大数据背景下管理决策课堂教学分析

孙玉玲 王加中 陆敬筠

南京工业大学

大数据背景下管理决策课堂教学分析

孙玉玲 王加中 陆敬筠

南京工业大学

大数据时代背景下，对管理决策教学带来了巨大的挑战。原有的管理决策教学模式已无法适应当代社会对人才的需求。本文首先分析了传统管理决策教学面临的挑战，进而探讨了新型的管理决策教学模式。运用该教学模式，有助于更好的培养学生的商务数据分析能力，增强其解决实际问题的能力，满足企业对管理决策人才的需求。

管理决策 大数据 课堂教学

一、引言

管理决策是信息管理类专业学生必修的专业基础课程，目标是通过系统地介绍管理学、决策科学和运筹学的基础性定量分析方法，培养学生定量分析问题的思维习惯，掌握最基本的管理学定量分析工具，并能熟练运用基础软件解决实践问题。人们的各项活动离不开管理决策。在生产领域，工厂老总需要决策备用设备的数量？需要根据历史数据对产品月销售额进行预测？在营销领域，零售经销商需要根据不同产品市场销售概率，推测下一阶段哪款商品是最畅销商品？在教育领域，如何建立评价指标体系并在备选学生群体中选出最优？这一系列问题的解决都离不开管理决策的支持。而在管理决策过程中，数据是开展有效管理决策的基础，只有准确的对数据进行分析，处理，才能开展有效的决策分析。

自2008年以来，大数据的理念和技术得到快速发展，不但对金融、人工智能、电子商务等新兴领域产生了巨大影响，也对传统企业的生产、经营和决策等领域产生了巨大的冲击。对管理决策教学也带来了新的机遇和挑战。一方面，大数据分析要求在管理决策理论的基础上对数据进行处理、分析，挖掘大数据背后的特征和规律；另一方面，现有的管理决策的教学方法和教学手段难以匹配大数据时代对数据分析从业者的要求。在此背景下，迫其需要对管理决策课程的课堂教学形式和内容进行发展与创新，增强大数据背景下学生数据驱动的管理决策思想，培养适应大数据时代要求的管理决策人才。

二、大数据时代传统管理决策课堂教学模式面临的挑战

大数据(Big Data)是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具, 在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。具有数据量别大（Volume）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）、价值（Value）、更新速度快（Velocity）等特点。现有的管理决策课程已经无法适应大数据时代的新要求，主要体现在以下几个方面：

（一）传统的教学内容没有及时更新不再适用。

传统的管理决策课程主要以课本知识的教授为主，主要围绕回归分析、统计推断，预测、不确定性决策、线性规划、整数规划等基础理论展开介绍，而理论知识产生的背景及应用则介绍的偏少。但管理决策本身具有很强的实践性和现实性，尤其是大数据时代，出现了各种丰富的数据知识背景。教师在讲课过程中仅仅单纯的介绍基础理论，脱离了知识产生的背景以及思想，使得课程本身失去了时代感和应用性，容易使学生失去学习的动力。

（二）传统的教学方式不再适用

传统的管理决策课程，主要以理论驱动式教学为主，案例为辅的教学方式。所采用的案例比较简单，案例数据比较过时，难以反映当代社会的管理决策问题，也无法反映管理决策理论和思想的最新发展。而在大数据时代，企业可以通过数据抓取、数据清洗、数据处理以及数据可视化等新型数据处理工具，对消费者行为特征进行充分的刻画，剖析消费者的行为偏好，从而为企业决策提供更为有利的决策支持。而管理决策课程中，传统的教材主要以不确定性决策、风险型决策等决策的经典理论为主，而忽视了决策理论的最新发展如行为决策理论的介绍。这些案例导致学生难以体验案例的问题情景，导致对该课程的学习兴趣不高，不利于培养学生管理决策方法解决实际问题的能力，进而影响课堂教学效果。

（三）传统的教学架构不再适用

传统的管理决策教学，主要侧重于考查学生对管理决策基本知识点的掌握情况以及运用管理决策工具解决简单案例的能力。而在大数据背景下，企业不仅需要管理决策人才能够掌握管理决策的基本理论，而更加需要管理决策人具备综合运用各种管理决策工具和知识来解决问题的能力。这对学生的能力提出了更高的要求，学生需要熟悉大数据收集，大数据处理以及大数据的建模分析和评价等各种过程。这些能力仅仅通过现有的教学模式无法实现。必须要通过一定的实验或实践才能积累。

三、大数据背景下管理决策课堂教学模式探讨

（一）丰富现有的案例教学模式

在开展管理决策教学过程中，应遵循的原则是以管理学视角呈现数学技术，并以常见的管理决策软件，如EXCEL，SPPSS等软件来实现各种计算。同时，应对每一章的教学内容都结合具体问题，将知识点通过实例串联，使学生的理解更为明晰。例如，在介绍回归分析时，可以引入车险的出险行为分析案例。根据车险业面临的现实问题，通过车险数据分析影响出险行为发生与否的影响因素。即将驾驶人和汽车作为自变量，将车险理赔金额作为因变量进行回归分析；也可以引入线上男装销售的影响因素分析案例。将衬衫的价格、衬衫的特征以及消费者的年龄等作为自变量，将衬衫月销量作为因变量进行回归分析。

（二）补充现代化管理决策分析工具

随着互联网技术的快速发展，企业对管理决策分析人才的重视达到前所未有的高度。越来越多的企业明确提出对数据分析师、商务分析师等方面人才的需求。这些职位除了要求从业者掌握基本的管理决策理论和方法之外，还要求从业者熟练掌握大数据收集和处理的能力，要求从业者具备能够熟练应用Excel、SPSS、SAS或R等统计工具以及Python等数据抓取工具的能力。为了应对企业的需求，在设计管理决策教学内容时，一方面应加强信息管理及统计工具应用的教学，引入数据挖掘、机器学习等知识；另一方面应增加实验课时，培养学生熟练使用Python、SPSS、SAS等统计工具的能力。

（三）完善现有的教学架构

根据大数据时代的企业需求，将管理决策最新研究，如行为决策方面的研究进展补充到教学内容中，对管理决策的教学内容进行模块化设计。将教学内容分为数据分析基础、优化模型以及决策理论与方法等三个模块。数据分析基础模块，主要介绍随机变量与概论分布、数据描述及归纳、统计推断、回归分析等内容；优化模型模块，主要介绍线性规划、整数规划、动态规划以及非线性规划、库存管理等；决策理论与方法模块，主要介绍不确定性决策、风险型决策以及行为决策等。

四、结语

管理决策是一门应用管理决策方法研究管理科学问题的学科。大数据时代的到来对传统的管理决策课堂教学带来了巨大的冲击。本文首先从教学方式、教学工具以及教学架构三个方面 分析了现有的管理决策教学模式方面面临的挑战；进而围绕大数据的时代背景，对新型的管理决策教学模式进行了探讨。新型的教学模式能够帮助学生更好的培养商务分析能力，增强其解决实际问题的能力，更好满足企业对管理决策人才的需求。

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孙玉玲，女，汉族，南京工业大学经济与管理学院副教授，博士。

本文为国家自然科学基金项目，编号：71301073。