電子商務專業人才數據分析能力培養研究

馬 鳳

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽 合肥 230036）

近年來我國大數據技術迅速發展，行業應用也日漸成熟。2016-2019 年，我國大數據產業規模連續四年增長率在20%以上，2020 年超過1 萬億元。我國大數據行業發展迅速、前景良好,但其推廣、應用仍存在不少制約因素，如數據歸屬、隱私保護、資源短缺、人才缺乏等，其中人才缺乏是國內外普遍存在的最主要問題。大數據時代，數據分析能力已成為電子商務等專業大學生整體能力的重要組成部分。在電子商務專業人才的培養過程中，高校要有意識、有計劃地培養大學生的數據分析能力，這樣才能培養出具備數據科學素養的人才，有效緩解當前大數據人才的需求。

1 國內外研究述評

國外早期研究認為統計素養的教育應偏重于技能訓練。如P.Holmes 認為統計素養包括：問題明確、數據采集、數據表示、數據提煉和概率統計。之后，學者們認為統計素養是一種包括技能、統計思維以及利用統計學解決實際問題的綜合能力。如Lajoie 等提出統計素養是有能力解讀日常與工作有關的任何統計的論點。再后來，對統計素養的研究從概念界定轉向層次劃分，批判性思考開始成為統計素養的重要組成部分。如Iddo Gal 認為統計素養是在不同場景中，人們對統計類信息、與數據有關的觀點以及現象進行解釋和評價的能力。

國內也有對統計素養的研究，如李金昌提出統計素養由統計知識、統計方法和統計觀念構成。雖然我國高校數據分析能力培養起步較晚，但發展速度較快，目前已有許多相關研究。如黃玉峰對國內某高校電子商務專業畢業班191 名大學生進行調查，結果表明學生的數據收集能力不錯，但數據關系意識缺乏、數據處理不夠規范、多指標圖表的繪制能力欠缺、統計分析和數據挖掘能力較弱、數據實踐應用能力薄弱。殷曉梅等對安徽財經大學的學生進行了較大規模調研，結果表明：大學生了解數據采集的方法，但數據采集的實踐應用較少；大部分學生對基本的數據描述方法有所了解，但缺乏對應的數據關聯分析，不能進行靈活運用。

從前人的研究可見，隨著高校教育模式的不斷改革完善，相關專業學生的數據分析能力得到提高。但由于起步晚、基礎弱，大學生總體數據分析能力水平一般，為提高大學生統計素養，迫切需要規范、完善我國高校數據分析能力教育模式，并進一步研究、探索可執行的培養辦法。

2 我國電子商務專業學生數據分析能力培養的現狀及問題

2.1 我國高校電子商務專業學生數據分析能力培養的現狀

目前我國開設電子商務專業的大學共531 所，其中多數高校已將數據類課程納入學生能力培養過程中。本文選取《中國大學及學科專業評價報告(2020—2021)》中電子商務專業排名實力較強的前180 所大學，從這些大學的官網上搜索并下載其電商專業的培養方案、培養計劃、課程表、教學大綱等培養資料，對這些培養資料進行整理分析，可發現電子商務專業實力較強的高校開設的數據分析類課程較多。180 所高校中有107 所的電商專業開設了數據分析、數據挖掘、統計學、商務智能等理論課程。少數院校開設了較多門數據類課程，如湖南大學開設了計量經濟學、大數據、數據挖掘與商務智能決策、商務大數據決策分析、社會網絡分析、多元統計分析與SPSS應用等7-9 門相關課程；天津大學開設了大數據分析、商業數據分析、數據挖掘、數據倉庫等6 門課程。中南大學開設了商務統計、商務智能、大數據分析、數學建模、計量經濟學等5 門課程。

近年來，國內高校電子商務專業陸續都開設了數據分析類課程，但課程門數、理論與實踐課程的分配、課程內容側重點等各不相同。總體上，電子商務專業數據分析能力培養課程主要有以下幾類：（1）數據分析，含數據科學、信息分析、決策分析、Python程序設計、Matlab等；（2）大數據，包括大數據分析、大數據技術、大數據應用等；（3）商務智能，包括商業智能、人工智能等；（4）商務分析，包括商業分析、商務信息分析與預測、商務統計、商務數據分析；（5）商務定量研究，包括定量分析、量化分析等；（6）統計學，包括統計分析與建模、SPSS 統計分析等；（7）計量經濟學；（8）云計算，包括社會計算、云存儲設計等。各類課程在高校的開設比例如圖1 所示。

圖1 我國高校電子商務專業數據分析能力培養課程的開設比例

從圖1 可以看出，電子商務專業開設的數據分析類課程中，以“數據分析”最多，其次為“商務智能”，再次為“大數據”“數據挖掘”和“統計學”。

2.2 我國高校電子商務專業數據分析能力培養的問題

總體看來，目前我國高校電商專業學生數據分析能力培養水平偏低，培養過程中存在許多問題，主要問題如下。

數據意識薄弱。絕大多數學生的數據意識處于中等或偏下水平。多項調查結果表明，我國電子商務專業大學生的信息意識比較淡薄，缺乏數據意識，不了解統計素養的概念。

數據分析能力不強。學生數據獲取、理解、處理、統計能力較為欠缺。相當一部分學生不了解數據統計分析的常用方法，不能夠快速準確地找到自己所需的數據，不知道應從哪些角度對數據進行分析，也不了解如何從數據統計分析處理中推斷結論，難以將數據分析的理論應用到實際場景中。

從數據中發現知識的能力缺乏。電商學生缺乏從數據中發現價值與知識的能力。相當一部分學生對知識發現感到陌生。大部分學生具備數據規范、數據分析等基礎知識，但對于稍有些復雜的數據挖掘束手無策，對于如何從數據中發現知識知之甚少。

3 電子商務專業學生數據分析能力培養問題的原因和對策

3.1 電子商務專業學生數據分析能力培養問題的原因

深入分析高校電子商務專業數據分析有關培養資料，并結合對已有文獻的分析，總結出主要原因如下。

重視程度不夠。數據分析能力教育處于學校整體教學活動之外，課程設計較為隨意，缺乏規范化管理，沒有成熟的教學體系。

相關課程設置不合理。大多數高校在近幾年才開始重視數據分析能力的培養，僅開設一門數據分析課程，如只開設統計學（或應用統計學）、計量經濟學或信息分析中的某一門，只重點關注統計理論和軟件的操作使用，對學生數據分析綜合素質的培養不夠，難以達到培養學生具有全面統計素養的目標。

數據分析能力培養模式單一。許多高校僅采用以課堂教學為主的教學模式，教學手段較落后，課堂之外的數據分析教育、網絡課程、專題培訓、實習實踐等極少，而僅依靠少數數據分析理論課程難以達到良好效果。

3.2 電子商務專業人才數據分析能力培養的提升策略

為全面提升電子商務專業人才數據分析的能力和素養，需從意識培養、教育內容、教育目標、教育模式等多方面著手。

制定數據分析能力培養目標。學生數據分析能力等統計素養的教育目標包括：（1）數據使用規范與道德準則教育；（2）培養學生數理思維能力，增強學生的數據關注度，使學生具有主動發掘、感知數據價值自覺度；（3）培養學生數據搜集、整理、統計分析、實踐應用和發掘數據價值的能力；（4）為保證目標的實現，需將教育目標合理分為幾個遞進的層級，并結合教育活動進程進行微調，以逐步達成教學目的。

明確數據分析能力內容。數據分析能力等統計素養教育的主要內容包括數據意識、使用規范、數據整理與分析能力、實踐應用4 個方面。數據意識教育主要培養學生對數據價值的敏感程度；數據規范教育強調大學生尊重知識產權、規范數據采集和分析、不發布錯誤虛假數據等；數據整理與分析能力是學生形成統計素養的重點，包括數據獲取、處理、分析、評價、利用等。數據實踐應用教育指學生由理論向實踐過渡的培養環節。

開設多門數據分析類理論和實驗實踐課程。高校應將數據分析課程設置為相關專業的核心必修課，納入學校的整體教學計劃，并同時開設與理論課程相對應的實踐（實驗）課程。具體應包括數據分析通識必修課（針對本科低年級，包括概率論與數理統計、數據采集、數據評價等）、數據分析專業必修課（對本科高年級，包括數據挖掘、統計分析軟件）、高級信息素養選修課（對本科高年級，包括商業分析、人工智能、運籌學、大數據分析等）三個階段。

借助新媒體新平臺新工具。數據分析教育可以利用新媒體、新平臺或新交流工具滲透到大學生的日常學習和生活中。此外，相關專業及課程教師還可利用網絡通信等多種方式與學生展開互動，指導學生將生活、學習等各方面的實際問題與理論知識結合，引導學生們解決課堂外的難度各異、涉及范圍廣泛的數據相關問題，培養大學生主動獲取數據資源的學習興趣及分析處理能力。

4 結語

近年來，我國高校電子商務專業大學生數據分析能力的培養取得了一些進步，但總體上，電子商務專業大學生數據分析能力水平依舊不高，這對于學生的綜合能力提升以及走向工作崗位、適應社會發展等都會產生不利影響。各高校應首先從思想上重視數據分析能力培養，確定合適的培養目標，制定適當的培養方案，開設多門相關的理論及實踐課程，結合線上線下等多種方式，提高電子商務專業大學生數據分析能力。