高职院校电子商务专业数据分析能力培养研究
——基于长三角城市群企业调查数据

赵建伟 彭成圆

(无锡职业技术学院 管理学院， 江苏 无锡 214121)

近年来，电子商务已经渗透到企业生产和经营的方方面面，电子商务交易额逐年攀升。特别是随着国家“互联网+”战略的推进，互联网与传统商务的深度融合催生了电子商务的快速发展，物流、支付方式也呈现出爆发式增长，以互联网应用为代表的新商业模式加速涌现。与此同时，数字化交易平台也积累了大量的数据，交易平台不再是单一的销售渠道，产品的设计投放、用户的需求、关键词投放、网络营销策略的制定等都要依赖于数据的分析和挖掘。在这种背景下，企业对电子商务人才的需求发生了根本性的变化，企业的应用和社会的发展对电子商务专业人才数据分析能力提出了更高的要求。

近年来，大学生数据分析能力成为高校教师的研究热点，侯锡林对10家企业进行了调研，研究了大数据分析师的能力要素和培养模式；桂喜民提出了大学本科阶段数据分析师的培养方案；黄玉峰对电子商务专业学生数据分析能力现状进行了调研；沈凤池对高职数据分析与应用专业的设置和人才培养方案进行了研究。

电子商务专业数据分析能力的培养虽然是高等职业教育重要的研究课题，但是从社会和企业需求的角度对电子商务人才数据分析能力培养的问题却罕有专门的研究，相关的研究文献非常匮乏。

1 数据和方法

1.1 数据界定

一方面，电子商务是典型的应用型专业，模式的创新和技术的应用发展非常迅速，企业的应用也往往领先于理论研究；另一方面，职业教育人才培养应以企业需求为导向，从人力资源市场分析入手。因此，课题组从社会发展和企业的需求出发，以招聘网站的企业公开招聘信息作为研究的原始资料和数据。

结合笔者所在学校的毕业生主要就业去向以及地区电子商务的发展水平和发展状况，以“长三角”城市群电子商务类岗位需求企业为调研对象，课题组根据2016年5月国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》，选取“长三角”城市群包括的上海，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城等26市为对象进行调查。调查的招聘信息中包括了岗位描述、主要职责、任职要求等，真实客观地反映了企业对电子商务人才的需求。

1.2 数据来源和方法

课题组选取“前程无忧”(www.51job.com)作为本次研究的数据资料调研平台。“前程无忧”作为国内专业的人力资源服务机构，优势明显，服务覆盖全国104个地区，有注册用户1亿多，每天有超过500万个招聘职位发布。经第三方监测机构iResearch等调查，“前程无忧”连续多年市场占有率第一，先后多次被CNNIC、Alexa 和Euromonitor评为“中国最具影响力的人才招聘网站”。因此，数据的来源具有典型性和代表性。

为了保证科学性和普遍性，避免数据过少所带来的样本偏差，课题组采集大数据集作为研究对象。由于数据来源为互联网公开信息，因此采用大数据爬虫技术进行数据的采集。

结合高职电子商务专业的典型岗位和长三角城市群，定义：

X：电子商务岗位集{电子商务运营、淘宝运营、岗位是电子商务运营、淘宝/天猫/京东运营、网络营销/推广、SEO推广}

Y：城市群城市集{上海，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城}

运用大数据爬虫技术，以“X+Y+专科”作为关键词搜索，爬取公司信息、主要职责、任职要求等数据。数据记录结构如表1所示。

表1 企业岗位信息数据记录结构

2 数据分析

2.1 统计分析

通过爬虫技术，总共爬取到用人单位岗位数据3 860条，对其中的脏数据(数据缺失、数据重复、数据不完整等)采用删除法处理，再将最后剩余的3 740条数据进行整理、探索。数据描述统计如表2所示。

表2 岗位数据分析能力统计

在长三角城市群中，有数据分析能力要求的电商岗位占比表现出地区分布的差异，占比最高的是上海，其次是浙江、江苏、安徽。显然这与该地区企业信息化、数据化应用水平和电子商务的发展成熟度有关。

2.2 文本挖掘词频分析

从2 116条有数据分析能力要求的职位中，随机抽取200家典型企业的岗位描述和任职要求，借助R语言中文分词包jiebaR进行分词处理和词频统计。

岗位描述词频统计排名前三位的分别是“数据”“分析”“数据分析”，这说明企业的电子商务岗位对数据分析能力提出了比较高的要求。对具体关键词词频的统计结果如表3所示。

表3 岗位描述词频分析

2.3 词云可视化图

借助R语言词云包wordcloud2制作词云，如图1所示。

图1 数据分析词频统计词云

3 分析结论

3.1 数字化交易平台不再是单一的销售渠道

数字化交易平台不再是单一的销售渠道，而是以数据的存储、分析和挖掘应用为核心支持的，前端实现与客户快速沟通，将客户的特征、行为、个性化需求等快速收集的综合平台。数字化交易平台能在海量营销数据的智能分析技术支持下实现目标客户特征、客户行为、商品销售、商品推荐等营销数据的深度挖掘和分析，为企业提供精准营销、精细化运营的依据以及数据化营销解决方案。

3.2 数据分析能力是电子商务专业的核心能力

数据分析显示：在收集的3 740个电子商务典型岗位中，有2 116个岗位对数据分析能力提出了明确的要求，占比为56.6%。因此，可以认为数据分析能力是电子商务专业的核心能力。

事实上，数据分析的应用依赖于数据的产生、收集、存储和不断地积累。随着技术的发展，数据的收集和存储有了比较完善的解决方案。电子商务行业在运营过程中产生、存储了大量的数据，因此电子商务行业成为数据分析应用发展最快的行业，并且成为对数据和数据分析应用依赖性最强的行业。

3.3 数据分析能力是电商企业的内生需求

电子商务交易平台在运营过程中产生了大量详实的数据，包括流量数据、支付数据、用户行为数据等等，这些数据是真实的、有效的，同时数据的价值密度也是非常高的。企业已经意识到借助于这些数据进行分析和预测，从海量的数据中挖掘出有价值的信息并将其结论应用到企业营销中，通过数据进行驱动营销。这样既能节省巨额的营销成本，又能通过数据挖掘提升精准度，给企业带来巨大的价值，具有巨大的现实意义。因此，电子商务的核心竞争力来源于对数据的解读能力。数据分析能力是电子商务企业精细化运营的现实需求。

3.4 电商岗位对数据分析能力要求

根据岗位描述词频分析，提取出的关键词主要有“数据”“数据分析”“数据收集”“数据报表”“数据分析报告”等。电商岗位对数据分析能力的要求更强调对数据分析的复合型应用；从商业应用出发对大量商业实战案例的应用；以业务为核心进行数据的收集、分析、挖掘以及报告等。

课题组根据调研企业典型岗位职务描述和任职要求，归纳总结出具有代表性和完整性的数据分析典型职业活动，并对典型职业活动的特征进行系统分析和梳理，对每项典型职业活动的职业能力和技能要求进行简要描述，形成职业活动能力分析表，以此作为电子商务专业人才培养方案制定的依据。职业活动能力分析如表4所示。

表4 职业活动能力分析

4 数据分析能力培养措施及建议

4.1 注重数据分析意识的培养

传统电子商务专业的人才培养更注重网络交易、网络营销和网络编辑，对数据分析能力的培养比较缺失。数据分析能力是一种多学科交叉融合的复合能力。对于电子商务专业人才的培养，学校应该及时转变人才培养的理念和思路，将数据分析教学内容渗透贯穿到整个人才培养方案中，多门课程融会贯通，加强数据的认知，加强对信息和数字的敏感度，树立数据分析理念和认识。

4.2 优化专业课程体系

电子商务专业人才培养应该突出数据分析培养特色，优化专业课程体系，将数据分析能力的培养贯穿到人才培养方案的全过程，并且开设“大数据数据分析实务”“数据分析工具”“企业数据化运营”“数据分析实战”“数据分析报告写作”等专业课程和专业基础课程；开设“数据分析实战”等实践课以及“商务数据挖掘”等选修课程，通过这些数据分析能力培养模块课程，培养电子商务专业学生的数据分析能力和素养。

4.3 能力培养以业务为核心，强调校企结合

电子商务专业数据分析能力的培养有别于数据分析师的培养，不需要深厚的数据建模、算法优化、数据挖掘等理论，但是更强调业务逻辑和商业应用。因此，电子商务专业数据分析能力的培养强调数据分析实践能力，强调以业务逻辑能力为核心。因此，电子商务专业数据分析能力的培养一定要强调校企合作，引进企业的力量将企业的真实项目应用于教学实践过程中，将理论教学根植于实践情境，同时结合职业教育的特点做到专业与产业的对接，教学过程与生产过程的对接。

4.4 加强数据分析工具的应用，提升数据分析技能

归根结底电子商务专业培养的是应用型人才，数据分析能力的提升要求学生熟练掌握一定的数据分析工具。可从三个方面入手：首先Excel统计分析，不要把Excel简单的当作办公软件和商务应用软件，Excel实际上有强大的数据分析功能；其次运营分析工具，包括关键词分析工具、量子恒道、指数分析工具等；另外商务智能软件，如国外的Tableau、国内的如国云大数据魔镜、FineBI等，这些功能非常强大的智能软件能形成多样的数据报表、仪表盘，适合对数据进行可视化分析。

4.5 培养高素质、具有数据分析能力的师资队伍

专业教师要转变思想，提高认识。一方面，通过学习和进修不断充实专业教师的数据分析理论水平，另一方面，通过参与企业项目实践和科学研究提高教师数据分析的实践能力。另外，学校也可以直接从企业聘请有丰富实战经验的数据分析师兼职授课等。