高职院校电子商务数据分析人才培养路径研究*

王明艳

（湖南财经工业职业技术学院，湖南 衡阳 421002）

2015 年3 月第十二届全国人民代表大会第三次会议中，李克强总理在政府工作报告中首次提出“制定‘互联网+’行动计划”。电子商务（电商）得到了前所未有的发展。电商改变了传统的经营管理模式，有效地降低了交易成本，提高了经济运行的效率，促进了区域经济的发展。

大数据时代，数据成为了企业的一种新的战略资产，越来越多的企业开始重视数据资产的管理。对于电子商务运营人员而言，数据分析是电子商务交易中不可或缺的一项重要工作，电子商务企业要想顺利发展，必须要有科学、有效的数据分析作为引导和支撑。电子商务企业亟需数据分析人才，然而，大部分电子商务专业学生的数据分析能力薄弱，不能满足企业对数据分析人才的需求。为满足企业对电子商务数据分析人才的需求，学校将注重培养电子商务数据分析与应用人才，因此电子商务数据分析人才的培养将成为高职教育方面重要的研究课题。大数据时代背景下，分析高职院校电子商务数据分析人才培养现状，探索复合型技术技能人才培养路径具有非常重要的现实意义。

1 高职院校电子商务数据分析人才培养现状

1.1 课程体系不完善

大数据时代发展对电子商务人才有了更高的要求。电子商务人才不仅要具备电子商务运营相关的知识，还要具备数据分析的能力。为满足企业人才需求，高校纷纷开设电子商务数据分析课程。然而，大部分院校只是将电子商务数据分析纳入电子商务人才培养课程，并未形成系统的、完整的课程体系[1]。

1.2 学生缺乏数据分析意识

数据化运营、数据化营销是未来电商发展的新方向。数据化运营的基础是数据分析，但很多电商运营人员和电商专业学生对数据分析存在着畏惧心理，一说到数据分析，便认为需要掌握技术含量较高的数据分析工具，以及掌握抽象的建模或者编程知识，潜意识里对数据分析产生抵触心理。在教学过程中，教师只注重学生技能的掌握，忽视了学生数据分析意识的培养，学生未能意识到数据分析的重要性，未知数据分析能解决什么样的问题，以及数据分析能给企业运营带来什么样的决策支持，该现象不利于学生的综合能力和专业素养的提高[2]。

1.3 学生缺乏实战经验

师资不足以及实训条件落后是目前大多数高职院校的现状。电子商务数据分析是电子商务专业新开设的课程，缺乏有经验的专业教师授课，传授的知识只停留在书本层面，学生无法接触到最新的企业真实项目。数据分析工具多样且更新换代速度较快，对实训机房的硬件要求较高，除了需要安装较新版本的Excel 软件外，必要时还需要购买相应的数据分析平台，提高学生的实操能力。另外，大多数高职院校产教融合、校企合作相对滞后，未实现专业与产业的对接、教学过程与生产过程的对接。

2 电子商务数据分析人才能力培养

大数据时代，数据分析能力已然成为电子商务专业学生的核心能力之一。电子商务专业学生数据分析能力的培养可以从以下几个方面入手。

2.1 电子商务数据分析能力

电子商务数据分析是运用有效的方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程。在进行数据分析之前应了解数据的概念、数据分析的含义。电子商务数据主要包含市场数据、运营数据、产品数据。

2.2 数据采集能力

数据采集又称数据获取，是通过数据采集工具从各平台上获取数据的过程，为后续数据分析提供数据支持。该部分能力要求学生掌握数据采集的方法，如网页数据采集、系统日志数据采集、数据库采集、报表采集、调查问卷采集等；还需要掌握常用的数据采集工具，如生意参谋、店侦探、淘数据、京东商智、八爪鱼采集器、火车采集器等。

2.3 数据分类与处理能力

通过数据采集工具获取的数据是庞大的，且杂乱无章，需要通过对数据进行分类与处理，对数据进行清洗、分类、汇总，让数据呈现出一定的规律，从而挖掘出数据背后的潜在价值。数据分类与处理的方法主要有数据分类统计、数据清洗、数据转化、数据排序、数据计算等。

2.4 数据分析能力

数据分析是通过使用合适的统计分析方法对收集到的各种数据进行分析，从中提取出有用的信息的过程。数据分析方法有很多，选取合适的方法进行分析，能够达到事半功倍的效果。常用的数据分析方法有描述性统计分析、趋势分析、对比分析等。电子商务数据分析人才需要掌握数据分析的常见方法，并不断提高数据分析的能力。

2.5 数据可视化能力

数据可视化是指借助图形化手段清晰、有效地传达信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。概括来说，数据可视化就是将数据以统计图表和信息图形的方式来呈现，可以更加直观地反映数据之间的内在联系和规律，帮助决策者更好地决策。

2.6 数据分析报告撰写能力

数据分析报告是数据分析过程和思路的最终呈现。数据分析报告以特定的形式将数据分析结果展示给决策者，给他们提供决策参考和依据。数据分析的最终目的是对某种发展趋势进行预测，为科学决策提供依据。为更好地将数据分析过程及分析结果呈现给决策者，数据分析人员需要撰写出一份完整的、可读性较强的数据分析报告。

3 电子商务数据分析人才培养路径

3.1 完善课程体系并更新教学内容

电子商务专业人才培养要加强其数据分析能力的培养，在教学内容中融入“1+X”电子商务数据分析内容，将数据分析能力的培养贯穿于人才培养方案的全过程，并优化电子商务专业课程体系，制定与“1+X”深度融合的人才培养方案[3]。可开设电子商务数据分析相关课程，例如“Excel 数据处理与分析”“网店数据化运营”“商务数据可视化”“商务数据分析报告写作”等专业课程和专业基础课程；还可开设“电子商务数据分析实训”等实训课程。除了需要完善专业课程体系，还需要对教学内容进行及时更新，以适应企业的发展。

3.2 注重数据分析意识的培养

电子商务人才培养更注重网络交易、电子支付、网络营销、网店运营、网店美化、网站编辑等方面，忽略了数据分析能力的培养。教师在教学过程中，要注重数据分析意识的培养，引导学生主动去发现数据与数据之间的内在联系，并以探究学习的方式，提高学生的学习兴趣和积极性[4]。数据分析意识的培养不能一蹴而就，需要不断强化数据分析思维，加强训练，才能达到理想的效果。因此，教师在组织教学活动时，应当采用灵活多样的方式，同时在其他课程中融入数据分析内容，提高学生数据分析的能力和培养其创新思维。

3.3 秉承“以赛促教，以赛促学，教学相长”理念

将“以赛促教，以赛促学，教学相长”理念融入到课程的教学中，鼓励学生参加高职院校技能大赛“商务数据分析与应用”赛项，提高学生的理论水平和实操能力。教师将技能竞赛的标准和规程融入到教学内容中，并将其与企业岗位的实际需求结合起来，让学生参与到实际的项目中。

3.4 实施“1+X”证书制度试点

2019 年，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，在职业院校、应用型本科高校实施“学历证书+ 若干职业技能等级证书”制度试点，即“1+X”证书制度试点，培养复合型技术技能人才，同时开展高质量技能培训。为加快推进“1+X”证书制度试点工作，加强电子商务专业学生数据分析技能的提升培养，院校应当加强与企业对接，鼓励教师参与“1+X”电子商务数据分析职业技能等级证书的培训，并取得“1+X”电子商务数据分析培训讲师证书。

3.5 加强具有数据分析能力的师资队伍建设

教师作为教学活动的组织者，想要培养高质量电子商务数据分析人才，首先要提高自身的专业素养，积极参加“1+X”电子商务数据分析培训。院校要加强“双师型”教师的培养，健全教师队伍管理制度，完善教师管理评价体系。大数据时代背景下，教师要转变教学观念，积极开展教学改革，打破传统的教学方式，创新教育教学方法，尝试新的教学模式，例如翻转课堂、线上线下混合式教学、大型开放式网络课程（Massive Open Online Courses，MOOC） 等，引导学生关注电子商务领域的最新动向，培养学生电子商务专业学习的兴趣，让学生变被动为主动，通过互联网了解更多关于电子商务行业的最新知识。

3.6 实施产教融合协同育人

数据分析强调实践能力。以业务逻辑能力为核心，结合职业教育的特点，院校需要加强校企合作，在教学实践中引入企业真实项目，实现专业与产业、教学过程与生产过程的对接，推动学院与企业进行更深入的产教融合，并将企业需求融入到人才培养环节中，形成面向企业真实项目的人才培养模式，借助企业的资源优势和力量协同育人，将学校教育和企业产业融合，形成优势互补，实现真正的产教融合协同育人，共同培养满足企业需求的应用型人才。

4 结束语

电商企业的发展需要大量的数据分析人才。为满足企业的人才需求，高职院校需要转变观念，重视电子商务专业学生数据分析能力的培养，坚持以就业为导向，注重培养学生的实践能力和岗位胜任能力，以“1+X”证书制度试点为契机，优化课程体系，更新教学内容，制定以满足企业需求为目标的电商人才培养方案，同时深化产教融合，促进协同育人，培育出更多高素质的实用型技术技能人才。