摘 要：隨著電子商務的持續(xù)發(fā)展和競爭的日益加劇，越來越多的企業(yè)使用商務數(shù)據(jù)分析工具解決運營管理中的決策問題。因而，能夠運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人才得到各行業(yè)企業(yè)管理者的重視，這也為院校商務數(shù)據(jù)應用人才的培養(yǎng)提出了更高的要求。本文立足商務數(shù)據(jù)分析人才需求特點，基于勝任力特征構(gòu)建面向經(jīng)管高職生的商務數(shù)據(jù)分析能力評價指標體系。

關(guān)鍵詞：商務數(shù)據(jù)分析;能力評價;指標體系

信息網(wǎng)絡經(jīng)濟及“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，數(shù)據(jù)科學日漸成熟，數(shù)據(jù)的力量正在逐步展現(xiàn)，數(shù)據(jù)已成為重要的生產(chǎn)要素并滲透到了各行各業(yè)，數(shù)據(jù)的分析與利用已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的必要環(huán)節(jié)和重要工作。因此，高職院校傳統(tǒng)經(jīng)濟管理類專業(yè)紛紛將數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程或內(nèi)容引入課程體系，甚至開設商務數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)。與此同時，培養(yǎng)的數(shù)據(jù)分析能力如何卻缺少相應的評價標準或方法。

一、研究現(xiàn)狀及意義

通過對相關(guān)文獻的研究和梳理，國內(nèi)外有關(guān)數(shù)據(jù)分析的研究主要集中于數(shù)據(jù)分析能力框架定義、人才培養(yǎng)和課程建設，數(shù)據(jù)分析能力評價方面部分學者在研究生及本科生層面有所涉及，對數(shù)據(jù)素養(yǎng)和統(tǒng)計素養(yǎng)評價有較深入的研究。目前，在高職生層面，尤其是經(jīng)管類高職生在商務數(shù)據(jù)（非大數(shù)據(jù)）分析方面既缺少能力框架研究，也沒有能力評價的研究。

對經(jīng)管高職生商務數(shù)據(jù)分析能力評價是開展針對性、有效性數(shù)據(jù)分析教學的前提基礎。對高職院校經(jīng)管類專業(yè)學生的商務數(shù)據(jù)分析能力如何有效的評價進行研究，在一定程度上解決缺乏評價標準，這將有利于教師定量測度學生數(shù)據(jù)分析能力水平，明確教師的教和學生的學中所存在的問題，能針對性地提出教學建議，更好地促進商務數(shù)據(jù)分析課程有效教學，提升學生數(shù)據(jù)分析能力，促進教學改革與創(chuàng)新。

二、高職層次商務數(shù)據(jù)分析需求特點

1.突出商科性

經(jīng)管類高職專業(yè)一般屬于“財、經(jīng)、商、貿(mào)”中的某一類，高職生的就業(yè)大多集中在中小型商務企業(yè)的營銷、客服、倉儲物流、會計等相關(guān)崗位，其數(shù)據(jù)分析需求具有鮮明的業(yè)務特色，即首先需要“懂業(yè)務”，其中網(wǎng)絡營銷最具有代表性。企業(yè)經(jīng)營者關(guān)心的是客戶、市場相關(guān)的數(shù)據(jù)，如客戶購買行為、購買傾向、滿意度、需求變化……，以便制定營銷方案、產(chǎn)品策略、價格策略等，沒有數(shù)據(jù)支持的營銷方案其效果很難保證。因此，經(jīng)管類高職生的商務數(shù)據(jù)分析能力需求具有明顯的商科特點，能根據(jù)近期業(yè)務及決策需要勝任相關(guān)數(shù)據(jù)分析工作，分析的對象其數(shù)據(jù)量不一定很大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不一定復雜。

2.強調(diào)應用性

商務數(shù)據(jù)分析的商科性決定了數(shù)據(jù)分析的針對性和實用性，因為業(yè)務決策者大多關(guān)心的是日常事務性信息的處理現(xiàn)狀，經(jīng)管高職生掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)在具體業(yè)務中如何應用、能夠得到怎樣的效果即可勝任大部分日常數(shù)據(jù)分析工作，不一定非得要進行數(shù)據(jù)挖掘算法設計或模型搭建，當然能夠通過學習達到數(shù)據(jù)挖掘的高度更好。

3.側(cè)重工具使用

中小型電商企業(yè)由于資金較缺乏，在運營過程中對成本和收益比較敏感，自行設計數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)或工具、甚至自行開發(fā)或構(gòu)建挖掘模型在經(jīng)濟上、技術(shù)上不太可行，因而利用成熟的滿足數(shù)據(jù)分析需求的現(xiàn)成軟件和工具成為首選。從簡單的電子表格EXCEL到SAS、SPSS、Tableau，以及相對復雜的PYTHON、DATAHOOP，基本上能覆蓋業(yè)務數(shù)據(jù)分析需求。因此，側(cè)重對已開發(fā)數(shù)據(jù)分析工具及軟件的具體應用，而不追求研發(fā)編程、模型推理是經(jīng)管高職生數(shù)據(jù)分析技術(shù)需求特色。

三、評價指標的構(gòu)建

借鑒國內(nèi)外數(shù)據(jù)素養(yǎng)的評價指標體系和中小型電子商務企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)分析需求及實踐，構(gòu)建出數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用4個一級指標，需求轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)重組等8個二級指標和13個三級指標。

1.數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集包含需求轉(zhuǎn)化和數(shù)據(jù)提取2個二級指標。需求轉(zhuǎn)化衡量業(yè)務決策或運營評估時能否明確地表達出數(shù)據(jù)需求，如需求數(shù)據(jù)的范圍、維度、時效等。數(shù)據(jù)提取包含數(shù)據(jù)源選取和提取技巧2個三級指標，衡量能否正確遴選需求數(shù)據(jù)的來源、清楚數(shù)據(jù)的采集渠道、經(jīng)濟有效地獲取到需求數(shù)據(jù)，如內(nèi)部數(shù)據(jù)的導出、外部公開數(shù)據(jù)的爬取。

2.數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理包含數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)重組2個二級指標。數(shù)據(jù)清洗衡量對數(shù)據(jù)有效性、合理性的檢查，如空值、重復值、錯誤值、邏輯錯誤值、異常值等的處理。數(shù)據(jù)重組包含數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)規(guī)約3個三級指標，數(shù)據(jù)變換從數(shù)據(jù)規(guī)范化、概化及屬性構(gòu)造三個方面進行衡量;數(shù)據(jù)集成從模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突三個方面來衡量，即能否處理不同來源數(shù)據(jù)的不一致性和非獨立性;數(shù)據(jù)規(guī)約衡量能否對數(shù)據(jù)進行壓縮、降維、篩選等處理。

3.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析包含描述統(tǒng)計和探索挖掘2個二級指標。描述統(tǒng)計衡量對現(xiàn)有規(guī)律的統(tǒng)計描述，包含變量的分布描述、趨勢描述及對比描述等;探索挖掘衡量具體業(yè)務情境下常用分析模型和工具的應用，如對客戶的分類、聚類，對產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)、推薦，對流量或銷量的回歸預測等，至少掌握對應分析模型的一種工具。

4.數(shù)據(jù)應用

數(shù)據(jù)應用包含分析結(jié)果解讀、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)和報告撰寫2個二級指標。分析結(jié)果解讀衡量能否提煉有效結(jié)論，并根據(jù)業(yè)務工作提出合理建議能力，即數(shù)據(jù)分析對業(yè)務的支持程度;數(shù)據(jù)可視化衡量數(shù)據(jù)分析結(jié)果或結(jié)論的有效呈現(xiàn)，即化繁為簡的視覺表達;報告撰寫衡量數(shù)據(jù)分析的整體邏輯性、科學性和價值性。

四、評價指標檢驗

1.評價集合

為驗證指標的重要性和科學性，基于構(gòu)建的16項勝任特征進行專家問卷調(diào)研，采用五點李克特量表法，將各指標設為“非常重要”、“重要”、“一般”、“不重要”、“非常不重要”五個等級。關(guān)于量表等級評價賦值方法有很多，針對文中指標體系中大多指標不容易量化，或者量化時缺少對照參數(shù)而不能給出精確數(shù)值，導致不同層次甚至同層次的評價指標不易判斷其重要程度而很難給出相對權(quán)重，因此結(jié)合三角模糊數(shù)和FAHP的優(yōu)勢，本文采用基于三角模糊數(shù)的FAHP方法，設計了符合日常一般化表達的評價語言變量，從而簡化指標權(quán)重的判斷。

2.評價指標科學性檢驗

為確保問卷具有良好的內(nèi)容效度，利用專家調(diào)查法對問卷各題項進行評判，專家來自三方面：中小型電子商務企業(yè)數(shù)據(jù)部門負責人;數(shù)據(jù)分析教育機構(gòu)培訓講師;高職院校數(shù)據(jù)分析課程主講教師。共計發(fā)放問卷50份，回收問卷48份，回收率為 96%，有效問卷30份，有效率63%，其中企業(yè)數(shù)據(jù)部門負責人10人，培訓講師6人，高職院校主講教師14人。首先對正式調(diào)研獲取的有效數(shù)據(jù)進行科學性分析，包括信度和效度檢驗。利用SPSS工具檢測問卷，內(nèi)部一致性和變量間的凝聚程度系數(shù)Cronbach's α為0.731，大于可接受的0.6，信度有效。問卷條目清晰，與研究內(nèi)容相符合，可用于實際調(diào)查。

3.模糊判斷矩陣一致性檢驗和改進

對于個別不滿足加性一致性的模糊判斷矩陣R，設定了一個閥值ε（取ε=0.25），當R的加性一致性指標ρ<ε時，認為R具有滿意的加性一致性。另外，在調(diào)整或改進判斷矩陣加性一致性的過程中，為了盡量保留原始判斷矩陣的信息，每次只調(diào)整一對元素，且調(diào)整幅度低于10%。整體評價指標項的ρ系數(shù)為0.027，各一級指標的ρ系數(shù)分別為“數(shù)據(jù)采集”0.142、“數(shù)據(jù)整理”0.013、“數(shù)據(jù)分析”0.231、“數(shù)據(jù)應用”0.280。數(shù)據(jù)表明，評價指標體系具有良好的一致性。

五、評價量表設計

采用類平行量表測量模型，將量表設計為4個部分，量表內(nèi)容采用李克特五點式：1-5分別對應非常不符合、比較不符合、不確定、比較符合、非常符合。

1.數(shù)據(jù)采集項目池

2.數(shù)據(jù)整理項目池

3.數(shù)據(jù)分析項目池

4.數(shù)據(jù)應用項目池

六、量表應用研究

基于上述設計的評價量表，對湖南信息職業(yè)技術(shù)學院經(jīng)濟管理系電子商務、會計、經(jīng)濟信息管理和商務英語四個專業(yè)大二大三兩個年級的高職生商務數(shù)據(jù)分析能力進行實證研究，分析其整體情況、差異性，為評價量表的廣泛應用和對策制定提供客觀依據(jù)。

1.調(diào)研基本信息

量表問卷調(diào)查自2020年8月25日至2020年9月7日，用時15天，按專業(yè)分層等比抽樣，并利用問卷星定向發(fā)放問卷，共收回有效電子問卷196份，回收率為98%。

2.評價量表基本信息

對本次調(diào)研的評價量表基本信息進行描述性分析，包括量表和分量表的信度系數(shù)、平均值等基本信息，以檢驗本次能力評價的實際效果。

量表總體穩(wěn)定系數(shù)高達0.981，說明本次評價結(jié)果科學有效。表中數(shù)據(jù)可以看出，高職生商務數(shù)據(jù)分析能力水平中等，基本滿足高職層次數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)整理與分析能力偏低，數(shù)據(jù)采集與應用能力尚可，說明在相關(guān)業(yè)務內(nèi)容學習上效果較好，但是計算機操作及算法方面能力薄弱，需加強;極大/極小值偏差則反映了該校經(jīng)管高職生群體在某項能力上的差異性，數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)分析能力偏差最大，說明此項能力的區(qū)分度最為明顯，表現(xiàn)優(yōu)異的學生和表現(xiàn)一般的學生能力差距可能比較大。

總之，在大數(shù)據(jù)發(fā)展背景下，數(shù)據(jù)分析能力已成為當代社會人才的必備技能，為了培養(yǎng)出更多適應現(xiàn)代化社會發(fā)展的數(shù)據(jù)人才，各大高校都開始針對大學生的數(shù)據(jù)分析能力展開了教學和研究。希望可以從評價的角度推動經(jīng)管類高職生商務數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，促進高職院校相關(guān)課程和專業(yè)的建設。

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作者簡介：李志長（1980- ），男，湖南漣源人，碩士，副教授，研究方向：職業(yè)教育