数据分析课程在电子商务专业中的教学研究

罗雅丽

一、电子商务领域数据分析作用

（一）网络营销中作用

通常情况下，电子商务市场变化频率较快，同时，热销商品的销售时段也普遍较短，在具体进行运营活动时时，科学应用数据分析技术可以对与市场，客户相关数据进行有效分析，进而确保进一步明确客户需求动向和市场变化趋势，以此为基础能够对产品价格和产品组合进行有效调整，确保营销方案制定的科学性。例如，企业经营者通过利用数据分析能够明确顾客购买倾向，在明确客户需求之后，为其进行产品定制，同时，还需要基于客户需求进行网页页面的动态调整，确保客户对其具有更高的满意度。数据分析的有效应用还可以确保进一步明确客户访问规律，确定客户消费具体生命周期，随后，基于市场变化针对具体产品科学制定产品营销策略。总之，网络营销作为电子商务中极为重要的一项内容，相对于传统商务而言，数据分析具有不可或缺的重要价值，能够对其营销目的进行更高程度的保障。

（二）网络技术数据管理中作用

企业通过进行安全管理能够确保合理约束和控制访问网络重要信息，对网络用户的优先级和访问权限进行科学验证，基于相关数据分析能够确保网络销售方式具有更高程度的个性化。与此同时，对于部分服务器外包企业，通过利用数据分析所具有的计费管理功能能够严格基于用户名，根据各个应用程序和用户端使用网络资源具体情况，连接跨越网络程度，连接时间以及其他各项参数，利用具体实现存在密切联系的算法来计算使用网络资源，确保能够全面控制网络运行成本。

二、教学研究

（一）科学转变教学观念

在进行数据分析教学时，“统计与概率”是其相关工作开展的基础，但是部分教师在具体教学时，对数学和统计学缺乏必要的区分，由于微积分，几何，代数等数学学科通常侧重理论研究，教师在具体开展教学活动时，侧重于分析相关概念，推导过程，定理，公式以及标准答案。而统计学侧重课堂应用，如果依旧沿用上述教学理论，会使学生在学习过程中逐渐产生厌学情绪。因此，在具体开展统计学教学活动时，教师需要逐步淡化教学原理的推导作用，重点分析统计方法具体应用思想，培养学生数据分析能力。在具体设置电子商务课程时，不仅需要进行数据分析课程的有效开展，同时，还需要在其他课程中合理融入数据分析。严格基于现代电子商务专业对人才建设提出的具体要求激发学生创新思想，确保数据分析实现更高程度的个性特征。

（二）引进数据分析软件

由数据分析角度而言，在培养电子商务人才时，学生计算机操作技能和统计学素养是其中极为重要的内容，但具体开展电子商务时，通常会产生大规模数据，学生需要确保能够利用数据分析软件对其进行更为科学的识别，开发和整理。基于此，在开展电子商务专业教学时，相关软件的科学应用能够对传统教学模式所具有的局限性进行有效弥补，大大降低学生与教师工作强度，从而实现数据分析效率的有效提升。在具体开展课程教学中引进数据分析软件时，教师需要引导学生充分认识以下几项问题。其一，需要明确遇到具体数据资源时，选择应用哪种方式对其进行有效分析。其二，需要进一步明确如何利用数据分组和定义参数等多种方式针对特定需求的大数据制定分析格式。其三，明确不同数据分析策略在具体应用数据分析作业时的工作流程。在此过程中，高等院校还可以进一步引进相关软件，同时基于学生能力培养需求对其教材内容进行科学调整，确保电子商务专业全体学生具有更为丰富软件应用素养。在具体开展教学活动时，还需要进一步重视Excel的教学，不仅需要使学生明确如何应用，同时，还需要利用相关案例使学生对其具有更为具体的认知，不仅需要学会常用的相关函数，还需要进一步确保能够熟练制作图表。最后，还需要提及相关分析技能，确保相关人员能够对业务发展方向进行更为有效的分析。

（三）提升教师专业素养

作为教学实践活动的主导者和组织者，教师在具体培养电子商务专业相关人员数据分析能力时，首先需要培养自身专业素养，受到我国传统应试教育的长期影响，大多数教师知识体系内缺乏必要的数据分析内容，而在现代大数据社会背景下，教师需要对其教学观念进行合理更新，确保自身具有更高的数据分析能力，为培养学生专业素养提供一定程度的专业指导，在具体开展电子商务教学时，教师需要对构建翻转课程的方式进行深入分析，科学应用信息技术，确保学生能够更为真实的感受大数据分析，同时还需要与数据分析要点有效结合，引导学生参与其中，在具体培养学生数据分析能力时，教师还需要有效融合自身岗位发展，在实践活动中有效融合与统一具体工作和相关理论

（四）构建数据挖掘课程

在电子商务专业发展过程中，数据分析是在现代大数据社会背景下，培养学生数据分析能力的一项重要课程，在传统课程建设过程中培养商务人才，培养方式普遍过于重视应用，而在一定程度内忽视计算，导致学生理解和应用大数据都存在一定的偏差。基于此，高等院校需要进行数据挖掘课程的科学构建，确保能够进一步实现理论联合实践。在此过程中，理论课程具体包括数据挖掘，时序分析，关联分析，聚类分析，分类分析，数据挖掘，概论等。实践课程具体包括相关软件具体操作方法和数据处理方法，基于决策树进行用户分析，基于聚类分析用户兴趣，在此过程中，还需要进一步分析商品销售关联。在构建理论和实践时能够确保电子商务专业学生具有更高的数据挖掘能力，可以基于特定需求进行数据分析。通常情况下，数据挖掘流程如下图1所示。

（五）建设实践课程体系

在我国目前大数据背景下进行电子商务专业教学时，课程体系的完善性具有极其重要的现实意义，能够确保学生正确认识大数据，与此同时，还可以实现学生数据分析能力的有效提升。在具体培养学生综合素养过程中，学校在进行课堂构建时需要进一步强调学科融合，有效融合行业科学，计算科学，统计学和数学，推进课程建设的进一步发展。其次，需要强调构建学生专业能力，通过合理应用数据科学中的模型进行分析，确保能够为学生进一步发展奠定坚实的理论基础，其次，需要进行实验课程的科学构建，确保学生在具体工作过程中具有更高的数据处理能力。最后，需要基于电子商务具体问题对学生进行针对性培养，实现其实践素养的有效提升。科学应用数据分析课程，使学生能够进行更为合理的进行数据管理。在此过程中，教师可以编制具有较强针对性的实验教材，科学引进真实案例，确保学生在课堂上能够进一步体会数据分析的魅力。除此之外，教师还要引导学生自主组成团队，针对具体管理问题进行相关数据的有效收集和科学整理，科学选择分析方法，利用相关软件对其进行合理分析，最后进行结论推断，对现实生活中存在的相关具体问题进行深入探索。

（六）改进课程教学评价

在开展数据分析课程相关教学活动时，科学评价学生日常学习过程具有极其重要的现实意义，因此，在进行具体考核时，需要科学应用形成性考核，在教学活动中，全面贯彻课程考核，确保能够有机结合教学过程和成绩考核。在此过程中，课程考核内容具体包括综合实训项目考核和平时项目考核两个部分，其中，平时项目考核具体在进行学生项目完成情况的科学考核，而综合实训项目考核通常设置在课程之后，重点对学生相关知识具体运用能力进行有效考核，最终考试成绩由综合实训项目和平时项目考核两个部分共同组成，

三、结束语

总而言之，在电子商务专业开展数据分析课程时，通过科学转变教学观念，引进数据分析软件，提升教师专业素养，构建数据挖掘课程，建设实践课程体系，改进课程教学评价能够确保对学生进行更为有效的培养，进而使其更好地满足现代社会经济发展对人才建设提出的具体要求，为我国现代社会经济水平的进一步发展提供丰富的人力资源，实现国家经济水平的有效提升。