电子商务专业人才数据分析能力培养研究

马 凤

（安徽农业大学经济管理学院，安徽 合肥 230036）

近年来我国大数据技术迅速发展，行业应用也日渐成熟。2016-2019 年，我国大数据产业规模连续四年增长率在20%以上，2020 年超过1 万亿元。我国大数据行业发展迅速、前景良好,但其推广、应用仍存在不少制约因素，如数据归属、隐私保护、资源短缺、人才缺乏等，其中人才缺乏是国内外普遍存在的最主要问题。大数据时代，数据分析能力已成为电子商务等专业大学生整体能力的重要组成部分。在电子商务专业人才的培养过程中，高校要有意识、有计划地培养大学生的数据分析能力，这样才能培养出具备数据科学素养的人才，有效缓解当前大数据人才的需求。

1 国内外研究述评

国外早期研究认为统计素养的教育应偏重于技能训练。如P.Holmes 认为统计素养包括：问题明确、数据采集、数据表示、数据提炼和概率统计。之后，学者们认为统计素养是一种包括技能、统计思维以及利用统计学解决实际问题的综合能力。如Lajoie 等提出统计素养是有能力解读日常与工作有关的任何统计的论点。再后来，对统计素养的研究从概念界定转向层次划分，批判性思考开始成为统计素养的重要组成部分。如Iddo Gal 认为统计素养是在不同场景中，人们对统计类信息、与数据有关的观点以及现象进行解释和评价的能力。

国内也有对统计素养的研究，如李金昌提出统计素养由统计知识、统计方法和统计观念构成。虽然我国高校数据分析能力培养起步较晚，但发展速度较快，目前已有许多相关研究。如黄玉峰对国内某高校电子商务专业毕业班191 名大学生进行调查，结果表明学生的数据收集能力不错，但数据关系意识缺乏、数据处理不够规范、多指标图表的绘制能力欠缺、统计分析和数据挖掘能力较弱、数据实践应用能力薄弱。殷晓梅等对安徽财经大学的学生进行了较大规模调研，结果表明：大学生了解数据采集的方法，但数据采集的实践应用较少；大部分学生对基本的数据描述方法有所了解，但缺乏对应的数据关联分析，不能进行灵活运用。

从前人的研究可见，随着高校教育模式的不断改革完善，相关专业学生的数据分析能力得到提高。但由于起步晚、基础弱，大学生总体数据分析能力水平一般，为提高大学生统计素养，迫切需要规范、完善我国高校数据分析能力教育模式，并进一步研究、探索可执行的培养办法。

2 我国电子商务专业学生数据分析能力培养的现状及问题

2.1 我国高校电子商务专业学生数据分析能力培养的现状

目前我国开设电子商务专业的大学共531 所，其中多数高校已将数据类课程纳入学生能力培养过程中。本文选取《中国大学及学科专业评价报告(2020—2021)》中电子商务专业排名实力较强的前180 所大学，从这些大学的官网上搜索并下载其电商专业的培养方案、培养计划、课程表、教学大纲等培养资料，对这些培养资料进行整理分析，可发现电子商务专业实力较强的高校开设的数据分析类课程较多。180 所高校中有107 所的电商专业开设了数据分析、数据挖掘、统计学、商务智能等理论课程。少数院校开设了较多门数据类课程，如湖南大学开设了计量经济学、大数据、数据挖掘与商务智能决策、商务大数据决策分析、社会网络分析、多元统计分析与SPSS应用等7-9 门相关课程；天津大学开设了大数据分析、商业数据分析、数据挖掘、数据仓库等6 门课程。中南大学开设了商务统计、商务智能、大数据分析、数学建模、计量经济学等5 门课程。

近年来，国内高校电子商务专业陆续都开设了数据分析类课程，但课程门数、理论与实践课程的分配、课程内容侧重点等各不相同。总体上，电子商务专业数据分析能力培养课程主要有以下几类：（1）数据分析，含数据科学、信息分析、决策分析、Python程序设计、Matlab等；（2）大数据，包括大数据分析、大数据技术、大数据应用等；（3）商务智能，包括商业智能、人工智能等；（4）商务分析，包括商业分析、商务信息分析与预测、商务统计、商务数据分析；（5）商务定量研究，包括定量分析、量化分析等；（6）统计学，包括统计分析与建模、SPSS 统计分析等；（7）计量经济学；（8）云计算，包括社会计算、云存储设计等。各类课程在高校的开设比例如图1 所示。

图1 我国高校电子商务专业数据分析能力培养课程的开设比例

从图1 可以看出，电子商务专业开设的数据分析类课程中，以“数据分析”最多，其次为“商务智能”，再次为“大数据”“数据挖掘”和“统计学”。

2.2 我国高校电子商务专业数据分析能力培养的问题

总体看来，目前我国高校电商专业学生数据分析能力培养水平偏低，培养过程中存在许多问题，主要问题如下。

数据意识薄弱。绝大多数学生的数据意识处于中等或偏下水平。多项调查结果表明，我国电子商务专业大学生的信息意识比较淡薄，缺乏数据意识，不了解统计素养的概念。

数据分析能力不强。学生数据获取、理解、处理、统计能力较为欠缺。相当一部分学生不了解数据统计分析的常用方法，不能够快速准确地找到自己所需的数据，不知道应从哪些角度对数据进行分析，也不了解如何从数据统计分析处理中推断结论，难以将数据分析的理论应用到实际场景中。

从数据中发现知识的能力缺乏。电商学生缺乏从数据中发现价值与知识的能力。相当一部分学生对知识发现感到陌生。大部分学生具备数据规范、数据分析等基础知识，但对于稍有些复杂的数据挖掘束手无策，对于如何从数据中发现知识知之甚少。

3 电子商务专业学生数据分析能力培养问题的原因和对策

3.1 电子商务专业学生数据分析能力培养问题的原因

深入分析高校电子商务专业数据分析有关培养资料，并结合对已有文献的分析，总结出主要原因如下。

重视程度不够。数据分析能力教育处于学校整体教学活动之外，课程设计较为随意，缺乏规范化管理，没有成熟的教学体系。

相关课程设置不合理。大多数高校在近几年才开始重视数据分析能力的培养，仅开设一门数据分析课程，如只开设统计学（或应用统计学）、计量经济学或信息分析中的某一门，只重点关注统计理论和软件的操作使用，对学生数据分析综合素质的培养不够，难以达到培养学生具有全面统计素养的目标。

数据分析能力培养模式单一。许多高校仅采用以课堂教学为主的教学模式，教学手段较落后，课堂之外的数据分析教育、网络课程、专题培训、实习实践等极少，而仅依靠少数数据分析理论课程难以达到良好效果。

3.2 电子商务专业人才数据分析能力培养的提升策略

为全面提升电子商务专业人才数据分析的能力和素养，需从意识培养、教育内容、教育目标、教育模式等多方面着手。

制定数据分析能力培养目标。学生数据分析能力等统计素养的教育目标包括：（1）数据使用规范与道德准则教育；（2）培养学生数理思维能力，增强学生的数据关注度，使学生具有主动发掘、感知数据价值自觉度；（3）培养学生数据搜集、整理、统计分析、实践应用和发掘数据价值的能力；（4）为保证目标的实现，需将教育目标合理分为几个递进的层级，并结合教育活动进程进行微调，以逐步达成教学目的。

明确数据分析能力内容。数据分析能力等统计素养教育的主要内容包括数据意识、使用规范、数据整理与分析能力、实践应用4 个方面。数据意识教育主要培养学生对数据价值的敏感程度；数据规范教育强调大学生尊重知识产权、规范数据采集和分析、不发布错误虚假数据等；数据整理与分析能力是学生形成统计素养的重点，包括数据获取、处理、分析、评价、利用等。数据实践应用教育指学生由理论向实践过渡的培养环节。

开设多门数据分析类理论和实验实践课程。高校应将数据分析课程设置为相关专业的核心必修课，纳入学校的整体教学计划，并同时开设与理论课程相对应的实践（实验）课程。具体应包括数据分析通识必修课（针对本科低年级，包括概率论与数理统计、数据采集、数据评价等）、数据分析专业必修课（对本科高年级，包括数据挖掘、统计分析软件）、高级信息素养选修课（对本科高年级，包括商业分析、人工智能、运筹学、大数据分析等）三个阶段。

借助新媒体新平台新工具。数据分析教育可以利用新媒体、新平台或新交流工具渗透到大学生的日常学习和生活中。此外，相关专业及课程教师还可利用网络通信等多种方式与学生展开互动，指导学生将生活、学习等各方面的实际问题与理论知识结合，引导学生们解决课堂外的难度各异、涉及范围广泛的数据相关问题，培养大学生主动获取数据资源的学习兴趣及分析处理能力。

4 结语

近年来，我国高校电子商务专业大学生数据分析能力的培养取得了一些进步，但总体上，电子商务专业大学生数据分析能力水平依旧不高，这对于学生的综合能力提升以及走向工作岗位、适应社会发展等都会产生不利影响。各高校应首先从思想上重视数据分析能力培养，确定合适的培养目标，制定适当的培养方案，开设多门相关的理论及实践课程，结合线上线下等多种方式，提高电子商务专业大学生数据分析能力。