数字经济背景下电子商务数据分析实训课程开发研究

孙明凯

(辽宁机电职业技术学院， 辽宁 丹东 118009)

数字经济发展迅速，各行业不断进行数字化转型，出现了大数据，数据中能蕴含许多有意义有价值的线索和信息，尤其在企业运作和商务应用方面。我国电子商务发展体量庞大，“互联网+”的大趋势和后疫情时期，更加体现出了优势，跨境电商、直播电商等新业态新模式快速发展，电子商务向更高质量发展，更注重公平性与满足感。电子商务数据分析是贯穿整个电子商务相关企业运作必不可少的工作，电子商务相关岗位也都需要具备数据分析能力，而相应的电子商务数据分析人才却极其短缺。电子商务数据分析实训课程开发，利于院校适应行业企业最新变化，培养适应需求、具备一定数据分析实践能力的电商人才。

1 电子商务数据分析的重要性

行业企业已经逐渐认识到了数据将是核心的生产要素，数字经济活跃，数据分析也会深刻影响行业企业的发展与创新改革。比如新零售行业，处于行业供应链前端的研发设计、原材料生产、装备制造等，做什么如何做怎样做等，要考虑处于供应链后端的分销、零售、广告营销、消费者的消费方式等，后端的数据逆向牵引前端，通过数据分析，消费方式逆向影响和牵引生产方式。随着数字经济的深入发展，数据分析能力非常重要，会成为互联网从业者必备的技能[1]。

数据存在于电子商务的整个链条中，包括电子商务商品采购、视觉设计、网店销售、营销推广、客户服务、物流管理等，商家通过数据调整发展思路、运营方向和竞争策略等。电子商务数据分析是电子商务相关企业的各工作岗位都要求的最为核心的能力，比如：商品采购中的市场调研、产品分析；视觉设计中的视觉营销数据分析；网店销售中的制定商品销售策略；营销推广中的推广数据分析；客服工作中的客户画像分析、客户服务数据分析；物流管理中的数据收集和统计分析等[2]。

2 电子商务数据分析人才需求现状

当今经济社会瞬息万变，电商相关企业需要素质高、业务技能强的复合型电子商务数据分析专业人才，具备丰富的知识与完整的技能结构，能灵活应用电子商务数据分析方法与技能，去解决电子商务业务相关问题。特别在产品和运营岗位，数据分析是必备的能力。而高职院校所输出的电子商务人才，在电子商务具体业务如网店搭建、产品信息化、客户服务方面相对较好，但数据分析能力普遍偏弱，也从一定程度上限制了毕业生的职业上升空间。所以，适应行业企业需要的电子商务数据分析人才缺口巨大。

现有电子商务数据分析人才，普遍存在三个方面的瓶颈问题，一是数据分析工具使用不熟练，所掌握的工具处理能力无法应对大量的数据处理。二是会做图表但分析能力差，花费了大量的时间去收集和统计数据，但不擅长数据清洗、数据指标拆分和模型搭建，没有得出有效的结论。三是缺乏有效的引导，自行摸索或研究，很难解决实际问题，或者解决成效不明显[3]。

3 电子商务数据分析的教学现状分析

在中国知网，截至2021年3月17日，以“电子商务数据分析”并“教学”做关键词搜索，共有72条文献；以“电子商务数据分析”并“实训”做关键词搜索，共有16条文献。经过文献梳理，说明院校已经普遍认识到电子商务数据分析教学的重要性，1+X电子商务数据分析证书的实施也推动了相关教学培训的开展，但相关实训课程的研究还需要进一步探索。电子商务数据分析教学存在的主要问题有：一是缺乏数据化运营的思维和实践，以网店开设、管理等流程性操作为主。二是高水平师资缺乏，教师普遍获得了1+X电子商务数据分析培训证书，但对于真正的企业实践和数据运营思维的运用，还远远不够。三是缺少实训素材与资源，尤其是数据采集与处理。四是课证有效融合还需探索，不仅要有较高的证书通过率，还要切实提高学生的职业技能和素养[4]。

4 电子商务数据分析实训课程开发

电子商务行业和领域内，数据分析人才的培养成为电子商务人才培养需要正视的问题，亟待解决，高职院校要校企协同进行电子商务数据分析实训课程的开发。

4.1 电子商务数据分析实训课程性质

本课程是高职院校电子商务专业必修的一门专业核心课程，是在学习了电子商务基础与运营、图形图像处理、市场营销等前导性专业基础课程，具备基本的电子商务基础知识和业务技能的基础上，开设的一门理实一体化的实训课程。参照《电子商务数据分析职业技能等级标准》(初级、中级)开发，对接专业人才培养目标，面向电子商务运营、电子商务数据分析工作岗位，培养基础数据分析工作技能，系统地熟悉电子商务数据分析基础知识，掌握数据采集及处理的工具、方法和技巧，了解电子商务数据化运营，制定数据采集与处理方案，进行市场、运营、产品等数据的分析与监控，能进行电子商务数据分析报告的撰写。积累数据分析经验，为后续电子商务专业综合实训、创业实训和顶岗实习等课程学习奠定基础。

4.2 电子商务数据分析实训课程目标

通过本实训课程的教学，使学生了解电子商务数据分析的基础知识，了解电子商务数据分析的基本操作方法，通过实践教学环节使学生具备一定的电子商务数据分析能力，为将来从事电子商务的相关工作奠定稳固的知识和技能基础。

知识目标：认识数据分析、数据分析的工具应用、数据分析方法、电子商务数据运营、数据分析综合知识；能力目标：具备基本数据分析意识，养成遇到问题用数据思维分析和解决问题、良好的数据记录、数据统计等习惯，具备一定的竞争意识与创新思维；素质目标：具备收集信息并运用信息分析解决问题的能力，具备自主学习及发展能力；创新创业能力目标：培养学生创新创业意识和行为，能根据初创电子商务企业的实际情况进行风险防范。

4.3 电子商务数据分析实训学习情境设定及教学设计

电子商务数据分析实训教学计划总学时56，下设五个学习情境，具体为：电子商务数据分析基础(4)，电子商务数据的采集、分类与处理(24)，电子商务数据分析方法(4)，电子商务数据运营(20)，综合业务训练(4)。根据各学习情境的特点采用项目教学、案例教学以及小组讨论法等，通过互联网及相关实践平台进行实践练习，讲练结合，练习为主，做中学。教学资源主要是网络、课件和项目任务单等。教学载体主要是电子商务数据分析实践平台、案例资料和企业实际项目。具体学习情境的教学设计如下。

学习情境一电子商务数据分析基础(4学时)，实训目标：感受电商数据分析与应用的魅力，见证电商数据分析的价值；训练项目：调研电子商务数据分析岗位要求，通过教学软件及各大电商平台的后台数据调研数据分析的重要性及分析流程；任务资讯：电子商务数据分析专员岗位职责，电子商务数据分析基本知识，电子商务数据指标、分类维度和分析流程。

学习情境二电子商务数据的采集、分类与处理(24学时)，实训目标：了解数据采集和处理的方法，熟练使用电子商务数据分析基本工具；训练项目：数据采集和处理的初步实践；完成Excel函数、数据透视表分析工具和Excel图表等训练任务，根据学生情况可以分层次安排拓展任务，如数据分类汇总、数据清洗转化与计算。任务资讯：数据采集和处理，Excel函数的应用，数据透视表分析工具的应用，Excel图表，其他数据分析的工具。

学习情境三电子商务数据分析方法(4学时)，实训目标：熟练掌握电商数据分析方法；训练项目：AB测试法等常见数据分析方法的运用；任务资讯：数据分析方法。

学习情境四电子商务数据运营(20学时)，实训目标：能进行电子商务运营数据分析工具、分析方法等的综合运用；训练项目：综合运用数据分析工具和分析方法解决数据分析应用，重点训练市场数据分析、运营数据分析和产品数据分析；任务资讯：市场行情分析，店铺浏览分析，店铺转化分析，规划和预算分析。

学习情境五综合业务训练(4学时)，实训目标：能独立完成数据的采集、处理、分析，进行数据监控与报告撰写；训练项目：根据实际企业案例完成电子商务数据分析监控报告；任务资讯：电子商务数据监控，数据分析报告撰写。

4.4 电子商务数据分析实训考核评价

评价方式采用个人成绩和小组成绩结合、过程考核和终结考核结合的方案，其中，过程性评价成绩占总成绩的60%，考核项由平时表现10%(出勤、纪律)、任务完成(任务质量)30%、作业及测试20%三部分构成；终结考核占总成绩的40%，开卷利用计算机进行电商数据综合能力测试。即总成绩=平时表现10%(出勤、纪律)+ 任务完成(任务质量)30%+作业及测试20%+终结考核40%。

4.5 电子商务数据分析实训教学条件

教学基本条件方面：(1)授课教师基本要求：了解电商数据分析的基本方法与技能，熟悉电商数据分析平台及特点，具备多种平台的使用经验，具有互联网思维，有较强的资料收集能力，清晰的文字表达能力；具有电商相关的丰富理论与实践教学经验，具有强烈的工作责任心，建议选用讲师及以上职称，具备双师资格的专任教师承担教学任务，具有1+X电子商务数据分析职业技能等级证书(中级及以上)[4]。(2)教学硬件环境基本要求：理实一体化教学实训室一间，提供网络环境，装有实践软件或实践平台，多媒体设备。(3)教学资源基本要求：教材、课程案例资源库、多媒体课件、数字化资源(主要是运营博弈平台)。

4.6 电子商务数据分析实训教学方法

教学方法建议：(1)电子商务数据分析实训建议引用OBE成果导向思维，以学生为主体，注重电子商务数据分析职业能力培养，以电子商务数据分析或电子商务运营工作过程为主线，以具体可操作性的小任务为驱动，“教、学、做”相融合，项目任务式展开教学。(2)有条件的情况下，引入产教融合型企业的真实项目或学生自主创业的项目，进行实践训练，更具针对性和时效性。

5 电子商务数据分析实训课程开发还需努力的方向

由于电子商务快速发展，新问题和新热点总会不断出现，电子商务数据分析实训课程的开发与完善创新还有许多工作要做，一是注重政行校企的合作，依托提供的平台，增加教师、学生进行真实企业项目锻炼的机会；二是注重课证融合，把1+X电子商务数据分析的考证内容融入到实训项目中，通过实训，学生能提高电子商务数据分析证书的通过率，提升学生在电子商务数据分析方面的就业竞争力[5]；三是充分利用校内的电子商务数据分析实训的软硬件资源，可以面向社会人员开展电子商务数据分析培训，更好地服务社会；四是学校注重扶持和培育产教融合型企业，依托本校的电子商务技术服务中心，要不断努力提升数据化运营的能力和水平，提升电子商务专业技术水平，从而带动电子商务相关专业的内涵建设和质量提升。

6 结 论

随着数字经济的发展逐步深入，电子商务数据分析会越来越重要。学生数据分析能力的提升，实训课程的开发是必要的，而且实训项目要动态更新，还应该通过相关的社团活动、企业实践等，激发学生的兴趣和热情，循序渐进地提升电子商务数据分析能力。