以就业为导向的高职《电子商务数据分析》课程教学改革

权李之，王 洋

（杨凌职业技术学院，陕西 杨凌，712100）

随着电子商务行业的飞速发展，企业对电子商务数据分析越来越重视，需求增加导致该领域人才紧缺。然而由于电子商务行业更新速度快、实操能力要求高的特点，传统的教学方法在电子商务数据分析领域已无法满足企业的需求，这不仅限制了学生的发展空间，也限制了电子商务产业的发展速度［1］。本文以电子商务专业学生就业为导向，通过优化《电子商务数据分析》课程体系，探讨如何培养更适应市场需求的电商人才，促进电子商务产业的发展，力求突破电子商务专业毕业生就业难的困扰。

一、高职教育以就业为导向的教学改革背景

高职教育以就业为导向的教学改革背景源于中国高等教育不断发展的趋势和就业压力的不断加大。随着国家对职业教育的重视程度不断提高，高职教育作为培养应用型人才的重要渠道愈加受到关注。然而，当前我国高职教育肆虐的“大众化”“应试化”“非职业化”等问题导致高职教育质量和信誉严重受损，许多毕业生不具备就业所需的实际技能和素质，出现就业难、毕业即失业等问题［2］。为此，高职教育需要进行以就业为导向的教学改革，以提高学生的就业能力和竞争力，进一步促进高等教育的职业化、实用化和工匠化，培养身先士卒、大国大匠的精匠人才势在必行。

二、《电子商务数据分析》课程对电子商务专业学生就业的作用

智联招聘数据显示，2022年第三季度高校毕业生就业景气行业里电子商务专业排在第二位，电子商务的就业前景非常乐观［3］。由于电子商务已经发展成为一种相对成熟的行业，企业对数据分析的需求越来越重视，电子商务数据分析师的需求量更是火爆。根据智联招聘、58同城等求职网站和电商公司的招聘信息分析发现，电子商务数据分析师的职业需求主要集中在数据分析和业务洞察力两个领域，数据分析是电子商务数据分析师的核心职责，合格的数据分析师需要能够应用各种统计工具和算法，收集，整理，分析和解释海量的电子商务数据，以便为公司提供决策支持，而业务洞察力则意味着他们必须了解公司的业务模型和交易过程，以便更深入地了解数据和行情，并针对公司所需而作精准的判断和决策。

《电子商务数据分析》课程是整个电子商务专业中的核心课程，属于综合性的应用课程。该课程旨在构建电子商务数据分析的整体知识框架，包括电子商务数据化运营认知、数据采集与处理方案制定、市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析、数据监控与报告撰写［4］。通过本门课程的学习，学生可掌握电子商务领域数据分析的技能，能够熟练开展电子商务分析、预测和运营，胜任大数据时代大企业数字化运营工作的操作和管理。

目前电子商务领域的企业越来越重视数据分析能力，数据分析可以为电子商务企业提供有价值的信息和见解，帮助企业制定战略决策。具备数据分析能力的学生可以通过对市场趋势、用户行为和竞争对手的分析，为企业提供决策支持和战略建议。另外电子商务领域的职位需求多样，从市场分析师到数据分析师，从电子商务经理到网络营销专家。具备数据分析能力的电子商务专业学生可以在多个岗位上展示自己的才能，拓宽自身的职业发展空间。学生拥有这样的技能能够在就业市场中具备竞争优势。通过深入研究和理解电子商务数据，学生能够为企业提供有价值的洞察和建议，赢得雇主的青睐。

但是由于《电子商务数据分析》课程的特殊性，既具有学科知识综合性强，专业知识更新迭代快和操作能力要求高等特点［5］，传统的教学方式已经无法满足教学的实际需求。例如，目前教学案例陈旧、教学方法未能反映现有信息化、互动化的需求、考核方式过于偏向理论等诸多问题，所以《电子商务数据分析》课程的改革迫在眉睫。

三、高职院校《电子商务数据分析》课程教学存在的问题

《电子商务数据分析》课程教学存在的现实困境主要有以下几个方面：

（一）教师资源匮乏。由于电子商务专业的数据分析涉及众多科目，如管理科学、计算机科学、统计学等，很难找到一位有全部知识及专业技能的教师，甚至很难找到一位掌握其中几门科目的教师。数据分析类课程技术要求高，需要整合多种分析工具去分析用户行为、群体的消费规律以及市场变化等，而这类课程又属于“新兴”学科，不像其他经济管理类课程传承已久。由于这方面的师资受限，尤其是缺乏既有实践经验，又有基础理论新知识的老教师带领，教学的传承性、教学资料积累、人员积累等不足，需要年轻教师的摸索和不断实践，不断总结，教学困难比一般老学科、传统课程要大。

（二）课程设计不合理，偏重理论而缺乏实战教学。《电子商务数据分析》课程的教学方法受到局限。本门课程的教师大多是以传统的理论教学方法为主，也设计了一部分实验教学，但缺乏布置一定数量实战项目来引导学生掌握实际分析和解决数据问题的练习题。同时，实践项目设计也不合理，并没有遵循启发式和循序渐进式教学，使得学生无法有效地进行理论学习和实际操作，无法熟练掌握和运用本门课程的知识点以解决实际问题。

（三）《电子商务数据分析》课程定位模糊。《电子商务数据分析》作为电子商务专业的一门核心课程，应当具有承前启后的作用，对于之前学习的课程而言起到深化理解的作用，而对于后续的课程而言具有提供专业基础的支撑作用，全局性的合理课程设置非常重要。然而，现有的课程内容缺乏这种承前启后的联系，学生在学习中无法深入理解到课程在专业中的重要性以及其可延展性，因此无法做到对学习到的知识举一反三和融会贯通。

（四）教学案例陈旧。《电子商务数据分析》课程的教学案例陈旧，主要的教学难度在于，高等学校在数据分析类课程中采用的实际教学案例，大多是比较过时的信息和事实，多数以已经发表的文章数据为案例。而当前的电子商务市场的变化非常快，教材内容和教师教学很难做到与时俱进。无法和企业工作需求有机结合，使毕业学生难以获得企业的认可。这就需要教师在教学中深入研究未来发展趋势，将潜在的新业务、新技术、新内容引入到教学课程，来确保学生对当前先进和实用技术知识的掌握和了解。培养的人才与社会需求契合，与社会发展相适应，满足国家发展需求。

（五）学生计算机基础薄弱，影响《电子商务数据分析》课程的学习。高职院校的学生大多数存在计算机基础薄弱，而且对计算机课程重视程度和兴趣不高的情况。但是熟练掌握计算机使用以及数据分析软件的使用是数据分析课程的基本要求。这导致学生在学习数据分析课程时，易陷入“不会学，学不会”的困境中，导致学生进一步失去学习兴趣，更有甚者出现畏难退缩情绪。因此学生可能先入为主地认为《电子商务数据分析》课程难度大而产生放弃的心理，使得教学开展难度进一步加大。

（六）课程内容与学生就业脱离。目前高职院校的《电子商务数据分析》课程内容过于抽象，课程设计的内容并未考虑实际用人需求，课程案例按照理论知识机械设计，并没有涉及真实的业务场景，大部分是以理论知识为基础的案例，这使得学生难以把数据分析技术应用到实际业务场景中去，无法获得实际职场所需的技能，也使得企业也难以招到满意的人才。

四、高职院校《电子商务数据分析》课程的改革措施

（一）以用人单位实际需求为依据，以实践操作技能培养为目标，重构教学内容。

我校建立了“用人单位－学生－学校”三方交流平台，在《电子商务数据分析》课程的教学方面，加强用人单位的需求调查研究和沟通，在编写教材与教案准备环节中按照企业用工需求，制定相应的章节，配套企业提供的真实情景案例，并且聘请企业专家共同参与教材编写，仔细分析教材的课程目标和内容。这样将学校的育人方向与企业用人需求紧密联系起来，帮助学生以更直接有效的方式学会实用技能，更好地融入就业市场。而学校和企业之间有着密切的联系，可以更好地响应企业的实际用人需求，将校企合作项目落到实处，把学校培养的人才输送到企业中，使学生了解实际的社会用人市场需求，更加明确自己的职业目标规划，最终有效提高我校电子商务专业毕业生的就业率，据统计，本专业近三年的就业率达到96%，受到学校的表彰。

（二）从课程以理论讲授为主改为课程理论为课程实践服务。

传统的课程设计通常是从课程理论出发，设计一套完整的课程体系，并以此为基础逐步推进实践教学。然而，《电子商务数据分析》学科领域，由于技术的飞速发展和不断更新迭代，很难通过一套固定的课程体系来完全覆盖所有的知识点和技能要求，课程设计要与时俱进，不断更新。因此，需要将课程实践放到更为重要的位置在教学中加以实施，以发挥其更为积极的实效作用。以《电子商务数据分析》课程为例，原计划总课时为90 学时，其中60为理论课程，30为实践课程，学生学习积极性不高，且实践操作技能训练收效甚微。改革后将理论课程改为30学时，实践课程改为60学时，实践课程的课时增加了一倍。在课程内容设置方面，针对每个章节的实操内容，编排所需理论知识，以课程任务目标为导向，把理论知识融合在实践教学中，激发学生的积极性。并将实操课程内容细化到具体的数据处理、操作、建模等层面，让学生能够明确每个实操课程的内容和目标，掌握《电子商务数据分析》的各个环节。让学生在实操中领悟和掌握理论知识，消化理论知识。表1是改革后《电子商务数据分析》课程学时分配。

表1 《电子商务数据分析》课程改革后学时分配

（三）强调产教融合，开发校企紧密合作互惠机制。

我校《电子商务数据分析》课程使用专任教师与企业外聘教师相结合的教学方法，全程采用任务导向型教学，利用企业提供的真实情景案例，以小组合作的方式，带领学生完成网店运营数据分析全过程。课程教学末期，教师组织学生进行一个真实的数据分析项目，模拟网店运营和电商平台活动场景，让学生通过所学知识，从销售、访客画像、用户行为、热度、精准广告推送这五个方面进行数据采集与分析，并找寻最优组合策略。包括：①销售分析：学生可以利用数据分析技术来对电子商务平台上的销售额、产品分类、促销策略等进行分析，提出优化提升措施，优化销售策略。②访客分析：学生可以利用数据分析技术对访客的来源与类型、消费能力、行为路径等进行分析，进而优化网站界面、商品推荐等，提高访客转化率。③用户行为分析：学生可以利用数据分析技术对用户购买行为、购买时间、收货地址等进行分析，为企业提供更多具体的营销群体。④热度分析：学生可以利用数据分析技术对商品的热度、评价等进行分析，提供更多的营销策略和推广方案。⑤精准广告推送：学生可以利用数据分析技术对广告点击率、消费者购买历史等进行分析，提高广告投放的效果与准确度。由于这些案例均来自企业提供的实际场景，不仅实现学生课堂教育与企业需求接轨，企业也会在实训过程中发现优秀学生，促成学生在企业内部的就业机会。另一方面，学校可根据企业的反馈与案例更新，不断动态调整课程内容，使课程内容始终紧贴实际。在未来，我校将针对不同企业的定制化需求，个性化定制课程内容和教学，以适应不同企业的特定需求。《电子商务数据分析》课程的改革和完善，正是顺应这种企业和人才培养紧密结合的实际需求，促进学生就业和企业用人密切对接。

（四）使用渐进式教学法提高课堂教学的实效性与吸引力。

渐进式教学法是一种通过逐渐加强难度，由浅入深地引导学生逐步掌握新知识和技能的教学方法。在渐进式教学法中，学生从简单到复杂、从易到难逐渐掌握知识，进而应用到实践中。通过这种方式，学生能够更快地学习到新知识，更好地掌握新技能，提高学习效果［6］。

根据杨凌职业技术学院学生大多来自农村，普遍计算机基础薄弱的实际，我校《电子商务数据分析》教研室在每章数据分析实践案例讲授前，设计相关Excel 练习，以第三章第一节“行业集中度分析-赫芬达尔指数”为例，由于计算赫芬达尔指数计算需要频繁使用excel 函数来进行计算，难度较大，学生多数出现跟不上教学进度的情况，因此在进行实操案例教学前，安排简单的Excel 函数计算教学案例，对学生进行Excel表格函数的教学训练，引导学生从基本的计算机操作、Excel 表格函数的教学，逐渐掌握专业课程案例中所需的技能。在学生掌握基本基础知识后，再引入专业实操案例，这一方式不仅强化了学生对基本计算机技术的应用技能的掌握，更是提高了学生对数据分析学习的热情。此外，我校增设了相关的基础课程，从开机、打字和计算机软件的使用教起，并开放机房供学生日常学习和练习，有效地提高了学生电商数据分析能力和解决实际问题的能力，学生就业后得到了相关企业的好评和欢迎。

结语

高职学校《电子商务数据分析》课程教学应突出自己培养“技能型人才”的优势，使学生以熟练掌握《电子商务数据分析》的专业技能，提高解决实际问题的能力，而不是一味地进行理论教学。在人才培养中应深化与企业的合作，强调产教融合，进行校企紧密合作互惠机制创新，以就业为导向，明确教学目标，优化课程设置，更新课程内容，加强实训课程内容和基地建设，从而达到帮助学生更好地就业和培养优秀的技能型实用人才的目标。