大学生数据素养教学体系构建研究

班蕾

摘 要：数据素养是大数据时代对当代大学生的新要求，国内高校面向大学生数据素养教育课程体系建设处于探索阶段。本文以经济管理专业为例，结合社会对大数据人才的需求和岗位要求，从教学目标、教学内容、课程设置、教学手段等几方面构建大学生数据素养教学体系。

关键词：数据素养;教学体系;经管专业;数据分析

0 引言

近年来，互联网、生物智能、云计算发展迅猛，信息呈指数递增，人类进入大数据时代。消费、投资、收入、就业，这些活动都被记录下来，这些活动的数据背后蕴含着宝贵的信息和商机，通过研究和分析这些数据，可以发现消费者、生产者或各种机构的活动规律，为企业带来难以估量的价值。很多企业和机构通过历史数据分析，进行市场预测，形成决策，从而数据成为企业发展的核心资产和财富，当前，用数据说话，数据驱动决策已成为共识，大数据技术的应用需求越来越迫切。但目前突出的矛盾是大数据人才的匮乏，据《中国经济的數字化转型：人才与就业》的报告显示，目前我国大数据技术人才缺口超过150万，尤其是兼具技术能力与专业背景的复合型人才更加缺乏。背后的原因在于高等学校数据素养教育的缺位，目前大数据相关的学科专业建设还很薄弱，大数据人才的培养及输出还受到很多制约。高校虽然有着很强的课程和专业改革意识，但行动还需加强，突出问题包括：第一，教师的知识结构亟待更新，具备大数据应用经验的专业教师很有限;第二，没有科学的培养模式和体系，大数据+与专业课程的融合度低;第三，大数据学习的门槛高，开发、操作环境困难，导致实践教学不够深化，培养的大数据人才很难适应市场需求。本文以经济管理专业为例，结合社会对数据分析人才的强劲需求，提出构建大学生数据素养教学体系的一些建议。

1 社会对大数据人才的需求与岗位要求

体系模型：优化和完善数据分析体系，建立业务分析模型。分析汇报：对业务部门进行数据需求支持，开展数据分析工作。定期进行数据分析报告（如日报、周报）撰写及数据汇报工作。分析建议：通过数据分析、监控和日常数据挖掘，为业务部门提供策略分析和业务优化建议，并推动改善。挖掘预测：能够提供专题数据分析、数据挖掘预测等。工具：熟练掌握Excel、PPT（高级：一种BI工具、SQL、熟悉一门数据分析语言Pyhton或者R）。专业：所学专业是计算机、统计学、数学、商务数据分析、电子商务等相关专业。沟通：拥有良好的沟通表达能力;能够独立开展业务调研、数据分析、报告编写工作。数据：搜集、分析、处理数据，发现规律，解决问题。综合：较强的工作主动性及抗压能力，工作细致耐心，有责任感，团队合作意识。

大数据技术在商务领域有着广泛的应用，企业的生产、销售、库存、投融资业务等都依赖大数据做出正确的决策，数据分析人员首先要了解行业发展、市场需求和公司业务，在此基础上，构建数据分析的模型，通过恰当的渠道收集数据，运用统计软件和统计分析方法，分析和解释数据，从而得出结论，并撰写出有价值的分析报告，表1是社会对商务数据分析的人才需求与岗位描述。

为了适应社会对此类人才的需求，高校在经管类专业学生的培养定位中应对数据素养能力给予充分的重视。所谓数据素养，体现为采集数据、组织与管理数据、处理与分析数据、利用数据等方面的能力。数据素养教育是基于数据素养而展开的一系列教育活动。学校应立足于本专业领域的需要，有针对性地培养学生，鼓励他们考取项目数据分析师、调查分析师等资格证书。为此，有必要构建大学生数据素养课程体系，将数据素养课程纳入高校人才培养方案中，使他们有机会成为数据分析领域的高级专门人才。

2 经济管理专业数据素养教学体系设计

2.1 教学目标——五能力

结合社会需求和经济管理类专业的培养目标，数据素养教育的目的是培养学生利用数据这种工具去分析和解决商业应用问题的能力，而不是要求学生具备数据挖掘等相关算法的设计能力，这点区别于工科专业。总体来说，经管专业数据素养教学目标包括五种能力：数据意识、数据获取、数据分析、数据呈现、数据利用，表2列出了五能力的内涵。

2.2 教学内容

数据素养教育的教学内容丰富，不同专业方向应有不同的侧重点，但核心都是以下两项内容：数据分析能力和工具使用能力。

2.2.1 数据分析能力

数据分析能力包括以下四方面，见表3。

（1）数据化思维方式。大数据时代，商业决策大都依托于大数据的分析结果。数据分析能力首先要求具备数据化思维方式，这是数据分析的核心，一切用数据说话，以结果为导向。这也对经济管理专业学生培养提出了新需求，在开展教学活动过程中，教学内容应围绕如下几方面开展：①具有大数据支持决策的意识和洞察力;②掌握统计理论、统计分析方法和几种大数据分析工具箱;③扩展以业务需求架构大数据的能力。

（2）商业思维。对数据敏感，能理解数据背后的含义以及商业思路，将商业问题转化为数据分析问题。教学过程中，要循序渐进，逐步深化。初级阶段主要建立数据意识，培养数据获取的能力，了解商务活动流程中什么地方会产生哪些数据？什么数据会对决策产生作用？用什么方式获取这些数据？中级阶段主要培养较为精深的数据挖掘、分析及评价能力，这一阶段要求学生能够运用已获取的数据，借助专门的软件，进行业务分析，发现问题，得出结论，提高企业业绩。高级阶段培养学生运用数据进行预测的能力，强调数据交流、再利用，改善投融资决策，对未来经营趋势进行研判。

（3）结构化分析能力。结构化思维是指将一切看似无规律的事物，按照某种方式，将它变得有规律，再用金字塔结构的形式输出。大数据包含海量信息，分析这些原始数据背后蕴含的规律，预测相关系统的运行趋势需要结构化思维，高校在数据素养教学过程中，应循序渐进，按照商务活动开展的顺序，培养学生的结构化思维，见图1。

（4）数据可视化能力。数据分析的结果一般是通过图表的方式来呈现，图表可以使人一目了然，清晰生动。常用的图表包括频数分布表、直方图、柱形图（条形图）、饼图、茎叶图等。