◎文/宫晓辉

随着电子商务的发展和普及，数据分析已经成为电子商务领域的核心竞争力。这不仅要求电子商务专业人才具备深厚的商业理论知识，更需要他们能够熟练运用数据分析技术，帮助企业解决实际问题。然而，如何在中职教育中有效培养学生的数据分析能力却是一个尚未被充分解决的问题。笔者从中职教师的视角出发，探索电子商务专业人才数据分析能力的培养策略与途径。

数据分析技能在电商人才培养中的重要性

数据驱动的电子商务决策过程电子商务业的商业模式日益复杂，每一项业务决策都需要建立在对大量数据的理解和分析上。例如，市场定位、商品定价、供应链管理、消费者行为分析等关键决策，都需要通过数据分析来获取深入洞察。如果无法理解和处理数据，就无法对这些核心问题做出有效的决策。

以商品定价为例，数据分析能帮助企业理解消费者对商品的需求弹性，即价格变动对需求的影响程度。通过大数据，企业可以找到最优的价格点，既能满足消费者的需求，又能保持企业的盈利。同样，供应链管理也需要数据分析。数据可以帮助企业更准确地预测需求，进而提前安排生产和配送，减少库存和运输成本。因此，对数据驱动的决策过程的理解和掌握，对于电子商务专业人才来说，是其职业素养的重要组成部分。

数据分析技能与电子商务专业的紧密联系在电子商务中，数据分析的重要性体现在多个方面。首先，通过分析消费者行为数据，电商可以更好地理解消费者的需求和喜好，从而优化产品设计和营销策略。其次，通过分析产品销售数据，电商可以及时调整库存和价格，以最大化利润。再次，通过分析运营数据，电商可以优化网站设计和提高运营效率。因此，对数据分析技能的掌握，对于电子商务专业人才来说，是其职业素养的重要组成部分。

培养具备数据分析能力的电子商务专业人才的迫切需求随着互联网技术的不断发展，数据已经成为企业决策的重要依据。特别是在电子商务领域，数据分析的重要性更为突出。然而，许多企业表示，他们在寻找和招聘具有数据分析能力的电子商务专业人才时面临着巨大挑战。当前，在许多电子商务专业的课程中，尚未充分融入数据分析的内容，这导致许多毕业生在面对实际工作时，缺乏必要的数据处理和分析能力。对此，教育机构和企业应当联合起来，对电子商务专业的课程进行改革和更新，以满足当前市场对于具备数据分析能力的电子商务专业人才的迫切需求。

中职教育在培养电商人才数据分析能力方面的优势及挑战

中职教育的实践性与应用性特点中职教育是以培养具有一定专业技能的高素质技术技能型人才为主的教育类型。它以强调实践教学、注重应用能力的训练为其核心特点，为电子商务专业人才的培养提供了优势。

具体来说，中职教育通过强调实践教学，使学生有更多的机会接触和处理实际的业务数据，提升其数据分析能力。同时，中职教育的应用性教学理念，强调将理论知识与实践应用相结合，可以使学生在掌握数据分析理论的同时，更好地理解和运用数据分析技术，解决实际问题。

专业课程与数据分析技能的融合与创新中职教育中的电子商务专业课程，可以与数据分析技能有机融合。例如，可以在课程中设置数据分析的实践环节，让学生在处理实际的电子商务数据时，运用数据分析的方法和技术。同时，也可以引入数据分析的最新理论和技术，比如人工智能和机器学习，创新课程内容，提升学生的数据分析能力。

面临的挑战及解决方案虽然中职教育在培养电子商务专业人才数据分析能力方面有其独特的优势，但也面临着一些挑战。

首先，中职教育在资源配置上相对较为匮乏，包括硬件设施和教师资源。这可能限制了数据分析教学的深入开展。为此，中职教师需要呼吁更多的投入，改善中职教育的硬件设施，同时培养和引进更多懂得数据分析的教师。其次，电子商务行业和数据分析技术的快速发展对中职教育提出了更高的要求。教学内容需要不断更新，以保持与行业的同步。解决这个问题，需要教师建立一套快速响应行业变化的教学内容更新机制。最后，学生的学习兴趣和动机可能成为提升数据分析能力的阻碍。解决这个问题，教师可以通过实践教学，提高学生的参与度和兴趣。同时，教师也可以通过引导学生了解数据分析在电子商务行业中的重要性，提升他们的学习动机。

电商专业人才数据分析能力的培养策略与途径

课程体系的优化与调整 以数据分析为核心的教学体系构建首先，教师需要对现有的电子商务课程体系进行深度的优化和调整。传统的电子商务课程主要集中在基础理论和电子商务工具的使用上，往往忽略了数据分析的重要性。因此，教师需要重新设计课程体系，将数据分析作为核心能力进行培养。教师可以设置一系列的数据分析基础课程，如数据统计、数据挖掘和数据可视化等，使学生对数据分析有全面的理解。同时，教师也需要在专业课程中融入数据分析的内容，让学生在实际业务中运用数据分析的技能。其次，以数据分析为核心的教学体系构建不仅要在课程设置上有所改变，还需要在教学方法上进行革新。教师应该采用更加适应实践要求的教学方式，加强学生在处理实际问题中运用数据分析的技能。比如，在教授电子商务营销策略的课程中，教师可以让学生使用真实的消费者数据来进行市场分析，提出自己的营销策略。再者，为了让学生更好地掌握数据分析的技能，教师需要建立一套完善的实践教学系统。比如，学校可以与电子商务平台合作，让学生参与到平台的数据分析项目中，从而提升他们的数据分析能力。

例如，可以设计一门“电子商务数据分析”课程，该课程从数据获取、预处理、分析到决策的整个流程进行讲解和实践。课程中可以结合具体的电子商务案例，让学生在分析真实业务数据的过程中掌握数据分析技能。

最后，评价体系也是教学的重要组成部分。对此，教师需要将数据分析能力纳入到学生的评价体系中，以激励他们更加积极地学习数据分析。同时，教师也需要对教师的数据分析教学进行评价，以推动他们更加重视数据分析的教学。

教学方法的创新 案例分析与项目实施相结合首先是理论+实践。实践导向的教学模式要求教师在教学时，应将理论知识和实际操作紧密结合起来。在教授数据分析的理论知识时，教师需要为学生提供实际的数据，让他们在处理真实的数据时，深入理解和掌握数据分析的各种技术和方法。

例如，教师可引导学生使用某电子商务平台的真实销售数据进行市场预测。首先，需要教授学生如何获取和预处理这些数据。在此可让学生使用数据抓取工具获取电子商务平台的商品销售数据，然后教授他们如何使用数据清洗工具处理这些数据，以去除无效和错误的信息。在数据准备好之后，教师可引导学生运用统计学和机器学习的方法，对这些数据进行分析，预测未来的市场趋势。在此基础上，还可以让学生尝试使用不同的预测模型，比如线性回归、决策树和神经网络等，通过对比这些模型的预测结果，学生可以深入理解这些模型的优缺点，以及它们在不同情况下的适用性。

在预测结果得出后，教师需继续引导学生根据预测结果，制定相应的营销策略。比如，如果预测结果显示某种商品的销量在未来会下降，那么学生需要思考如何调整销售策略，以提高该商品的销量，这可能涉及价格调整、广告推广、产品改进等多个方面。在这一过程中，学生不仅可以深入理解如何运用数据分析来进行市场预测，还可以通过制定营销策略，理解如何运用预测结果来做出有效的决策。这种以实践为导向的教学方式，可以帮助学生更好地将理论知识应用到实践中，提高他们的数据分析能力。其次是案例分析。案例分析是一种有效的教学方法，可以帮助学生理解和掌握数据分析在电子商务中的应用。对此，教师可选取一些具有代表性的电子商务数据分析案例，让学生分析这些案例，理解数据分析在这些案例中的应用，从而提高他们的数据分析能力。

例如，在教学过程中，教师可以选择一家知名的电子商务公司的销售数据作为教学案例。假设这家公司主要销售电子产品，并且已经获取了过去一年内该公司的销售数据，包括产品种类、销售数量、销售时间、用户评价等信息。对此，教师可指导学生对这些数据进行整理和初步分析。例如，学生可以根据销售数量和销售时间创建趋势图，找出销售业绩在一年中的变化情况，识别出销售高峰和低谷的时间。此外，他们还可以通过对比不同产品的销售数量，找出最受欢迎和最不受欢迎的产品。然后，教师可继续引导学生探索影响销售业绩的可能因素。例如，学生可以分析用户评价和销售数量之间的关系，探究好评是否会推动销售；他们也可以研究价格和销售数量之间的关系，看看价格的高低是否会影响消费者的购买决定。在找出影响销售业绩的关键因素后，学生需要根据这些因素，提出改善销售业绩的建议。例如，如果发现价格确实对销售有重要影响，那么他们可以建议公司制定更具竞争力的价格策略；如果发现用户评价对销售有明显影响，那么他们可以建议公司提高产品质量，提升用户满意度。通过这个过程，学生不仅能够掌握数据分析的具体技巧，还能理解数据分析在电子商务中的实际应用，从而更深入地理解数据分析的重要性，增强他们的数据分析能力。

最后是项目实施。项目实施是一种以解决实际问题为目标的教学模式。因此，教师可让学生参与到真实的电子商务项目中，让他们在项目实施的过程中，运用数据分析的技术和方法解决实际问题。

例如，在与电子商务公司合作后，教师可让学生参与到公司的数据分析项目中，他们需要分析公司的销售数据，然后提出提高销售业绩的建议。在这个过程中，学生不仅可以提升自己的数据分析能力，也可以了解到数据分析在电子商务中的实际应用。

校企合作 提高数据分析能力的应用水平校企合作是提升中职电子商务专业学生数据分析能力的重要途径。通过与企业的紧密合作，教师可以提供更加实际、更具挑战性的实践环境，以提高学生数据分析的能力。

首先，教师可以与电子商务企业建立深度合作关系，共同设计和开发实践型项目。这些项目应围绕电子商务的核心业务，如市场研究、消费者行为分析、销售预测等，让学生提升在解决实际问题中运用数据分析的技能。这种方式可以让学生从实际操作中感受数据分析的重要性，理解数据分析在电子商务中的应用。其次，教师可以邀请企业的数据分析专家进校授课，让学生了解最新的数据分析技术和行业趋势。这些专家可以分享他们的工作经验，解答学生的问题，提供实用的建议，帮助学生提高数据分析的技能和应用水平。再者，可以通过建立实习基地、开展校企联合培养等方式，让学生有更多机会接触企业的实际工作。在实习过程中，学生可以深入参与到企业的数据分析工作中，感受数据分析在实际业务中的作用，提升他们的实践能力。最后，在深入与企业进行合作时，教师需定期进行学生的能力评估和反馈。企业可以根据学生在实习或项目中的表现，给出具体的反馈和建议，帮助学生了解自己的优点和不足，及时调整学习策略，提高数据分析能力。

综上所述，电子商务专业人才的数据分析能力培养是一项复杂而又重要的任务。它需要教师从课程体系的优化与调整、教学方法的创新，到校企合作等多个方面进行综合考虑和实施。只有这样，教师才能真正提升学生的数据分析能力，使他们能够在毕业后更好地适应电子商务行业的需求，为企业和社会作出更大的贡献。作为中职教师，在今后的教学中，我们需要不断更新教育理念，改进教学方法，努力提高教学质量，以培养出更多具有数据分析能力的电子商务专业人才。