数据分析技术课程教学内容和方法探讨

胡媛媛 宋晓姣 范士领 陈则芝

（合肥职业技术学院，安徽 合肥 230000）

0 引言

近年来，随着电子商务行业的迅速发展和大数据应用的普及， 数据在商务应用中的价值逐渐显现，通过研究和分析数据，找出数据背后隐藏的价值，再应用到电子商务实际中去对于电子商务企业的健康运作起着至关重要的作用。 而传统的高职院校只开设了电子商务专业， 该专业学生数据分析能力相对薄弱，因此，2016 年教育部针对高职院校电子商务类增设了商务数据分析与应用专业，我校于当年申报该专业并于2017 年正式招生。 该专业旨在培养具有商务数据收集与整理、数据建模与分析、商务数据可视化以及网店数据化运营管理等专业技能，能够从事商务数据分析，商务咨询与管理、网店运营等工作的高素质技能型人才。 可见，数据分析能力是商务数据分析与应用专业学生必须掌握的核心技能。

1 数据分析技术课程定位

数据分析技术课程旨在培养学生运用数据的思维和分析工具进行商务数据分析与应用的能力。 对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用，为今后职业发展路径提供必要的专业素质和素养。

数据分析技术课程开设在第三学期，其先行课程为统计基础、经济数学基础、数据采集与处理等职业基础课程，是一门整合多门必修课程知识点的综合性课程。 这些前导课程对学生学习数据分析技术所需具备的数学知识和统计知识等打下了基础。 因此，该课程不论从数据分析方法理论还是数据分析软件操作角度来说都应该相较于前导课程有所拔高，不能将该课程简单地上成了统计学原理或Excel 数据分析等基础性课程。

2 数据分析技术课程教学内容探讨

数据分析技术课程共计72 学时， 由于课时充分，教学内容应该翔实。 考虑到该课程是一门整合多门课程知识点的综合性课程，因此，将教学内容设计为理论和实操两部分，并融入每个章节中，达到既夯实理论基础又提高实操技能的目的。 笔者在参考机械工业出版社2020 年11 月出版的，由李勇、刘卫、胡媛媛主编的《数据分析技术》教材内容基础上，并对相关章节进行增加和删减，最终完成了本课程教学内容的设计。

第一章为数据分析认知，内容包括：第一节数据分析概述；第二节数据分析思维和分析技术；第三节数据分析流程；第四节数据分析工具，建议教学时数为理论4 学时；第二章为统计数据的来源，内容包括：第一节统计数据的来源； 第二节常用的抽样方法；第三节常用的调查方式； 第四节抽样调查的基本程序，建议教学时数为理论4 学时；第三章为描述性统计分析，内容包括：第一节描述性统计分析概述；第二节 频率分析；第三节描述统计分析；第四节交叉表分析，建议教学时数为理论4 学时，实操2 学时；第四章为假设检验，内容包括：第一节假设检验概述；第二节假设检验的分析方法；第三节均值过程；第四节单样本t 检验；第五节独立样本t 检验；第六节配对样本t 检验，建议教学时数为理论6 学时，实操4 学时；第五章为方差分析，内容包括：第一节方差分析概述；第二节单因素方差分析；第三节双因素方差分析；第四节协方差分析，建议教学时数为理论6 学时，实操4 学时。 第六章为相关分析，内容包括：第一节相关关系及种类；第二节类别型变量的相关分析；第三节数值型变量的相关分析，建议教学时数为理论4 学时，实操2 学时；第七章为回归分析，内容包括：第一节回归分析概述；第二节一元线性回归分析； 第三节多元线性回归分析；第四节可线性化的曲线回归，建议教学时数为理论6 学时，实操4 学时；第八章为时间序列分析，内容包括：第一节时间序列分析概述；第二节移动平均和指数平滑预测；第三节季节指数模型预测；第四节趋势模型预测； 第五节 使用SPSS 进行时间序列分析，建议教学时数为理论6 学时，实操4 学时；第九章、聚类分析，内容包括：第一节聚类分析的概念；第二节相似系数和距离；第三节系统聚类分析；第四节K 均值聚类分析，建议教学时数为理论4 学时，实操4 学时；第十章、数据分析报告，内容包括：第一节数据分析报告概述；第二节数据分析报告的写作要求；第三节数据分析报告的撰写，建议教学时数为理论4 学时。

3 数据分析技术课程教学方法探讨

数据分析技术是一门整合多门课程知识点的综合性课程，既涉及统计学原理和概率论与数理统计等理论基础知识，也包括Excel 和SPSS 统计软件的实操应用。 因此，在实际教学过程中既要思考如何说清楚讲透彻原理性理论知识，又要确保学生切实掌握实践性软件操作。 笔者认为，教师应该充分发挥自身的主观能动性，细心推敲每个章节的具体知识点，选择适合的教学手段和方法，才能取得更好的教学效果。

3.1 灵活运用多种教学手段

笔者在实际教学过程中综合运用现代化多媒体教学、传统黑板教学和软件辅助教学，取得了较好的教学效果。

对于理论部分的知识点， 采用现代化多媒体课件和传统黑板教学相结合的方式。 多媒体课件可以清楚直观地展现定义、公式、图表和案例等理论性内容，既能突出教学重点，又能激发学生的学习兴趣，同时还能缓解教师的板书压力，提高了课堂效率。 但是，多媒体教学也有自身的缺点， 教师不能完全依赖于多媒体教学。比如，在讲解第五章方差分析中总离差平方和的分解时，如果仅仅对照多媒体课件讲解，学生可能无法理解总离差平方和为什么等于组间离差平方和与误差平方和之和。在教师用了九牛二虎之力讲解完了之后，大部分学生还是一头雾水。 此时教师应该以多媒体课件为基础，在黑板上一步一步地推导出公式的计算过程，边讲解边推导，这样学生才能更好地理解。

对于实操部分的知识点，主要采用多媒体课件和软件实操相结合的教学方式。 先用多媒体课件展示完整软件操作步骤，让学生脑海里有整体印象，再打开Excel 和SPSS 软件，演示软件操作过程，最后由学生自己上机练习。 完成以上三个步骤，学生才能更加熟练地掌握实操内容。

3.2 增加案例教学环节

案例教学可以培养学生分析问题和解决问题的能力， 有助于提高学生的课堂参与率和学习积极性。本课程每一章节开头都以一个案例作为知识导入，整个章节围绕分析案例并解决案例问题为中心展开。 通过案例教学，可以使学生明确数据分析方法应用的场景，理解整个数据分析的过程，并能够对分析结论进行正确的解释。

3.3 完善课程考核方式

合理的课程考核方式对于课程的学习具有推动作用，本课程可以通过平时作业，课堂表现以及期中期末考试的形式综合评价。 由于本课程内容包含理论和实操两部分，因此，平时作业和考试都既要考核理论知识也要考核软件操作。 比如，围绕方差分析内容，可以通过选择题、判断题和计算题等客观题的形式考核方差分析的原理、应用条件等理论性知识，同时还可以给出具体案例，要求学生用统计软件进行分析并给出分析结论。 通过综合性的课程考核方式，不光能够检验学生的学习效果，更重要的是能够使学生切实掌握分析和解决实际问题的能力。

4 结语

数据分析技术是一门整合多门课程知识点的综合性课程，该课程的教学效果对于提高高职商务数据分析与应用专业学生的数据分析能力至关重要。 本文结合我校教学实际和笔者的教学经验，探讨了该课程的教学内容和方法，有助于提高商务数据分析与应用专业学生的数据分析能力。