商务数据分析与应用人才培养的研究和实践

李钰

摘 要：数据缔造价值，随着互联网的发展，各个行业都产生了大数据，而这些数据蕴藏着巨大的有价值的信息，在商务应用中发挥着巨大的作用。现在商务分析需要大量应用型人才，人才培养是关键因素。本论文从不同方面阐述商务数据分析与应用人才培养的研究和实践，希望为研究商务数据分析人才培养的专家和学者提供理论参考依据。

关键词：商务数据分析;应用人才培养;研究与实践

信息网络经济及“网联网 +”背景下，数据已成为重要的生产要素并渗透到了各行各业。数据的分析与利用已经成为企业发展的必要环节和重要工作。根据艾瑞咨询对近千家企业和从业人员的调查：97.9% 企业认为数据分析对电商运营很重要;75.7% 企业认为自身电商数据分析能力欠缺，需要數据分析人才;近 60% 企业渴望数据分析人才加入。

1 商务分析人才培养目标的定位

人才培养定位是办学主体对究竟培养什么样的人的理想设计，是合目的性与合规律性的辩证统一办学理念的具体呈现。对于商务数据分析与应用专业，人才培养定位决定了专业培养什么样的人才，关系到本专业的办学方向，办学宗旨和人才培养的思路。只有明确了人才培养目标，才能清晰自身所承担的任务和职责，构建人才培养的体系，组建教师团队，建立实验实训基地，实施人才培养过程。在进行人才培养目标的定位上，坚持以岗位需求为目标，以就业为导向，按学历层次要求对岗位进行分类，最后确定高职层次的岗位对应的人才类型及培养规格。首先进行调研和研讨，调研企业对人才的需求，包括行业的人才结构现状，人才需求状况，专业发展趋势，岗位，典型工作任务，岗位对知识能力的要求，职业资格，求职面相等。对于高职类型的商务数据分析与应用人才培养的定位，培养的目标定位为商务应用领域的数据分析师，数据运营专员，网络销售员。经过企业调研和研讨，最终确定为面向电子商务、零售、物流、互联网、电信等行业，培养具有一定的数理统计、互联网技术与商务贸易领域专门知识，具备商务数据分析与大数据领域基础理论与基本知识，掌握商务数据收集与整理、数据建模与分析、商务数据可视化、数据营销策划以及网店数据化运营管理等专业实践操作技能，具有一定创新创业理念的高素质技能型人才。

2 商务数据分析能力培养中存在的问题

2.1数据分析模块缺乏或不系统

传统电子商务专业人才培养中，多数高校人才培养模式中缺乏数据分析模块。通过调查，在网上公示的电子商务专业课程设置的高校中，仅有约 15% 的电子商务专业开设有数据分析或相关的数据分析类课程如数据挖掘、商务数据分析与决策、数据仓库等。而在开设数据分析课程的人才培养体系中，数据分析模块仅仅稍微涉及，并没有作为主要课程设置。从数据分析基础到数据分析方法及工具、决策理论和分析报告撰写的整个数据分析的体系尚未建立。

2.2数据分析类课程教学困难

主要表现在一方面缺乏适合商务数据分析与应用专业特点的教材。当前，市面上能够见到的数据分析类教材，如数据分析基础、数据分析方法、数据分析工具等教材的内容设置很少是结合电子商务实际数据和案例进行编制的，而相关任课教师又往往不具备电子商务专业背景。最终，学生很难将所学与实际应用结合;另一方面，商务数据分析与应用专业招生多是文科或文理兼收，同时，专业特点也不可能在课程设置上涉及更多如数理统计类课程。而现有数据分析方法类教材更多的是关于数学原理及推导内容，应用性不强，而数据分析工具类教材又缺乏专业针对性，造成学生学习困难、难以理解。

2.3缺少综合性应用性强的实践环节

商务数据分析与应用专业要求具有较高的实践操作能力，不但需要具备电商网站和电商平台等操作能力，同时更重要的是要具备数据分析意识。能够对电商网站和平台店铺的运营中产生的数据进行基本的数据分析、产品数据和客户数据分析等，进而为企业电子商务活动提供决策支持。而传统电子商务专业人才培养中仅注重电商网站和平台的操作能力的实践，而缺乏针对性的数据分析实践。同时，实践中由于后台数据出于保密考虑，很难获得企业相关数据，也给数据分析实践能力培养造成困难。

3 大学生的商务数据分析能力培养策略

3.1完善商务数据分析能力培养体系

当前，高校商务数据分析能力培养体系还不健全。商务数据分析能力是一种综合性的实践能力。如果没有完善商务数据分析能力培养体系，就会造成基础模块和数据分析模块割裂，表现在讲授统计学、数据分析方法等课程的教师缺乏电子商务专业背景，讲授商务办公软件、统计软件等的教师又仅停留在单纯的文字和数据录入处理阶段，单纯的理论讲授不能与实践相结合，缺乏商务数据分析的应用，方法应用犹如空中楼阁。

3.2构建有效的数据分析实践环节

有效的数据分析实践环节，有助于学生通过实践探索，提高数据分析能力。实践环节应包括课内实践和课外集中实践环节两部分。课内实践包括课内案例教学和实验两部分。课内案例教学一般是通过教师精心组织的针对性案例讲解，使学生熟悉对应数据分析方法的使用，或是通过综合性的案例分析，培养学生数据分析的综合能力。课内实验，可通过引入真实案例，让学生利用软件进行分析并得到结论，以此来提高学生数据分析的兴趣和探索实际的能力;课外集中实践环节，则必须加强校企合作，建设高质量的实习基地，要求学生深入企业一线，独立或在企业人员指导下进行数据分析工作，解决企业实际问题，通过学生亲身体会，了解企业需求、提高岗位认知。

参考文献

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