浅谈电子商务专业人才的数据分析能力培养

龚艺巍

摘 要：电子商务作为数据密集型行业，需要大量的数据分析人才，而数据结构课程是培养商务数据分析能力的重要基础课程。本文针对目前电子商务专业中数据结构课程的现状和难点，提出了学生能力培养的需求和思路，为培养学生的数据分析基础能力提供了建议。

关键词：电子商务 数据结构 数据分析 能力培养

引言

随着数字经济的蓬勃发展，各行各业对数字化转型的重视，带动了数据分析人才的市场需求。电子商务作为一个数据密集型的行业，在商务数据分析人才上有着大量的缺口。这使得商务数据分析成了该专业的一个新兴且重要的培养方向。

数据结构描述现实世界实体数据模型及其运算在计算机中的表示和实现[1]，是培养学生数据分析能力的基础课程之一，课时量大、实践性强，在商科类专业人才培养中起着重要作用。同时，该课程是文本数据分析、机器学习、数据挖掘等高年级课程的基础。

然而，目前常见的数据结构课程教材在内容设计上主要还是针对例如计算机科学与技术等工科类学科的本科学生，并不完全适合电子商务专业等商科类学科的学生。为此，本文根据在电子商务专业数据结构课程教学实践过程中的经验，探讨适合商科类学科数据分析人才的基础能力培养，并对目前的教学内容和教材规划提出建议。

一、现状与教材

数据结构课程本身内容涵盖广泛、基础理论和概念较多、内容的抽象性和逻辑性较高，通常使用抽象模型和伪代码来表示其中的求解思路[2]。例如在介绍各种数据结构类型的操作时，通常使用抽象数据类型ADT （Abstract Data Type）来表示实际工作中对数据操作的功能要求，然后开始考虑设计相关的逻辑模型进而构造符合要求的逻辑结构，最后寻求合理的存储结构实现该逻辑模型，并通过复杂度分析评价实现方案的工作效率。在此过程中，存在着一对多的两级映射，带来了实现方案的多样性和复杂性。对于电子商务专业的学生而言，这种工程学思维的培养还需要一个潜移默化的学习过程，尤其是对于涉及计算机内存操作的存储结构，学生理解起来通常有较大的困难。

带来这一困难的很重要一个原因是基础的薄弱。学习数据结构课程需要相关的基础课程作为铺垫。其中，离散数学是非常重要的数学基础，而商科学生通常不会学习该门课程。此外，计算机专业的学生通常会在低年级开设“计算机科学导论”的课程，并介绍计算机的基本组成原理和工作原理，而商科学生往往缺少这些基础知识。例如别名、浅拷贝和深拷贝之间的区别，学生通常觉得很难理解。另外，数据结构通常使用高级语言作为实践的工具，实践能力和水平也影响着数据结构的学习效果，这同样也是商科学生需要加强培养的能力。然而，这也跟学生之前所学的编程语言及掌握水平密切相关。

目前数据结构课程的教材主要基于C++或Java语言进行实现和讲述。而对于商科学生而言，编程语言不是学习的重点，往往不会采用C++或Java语言，而是更多地学习便于数据处理且语法和入门相对简单的Python语言。目前市面上出售的教材当中，基于Python的数据结构教材数量较少，其中以国外的教材居多，被引进和翻译成中文版的教材数量更是稀少，而且这些教材主要是针对计算机或信息科学专业学生所著。商科学生的基礎知识在学习过程中显得比较薄弱，将会有更多学习上的困难。针对这些难点，教师和专业建设者应当适当调整教学内容，以适合本专业的特点与定位。

二、能力培养与内容调整

针对电子商务等数据密集型学科的特点以及学生的知识结构，在讲授数据结构课程时，应当对课程内容做适当的调整和补充。一方面需要介绍本专业领域内的数据分析问题与数据结构知识之间的密切联系，提升学生的学习兴趣，培养解决本领域问题的能力;另一方面应当重视学生在基础知识上的薄弱之处，对相关内容进行补充和铺垫。

从本质上讲，数据分析问题的求解是求解该问题的计算方案的过程。商科学生的强项在于其知识体系能够更好地支撑他们对分析问题的理解，而其弱项则是计算方案具体的实现。后者更多的是计算机科学的问题。在将来的多学科合作的工作环境中，我们并不强调学生一定要具备很强的实现能力，但应当具备把握问题求解整体过程的全局思维。在能力的培养上，应当注重学生的数据科学思维方式的培养。从问题求解的过程出发，这种思维方式的培养主要体现在两个层次上，即将数据分析问题抽象成逻辑数据结构的能力和将逻辑结构的数据关系转化成存储结构的能力。

数据分析问题抽象成逻辑数据结构的能力强调学生如何将自己所理解的业务问题，通过运用合适的逻辑数据结构，抽象成逻辑模型，使得问题的求解可以运用与该模型相应的数学方法进行运算。将逻辑结构的数据关系转化成存储结构的能力则强调学生如何将承载着这些数学运算的模型转化成能够在计算机中进行存储和操作的存储结构;并且能够评价和预测这些存储结构在实现之后的工作效率，以便从多个方案中选取最优的解决方案。

针对商科学生数学和计算机原理上的薄弱之处，在数据结构的教学过程中，需要补充逻辑结构所蕴含的数学关系和存储结构所体现的计算机内存运算的特点。典型的内容包括，在树和图的逻辑结构中，补充离散数学的基础学习内容和概念，使学生具备从数学的角度解释和解决树和图的问题求解;在存储结构中补充计算机内存的工作原理，帮助学生理解连续和不连续内存空间的操作方式与局限。

结语

数据结构是培养商务数据分析人才的重要基础课程，随着国家和社会对数据价值的重视，对数据分析人才的需求量增加，有必要在电子商务等相关专业中加强该课程的培养，探索适应专业发展的课程内容。本文针对电子商务专业的本科生学习数据结构课程的现状和难点，提出了教学改革和教材建设的思路与要求，为培养学生的数据分析基础能力提出了建议。

参考文献

[1]李春葆.数据结构教程（第五版）[M].北京：清华大学出版社，2017.

[2]何国良，汪紫煌，辛欣.新工科背景下数据结构课程的教学研究[J].科教导刊，2019（24）：118-121.