作者简介：张春生；河南交通职业技术学院，河南省郑州市 450000；1982年4月；河南省叶县；性别：男；民族：汉 ；学历：硕士研究生； 单位职称：中级讲师 ；研究方向：电子商务与物流。

课题来源：河南省教育科学规划2024 年度一般课题

课题名称：数字经济背景下电子商务专业人才数据分析能力培养策略研究

课题批准号：2024YB0443

摘要：数字经济背景下，针对电子商务专业人才队伍建设提出了明确的要求，需要重点关注人才的数据分析能力。对此，文章主要阐述数字经济背景下，高职院校开展电子商务专业人才培养中，人才数据分析能力的各项结构组成。同时，分析在培养电子商务专业人才中的各项挑战，整理人才培养的必要性。在此基础上，对电子商务专业人才数据分析能力培养的可行性策略进行制定，助力高职教育可取得理想效果。

关键词：数字经济；电子商务专业；数据分析能力；结构研究

引言

现代社会经济与科学技术高速发展背景下，客观上促进了我国的数字经济建设，带动了社会整体的数字经济转型。数字经济领域的蓬勃发展同样为很多领域和行业的建设提供了新的思路，带来了新的模式，并尤其衍生出电子商务这一领域，以及同样反映出社会整体对高素质电子商务领域人才的需求。高职院校是我国完整教育体系的重要组合部分，是社会所需人才培养的重要主体力量。在当前数字经济背景下，高职院校需要切实做好电子商务专业建设，对电子商务专业人才进行有效培养。其中，数据分析能力是电子商务专业人才的基础性能力，为全面提升人才培养的质量与成效，需要切实把握好数据分析能力的结构，做好能力拆分与讨论。在此基础上，针对性制定电子商务人才数据分析能力的培养策略，取得更理想的教育教学成效。

一、数字经济视域下电商数据分析核心能力提升需要解决的问题与问题成因

其一，需要解决的问题。开展高职院校电子商务专业教学，对学生的数据分析能力进行培养，更有利于使人才建设能够契合当前的市场需求。目前，伴随着我国现代电子商务领域的不断发展，电子商务企业的工作开展也反映出了电子商务专业人才的更高需求。通过做好学生的数据分析能力培养，也更有利于提高学生的竞争力。同时，数据分析也是电子商务专业教学的重要组成部分，更体现为未来电子商务领域建设的主要趋势。通过在人才培养中做好学生的数据分析能力建设，更有利于促进电子商务专业的整体性发展。其二，问题成因。在当前数字经济背景下，电子商务领域的发展包括专业知识、专业技术在内，其更新速度非常快。因此，这就需要电子商务专业人才能够秉承与时俱进的基本理念，能够做好自身的持续性学习，从而在数据分析的过程中能够更好的把握前沿数据分析工具和技术。在此基础上，也为高职院校电子商务专业教学中教师的专业素养提出了更高的要求。同时，在开展电子商务专业教学，对学生数据分析能力进行培养的过程中，也需要为学生提供更多的资源支持，提供更多的实践机会，包括但不限于真实数据集支持、数据分析软件支持等。但从当前实际情况来看，部分高职院校的教育教学工作开展尚不能够做好教学资源的提供，影响了教学的效果[1]。

二、数字经济视域下电商数据分析核心能力构成

其一，高级数据分析能力。首先，数据建模与预测能力。学生在开展电子商务专业数据分析的过程中，需要掌握好统计学的知识和方法，需要针对机器学习技术进行合理应用。在此基础上，针对数据模型进行有效构建，并通过数据模型的应用开展细致的数据预测与数据分析，为电子商务中的战略决策提供重要的支持与保障。其次，数据整合与清洗能力。学生需要针对不同来源的数据信息进行充分的整合与充分的清洗，从而确保其中各项数据信息均能够达到更好的准确性效果和一致性效果。在此基础上，也能够促进数据信息分析中的可靠性提升与准确性提升。其二，基础数据分析能力。基础数据分析能力组成主要包括两个方面，首选是数据信息的收集与整理能力，要求学生能够在学习与工作中合理利用多元化渠道，对电子商务的相关数据信息进行收集，并对收集后的数据信息进行整理与分类，为后续数据分析创建有利条件。其次是数据报表制作能力。学生需要在数据分析中能够针对各项报表制作工具进行各个熟练、灵活的应用，能够完成数据报表更清晰、更准确的制作。在此基础上，使收集整理的数据可以转化为能够应用和理解的数据。其三，核心数据分析能力。首先，做好用户分析。学生需要具体把握用户数据信息，通过对用户数据信息进行深入分析，更精准、更有效的了解用户的实际需求以及用户的行为模型。在此基础上，为促进电子商务产品优化，为制定科学合理的营造策略提供依据支持。其次，做好商品销售分析。在开展商品销售分析的过程中，具体把握电子商务中商品销售的数据信息，并结合分析的结果针对商品的完整供应链进行优化，其目的在于全面提升商品销售的效率，全面提升销售的盈利效果。最后，店铺运营分析。学生需要切实把握好店铺运营的全过程，整理店铺运营中的各项数据信息，做好以上数据信息的全面性监控与分析。在此基础上，更及时的发现店铺在运营中存在的问题，以及针对其中的问题进行改进处理，实现店铺运营中整体效率的提升与优化[2]。

三、数字经济视域下电商数据分析核心能力提升策略

（一）引领实践能力，构建实践平台

其一，组织学生参与数据分析比赛。通过开展比赛活动，一方面能够在学生电子商务专业学习以及数据分析能力提升中带给学生更好的体验，另一方面也能够针对学生的数据分析能力进行有效的考核，切实把握好学生数据分析能力的提升情况。在组织开展数据分析比赛活动的过程中，除了安排学校教师担任评委外，也需要增加企业人员评审的部分，从而给从不同的视角对学生的数据分析能力进行评价，帮助学生把握自身问题，明确后续学习与提升的方式方法。其二，建立完善的实训基地。高职院校组织开展电子商务专业教学，对学生的数据分析能力进行培养，可选择同电子商务企业建立良好的合作关系。在此基础上，通过电子商务企业的专业性支持，为高职院校的电子商务专业教育教学工作开展提供实训基地方面的支持与保障，也能够给予学生在数据分析能力培养中的真实数据分析项目支持和实践机会支持。其三，做好数据分析项目库的有效建设。通过对数据分析项目库进行建设，能够针对更多电子商务专业数据项目进行收集、整理，从而在培养学生数据分析能力的过程中，为学生提供更丰富、更充足的实践资源支持。其四，组织开展校企合作。校企合作是培养学生电子商务专业数据分析能力中的重要教学方法，学校可针对企业内的专家、一线工作人员进行邀请，在学校内进行授课、讲座，帮助学生了解当前行业发展和企业工作的真实情况，使学生能够获取一线知识。同时，在校企合作模式下，学校同样可选择将学生安排到企业中参与实习，促进学生电子商务专业学习中理论与实践的高度整合。其五，做好“移动课堂”的建设。在“移动课堂”建设的过程中，能够同时针对“请进来”和“走出去”的教学方式进行结合。在此基础上，也能够带给学生在电子商务专业学习以及数据分析能力建设方面沉浸式的体验，从而促进学生对数据分析的深入理解[3]。

（二）助推教育优化，创新评价机制

其一，组织开展动态化调整。在开展学生评价工作的过程中，具体分析学生评价的结果，具体把握当前的市场需求。在此基础上，针对电子商务专业体系、教学内容等多个方面进行针对性的调整与优化，确保电子商务专业人才建设的质量与成效。其二，建立健全完善的多元化评价体系。在开展电子商务专业教学评价工作的工程中，对学生的数据分析能力进行培养与考核，应当从多个角度切入，包括但不限于课程考核模式、项目实践模式、竞赛成绩评价等。在此基础上，对学生的数据分析能力进行更全面、更系统的评估，也为后续教学开展提供有效指导。其三，做好反馈机制建设。同时整合学校、企业、教师、学生等各个方面的主体，在各方主体中对反馈机制进行构建，从而有效收集整理相关的建议，促进电子商务专业人才培养方案的优化。其四，做好企业评价的合理引入。高职院校应当与企业建立起良好的合作关系，从而在与企业进行合作交流的基础上，针对学生的能力进行有效的评估，也能够确保学生评价的结果可达到更好的实用性与客观性效果。其五，做好过程管理。在电子商务专业教学，培养学生数据分析能力的过程中，不仅仅是要关注学生参与学习的成果，更需要深入到学生学习的过程中，能够为学生提供过程监督与过程指导支持。在此基础上，全面促进学生数据分析核心技能的提升[4]。

（三）牢固理论认知，完善课程体系

其一，做好数学与统计学基础教学。学生开展电子商务专业数据分析，需要具备基本的数学能力和统计学能力。因此，需要在电子商务专业教学中做好以上基础性内容的讲解，夯实学生的基础性能力素养，为学生后续深度的数据分析和数据处理创造有利条件。其二，做好课程资源整合。在开展电子商务专业人才数据分析能力培养工作的过程中，需要在完整的电子商务专业课程体系中做好数据分析相关课程内容的有效融入。在此基础上，使学生可通过系统化的课程学习，更全面、更精准、更有效的掌握各类数据信息的基本理论和基本技能。其三，组织开展电子商务专业案例教学。在培养学生电子商务专业数据分析能力的过程中，教师可以为学生提供实际案例，组织学生参与到案例分析中。在此基础上，使学生可通过案例的有效分析，更清晰、明确的把握好电子商务专业实际业务开展中的数据分析能力应用，并在培养学生数据分析能力的过程中达到更好的针对性效果和实践性效果。其四，做好专业课程开设。基于学生数据分析能力的培养，可同时针对多方面的专业课程进行开设，包括但不限于《Python数据分析》《大数据分析原理与应用》等方面。通过以上各方面课程的设置，针对电子商务专业数据分析的具体方法、具体策略进行有效的讲解。其五，做好前沿技术的引入。前沿技术的引入和应用能够在开展电子商务专业数据分析中提供更科学、更合理的技术支持，确保数据分析工作的开展能够取得更理想的效果。因此，在电子商务专业教学中便需要针对前沿技术进行引进，包括但不限于人工智能技术、大数据技术等，确保学生学习的与时俱进[5]。

（四）提升教育成效，优化教师队伍

其一，鼓励教师参与到实践中。实践是提升教师数据分析能力的关键性举措，因此高职院校可与企业建立合作关系，鼓励教师参与到企业的数据分析项目中，从而针对教师的数据分析实践能力进行有效的培养。其二，做好专业人才的引进。数字经济背景下开展电子商务专业人才培养，建设学生的数据分析能力，教师是教学工作开展中的重要主体力量。因此，这就需要高职院校方面能够切实做好专业人才的引进，能够针对更多具有优质数据分析能力和背景的教师进行招聘，从而促进学校整体师资队伍的有效充实。其三，组织开展学术交流。高职院校可组织电子商务专业教师参与到数据分析的学术交流和研讨会议中。在此基础上，在教师队伍中进行彼此知识、技能、经验的互动与分享，促进教师队伍的整体性提升与进步。其四，组织开展教师培训工作。高职院校可聚焦电子商务专业教师队伍，组织教师队伍参与到数据分析的相关培训工作中。在此基础上，针对教师队伍的专业素养和教学能力进行有效提升。其五，做好健全完善激励机制的有效构建。高职院校需要充分鼓励教师参与到数据分析中，激发教师参与数据信息的积极性和主动性。其中，具体把握做出突出成果的教师，对学生进行奖励，从而给保障教师的参与动力[6]。

结束语

综上所述，在现代数字经济背景下，客观上促进了我国电子商务的发展，并同样反映出了电子商务领域的专业性人才需求。做好专业性人才建设，更有利于促进电子商务领域的发展。对此，高职院校应当明确自身的使命和责任，具体做好电子商务专业人才培养优化，并聚焦电子商务专业人才的数据分析能力，明确数据分析能力结构，针对性制定人才培养措施。对此，文章主要从构建课程体系、搭建实践平台等方面切入，助力数字经济背景下开展高职院校电子商务专业人才数据分析能力培养可取得理想效果，并为后续教育教学工作开展提供参考和借鉴。

参考文献：

[1] 武悦，王子心. 混合式教学模式助力电子商务专业人才培养——以“电子商务数据分析”课程为例 [J]. 质量与市场， 2024， （10）： 117-119.

[2] 苏萌. “互联网+”背景下高职电子商务专业人才培养的创新研究 [J]. 中国管理信息化， 2024， 27 （14）： 220-222.

[3] 张帅兵，苗慧勇，陶有田. 大数据环境下电子商务专业人才培养研究 [J]. 电脑知识与技术， 2022， 18 （19）： 22-24.

[4] 李碧云，匡娟. 数据分析能力对电商专业人才培养的重要性——以江西制造职业技术学院电子商务专业为例 [J]. 河南农业， 2021， （30）： 37-39.

[5] 李祥杰，薛永三，杨忠伟. 高职农产品电子商务人才培养模块化课程体系研究 [J]. 四川职业技术学院学报， 2021， 31 （05）： 14-19.

[6] 汤秋婷，林雪媛，祁兆辉. 电商人才需求状况调查分析与对策研究——基于京东商城200名电子商务专业学生数据分析 [J]. 商场现代化， 2021， （14）： 48-50.