視覺表達(dá);報(bào)告撰寫衡量數(shù)據(jù)分析的整體邏輯性、科學(xué)性和價(jià)值性。

四、評價(jià)指標(biāo)檢驗(yàn)

1.評價(jià)集合

為驗(yàn)證指標(biāo)的重要性和科學(xué)性，基于構(gòu)建的16項(xiàng)勝任特征進(jìn)行專家問卷調(diào)研，采用五點(diǎn)李克特量表法，將各指標(biāo)設(shè)為“非常重要”、“重要”、“一般”、“不重要”、“非常不重要”五個(gè)等級。關(guān)于量表等級評價(jià)賦值方法有很多，針對文中指標(biāo)體系中大多指標(biāo)不容易量化，或者量化時(shí)缺少對照參數(shù)而不能給出精確數(shù)值，導(dǎo)致不同層次甚至同層次的評價(jià)指標(biāo)不易判斷其重要程度而很難給出相對權(quán)重，因此結(jié)合三角模糊數(shù)和FAHP的優(yōu)勢，本文采用基于三角模糊數(shù)的FAHP方法，設(shè)計(jì)了符合日常一般化表達(dá)的評價(jià)語言變量，從而簡化指標(biāo)權(quán)重的判斷。

2.評價(jià)指標(biāo)科學(xué)性檢驗(yàn)

為確保問卷具有良好的內(nèi)容效度，利用專家調(diào)查法對問卷各題項(xiàng)進(jìn)行評判，專家來自三方面：中小型電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)部門負(fù)責(zé)人;數(shù)據(jù)分析教育機(jī)構(gòu)培訓(xùn)講師;高職院校數(shù)據(jù)分析課程主講教師。共計(jì)發(fā)放問卷50份，回收問卷48份，回收率為 96%，有效問卷30份，有效率63%，其中企業(yè)數(shù)據(jù)部門負(fù)責(zé)人10人，培訓(xùn)講師6人，高職院校主講教師14人。首先對正式調(diào)研獲取的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)性分析，包括信度和效度檢驗(yàn)。利用SPSS工具檢測問卷，內(nèi)部一致性和變量間的凝聚程度系數(shù)Cronbach's α為0.731，大于可接受的0.6，信度有效。問卷?xiàng)l目清晰，與研究內(nèi)容相符合，可用于實(shí)際調(diào)查。

3.模糊判斷矩陣一致性檢驗(yàn)和改進(jìn)

對于個(gè)別不滿足加性一致性的模糊判斷矩陣R，設(shè)定了一個(gè)閥值ε（取ε=0.25），當(dāng)R的加性一致性指標(biāo)ρ<ε時(shí)，認(rèn)為R具有滿意的加性一致性。另外，在調(diào)整或改進(jìn)判斷矩陣加性一致性的過程中，為了盡量保留原始判斷矩陣的信息，每次只調(diào)整一對元素，且調(diào)整幅度低于10%。整體評價(jià)指標(biāo)項(xiàng)的ρ系數(shù)為0.027，各一級指標(biāo)的ρ系數(shù)分別為“數(shù)據(jù)采集”0.142、“數(shù)據(jù)整理”0.013、“數(shù)據(jù)分析”0.231、“數(shù)據(jù)應(yīng)用”0.280。數(shù)據(jù)表明，評價(jià)指標(biāo)體系具有良好的一致性。

五、評價(jià)量表設(shè)計(jì)

采用類平行量表測量模型，將量表設(shè)計(jì)為4個(gè)部分，量表內(nèi)容采用李克特五點(diǎn)式：1-5分別對應(yīng)非常不符合、比較不符合、不確定、比較符合、非常符合。

1.數(shù)據(jù)采集項(xiàng)目池

2.數(shù)據(jù)整理項(xiàng)目池

3.數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目池

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目池

六、量表應(yīng)用研究

基于上述設(shè)計(jì)的評價(jià)量表，對湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系電子商務(wù)、會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)信息管理和商務(wù)英語四個(gè)專業(yè)大二大三兩個(gè)年級的高職生商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力進(jìn)行實(shí)證研究，分析其整體情況、差異性，為評價(jià)量表的廣泛應(yīng)用和對策制定提供客觀依據(jù)。

1.調(diào)研基本信息

量表問卷調(diào)查自2020年8月25日至2020年9月7日，用時(shí)15天，按專業(yè)分層等比抽樣，并利用問卷星定向發(fā)放問卷，共收回有效電子問卷196份，回收率為98%。

2.評價(jià)量表基本信息

對本次調(diào)研的評價(jià)量表基本信息進(jìn)行描述性分析，包括量表和分量表的信度系數(shù)、平均值等基本信息，以檢驗(yàn)本次能力評價(jià)的實(shí)際效果。

量表總體穩(wěn)定系數(shù)高達(dá)0.981，說明本次評價(jià)結(jié)果科學(xué)有效。表中數(shù)據(jù)可以看出，高職生商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力水平中等，基本滿足高職層次數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)整理與分析能力偏低，數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用能力尚可，說明在相關(guān)業(yè)務(wù)內(nèi)容學(xué)習(xí)上效果較好，但是計(jì)算機(jī)操作及算法方面能力薄弱，需加強(qiáng);極大/極小值偏差則反映了該校經(jīng)管高職生群體在某項(xiàng)能力上的差異性，數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)分析能力偏差最大，說明此項(xiàng)能力的區(qū)分度最為明顯，表現(xiàn)優(yōu)異的學(xué)生和表現(xiàn)一般的學(xué)生能力差距可能比較大。

總之，在大數(shù)據(jù)發(fā)展背景下，數(shù)據(jù)分析能力已成為當(dāng)代社會(huì)人才的必備技能，為了培養(yǎng)出更多適應(yīng)現(xiàn)代化社會(huì)發(fā)展的數(shù)據(jù)人才，各大高校都開始針對大學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力展開了教學(xué)和研究。希望可以從評價(jià)的角度推動(dòng)經(jīng)管類高職生商務(wù)數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，促進(jìn)高職院校相關(guān)課程和專業(yè)的建設(shè)。

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作者簡介：李志長（1980- ），男，湖南漣源人，碩士，副教授，研究方向：職業(yè)教育