李洋闊　舒曉惠　田廣

［摘 要］隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，企業(yè)不斷向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，越來越需要具備大數(shù)據(jù)分析能力的人才。因此，數(shù)據(jù)分析能力成為新時(shí)代對(duì)人才的基本要求。而如何增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力則成為人才培養(yǎng)的關(guān)鍵所在?；诖?，文章提出開設(shè)大數(shù)據(jù)分析課程和案例分析的實(shí)踐教學(xué)的建議，并探討培養(yǎng)經(jīng)管類人才數(shù)據(jù)分析能力的具體路徑。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；經(jīng)管類；實(shí)踐教學(xué)

［中圖分類號(hào)］ G645 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A ［文章編號(hào)］ 2095-3437（2022）10-0234-03

黨中央和國(guó)務(wù)院高度重視大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)成為國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展起著主要作用。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，其潛在的利用價(jià)值不斷加大[1]。如何借助數(shù)據(jù)分析工具，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值成為經(jīng)濟(jì)管理過程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)[2]。隨著產(chǎn)品服務(wù)和決策支持的變化，大數(shù)據(jù)技術(shù)和管理方法得以不斷改革創(chuàng)新。有效管理與合理利用大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析，可有效提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力[3]。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的需求總量不斷增長(zhǎng)，對(duì)人才數(shù)據(jù)分析能力的要求越來越高，大數(shù)據(jù)人才需要掌握數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等多方面的知識(shí)。因此，高校必須緊跟大數(shù)據(jù)時(shí)代步伐，不斷完善數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)方案，培養(yǎng)出高水平、多層次應(yīng)用型數(shù)據(jù)分析人才。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下具備數(shù)據(jù)分析能力素質(zhì)的必要性

2020年人力資源和社會(huì)保障部發(fā)布的《新職業(yè)——大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員就業(yè)景氣現(xiàn)狀分析報(bào)告》顯示，2021年我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過8000億元。在大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術(shù)應(yīng)用不斷發(fā)展的背景下，預(yù)計(jì)2025年前大數(shù)據(jù)人才需求將以30%-40%的速度增長(zhǎng)，需求總量在2000萬人左右。雖然企業(yè)對(duì)具備數(shù)據(jù)分析能力的人才需求量越來越大，但目前符合要求的復(fù)合型數(shù)據(jù)分析人才數(shù)量明顯不足。因此，為了更好地將人才培養(yǎng)與市場(chǎng)需求有效銜接起來，必須不斷增強(qiáng)經(jīng)管類人才的數(shù)據(jù)分析能力。

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)應(yīng)用的不斷發(fā)展，以數(shù)據(jù)量大、種類多、時(shí)效性強(qiáng)為特征的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)容量大、數(shù)據(jù)種類類型多、數(shù)據(jù)處理速度快、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)決定了大數(shù)據(jù)處理流程要不斷更新發(fā)展，才能借助合適工具從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息。數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)是大數(shù)據(jù)信息時(shí)代發(fā)展的必然要求。企業(yè)數(shù)據(jù)化經(jīng)營(yíng)管理、教育信息化等的出現(xiàn)促使各行各業(yè)積累了海量數(shù)據(jù)，各行各業(yè)不斷開展基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)業(yè)務(wù)和管理的創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸得到應(yīng)用，從海量數(shù)據(jù)挖掘有效信息，為管理和決策提供重要依據(jù)。因此數(shù)據(jù)分析成為新時(shí)代人才必備的技能。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下經(jīng)管類人才數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)對(duì)策

經(jīng)管類人才培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)出經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)扎實(shí)、知識(shí)結(jié)構(gòu)合理、具備較高專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的人才。而大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人才的需求更加全面，不僅需要其具備大數(shù)據(jù)思維、商業(yè)思維，而且還需要其具備分析能力和實(shí)踐技能的復(fù)合型能力。因此，高校在培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上，要加大學(xué)生數(shù)據(jù)分析技能的培養(yǎng)力度。在這個(gè)過程中，除使學(xué)生掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等理論基礎(chǔ)外，還需重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生的算法以及可視化的操作技能。同時(shí)為了培養(yǎng)適應(yīng)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)發(fā)展需求的大數(shù)據(jù)人才，要重點(diǎn)培養(yǎng)經(jīng)管類人才的溝通能力、項(xiàng)目管理能力以及商業(yè)敏感性。

（一）完善高校課程的改革，適應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展理念

在大數(shù)據(jù)和人工智能的背景下，大數(shù)據(jù)時(shí)代的教學(xué)理念要順應(yīng)社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)，要積極地轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的教學(xué)理念。教學(xué)理念的改革不僅僅是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新，更重要的是向大數(shù)據(jù)思維方式轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)時(shí)代的教學(xué)變革要貫穿整個(gè)教學(xué)實(shí)踐過程。根據(jù)新時(shí)代大數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)復(fù)合型、應(yīng)用型人才的需求，高校應(yīng)改革專業(yè)、創(chuàng)新課程，激勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)和探索大數(shù)據(jù)知識(shí)。不斷加強(qiáng)學(xué)生對(duì)數(shù)學(xué)模型的理解，增強(qiáng)其處理實(shí)際數(shù)據(jù)的能力，提升借助大數(shù)據(jù)的方法解決具體行業(yè)應(yīng)用問題的能力。

在高校課程中，對(duì)大數(shù)據(jù)分析能力的學(xué)習(xí)，其基礎(chǔ)課程是統(tǒng)計(jì)學(xué)，學(xué)生通過學(xué)習(xí)，積累統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的基礎(chǔ)知識(shí)。根據(jù)新時(shí)代大數(shù)據(jù)復(fù)合型人才培養(yǎng)的要求，學(xué)生應(yīng)不斷加強(qiáng)對(duì)理論課程的學(xué)習(xí)，如概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、多元統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、抽樣調(diào)查、時(shí)間序列分析、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等課程，其中概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程側(cè)重應(yīng)用，解釋了大量隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)性規(guī)律。通過學(xué)習(xí)該課程，學(xué)生能更好地理解預(yù)測(cè)模型的思想和掌握解決不確定性問題的有效方法；通過學(xué)習(xí)多元統(tǒng)計(jì)分析課程，有利于學(xué)生更好地理解數(shù)據(jù)分析中的多變量問題；通過學(xué)習(xí)回歸分析，掌握線性回歸和非線性回歸理論知識(shí)，學(xué)生能更好地理解人工智能領(lǐng)域的深度知識(shí)。時(shí)間序列分析課程是一門分析數(shù)據(jù)的變動(dòng)規(guī)律并用于預(yù)測(cè)的重要課程。

在掌握理論課程知識(shí)的基礎(chǔ)上，要想培養(yǎng)出新時(shí)代的復(fù)合型、應(yīng)用型數(shù)據(jù)分析人才，高校應(yīng)著重培養(yǎng)學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析思維和操作技能[4]。對(duì)財(cái)經(jīng)領(lǐng)域人才的培養(yǎng)，學(xué)校要將統(tǒng)計(jì)理論與統(tǒng)計(jì)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目結(jié)合起來，通過案例教學(xué)呈現(xiàn)抽象的統(tǒng)計(jì)理論，以此增強(qiáng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際的能力[5]。要開設(shè)涵蓋數(shù)據(jù)分析與挖掘、可視化及其他創(chuàng)新性的高級(jí)課程。通過課程學(xué)習(xí)，首先培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生讀懂?dāng)?shù)據(jù)的能力，掌握如何用數(shù)據(jù)解決業(yè)務(wù)問題和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的思維方法，然后通過開設(shè)數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化等方面的課程，提升學(xué)生處理數(shù)據(jù)的能力。

（二）加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析軟件的應(yīng)用，提升技能本領(lǐng)

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)需要新時(shí)代的復(fù)合型人才為其創(chuàng)造價(jià)值。傳統(tǒng)的經(jīng)管類專業(yè)也將順應(yīng)新時(shí)代人才培養(yǎng)的需求，提高應(yīng)用數(shù)據(jù)技術(shù)解決實(shí)際問題的能力。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，使統(tǒng)計(jì)軟件得到廣泛的應(yīng)用，并能很好地解決統(tǒng)計(jì)計(jì)算問題[6]。高校應(yīng)根據(jù)專業(yè)特點(diǎn)，合理開設(shè)數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用的課程。根據(jù)目前經(jīng)管類專業(yè)的特點(diǎn)，多數(shù)學(xué)生主要借助EXCEL軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；根據(jù)新時(shí)代大數(shù)據(jù)對(duì)人才的要求，高校應(yīng)開設(shè)SPSS、STATA、EViews、MATLAB等軟件的應(yīng)用課程，使學(xué)生能夠借助這些軟件進(jìn)行模型的分析與預(yù)測(cè)，達(dá)到基本數(shù)據(jù)分析要求。在高校電子商務(wù)專業(yè)課程的建設(shè)過程中，應(yīng)該重點(diǎn)引導(dǎo)學(xué)生加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)庫的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢和應(yīng)用。其中在對(duì)電子商務(wù)、財(cái)管專業(yè)人才的培養(yǎng)過程中，考慮到企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)量越來越大，由此，學(xué)校要更注重培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)庫管理以及軟件的應(yīng)用技能，開設(shè)數(shù)據(jù)分析進(jìn)階課程，以適應(yīng)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求，加快開設(shè)Python數(shù)據(jù)分析、SQL數(shù)據(jù)庫、Tableau數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)課程，不僅要培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)庫的管理應(yīng)用，還要增強(qiáng)學(xué)生海量數(shù)據(jù)分析與可視化的能力。重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生對(duì)Python語言的掌握，該編程語言是解釋型語言，其語法簡(jiǎn)單，代碼可讀性高，可快速入門，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)、爬蟲編寫、機(jī)器學(xué)習(xí)和Web開發(fā)等多個(gè)方面，還可用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，也可支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型?？偠灾?，掌握Python語言是人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代不可缺少的技能。

（三）加強(qiáng)師資培訓(xùn)，不斷完善教學(xué)內(nèi)容

教師在大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的過程中發(fā)揮著重要的引領(lǐng)作用，因此，教師要提高數(shù)據(jù)科學(xué)素養(yǎng)，不斷學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)分析思維方法，不斷提高自身數(shù)據(jù)分析的教學(xué)技能。高校要積極順應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)，把握行業(yè)人才需求方向，推動(dòng)信息化建設(shè)，加強(qiáng)師資人才隊(duì)伍建設(shè)，積極實(shí)施人才產(chǎn)教融合、校企合作人才培養(yǎng)戰(zhàn)略，建立校內(nèi)導(dǎo)師和企業(yè)導(dǎo)師整合型教學(xué)團(tuán)隊(duì)。通過以上舉措，不僅可以加強(qiáng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)分析理論的學(xué)習(xí)，還可以提高了學(xué)生的數(shù)據(jù)實(shí)踐分析水平。

教師要不斷更新教學(xué)創(chuàng)新思維，緊跟大數(shù)據(jù)建設(shè)和應(yīng)用潮流。教師團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)不斷增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐性，提升數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用能力。教師以大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用為出發(fā)點(diǎn)，借助大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的真實(shí)數(shù)據(jù)案例，以企業(yè)需求和面臨的問題為導(dǎo)向設(shè)計(jì)教學(xué)案例，將大數(shù)據(jù)挖掘方法融入教學(xué)過程，提升學(xué)生實(shí)踐能力，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)思維，提升學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力。教師在教學(xué)中應(yīng)不斷改善教學(xué)方法，融合創(chuàng)新，促進(jìn)自身教學(xué)技能水平的提高，提升新時(shí)代人才培養(yǎng)質(zhì)量。

（四）構(gòu)建完善的案例教學(xué)體系，提升學(xué)生綜合素質(zhì)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校應(yīng)該培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生掌握數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的技能，學(xué)會(huì)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具和統(tǒng)計(jì)方法去解決現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中的具體問題。學(xué)生通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析理論課程，掌握數(shù)據(jù)大分析的思路方法和技能后，還需通過實(shí)際案例教學(xué)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐，該過程是將統(tǒng)計(jì)方法組合和應(yīng)用創(chuàng)新的體現(xiàn)，也是大數(shù)據(jù)分析人才成長(zhǎng)的必經(jīng)之路。教師通過企業(yè)的實(shí)際案例展開知識(shí)點(diǎn)的講解，學(xué)生對(duì)重要知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行強(qiáng)化練習(xí)，實(shí)現(xiàn)理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐的有效結(jié)合，以達(dá)到熟練運(yùn)用和掌握數(shù)據(jù)分析技能的目標(biāo)。經(jīng)管類專業(yè)人才數(shù)據(jù)分析培養(yǎng)的目的在于培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析思維方式，并將其轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新應(yīng)用能力，合理的案例教學(xué)可以使學(xué)生具備使用數(shù)據(jù)和知識(shí)解決企業(yè)實(shí)際問題的能力，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)培養(yǎng)中的案例教學(xué)過程分為數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)建模分析、數(shù)據(jù)可視化、撰寫報(bào)告等，具體如圖1所示。

1.數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)

經(jīng)管類課程教學(xué)中數(shù)據(jù)分析的教學(xué)需要企業(yè)大量實(shí)際的數(shù)據(jù)作支撐，這也是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析案例教學(xué)的第一步。數(shù)據(jù)的選取必須能夠反映研究目標(biāo)，否則研究結(jié)論會(huì)對(duì)研究目標(biāo)造成誤導(dǎo)。數(shù)據(jù)的來源可大致總結(jié)為兩個(gè)方面，一方面是獲取企業(yè)的數(shù)據(jù)資源，高校需要積極與企業(yè)開展校企合作，利用企業(yè)提供的數(shù)據(jù)庫，通過SQL提取目標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。另一方面，對(duì)來源于Web的數(shù)據(jù)，可借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方法進(jìn)行收集，該過程需要編程語言或者爬蟲軟件的支持，以保證收集到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。需要對(duì)采集到的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)一般是借助于MySQL、Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，但大量的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要借助Hadoop HDFS、KFS等分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行存儲(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)整理

由于原始數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)不同以及存在冗余數(shù)據(jù)等原因，收集到的原始數(shù)據(jù)可能在準(zhǔn)確性、完整性和一致性等方面存在不足，可能存在重復(fù)值、錯(cuò)誤值、缺失值等異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響數(shù)據(jù)研究?jī)r(jià)值的大小，因此在數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)清洗工作是必不可缺的，通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行刪除、填充、替換等操作，最終達(dá)到去除異常值、糾正錯(cuò)誤值、彌補(bǔ)缺失值的目的，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，為模型分析做好準(zhǔn)備。

3.數(shù)據(jù)建模分析

在分析數(shù)據(jù)的過程中，要結(jié)合研究目標(biāo)選擇合適的數(shù)據(jù)分析模型。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，掌握和熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計(jì)模型是必不可少的技能，高校應(yīng)加強(qiáng)培養(yǎng)經(jīng)管類專業(yè)人才將預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析的能力。在該過程中，要重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手操作能力，通過借助數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析。培養(yǎng)學(xué)生根據(jù)自己的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的模型的能力，常用的數(shù)據(jù)模型分析方法有相關(guān)分析法、回歸分析法、聚類分析法、主成分分析法、因子分析法、時(shí)間序列等。在實(shí)際中往往會(huì)選擇多個(gè)數(shù)學(xué)模型分析，后續(xù)通過模型的評(píng)估，不斷進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

4.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化旨在運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等知識(shí)，直觀地展現(xiàn)出抽象數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的信息。經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)生已基本熟練掌握了Excel、PPT等常用的基本可視化展示工具，基于此，學(xué)校還應(yīng)增強(qiáng)學(xué)生利用SPSS、STATA、EViews、MATLAB等軟件完成可視化展示及使用Python、R語言等的能力，使學(xué)生學(xué)會(huì)調(diào)用其中的可視化組件或模塊進(jìn)行可視化分析。對(duì)于多維海量的數(shù)據(jù)，學(xué)校還需培養(yǎng)學(xué)生學(xué)會(huì)借助專業(yè)的可視化軟件如Power BI、Tableau等可視化工具，做出精細(xì)且復(fù)雜的可視化圖表，或形成可視化儀表盤，多角度地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

5.撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告

各行各業(yè)管理者的決策依據(jù)正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果便于管理者實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)和企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而為管理者提供決策支持，因而培養(yǎng)學(xué)生撰寫出邏輯清晰的報(bào)告尤為重要。學(xué)生撰寫分析報(bào)告前，首先應(yīng)建立層次鮮明的框架，然后結(jié)合可視化結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼撌?，最后闡明結(jié)論。要多角度清晰地展現(xiàn)分析結(jié)果，方便閱讀者理解結(jié)論，并且能夠?yàn)闆Q策者提供可行性建議，使閱讀者根據(jù)其研究結(jié)論做出有針對(duì)性的決策。

三、結(jié)語

大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來對(duì)經(jīng)管類人才的培養(yǎng)提出了更高的要求。高校要培養(yǎng)經(jīng)管類學(xué)生具有大數(shù)據(jù)思維，掌握數(shù)據(jù)分析流程以及可視化方法的技能，具備溝通、項(xiàng)目管理等能力；積極按照應(yīng)用型、復(fù)合型人才培養(yǎng)的思路，將經(jīng)管類專業(yè)人才的教育與大數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用技能培養(yǎng)有效銜接起來，培養(yǎng)具有核心競(jìng)爭(zhēng)能力的人才；應(yīng)不斷學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理分析的前沿技術(shù)，不斷豐富教學(xué)資源，完善培養(yǎng)體系和教學(xué)平臺(tái)；從社會(huì)各行業(yè)的需求出發(fā)，積極推進(jìn)數(shù)據(jù)分析人才的建設(shè)，培養(yǎng)出具備大數(shù)據(jù)分析與挖掘能力的高素質(zhì)人才。

［ 參 考 文 獻(xiàn) ］

[1] 楊天紅.大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)專業(yè)人才數(shù)據(jù)分析能力現(xiàn)狀及培養(yǎng)對(duì)策研究[J].科技資訊，2019（16）：213，217.

[2] 章麗萍，孔澤，尹依婷.“大數(shù)據(jù)+財(cái)務(wù)”管理會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)與優(yōu)化路徑：基于能力成熟度模型視角分析[J].財(cái)會(huì)通訊，2020（23）：158-162.

[3] MIKALEF P， PAPPAS I O， KROGSTIE J， et al. Big data analytics capabilities： a systematic literature review and research agenda[J]. Information systems and e?Business management， 2018（3）： 547-578.

[4] 周小瑋，朱明星.大數(shù)據(jù)時(shí)代重構(gòu)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科培養(yǎng)方案的建議：基于中美應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科培養(yǎng)方案的比較[J].中國(guó)管理信息化，2020（1）：226-228.

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[6] 戴君，杜江，謝俐，等.大數(shù)據(jù)背景下研究生公共課程《數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)軟件》改革探索的思考[J].高教學(xué)刊，2019（26）：133-135.

［責(zé)任編輯：蘇祎穎］