大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力现状及培养对策研究
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摘 要：随着大数据时代的到来，数据作为一种重要的资源受到越来越多的关注，而如何做好数据分析也成为现代人整合数据、开发数据、利用数据的必要素质。电子商务专业在信息化、数据化背景下应运而生，而加强对电子商务专业人才数据分析能力培养也是学校完善人才培养模式的必要内容。基于此，该文从大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力构建要素出发，对电子商务专业人才数据分析能力现状进行分析，并结合问题探究相应的培养对策。
关键词：大数据 电子商务 数据分析能力 培养对策
中图分类号：F713 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）06（a）-0213-02
随着信息技术的不斷创新，移动互联、物联网、云计算、人工智能等技术的出现与推广，使得数据呈现爆炸式增长，而数据规模的不断扩大，使得其潜在的利用价值不断提升，而如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，则成为现代人尤为关注的问题。在大数据背景下，可以说谁掌握了数据，谁就掌握了未来，而电子商务作为与大数据时代关系最为密切的专业，其在人才培养方面也应该与时俱进，引导学生从良莠不齐、杂乱无章的数据中找到某种具备生产价值的规律，进而将其利用于电子商务分析，实现大数据背景下新发展。
1 大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力构建要素
大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力的构建要素主要体现在以下几个方面：（1）数据收集。即根据电子商务发展目标，利用科学方法，对相关对象进行调查统计，以获取原始数据。在电子商务专业而言，教师对学生的培养应着重强调数据意识的构建，引导学生理解数据价值，体会数据的随机性，并能够合理选择抽样调查、全面调查、实验设计等方法进行数据收集。（2）数据整理。原始数据通常是庞杂而纷乱的，而要想获取其中的潜在价值，则需要数据应用者进行加工处理，对原始数据进行检验、分类、汇总，确保其反映数据发展的某种趋势，在电子商务人才培养中教师可以利用相应的数据内容，引导学生进行有效性检验，以发现大数据运用的基本趋势。（3）数据描述。抽象的数据对于应用者而言存在一定的阅读阻碍，而利用恰当的统计量或者统计图描述数据的发展趋势，则是反映数据发展趋势的重要方式，也是实现统计分析的基本前提。在电子商务专业人才培养中，教师应着重引导学生用集中统计量、离散统计量、数据图表进行合理的数据。（4）统计分析。数据描述还不能全面体现数据潜在价值，应用者还需要对直观数据描述背后存在的规律与真相进行探究，即通过排名分析、趋势分析、对比分析、异常分析探究数量特征、数量关系、数量变化。在电子商务教学中，教师应指导学生选取合理的维度对电子商务数据进行分析，并通过描述性统计与探索性分析对其背后存在的发展规律进行挖掘。（5）结论推断。数据分析的最终目的是实现对某种发展趋势的预测，以便于进行科学决策。关于结论的推断不仅要从数据的统计结果出发，还应该从现实情况出发，因此在电子商务专业人才培养中，教师应指导学生切实根据数据发展趋势判断电子商务现状，并结合行业发展现实做出某种预测，以摒弃主观判断的随意性，提高决策的科学性与合理性。
2 大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力现状
在大数据背景下电子商务专业人才的数据能力分析已经成为其核心素养培养的重要内容，而通过对电子商务专业人才培养过程与效果来看，其数据分析能力主要呈现出一定的特征，如多数学生在统计学课程的培养下，已经较好地掌握了随机抽样与分层抽样的方法与步骤，并能够根据电子商务发展需要融合到实际问题中来，并充分考虑样本的代表性，但是在实际应用中只有少部分学生能够结合客户、商品、销售等数据分析结果做出切合实际的决策，更多的是数据分析都停留在统计阶段，难以体现其在电子商务实际发展中的应用价值。
根据目前电子商务教学实践来看，其中影响学生数据分析能力发展的问题也十分突出，例如教学理念陈旧，学校、教师对学生的数据分析能力培养更多是局限于理论层面，难以从实验设计中帮助学生进入到数据挖掘与利用环节;数据分析软件的利用不合理，教师更多是关注学生的软件操作能力，对于软件在电子商务数据分析以及在实际生活中的利用缺乏深入探究，影响了学生对数据的全面认识;教师的数据分析能力有待提升，其在电子商务数据挖掘中对于数据的应用缺乏主动性，导致学生对于数据的分析过于片面，而难以应对电子商务实际问题;课程体系构建不够完善，对理论与实践课程的构建缺乏综合设置，学生在数据统计方面能力突出，但是对于数据应用缺乏扎实的理论依据，影响了其综合素养的发展。
3 大数据背景下电子商务专业人才数据分析能力培养对策
3.1 转变教学理念，适应大数据时代的发展要求
在大数据背景下，传统教学理念与当前电子商务专业人才数据分析能力的培养要求之间的矛盾逐渐明显，而依据大数据背景，实现教学理念的转变与创新，也成为提高人才培养质量的必然选择。在大数据背景下，学校应深入分析，核心素养理念对学生未来发展的指导作用，并结合当前大数据发展现状，以及未来信息化时代发展方向，渗透数据分析能力，并着重强调电子商务专业人才在大数据时代的关键能力与必备素养;坚持学生主体，转变传统教与学的关系，围绕学生设计数据分析能力培养方案，并调动学生的参与积极性，强化学生对大数据的自主体验与探究;强调个性化培养，打破传统统一化的教学培养理念，根据电子商务专业人才个性发展需要，启发学生的创新思维，体现其在数据分析中的个性特征。 3.2 引入数据分析软件，推动教学方式变革
从数据分析能力来看，具备统计学素养与计算机工程学素养是电子商务人才培养的重要内容，庞大的数据规模需要专业的数据分析软件进行识别、整理与开发，因此，在电子商务专业教学中运用软件也能够弥补讲授教学模式的局限，并帮助教师、学生从繁琐、沉重的数据统计中解脱出来，提高数据分析效率。在将数据分析软件引入课堂过程中，教师应引导学生认识到以下问题：遇到实际的数据资源，应采用何种方法进行分析;如何通过定义参数、数据分组等方式构建适用于特定需求的大数据分析格式;不同数据分析方法所采用的数据分析步骤如何。根据问题的启发，学校、教师可针对性引入软件，并根据数据分析能力培养需要，灵活调整教材内容，提高电子商务专业学生的软件应用素养。
3.3 注重教师培养，提高数据分析能力
教师作为教学实践的组织者与主导者，其在电子商务專业人才数据分析能力培养中，首先要注重对自身素养的培养，传统教育背景下，教师的知识构建缺乏数据分析内容，而大数据背景下，教师应不断更新教学观念，强化自身的数据分析能力，为学生的专业培养提供专业指导。在电子商务教学中，教师深入分析翻转课堂的构建方式，利用信息技术帮助学生更加真实地体验大数据分析，并结合数据分析要点引导学生循序渐进地参与其中;注重数据分析能力与自身岗位发展的融合，在实践中推动理论、工作的融合与统一。此外，学校也应该注重对专业教师的培训，将数据分析能力纳入到教师职业素质评价中来，并在教育与培训中不断探索大数据背景下教师的职业规划，以契合电子商务专业学生的核心素养培养需要。
3.4 强调数据挖掘课程构建，提高人才培养的针对性
数据挖掘是大数据背景下，实现学生数据分析能力培养的重要课程之一，在传统电子商务人才培养中，重视应用、轻视计算的培养方向，导致学生对大数据的理解与应用存在偏差，并陷入了“知其然不知其所以然”的尴尬。针对此，学校、教师应积极构建数据挖掘课程，将理论与实践进行有效融合。其中，理论课程包括数据挖掘概论、数据预处理、分类分析、聚类分析、关联分析、时序分析、数据挖掘的发展趋势;实践课程包括专业软件的基本操作与数据处理方法、基于决策树的用户分析、根据聚类进行的用户兴趣分析、商品销售关联分析等。在理论与实践构建中针对性提升电子商务专业的数据挖掘能力，并根据特定需要完成数据分析。
3.5 构建实验课程体系，强化学生的综合素养
在大数据背景下，电子商务专业人才培养需要依靠科学、完善的课程体系，让学生既能够在理论层面提高对大数据的认识，也能够在实践层面发展数据分析能力。针对学生综合素养的培养，学校在课程构建中首先要强调学科融合，将数学、统计学、计算科学、行业科学等相融合，推动课程发展与构建;其次要强调学生专业能力的构建，即通过数据科学中的模型分析，奠定理论基础;再次要构建实验课程，提高学生实际数据处理能力，最后要根据电子商务实际问题的处理案例，针对性培养学生实践素养;引入数据伦理课程，引导学生数据管理与创新，提升其依法获取、分析、应用数据的能力。
4 结语
综上所述，在大数据背景下，数据分析能力是电子商务专业人才核心素养的重要内容，而注重收集数据、科学整理数据、准确描述数据、深入分析数据、实现结论推断则是数据分析能力的集中体现。目前电子商务专业人才在数据分析能力方面依然存在一定的欠缺和问题，而学校应利用大数据开展教学改革，从理论到实践层面实现综合培养，促进电子商务专业学生的核心素养发展，以更好地适应大数据时代的发展要求。
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