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摘要：在大数据时代，数据作为一种重要的信息资源，在各行各业中得到了广泛的应用，在近年来的教学中也更加注重数据分析能力的培养。在信息化背景下，电子商务得到了较好的发展，而提高电子商务专业人才数据分析能力也成了当前学校完善其人才培养方式的重要内容之一。本文就将对当前社会发展下，提高电子商务专业学生数据能力进行探究，从数据分析的相关概念出发，对当前的培养现状进行研究，并提出具体的改进建议，希望能够促进电子商务专业化人才的培养。
关键词：电子商务专业;数据分析能力;培养对策
Abstract： in the era of big data， data， as an important information resource， has been widely used in all walks of life. In recent years， more attention has been paid to the cultivation of data analysis ability in teaching. In the context of information technology， e-commerce has been better developed， and improving the data analysis ability of e-commerce professionals has become one of the important contents of the current school to improve its personnel training mode. This paper will explore how to improve the data ability of students majoring in e-commerce under the current social development. Starting from the relevant concepts of data analysis， this paper studies the current training situation， and puts forward specific improvement suggestions， hoping to promote the cultivation of e-commerce professional talents.
Key words： e-commerce major; data analysis ability; training countermeasures
大數据的发展，促进了电子商务迈向数据化时代。在电子商务专业教学过程中需要加强数据分析工作，主要是针对数据库原始数据进行整理以及归纳，使其成为可以运用的数据集合。数据分析也促进了电子商务的发展，为其提供精确数据，以便于更准确地反映出相关的业务情况，便于商家运用策略及时进行改进，提高其的市场竞争能力，促进经济效益的增加。在大数据背景下，谁掌握了数据谁就掌握了未来，电子商务专业作为与大数据时代关系最为密切的专业，在进行人才培养时，需要注重相关专业人才数据分析能力的培养，找出其中具备生产经营的价值规律，并根据电子商务专业的变化及时进行动态性的调整，以更好地培养相关的专业人才。
1 数据分析能力框架
数据分析能力框架，主要包含以下五个方面的内容：
一是数据收集。数据收集主要是根据预设的研究目标和要求，采用科学的方法，通过调查对象征集相关资料并取得与相关对象有关的原始数据。根据数据来源的不同，可以将数据收集方法分为调查收集数据以及通过实验制造数据两种，并且根据学科类别的不同而进行有效的选择。
二是数据整理。数据整理是根据问题的需要，对原始数据进行科学的检验、加工处理和分类汇总。数据整理在数据分析中起到至关重要的作用，通过数据整理能够有效改善初步收集获取数据杂乱无章的现象，能够通过对个体的观察识别总体特征，从而将相关的数据整理成为所需要的信息。
三是数据描述。数据描述是指运用合理的统计量或者统计图表，对数据的发展趋势、典型性和背后的规律进行描述。数据描述主要采取用统计量描述以及用统计图表描述这两种方式。通过数据描述能够有效地进行数据的观察，使其能够更加形象直观地展示出数据所呈现的信息，能够更好地进行对数据的运用。
四是统计分析。统计分析一般采用描述性分析和探索性分析。描述性分析主要根据数据描述的结果进行排名分析及趋势分析对比分析，而探索性分析将不再假设数据服从某种分布，直接从实际数据出发，探索出其中内涵的数据变量关系。实践过程中一般采用统计量或者统计图表等形式来发现数据之间的规律，通过深度挖掘以及分析进一步展示数据变化后之间的有关联系。
五是推断结论。推断结论就是通过解读统计图表和统计量中所蕴藏的相关信息得出定性或定量的结论，以便于能够更好地解决相关问题。推断结论需要依据逻辑推理，从客观实际出发，针对具体问题具体分析。在这一过程中，行业经验以及业务背景都能够有效地促进推断结论的开展。
2电子商务发展中数据分析的作用
2.1 数据分析的作用
一是有利于调整运营策略。电子商务市场具有变化快，与时俱进的特点。在经营过程中需要及时掌握市场的变化，以便于灵活地进行产品组合和价格的调整，而数据分析能够给予其很好的支持。
二是利于追踪和判断运营成果。电子商务专业在运营过程中需要制定全面详细的运营计划，而在经营过程中也需要根据社会发展不断地进行动态的调整。而利用数据分析其能够有效地进行运营计划的调整，能够反映企业实际的运行情况，并基于此不断地进行相关问题的解决，以促进其经营的科学化。
关键词：电子商务专业;数据分析能力;培养对策
Abstract： in the era of big data， data， as an important information resource， has been widely used in all walks of life. In recent years， more attention has been paid to the cultivation of data analysis ability in teaching. In the context of information technology， e-commerce has been better developed， and improving the data analysis ability of e-commerce professionals has become one of the important contents of the current school to improve its personnel training mode. This paper will explore how to improve the data ability of students majoring in e-commerce under the current social development. Starting from the relevant concepts of data analysis， this paper studies the current training situation， and puts forward specific improvement suggestions， hoping to promote the cultivation of e-commerce professional talents.
Key words： e-commerce major; data analysis ability; training countermeasures
大數据的发展，促进了电子商务迈向数据化时代。在电子商务专业教学过程中需要加强数据分析工作，主要是针对数据库原始数据进行整理以及归纳，使其成为可以运用的数据集合。数据分析也促进了电子商务的发展，为其提供精确数据，以便于更准确地反映出相关的业务情况，便于商家运用策略及时进行改进，提高其的市场竞争能力，促进经济效益的增加。在大数据背景下，谁掌握了数据谁就掌握了未来，电子商务专业作为与大数据时代关系最为密切的专业，在进行人才培养时，需要注重相关专业人才数据分析能力的培养，找出其中具备生产经营的价值规律，并根据电子商务专业的变化及时进行动态性的调整，以更好地培养相关的专业人才。
1 数据分析能力框架
数据分析能力框架，主要包含以下五个方面的内容：
一是数据收集。数据收集主要是根据预设的研究目标和要求，采用科学的方法，通过调查对象征集相关资料并取得与相关对象有关的原始数据。根据数据来源的不同，可以将数据收集方法分为调查收集数据以及通过实验制造数据两种，并且根据学科类别的不同而进行有效的选择。
二是数据整理。数据整理是根据问题的需要，对原始数据进行科学的检验、加工处理和分类汇总。数据整理在数据分析中起到至关重要的作用，通过数据整理能够有效改善初步收集获取数据杂乱无章的现象，能够通过对个体的观察识别总体特征，从而将相关的数据整理成为所需要的信息。
三是数据描述。数据描述是指运用合理的统计量或者统计图表，对数据的发展趋势、典型性和背后的规律进行描述。数据描述主要采取用统计量描述以及用统计图表描述这两种方式。通过数据描述能够有效地进行数据的观察，使其能够更加形象直观地展示出数据所呈现的信息，能够更好地进行对数据的运用。
四是统计分析。统计分析一般采用描述性分析和探索性分析。描述性分析主要根据数据描述的结果进行排名分析及趋势分析对比分析，而探索性分析将不再假设数据服从某种分布，直接从实际数据出发，探索出其中内涵的数据变量关系。实践过程中一般采用统计量或者统计图表等形式来发现数据之间的规律，通过深度挖掘以及分析进一步展示数据变化后之间的有关联系。
五是推断结论。推断结论就是通过解读统计图表和统计量中所蕴藏的相关信息得出定性或定量的结论，以便于能够更好地解决相关问题。推断结论需要依据逻辑推理，从客观实际出发，针对具体问题具体分析。在这一过程中，行业经验以及业务背景都能够有效地促进推断结论的开展。
2电子商务发展中数据分析的作用
2.1 数据分析的作用
一是有利于调整运营策略。电子商务市场具有变化快，与时俱进的特点。在经营过程中需要及时掌握市场的变化，以便于灵活地进行产品组合和价格的调整，而数据分析能够给予其很好的支持。
二是利于追踪和判断运营成果。电子商务专业在运营过程中需要制定全面详细的运营计划，而在经营过程中也需要根据社会发展不断地进行动态的调整。而利用数据分析其能够有效地进行运营计划的调整，能够反映企业实际的运行情况，并基于此不断地进行相关问题的解决，以促进其经营的科学化。