《新媒體數據分析》中數據分析思維的培養

摘要：本研究以商貿高職學生為背景，立足于新媒體時代，從《新媒體數據分析》課程的現狀出發，強調了數據分析思維在課程學習中的重要性。在此基礎上，本文提出了完善的商貿類學生數據分析思維能力的培養途徑。最后，以一個具體的數據思維分析案例為例，采用經典的數據分析思路，在對案例分析的全過程中融入數據分析思維，以期為解決商貿類專業學生數據思維能力的培養提供理論依據和分析案例。

關鍵詞：新媒體數據分析；商貿類專業；數據分析思維

一、新媒體時代與數據分析能力的碰撞

文化產業和科技的結合產生了大量的新媒體化產業和企業，黨的十八大以來，黨中央高度重視傳統媒體和新興媒體的融合，習近平總書記提出“必須緊跟時代，大膽運用新技術、新機制、新模式、加快融合發展步伐，實現宣傳效果的最大化和最優化”。對此，全國各地高校和教育部門積極響應國家政策的號召，設立新專業、開發新課程、編寫新教材來提升新媒體時代新媒體人才的培養。

新媒體是基于互聯網技術和智能處理技術進步而產生的新的連接介質或平臺，新媒體連接的不僅是人和信息，而是連接萬物。[1]新媒體時代下的企業已經不再是開一個網店賣產品，而是利用各種新媒體工具開展數字化銷售和營銷。在新媒體時代，是否采用新媒體工具決定著企業能不能走下去，而是否采用新媒體數據分析技術則決定著企業能走多遠。由于新媒體的快速發展是建立在數字化運營和營銷的基礎上，為了讓企業突破發展瓶頸，就必須運用數據分析的方法和技術。新媒體分析的工具和平臺隨之也開始逐步發展，市面上出現了很多為用戶提供數據分析的第三方數據分析工具。擁有數據分析思維，運營之路才能走得更遠。新媒體運營人員可以根據自己的需要采用第三方數據分析工具，如新榜就是一個為視頻號、抖音、快手、嗶哩嗶哩等平臺的短視頻、直播數據提供專業分析服務的第三方工具。

二、新媒體數據分析課程開設現狀

在大數據時代，數據化運營是一種科學、高效的運營方式，新媒體行業人應該懂得用數據說話。目前，商貿類專業在《新媒體數據分析》課程的教學實踐過程中出現了以下幾個問題：

（一）數據分析不能與專業特點有機結合

一方面，財經商貿專業大類下的電子商務、市場營銷、移動商務、網絡營銷、商務數據分析與應用等專業等均會開設《新媒體數據分析》這門課程，很多學院不區分專業特點，導致不同專業開設的《新媒體數據分析》用的是同一份課程大綱，也就是說不同專業的學生上的是同樣的內容、用的是同樣的教學設計、練習的是同樣的實訓項目，不能體現本專業的特點；另一方面，進行跨界、跨科目的教學對授課教師也提出了更高的要求。

（二）學生自身條件素質影響

高職類學生普遍存在的問題就是動手實踐能力較強，對操作類課程的學習具備學習興趣和學習動力，但是對理論知識的學習往往興趣較低。然而，新媒體數據分析的內核是在對運營有很深的分析和理解的前提下，利用數學模型或算法把數據背后隱藏的內容挖掘出來，這本身就需要一定的新媒體運營和統計學方面的理論基礎。由于學生前期對運營知識掌握不佳，或本身對數學和計算有畏難情緒，使課程效果大打折扣。

（三）新媒體數據分析的實踐難以真正做到貼合實際

高職院校注重對實操與實踐的培養，商貿類專業的目標是為社會培養服務型人才，這就要求院校培養的學生要具有很強的實際應用能力。《新媒體數據分析》課程培養目標中要求培養的學生能針對不同新媒體平臺展開數據化運營。但是這對學校的校企合作提出了更高的要求，并且這種情況也存在地域問題，像浙江和廣東等省份，由于中小企業發達，企業需要高校提供學生來完成新媒體部門的數據運營和分析工作，學校需要找到合適的企業把學生送出去完成頂崗實習的培養任務，學生可以把課堂上所學的技能應用于實踐，這樣的實踐培養模式促進了這些省份的專業和課程的建設和發展。但是還有很多地區的學校不具備這種優勢。

三、數據分析思維的培養

在商貿類專業背景下，《新媒體數據分析》課程應把著力點放在數據思維的提升上。數據分析思維強調在數據分析過程中要注重思維，做數據分析，應該是思維在前、執行分析在后。新媒體行業的數據分析思維是以目標為導向、以數據為支點，以數據分析為杠桿，落實項目運營的思維模式。

（一）數據分析思維的重要性

黃麗霞等人對新媒體時代大學生數據素養進行了評價實證研究，得出了數據意識對于大學生數據素養能力的培養能起到關鍵作用的結論，并建議高校針對不同專業的需求開設數據通識類教育課程，培養學生的數據意識。[3]北京交通大學晏齊宏提出了數據思維應該是新媒體人才培養的新方向，充分肯定和強調了數據分析思維的基礎地位。數據分析思維是數據分析實踐能力的基石，也是數據應用實踐的基礎。[4]數據分析是商貿類專業學生必須要具備的能力，但在課程中不僅要教授數據分析技能，更應注重對數據思維的培養。

（二）提升商貿類學生數據分析思維的途徑

新媒體時代下，探討對高職院校商貿類專業學生在《新媒體數據分析》課程中數據分析思維能力培養的合理化建議：

1.突出數據思維教育學習機制

數據分析能力的培養可以分為認知階段、能力階段和應用階段三個階段。著眼學習各階段的學生能力情況，組織安排和設計課程各階段內容。在《新媒體數據分析》課程的認知學習階段，重點在于培養學生的數據分析意識和數據分析思維，并加強對數據安全和數據保護方面法律法規知識的教授，融入對學生數據道德的思政教育內容；在數據能力階段，從數據分析的一般流程出發，強化其對新媒體數據采集途徑和工具、新媒體數據處理技巧、新媒體數據分析方法和模型的學習和使用及對新媒體數據可視化的掌握；在數據應用階段，結合短視頻、直播、微信公眾號和微博等平臺展開數據分析的實踐和應用。

2.注重協同創新的跨專業融合

新媒體時代，商貿類專業更應注重新媒體行業對商業、經濟和貿易的影響及對人才知識結構和專業上提出的新要求。因此，商貿類各專業在開設《新媒體數據分析》這門課時要注重專業與課程結合。例如，電子商務專業開設這門課，教學大綱內容更應該強調對新媒體電商版塊的數據分析。電子商務的流量之地從淘寶、天貓、京東等傳統電商平臺轉戰到了抖音、小紅書、快手等新媒體平臺上。各專業應該據此制定與本專業特點契合的《新媒體數據分析》，不能千篇一律。

3.強化校企合作的深度和廣度

教師、教材和教學資源只能保證課堂上的教學效果，為了能讓高職類學生與企業真實工作崗位進行對接，縮短畢業生的就業適應期。高職類院校應積極和社會上的各級校企合作單位進行深度接觸，學校和企業共同培養，學校負責基礎知識建設，企業負責數據知識應用。在校企合作上，要制定有利于學生、學校和企業三者的合作機制，充分利用企業在社會實踐上的優勢。

四、新媒體數據分析思維案例解析

數據思維的建立需要在整個《新媒體數據分析》中貫穿，思維是一個不可度量和不可量化的指標，很難從某個維度進行具體考察。在日常教學中對于數據分析思維的訓練可以采用案例分析的模式，利用一個個實際應用中的案例，通過對案例的思考、分析、總結來提升學生的數據分析思維能力。這里提供一個新媒體數據分析思路（詳見圖1）。利用這一數據分析思路，使學生在沒有頭緒和想法時可以很快整理出一條思路。下面介紹幾個新媒體數據分析中常見的新媒體數據分析情景，探討如何在具體的案例分析中培養學生的數據分析思維。

增長的困惑：小劉是某知識付費公司的新媒體運營，負責公司旗下某10W粉絲體量的微信公眾號。人力方面，新媒體運營只有她和一個實習生。老板讓她在接下來的3個月內（4—6月）做到25W粉絲，這就意味著3個月要凈增15W粉絲數。結果，4月的工作開啟了2周，小劉盤了下公眾號的粉絲數據，發現2周內的粉絲凈增數只有2000，按照這個趨勢發展下去，根本完成不了指標。經過前輩提醒，這個時候小劉打算從數據分析入手，希望能找到線索，讓自己的工作計劃更加清晰。

步驟一：找到關鍵數據指標

一切數據分析都應圍繞核心業務流程和分析目的展開，其中重中之重就是找到關鍵數據指標，案例中涉及的關鍵指標就是粉絲數。

步驟二：拆覽關鍵數據指標

拆覽關鍵數據指標指的是：對找到的關鍵指標要先拆覽一級指標，找到二級指標，再進行拆覽分析。

公眾號粉絲數主要來源于三個方面（詳見圖2），為此我們應該進一步去了解：每個月自然漲粉是多少？單篇優質內容文章帶來的漲粉是多少？每個月通過各種活動帶來的漲粉是多少？

步驟三：分析數據背后現象

分析數據背后現象指的是：根據新媒體運營的理論和經驗，同時結合歷史數據完成數據分析過程，找到問題的核心要點。

根據歷史數據可知1—3月每個月的自然漲粉、優質內容漲粉和各種活動的漲粉數（詳見表1）。

據此對4—6月做出預測，預算4—6月自然漲粉；內容漲粉上，既要保證文章產出數量，又要提高內容質量；活動漲粉暫時無法預算，需要進一步拆覽（詳見表2）。

對活動粉絲數進一步拆覽可以發現其由四部分組成：裂變活動創意活動—效果相對不可控，依賴創意及不確定性因素；合作換量—效果可控，但量不大，依賴渠道的質量；廣告投放—效果可控，但嚴重依賴預算（詳見圖3）。

根據目標，除去每個月自然漲粉和內容漲粉的數量，每個月需要完成活動增粉3.9W。按照各活動方式不同的吸粉能力，最終統計結果（詳見表3）。

步驟四：驗證執行及優化

驗證執行及優化指的是：得到可靠的執行動作，并且在執行完一次后得到相應的反饋，再進一步改善做法。

經過整個分析過程，最終得出每個月5W的公眾號粉絲增長可以從以下幾方面發力（詳見表4）。

五、總結

在新媒體時代背景下，高職商貿類專業在開設《新媒體數據分析》課程時應注重對數據分析思維的培養，突破傳統教育理念，提出提升數據分析思維的機制與對策，突出數據思維教育學習機制，注重協同創新的跨專業融合，強化校企合作的深度和廣度。在學生認知階段要加強對學生數據道德的思政教育內容，認知階段的素質培養對能力的提升和實踐應用有非常大的影響。對于新媒體運營人員來說，算法、技術和工具不是最重要的，數據分析思維才是最重要的。

參考文獻：

[1] 田秀秀.新媒體概念理解及影響分析[J].東南傳播，2015， （12）：101-102.

[2] 駱正林.媒介融合背景下新聞傳播專業課程教學的耦合機制[J].傳媒，2020，（9）：9-11.

[3] 黃麗霞，韓曉雨，劉琤斐.新媒體時代大學生數據素養評價實證研究[J].圖書館研究與工作，2022，（3）：34-40+47.

[4] 晏齊宏.基于數據思維的新媒體人才培養[J].科技智囊，2022， （4）：67-74.

作者簡介： 熊琴巧，女，漢族，江西南昌人，碩士，助教，研究方向：新媒體數據分析、電子商務數據分析。