數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

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關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分析師 人才培養(yǎng)

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在快速發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的提出標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)已叩響“萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代”的大門。在這個(gè)時(shí)代，大數(shù)據(jù)滲透于各行各業(yè)，掌握數(shù)據(jù)核心價(jià)值成為企業(yè)脫穎而出并取得勝利的法寶。越來(lái)越多的企業(yè)承認(rèn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與大數(shù)據(jù)有關(guān)，由此，數(shù)據(jù)分析師這一職業(yè)逐漸得到認(rèn)可并受到追捧。世界500強(qiáng)企業(yè)中，有90%以上都建立了數(shù)據(jù)分析部門。在國(guó)內(nèi)，已有超過56%的企業(yè)在籌備和發(fā)展大數(shù)據(jù)研究，據(jù)有關(guān)部門預(yù)測(cè)未來(lái)5年，94%的公司都將需要數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才。數(shù)據(jù)分析師的職位需求隨之不斷增長(zhǎng)，全國(guó)數(shù)據(jù)分析師的職位由2014年初的200多個(gè)職位增長(zhǎng)到接近3000個(gè)職位。正如著名出版公司O’Reilly的創(chuàng)始人Tim O’Reilly斷言，大數(shù)據(jù)就是下一個(gè)Intel Inside，未來(lái)屬于那些能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品的公司和人群。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)成為促進(jìn)各行各業(yè)發(fā)展，推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的重要人物。但我國(guó)針對(duì)數(shù)據(jù)分析的研究起步晚，市場(chǎng)巨大，職位空缺現(xiàn)象十分嚴(yán)重。因此，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才的項(xiàng)目活動(dòng)應(yīng)引起高度重視。

1互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析師

1.1數(shù)據(jù)分析師的定義

談起數(shù)據(jù)分析師，很多人都認(rèn)為其職位高高在上，不可企及，但實(shí)際并非如此。讓我們從案例出發(fā)來(lái)探索其內(nèi)在含義，數(shù)據(jù)分析最經(jīng)典的案例便是“啤酒與尿布”，沃爾瑪超市將Aprior算法引入Pos機(jī)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)美國(guó)年輕的父親去超市為嬰兒購(gòu)買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買啤酒，這樣便使尿布和啤酒這兩樣看似不相干的商品有了某種聯(lián)系。于是，沃爾瑪嘗試將兩種商品擺放在同一區(qū)域，進(jìn)而取得了意想不到的良好銷售收入?？梢姡瑪?shù)據(jù)分析是運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，篩選有價(jià)值的信息并形成相應(yīng)的解決方案以幫助人們作出判斷，采取適當(dāng)行動(dòng)的過程。

1.2數(shù)據(jù)分析師的層級(jí)分類

經(jīng)對(duì)多家招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析師的招聘信息進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)目前數(shù)據(jù)分析師大體分為三個(gè)層級(jí)：傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師、互聯(lián)網(wǎng)初級(jí)數(shù)據(jù)分析師、互聯(lián)網(wǎng)高級(jí)數(shù)據(jù)分析師。傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師的主要工作是整理、處理數(shù)據(jù)，專業(yè)技能只要具備一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)儲(chǔ)備即可；第二層級(jí)是互聯(lián)網(wǎng)初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，職位要求在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)上掌握少數(shù)的計(jì)算機(jī)工具譬如SPSS、SQL等，從職人員需具備一定的數(shù)據(jù)敏感度和邏輯思維能力，能夠?qū)?shù)據(jù)源進(jìn)行分析并能制作數(shù)據(jù)報(bào)表；互聯(lián)網(wǎng)高級(jí)數(shù)據(jù)分析師是一類復(fù)合型人才，要熟悉業(yè)務(wù)環(huán)境并能與技術(shù)相結(jié)合解決企業(yè)實(shí)際問題，并掌握數(shù)據(jù)挖掘常用算法和一系列相關(guān)的分析軟件，他們的工作與企業(yè)發(fā)展密切相連，擁有一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師的企業(yè)將擁有與同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的資本。

1.3數(shù)據(jù)分析師的能力需求

數(shù)據(jù)分析師的工作分為采集、存儲(chǔ)、篩選、數(shù)據(jù)挖掘、建模分析、優(yōu)化、展現(xiàn)、應(yīng)用等一系列過程。接下來(lái)從主要步驟詳細(xì)分析數(shù)據(jù)分析師的能力需求。數(shù)據(jù)挖掘過程即從海量數(shù)據(jù)中提取潛在的有價(jià)值的信息，要求數(shù)據(jù)分析師掌握一系列相關(guān)分析方法譬如聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、等并能熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法和相關(guān)工具；建模分析即對(duì)數(shù)據(jù)抽象組織，確定數(shù)據(jù)及相關(guān)性的過程，在此基礎(chǔ)上要掌握譬如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-means算法、SVM等至少一種相關(guān)算法；展現(xiàn)過程要求具備數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)可視化、報(bào)表制作能力，熟練應(yīng)用D3、Vega實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，并能運(yùn)用R和DateWangler工具將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)用的格式。

2數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)現(xiàn)狀

2.1國(guó)外數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)現(xiàn)狀

在國(guó)外，無(wú)論是學(xué)術(shù)研究還是企業(yè)部門，數(shù)據(jù)分析已發(fā)展到較為成熟的地步。斯坦福大學(xué)的研究成員著手開發(fā)MEGA（現(xiàn)代動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)圖像分析Modern Graph Analysis for Dynamic Networks）并與多家媒體公司緊密合作，研究社交媒體中的用戶行為，建立模型并探究其中的規(guī)律；哥倫比亞大學(xué)已開設(shè)了《數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論》和《應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)》課程，從2013年秋季起開設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)成就認(rèn)證”培訓(xùn)項(xiàng)目，并于2014年設(shè)立專業(yè)碩士學(xué)位和博士學(xué)位；華盛頓大學(xué)開設(shè)《數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論》課程，并對(duì)修滿數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)課程學(xué)分的學(xué)生頒發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)證書。數(shù)據(jù)分析師在國(guó)外已引起了充分的重視，他們均衡分布在各行各業(yè)，運(yùn)用掌握的專業(yè)知識(shí)并結(jié)合相關(guān)思維為自身、企業(yè)乃至社會(huì)的發(fā)展做著不小的貢獻(xiàn)。

2.2國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)現(xiàn)狀

近年來(lái)，在國(guó)內(nèi)，大數(shù)據(jù)的概念雖被媒體和行業(yè)廣泛提及，但數(shù)據(jù)分析算是剛剛起步，數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)課程未得到普及，我國(guó)目前將數(shù)據(jù)分析納入教學(xué)體系的高校寥寥無(wú)幾，開設(shè)相關(guān)課程并取得一定成果的有：香港中文大學(xué)設(shè)立“數(shù)據(jù)科學(xué)商業(yè)統(tǒng)計(jì)科學(xué)”碩士學(xué)位；復(fù)旦大學(xué)開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)討論班，于2010年開始招收數(shù)據(jù)科學(xué)博士研究生；北京航空航天大學(xué)設(shè)立大數(shù)據(jù)工程碩士學(xué)位；中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院開設(shè)數(shù)據(jù)分析方向應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士。

和國(guó)外相比，我國(guó)數(shù)據(jù)分析師的人才培養(yǎng)機(jī)制還未成熟，高校教育仍存在各種各樣的問題，譬如，大學(xué)生雖然從多門課程中接觸到與數(shù)據(jù)分析相關(guān)內(nèi)容，但各門課程的教學(xué)資源未能實(shí)現(xiàn)有效的整合?；ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的是一場(chǎng)革命性的變化，若想把握機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)革命性發(fā)展，首要任務(wù)就是數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)。

3如何成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師作為新時(shí)代新興起的高薪職業(yè)，對(duì)人員的能力要求是相當(dāng)高的，下面將根據(jù)數(shù)據(jù)分析師的定義、能力需求并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的時(shí)代背景，對(duì)數(shù)據(jù)分析師的成才途徑作出詳細(xì)的分析。

思維變革，數(shù)據(jù)分析師成才的前提。首先要在思維方面有所改變，培養(yǎng)自身數(shù)據(jù)思維、多模式思維、邏輯思維和結(jié)構(gòu)化思維。數(shù)據(jù)思維即量化思維，對(duì)數(shù)據(jù)具有獨(dú)特的敏感度，相信一切事物皆可量化；多模式思維即構(gòu)造多種想法和解決思路，拓寬思維，從多角度出發(fā)，以尋求最優(yōu)的解決問題的方案；邏輯思維，在錯(cuò)綜復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中要有縝密的思維和清晰的邏輯推理能力才能按照自己既定的目標(biāo)有效解決問題；結(jié)構(gòu)化思維即系統(tǒng)性思考問題，深入分析內(nèi)在原因，能夠制定系統(tǒng)可行的解決方案。

技能變革，數(shù)據(jù)分析師成才的工具。作為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師若想在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理，就要努力學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè)技能。要掌握多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不斷學(xué)習(xí)相關(guān)軟件應(yīng)用，譬如，Java、Python、SQL、Hadoop、R等等，這將成為數(shù)據(jù)分析全過程的輔助工具；除此，還要掌握一定的心理學(xué)知識(shí)，能夠很好的分析和解釋客戶行為；在此基礎(chǔ)上，最核心的是要掌握一定的業(yè)務(wù)能力和管理能力。

素質(zhì)變革，數(shù)據(jù)分析師成才的保證。在個(gè)人素質(zhì)方面，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求增多，若想成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師就應(yīng)不斷學(xué)習(xí)完善以下素質(zhì)能力：對(duì)工作的態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真，對(duì)數(shù)據(jù)的變化時(shí)刻保持敏銳的洞察力，對(duì)方法的運(yùn)用保持一定的創(chuàng)新性，對(duì)團(tuán)隊(duì)保持團(tuán)結(jié)合作之心，能與顧客溝通交流并及時(shí)了解他們的需求。

實(shí)踐，數(shù)據(jù)分析師成才的推動(dòng)力。數(shù)據(jù)分析師的職責(zé)是幫助企業(yè)挖掘市場(chǎng)價(jià)值、發(fā)現(xiàn)機(jī)遇、準(zhǔn)確進(jìn)行市場(chǎng)定位并從海量數(shù)據(jù)中找出問題，提出解決方案。因此，在數(shù)據(jù)分析師的成才道路上，實(shí)踐是必不可少的。相關(guān)人員要在掌握理論的基礎(chǔ)上，敢于應(yīng)用于實(shí)踐，充分考慮數(shù)據(jù)中存在的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)。使自我能力在實(shí)踐中不斷改進(jìn)和完善。

4給我國(guó)高校的建議

高校為數(shù)據(jù)分析師的成長(zhǎng)提供指導(dǎo)和途徑，肩負(fù)著為我國(guó)社會(huì)培養(yǎng)有用人才的重任，因此高校要努力構(gòu)建數(shù)據(jù)分析師的人才培養(yǎng)機(jī)制，不斷輸出數(shù)據(jù)分析相關(guān)人才。

高校的首要任務(wù)是，強(qiáng)化師資力量，改進(jìn)教學(xué)方法。各大高校應(yīng)聯(lián)合共建優(yōu)秀師資團(tuán)隊(duì)，鼓勵(lì)教師考取數(shù)據(jù)分析師資格證，并到實(shí)際企業(yè)中進(jìn)行歷練。再者，我們要組建專門師資團(tuán)隊(duì)到國(guó)外開展學(xué)習(xí)工作，取其精髓，去其槽粕，不斷優(yōu)化我國(guó)數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)體系。

第二、培養(yǎng)專業(yè)化的人才就要有效整合各門課程的教學(xué)資源，構(gòu)建系統(tǒng)性教學(xué)結(jié)構(gòu)。鑒于市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的需求的火熱程度，高校完全可以開設(shè)專門課程，將與數(shù)據(jù)相關(guān)的課程進(jìn)行有機(jī)的整合并開設(shè)數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論、基礎(chǔ)等課程，制定數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)性課程體系，專門為市場(chǎng)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人才。

第三、在具備優(yōu)秀的師資力量和良好的教學(xué)體系的基礎(chǔ)上，高校也高度應(yīng)注重學(xué)生興趣的培養(yǎng)。數(shù)據(jù)分析師是新時(shí)代的復(fù)合型人才，一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需掌握包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)以及大量軟件應(yīng)用在內(nèi)的大量相關(guān)知識(shí)，學(xué)習(xí)過程會(huì)十分繁瑣、復(fù)雜，學(xué)習(xí)周期長(zhǎng)，學(xué)習(xí)難度大，所以建議各大高校在制定教學(xué)體系時(shí)應(yīng)合理安排課程，在教學(xué)過程中應(yīng)注重課程的趣味性，寓教于樂，采用案例導(dǎo)入、項(xiàng)目教學(xué)等教學(xué)方法，逐漸培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)分析濃厚的興趣。

第四、隨時(shí)更新教學(xué)數(shù)據(jù)，培養(yǎng)適應(yīng)時(shí)展的人才?；诖髷?shù)據(jù)的4V特征即大量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）、價(jià)值化（Value），在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才的期間，高校一方面要注重?cái)?shù)據(jù)的全面性，另一方面要注重?cái)?shù)據(jù)的更新，及時(shí)更改教學(xué)方法和教學(xué)案例，與時(shí)俱進(jìn)。高校要充分利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，引入MOOC（Massive Open Online Course，大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程）教學(xué)方式，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的作用，克服傳統(tǒng)教學(xué)方法資源少、反饋慢、綜合分析困難等缺點(diǎn)，將數(shù)據(jù)分析的研究成果應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的良性循環(huán)。

第五、注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，努力為學(xué)生搭建實(shí)踐的平臺(tái)。高?？煽紤]校企合作的教學(xué)理念，邊教學(xué)邊實(shí)踐，讓學(xué)生將所學(xué)到的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，一方面在實(shí)踐中鞏固并檢驗(yàn)自己的理論知識(shí)，另一方面數(shù)據(jù)來(lái)源真正的企業(yè)運(yùn)營(yíng)中，讓學(xué)生切實(shí)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的作用和風(fēng)險(xiǎn)，有助于塑造真正對(duì)企業(yè)有用的人才。

5結(jié)語(yǔ)

綜上所述，互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了全球范圍的數(shù)據(jù)信息大爆炸，這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是機(jī)遇同時(shí)也是挑戰(zhàn)，能將大數(shù)據(jù)為自己所用，是企業(yè)取勝的關(guān)鍵，因此數(shù)據(jù)分析師逐漸被各行各業(yè)認(rèn)可。文章從數(shù)據(jù)分析師的定義出發(fā)，結(jié)合目前的時(shí)代背景，對(duì)數(shù)據(jù)分析師的每一工作步驟所需的能力進(jìn)行研究，旨在初步探索優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的成才之道，為即將成為數(shù)據(jù)分析師的學(xué)者提供一定的理論參考。最后，針對(duì)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)體系，對(duì)我國(guó)高校提出了幾點(diǎn)建議。高校的培養(yǎng)只是為數(shù)據(jù)分析師提供成才的途徑，如何成為資深的數(shù)據(jù)分析師還有賴于每個(gè)學(xué)者的不斷探索和研究。

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè) 教學(xué)改革 專業(yè)特色

中圖分類號(hào)：F274

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2017）02-237-02

一、引言

信息技術(shù)和社會(huì)化媒體的飛速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據(jù)的大爆炸，而龐大的數(shù)據(jù)集為企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)提出了新的挑戰(zhàn)。為了適應(yīng)新的企業(yè)需求，高?！妒袌?chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程的人才培養(yǎng)方案和培養(yǎng)模式必須做出相應(yīng)的調(diào)整，引入新的教學(xué)方法和人才培養(yǎng)理念，使用更加先進(jìn)的調(diào)查預(yù)測(cè)工具，為企業(yè)培養(yǎng)出具備數(shù)據(jù)分析能力的優(yōu)秀人才。

二、課程改革的必要性

（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)越來(lái)越重視基于大數(shù)據(jù)的更多樣本，更多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析。對(duì)于市場(chǎng)專業(yè)本科階段的學(xué)生來(lái)講，雖然不能達(dá)到數(shù)據(jù)分析的專家，但是必須順應(yīng)時(shí)代及企業(yè)人才需求的變化，提升數(shù)據(jù)分析的能力，《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程的教學(xué)改革迫在眉睫。

（二）傳統(tǒng)教學(xué)方法與教學(xué)模式存在很多弊端

《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程最顯著的特點(diǎn)就是實(shí)踐性強(qiáng)，但是傳統(tǒng)的教學(xué)方法與教學(xué)模式很難達(dá)到鍛煉學(xué)生實(shí)踐能力的目的。主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，傳統(tǒng)的注入式教學(xué)方法主要強(qiáng)調(diào)的是理論知識(shí)的傳授，學(xué)生缺乏參與感，很難調(diào)動(dòng)學(xué)生的自主性和積極性，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新性；第二，傳統(tǒng)課程安排實(shí)踐課時(shí)偏少，通過查閱各類院校本課程的教學(xué)計(jì)劃，多數(shù)高校實(shí)踐課時(shí)占總課程課時(shí)的比例不足30%，教師很難對(duì)整個(gè)實(shí)踐過程進(jìn)行監(jiān)管和指導(dǎo)。第三，傳統(tǒng)的教學(xué)模式忽略了對(duì)實(shí)踐能力的考核，基于實(shí)踐課時(shí)偏少，實(shí)踐成績(jī)所占總成績(jī)的比重很低且缺乏完整科學(xué)的成績(jī)?cè)u(píng)定體系，容易造成學(xué)生“搭便車”的現(xiàn)象；第四，《市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)》課程與《統(tǒng)計(jì)學(xué)》存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，在授課過程中如果缺乏課程銜接與配合意識(shí)，很容易造成內(nèi)容的重疊。同時(shí)，如果學(xué)生的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)不扎實(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的分析僅僅停留在問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計(jì)，很難提高學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力。

三、課程改革的基本思路

《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程的教學(xué)改革應(yīng)順應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)展的要求，通過以學(xué)生為主體，教師為主導(dǎo)的教學(xué)方法，著重培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力、創(chuàng)新能力和數(shù)據(jù)分析能力。教學(xué)內(nèi)容上增加數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，主要引入SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的實(shí)驗(yàn)課程，提升學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力；教學(xué)形式上采用課題式教學(xué)，通過課題式教學(xué)與分組合作學(xué)習(xí)的互動(dòng)式教學(xué)模式提高學(xué)生的實(shí)踐能力；課程考核上，通過制定公平合理的考核制度提高學(xué)生參與實(shí)踐鍛煉的積極性，并在提高自身綜合素質(zhì)的基礎(chǔ)上提高對(duì)教師教學(xué)的滿意度。

（一）教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整

依據(jù)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析的需要，學(xué)生要先修《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程，通過和《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教師的溝通與配合，《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程教學(xué)內(nèi)容減少與《統(tǒng)計(jì)學(xué)》重復(fù)的理論部分，增加數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，尤其是SPSS操作模塊。與此同時(shí)，增加實(shí)踐課時(shí)。該課程的總課時(shí)為48學(xué)時(shí)，其中課堂理論授課占用24學(xué)時(shí)，SPSS操作占用12學(xué)時(shí)，實(shí)踐課時(shí)12學(xué)時(shí)。課程理論講授模塊的內(nèi)容包括：市場(chǎng)調(diào)研方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)搜集方法、市場(chǎng)調(diào)研誤差、數(shù)據(jù)整理與分析、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告的撰寫、市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基本方法。SPSS操作模塊包括：?jiǎn)柧碓O(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集、問卷數(shù)據(jù)的錄入與清理、單變量的一維頻率分析、雙變量的交叉表分析、多選變量的一維頻率分析和交叉表分析、描述統(tǒng)計(jì)分析、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)推斷、單因素方差分析、線性相關(guān)分析與線性回歸分析。@兩個(gè)模塊不是孤立的，而是通過課題式教學(xué)完成，學(xué)生通過選定的課題展開，圍繞選題在實(shí)踐課時(shí)完成完整的市場(chǎng)調(diào)研過程，應(yīng)用SPSS完成數(shù)據(jù)的分析過程，最后以課題小組的形式進(jìn)行匯報(bào)。

（二）教學(xué)的組織形式

教學(xué)組織形式上主要采用課題式教學(xué)與分組合作學(xué)習(xí)的形式，鼓勵(lì)學(xué)生按照興趣以4～6人為一組進(jìn)行組隊(duì)，通過發(fā)現(xiàn)生活中與市場(chǎng)調(diào)查相關(guān)的實(shí)際問題，參與教師的課題項(xiàng)目，參與大學(xué)生市場(chǎng)分析大賽或者結(jié)合大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目等形式確定調(diào)研主題，明確調(diào)查目的、調(diào)查對(duì)象和調(diào)查范圍，設(shè)計(jì)調(diào)查方案。無(wú)論對(duì)于教師還是學(xué)生，新的科研項(xiàng)目的立項(xiàng)都會(huì)面對(duì)很多的新問題。在教學(xué)過程中，全體師生圍繞共同感興趣的科研課題展開教學(xué)與科研活動(dòng)，形成一個(gè)學(xué)習(xí)型的教與學(xué)的團(tuán)隊(duì)。提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)與實(shí)踐的意識(shí)。師生在教學(xué)與科研活動(dòng)中會(huì)有新的發(fā)現(xiàn)，達(dá)到教學(xué)相長(zhǎng)的目的。

（三）課程成績(jī)?cè)u(píng)定方案的優(yōu)化

由于《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》的課程加強(qiáng)了實(shí)踐環(huán)節(jié)，所以在最終課程的成績(jī)?cè)u(píng)定中，學(xué)生實(shí)踐環(huán)節(jié)的占比要相應(yīng)的提高。我校傳統(tǒng)課程考核中，綜合成績(jī)=平時(shí)成績(jī)+期末成績(jī)。平時(shí)成績(jī)和期末成績(jī)分別占30%和70%?，F(xiàn)計(jì)劃調(diào)整為：綜合成績(jī)=實(shí)踐成績(jī)+期末成績(jī)。其中實(shí)踐成績(jī)和期末成績(jī)各占50%。由于實(shí)踐環(huán)節(jié)都是分小組進(jìn)行，調(diào)研報(bào)告和最終的匯報(bào)只能區(qū)分不同小組的最終表現(xiàn)，很難區(qū)分小組成員的實(shí)踐表現(xiàn)。為了防止小組成員在團(tuán)隊(duì)作業(yè)中出現(xiàn)搭便車的現(xiàn)象，所以學(xué)生個(gè)人實(shí)踐成績(jī)=小組實(shí)踐成績(jī)70%+個(gè)人平時(shí)成績(jī)30%。小組實(shí)踐成績(jī)的評(píng)定在匯報(bào)過程中采取小組互評(píng)和老師評(píng)定相結(jié)合的方式，其中小組互評(píng)占30%，由其他小組評(píng)定的平均分計(jì)算得來(lái)，老師評(píng)定占70%，按照課題選題的難易程度及完成的工作量大小來(lái)確定。個(gè)人平時(shí)成績(jī)=組長(zhǎng)評(píng)分30%+老師評(píng)分70%，組長(zhǎng)評(píng)分根據(jù)組員的參與度及完成情況決定，老師評(píng)分根據(jù)小組分工的完成情況決定。這種成績(jī)?cè)u(píng)定結(jié)構(gòu)盡可能的做到客觀公正，讓學(xué)生切身體會(huì)到自覺參與實(shí)踐鍛煉的重要性，促進(jìn)學(xué)生積極投入到實(shí)踐鍛煉中，并在提高自身綜合素質(zhì)的基礎(chǔ)上提高學(xué)生對(duì)教師教學(xué)的滿意度。

四、課程改革與專業(yè)特色

由于課程采用課題式教學(xué)與分組合作學(xué)習(xí)的形式，不僅鍛煉了學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，而且對(duì)學(xué)生團(tuán)隊(duì)溝通與合作能力也是一種提升。通過這種教學(xué)模式的實(shí)踐也可以為市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)特色的建立指明方向。

（一）以就業(yè)為導(dǎo)向

市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)的學(xué)生將來(lái)很可能從事市場(chǎng)調(diào)研工作，因此如果能在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上考取相關(guān)證書可以很大程度提高就業(yè)率，比如可以鼓勵(lì)學(xué)生考取中級(jí)調(diào)查分析師證書。中級(jí)調(diào)查分析師證書考核的內(nèi)容主要包括五個(gè)模塊：消費(fèi)者行為學(xué)、調(diào)查概論、市場(chǎng)調(diào)查實(shí)務(wù)、抽樣技術(shù)和調(diào)查數(shù)據(jù)分析。學(xué)生可以側(cè)重以“消費(fèi)者行為”為課題開展市場(chǎng)調(diào)查，不僅使學(xué)生掌握了市場(chǎng)調(diào)查的基本理論知識(shí)，而且也掌握了市場(chǎng)調(diào)查的實(shí)務(wù)，提高了數(shù)據(jù)分析的能力，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)對(duì)新的人才需求的無(wú)縫銜接。

（二）以專業(yè)競(jìng)賽為導(dǎo)向

該課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)也可以以專業(yè)大賽為依托，比如學(xué)生的選題可以先以校級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目為基礎(chǔ)組織教學(xué)實(shí)踐，既完成了教學(xué)任務(wù)，又可以為參加更高層次的專業(yè)大賽奠定一定的基礎(chǔ)。在現(xiàn)有課題的基礎(chǔ)上選拔比較好的項(xiàng)目銜接省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目、全國(guó)及海峽兩岸大學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查分析大賽等。這種模式既可以加強(qiáng)與全國(guó)高校的交流，也可以緊追市場(chǎng)調(diào)研實(shí)踐教學(xué)模式的前沿，拓寬任課教師的思路，促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，提高教學(xué)滿意度。

總之，《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程的改革不僅順應(yīng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，同時(shí)也能體現(xiàn)出以市場(chǎng)調(diào)研為依托的專業(yè)特色。但是我?！妒袌?chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程的改革并非一蹴而就，也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。課程的改革不僅和現(xiàn)有師資水平有關(guān)，而且與學(xué)校的各種軟硬件配置以及實(shí)驗(yàn)室建設(shè)也存在很大的關(guān)系。目前我校在《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》教學(xué)方面的軟硬件還存在很大的欠缺。如何提高實(shí)驗(yàn)室的利用效率，加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室軟硬件建設(shè)，實(shí)現(xiàn)SPSS操作課程與理論課程的無(wú)縫銜接也是需要我們通過調(diào)研來(lái)逐步改善的。同時(shí)，課程的建O需要長(zhǎng)期的投入和努力，我們?cè)谔岣邔W(xué)生的市場(chǎng)調(diào)研實(shí)踐能力，增強(qiáng)學(xué)生將來(lái)融入社會(huì)的適應(yīng)能力的過程中還要不斷摸索和提升，緊跟時(shí)展的步伐。

參考文獻(xiàn)：

[1] 段曉梅.基于SPSS軟件的《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)研究[J].教育教學(xué)論壇，2014（9）58～60

[2] 李紅梅.市場(chǎng)調(diào)研課程實(shí)踐性教學(xué)模式研究[J].教育教學(xué)論壇，2015（12）107～109

[3] 陳成棟，劉曉云.“市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)“課程教學(xué)改革實(shí)證研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2012（35）26～28

[4] 趙磊，朱娜.“大數(shù)據(jù)”時(shí)代農(nóng)業(yè)高職院校財(cái)經(jīng)類專業(yè)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)人才培養(yǎng)方法探討與研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2014（27）187～188

篇(3)

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)分析；大數(shù)據(jù)；教學(xué)改革

作者簡(jiǎn)介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，副教授。（北京 100192）

基金項(xiàng)目：本文系北京信息科技大學(xué)教學(xué)提高-專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：5028023501）的研究成果。

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0079（2013）25-0111-02

當(dāng)今時(shí)代不斷涌現(xiàn)各種新型信息方式，例如博客、社交網(wǎng)絡(luò)等；不斷興起各種新技術(shù)，例如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不受任何的限制，數(shù)據(jù)以前所未有的速度不斷增長(zhǎng)和累積，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)到。[1]《華爾街日?qǐng)?bào)》認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代是引領(lǐng)未來(lái)繁榮的三大技術(shù)變革之一。麥肯錫公司在一份報(bào)告中提出數(shù)據(jù)是一種生產(chǎn)資料。企業(yè)每天面對(duì)海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網(wǎng)站數(shù)千萬(wàn)筆交易記錄（產(chǎn)生量超過50TB，存儲(chǔ)量40PB①）。企業(yè)如能利用這些巨大的數(shù)據(jù)集挖掘出有價(jià)值的信息，那么企業(yè)就能掌控下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力提高的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)時(shí)代，尤其是財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)時(shí)代，呼喚創(chuàng)新型人才。[2]呼喚具備綜合財(cái)務(wù)分析能力的人才，利用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造財(cái)富。

如何培養(yǎng)財(cái)務(wù)分析人才？在財(cái)經(jīng)類高校本科，一般都開設(shè)“財(cái)務(wù)分析”課程，該課程教學(xué)目的是培養(yǎng)學(xué)生對(duì)真實(shí)企業(yè)進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)分析，并能獨(dú)立撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的能力。[3]本文以北京信息科技大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱“我?！保槔?，探討大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才的需求特點(diǎn)，對(duì)高校“財(cái)務(wù)分析”課程設(shè)置的影響，并提出改進(jìn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)的建議。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)

相較于其他類型數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更大、更復(fù)雜，蘊(yùn)藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報(bào)告推測(cè)，利用大數(shù)據(jù)分析，零售商可增加運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)60%，制造業(yè)設(shè)備裝配成本會(huì)減少50%。[2]在財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何整理與統(tǒng)計(jì)這些雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)？如何讓財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)開口說(shuō)話為企業(yè)管理者經(jīng)營(yíng)決策提供科學(xué)依據(jù)？朱東華（2013）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)前的數(shù)據(jù)環(huán)境，同時(shí)，各種企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)和大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求助長(zhǎng)了企業(yè)對(duì)統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)背景的人才需求。

可見，大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才應(yīng)該具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)功底，能夠熟練運(yùn)用定量分析方法分析數(shù)據(jù)以獲取信息，撰寫分析報(bào)告為企業(yè)相關(guān)利益人決策提供依據(jù)。

二、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)現(xiàn)狀

張先治（2007）認(rèn)為，財(cái)務(wù)分析是財(cái)務(wù)分析主體為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析目標(biāo)，以財(cái)務(wù)信息及其他相關(guān)信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用財(cái)務(wù)分析技術(shù)，對(duì)分析對(duì)象的財(cái)務(wù)活動(dòng)的可靠性和有效性進(jìn)行分析，為經(jīng)營(yíng)決策、管理控制及監(jiān)督管理提供依據(jù)的一門具有獨(dú)立性、邊緣性、綜合性的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用學(xué)科。[5]財(cái)務(wù)分析課程是為我校經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院財(cái)務(wù)管理專業(yè)本科三年級(jí)開設(shè)的一門專業(yè)必修課。學(xué)生前期已經(jīng)學(xué)過數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、統(tǒng)計(jì)學(xué)等課程。財(cái)務(wù)分析課程正是在學(xué)生掌握前期所學(xué)各門課程的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)專業(yè)知識(shí)，分析判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實(shí)現(xiàn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)目的，課程組的老師們經(jīng)過討論，決定修改2008級(jí)財(cái)務(wù)管理專業(yè)教學(xué)計(jì)劃，將原來(lái)課堂教學(xué)的方式改為1/2的學(xué)時(shí)用于課堂教授基本理論，1/2學(xué)時(shí)用于實(shí)踐教學(xué)。筆者自2011年開始，按照新的教學(xué)計(jì)劃給三屆學(xué)生講授了“財(cái)務(wù)分析”課程。

1.理論教學(xué)部分

教材選用東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財(cái)務(wù)分析》（第五版）。該教材體系完整，內(nèi)容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財(cái)務(wù)報(bào)告分析、財(cái)務(wù)效率分析和財(cái)務(wù)綜合分析。每章設(shè)有案例和復(fù)習(xí)思考題，該書還有配套的習(xí)題集。在課堂教學(xué)中，以教材為主線，突出介紹各種財(cái)務(wù)分析方法的使用，以及根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論，提出解決方案。

2.實(shí)踐教學(xué)部分

一人一企，邊學(xué)邊分析。每位學(xué)生選擇一家上市公司作為分析對(duì)象，利用學(xué)校購(gòu)買的金融數(shù)據(jù)庫(kù)以及相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源，結(jié)合所學(xué)財(cái)務(wù)分析理論知識(shí)進(jìn)行上機(jī)實(shí)驗(yàn)，在Excel內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果形成財(cái)務(wù)分析報(bào)告。學(xué)生分析判斷和決策能力在實(shí)戰(zhàn)中得以鍛煉，教學(xué)效果得到改善。

但是，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，外部環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)分析能力要求的提升，僅僅學(xué)會(huì)利用Excel進(jìn)行水平分析、垂直分析、趨勢(shì)分析、比率分析和因素分析，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)財(cái)務(wù)分析人才的需求，學(xué)生就業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力無(wú)從談起。結(jié)合前面大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)，我校學(xué)生財(cái)務(wù)分析能力的培養(yǎng)存在著以下問題：

1.學(xué)生數(shù)據(jù)收集、整理和分析能力弱

定量分析方法應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)分析人員必須學(xué)會(huì)從海量的網(wǎng)絡(luò)資源中搜集并篩選與自己的分析對(duì)象和分析目的相關(guān)性較強(qiáng)的資料信息，[7]這些資料信息可能是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如金融數(shù)據(jù)庫(kù)等；也可能是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁(yè)等。從實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)反映出學(xué)生數(shù)據(jù)收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）學(xué)生不熟悉對(duì)財(cái)務(wù)分析有幫助的網(wǎng)絡(luò)資源。搜集有價(jià)值的數(shù)據(jù)需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網(wǎng)站，知道相應(yīng)的數(shù)據(jù)應(yīng)該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。

（2）學(xué)生無(wú)法將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)快速地轉(zhuǎn)換成所需的數(shù)據(jù)形式。類似金融數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，學(xué)生基本能夠篩選出所需信息。但是，對(duì)于類似網(wǎng)頁(yè)這樣的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，他們就只能運(yùn)用最原始的復(fù)制粘貼的方法提煉數(shù)據(jù)信息，耗時(shí)且耗力。2013年2月1日，人保財(cái)險(xiǎn)執(zhí)行副總裁王和在中國(guó)第七屆“保險(xiǎn)業(yè)管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)生了本質(zhì)性的逆轉(zhuǎn)。過去就整個(gè)社會(huì)來(lái)講，絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)正呈快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，現(xiàn)在以及未來(lái)，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)將占到95%，甚至更多。

“財(cái)務(wù)分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無(wú)論是學(xué)術(shù)界還是業(yè)界，研究人員大量使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法等。因而，我校學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力急需加強(qiáng)，尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)要扎實(shí)。

2.學(xué)生財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫水平有待提高

財(cái)務(wù)分析的結(jié)果是以財(cái)務(wù)分析報(bào)告的形式展示給企業(yè)利益相關(guān)人，為其進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)決策、財(cái)務(wù)控制和財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)等提供可靠信息。財(cái)務(wù)分析報(bào)告是對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、資金運(yùn)作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認(rèn)為，報(bào)告應(yīng)具備八要素：準(zhǔn)確、完整、可比、用戶導(dǎo)向、相關(guān)、問題的解決方案、及時(shí)和易用。[8]從我校學(xué)生提交的財(cái)務(wù)分析報(bào)告看，與上述要求還有很大差距。

三、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)改革建議

1.培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)資源使用

重點(diǎn)介紹幾個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用：

（1）金融數(shù)據(jù)庫(kù)。我校購(gòu)買了兩款金融數(shù)據(jù)庫(kù)，北京聚源銳思數(shù)據(jù)科技有限公司金融數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//）和深圳市國(guó)泰安信息技術(shù)有限公司CSMAR財(cái)經(jīng)系列研究數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//）。登陸金融數(shù)據(jù)庫(kù)后，輸入查詢條件即可下載上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，速度快且數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)格式可以任意選擇。

（2）中國(guó)資訊行（國(guó)際）有限公司高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國(guó)商業(yè)、經(jīng)濟(jì)信息的香港高科技企業(yè)，信息范圍涵蓋19個(gè)領(lǐng)域、197個(gè)行業(yè)。

（3）國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)（國(guó)研網(wǎng)）（http：//.cn）。國(guó)研網(wǎng)已建成了內(nèi)容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經(jīng)濟(jì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)集群，包括：六十幾個(gè)文獻(xiàn)類數(shù)據(jù)庫(kù)、四十多個(gè)統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)庫(kù)等。

網(wǎng)站資源：中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網(wǎng)站（http：//）、巨潮資訊網(wǎng)（http：//.cn）和相關(guān)協(xié)會(huì)網(wǎng)站等。

2.培養(yǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模能力

收集到數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型。[9]學(xué)生在統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程中，已經(jīng)完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學(xué)習(xí)。但是，若想實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的整理和分析，應(yīng)該掌握R或者M(jìn)atlab統(tǒng)計(jì)分析軟件，同時(shí)，還要掌握一種編程語(yǔ)言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語(yǔ)言調(diào)用統(tǒng)計(jì)分析軟件，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析。另外，建議學(xué)生了解Perl語(yǔ)言編程，該語(yǔ)言擅長(zhǎng)處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

3.培養(yǎng)文獻(xiàn)閱讀及財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫能力

數(shù)據(jù)分析之后，需要撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告，為各方利益相關(guān)者的決策提供依據(jù)。不同財(cái)務(wù)分析的目的，形成的財(cái)務(wù)分析報(bào)告具體要求會(huì)有所差異，但是撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的基本步驟相同。首先查閱文獻(xiàn)，閱讀相關(guān)學(xué)術(shù)文章、財(cái)務(wù)分析師分析報(bào)告、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)報(bào)告等；其次，模仿寫作，組織財(cái)務(wù)分析結(jié)果，形成報(bào)告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。

注釋：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

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篇(4)

電信運(yùn)營(yíng)商擁有多年的數(shù)據(jù)積累，擁有諸如財(cái)務(wù)收入、業(yè)務(wù)發(fā)展量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也會(huì)涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來(lái)源看，電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)來(lái)自于涉及移動(dòng)語(yǔ)音、固定電話、固網(wǎng)接入和無(wú)線上網(wǎng)等所有業(yè)務(wù)，也會(huì)涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時(shí)也會(huì)收集到實(shí)體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來(lái)看，電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展仍處在探索階段。

大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用的總體情況

目前國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商運(yùn)用大數(shù)據(jù)主要有五方面：(1)網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理和優(yōu)化；(2)市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷，包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦；(3)客戶關(guān)系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理；(4)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；(5)數(shù)據(jù)商業(yè)化指數(shù)據(jù)對(duì)外商業(yè)化，單獨(dú)盈利。

第一方面：網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化。此方向包括對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。

(1)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化。如利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)基站和熱點(diǎn)的選址以及資源的分配。運(yùn)營(yíng)商可以通過分析話單和信令中用戶的流量在時(shí)間周期和位置特征方面的分布，對(duì)2G、3G的高流量區(qū)域設(shè)計(jì)4G基站和WLAN熱點(diǎn)；同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商還可以對(duì)建立評(píng)估模型對(duì)已有基站的效率和成本進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問題，如某些地區(qū)為了完成基站建設(shè)指標(biāo)將基站建設(shè)在人際罕至的地方等。

(2)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)層面，運(yùn)營(yíng)商可以通過大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的流量、流向變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整資源配置，同時(shí)還可以分析網(wǎng)絡(luò)日志，進(jìn)行全網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，不斷提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)利用率。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)采集處理網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別價(jià)值小區(qū)和業(yè)務(wù)熱點(diǎn)小區(qū)，更精準(zhǔn)的指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和用戶的智能指配。由于用戶群的不同，不同小區(qū)對(duì)運(yùn)營(yíng)商的貢獻(xiàn)也不同。運(yùn)營(yíng)商可以將小區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)綜合分析，通過對(duì)小區(qū)VIP用戶分布，收入分布，及相關(guān)的分布模型得到不同小區(qū)的價(jià)值，再和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析結(jié)合起來(lái)，兩者疊加一起，就有可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)小區(qū)價(jià)值高，但是網(wǎng)絡(luò)覆蓋需要進(jìn)一步提升，進(jìn)而先設(shè)定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先級(jí)，提高投資效率。

德國(guó)電信建立預(yù)測(cè)城市里面的各區(qū)域無(wú)線資源占用模型，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，靈活的提前配置無(wú)線資源，如在白天給CBD地區(qū)多分配無(wú)線資源，在晚上，則給酒吧地區(qū)多分配無(wú)線資源，使得無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和利用率更高。

法國(guó)電信通過分析發(fā)現(xiàn)某段網(wǎng)絡(luò)上的掉話率持續(xù)過高，借助大數(shù)據(jù)手段診斷出通話中斷產(chǎn)生的原因是網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過重造成，并根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，為客戶提供了更好的體驗(yàn)，獲得了更多的客戶以及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)；

第二方面，市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷。此方向包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。

(1)客戶畫像。運(yùn)營(yíng)商可以基于客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機(jī)上網(wǎng)行為軌跡等豐富的數(shù)據(jù)，為每個(gè)客戶打上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為、上網(wǎng)行為和興趣愛好標(biāo)簽，并借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(如分類、聚類、RFM等)進(jìn)行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運(yùn)營(yíng)商深入了解客戶行為偏好和需求特征。

(2)關(guān)系鏈研究。運(yùn)營(yíng)商可以通過分析客戶通訊錄、通話行為、網(wǎng)絡(luò)社交行以及客戶資料等數(shù)據(jù)，開展交往圈分析。尤其是利用各種聯(lián)系記錄形成社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)豐富對(duì)用戶的洞察，并進(jìn)一步利用圖挖掘的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)各種圈子，發(fā)現(xiàn)圈子中的關(guān)鍵人員，以及識(shí)別家庭和政企客戶；或者分析社交圈子尋找營(yíng)銷機(jī)會(huì)。如在一個(gè)行為同質(zhì)化圈子里面，如果這個(gè)圈子大多數(shù)為高流量用戶，并在這個(gè)圈子中發(fā)現(xiàn)異網(wǎng)的用戶，我們可以推測(cè)該用戶也是高流量的情況，便可以通過營(yíng)銷的活動(dòng)把異網(wǎng)高流量的用戶引導(dǎo)到自己的網(wǎng)絡(luò)上，對(duì)其推廣4G套餐，提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率?？傊?，我們可以利用社交圈子提高營(yíng)銷效率，改進(jìn)服務(wù)，低成本擴(kuò)大產(chǎn)品的影響力。

(3)精準(zhǔn)營(yíng)銷和實(shí)時(shí)營(yíng)銷。運(yùn)營(yíng)商在客戶畫像的基礎(chǔ)上對(duì)客戶特征的深入理解，建立客戶與業(yè)務(wù)、資費(fèi)套餐、終端類型、在用網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)匹配，并在在推送渠道、推送時(shí)機(jī)、推送方式上滿足客戶的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。如我們可以利用大數(shù)據(jù)分析用戶的終端偏好和消費(fèi)能力，預(yù)測(cè)用戶的換機(jī)時(shí)間尤其是合約機(jī)到期時(shí)間，并捕捉用戶最近的特征事件，從而預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買終端的真正需求，通過短信、呼叫中心、營(yíng)業(yè)廳等多種渠道推送相關(guān)的營(yíng)銷信息到用戶手中。

(4)個(gè)性化推薦。利用客戶畫像信息、客戶終端信息、客戶行為習(xí)慣偏好等，運(yùn)營(yíng)商可以為客戶提供定制化的服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品、流量套餐和定價(jià)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷和服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)與感知；或者在應(yīng)用商城實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在社交網(wǎng)絡(luò)推薦感興趣的好友。

第三方面，客戶關(guān)系管理。此方面包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理。

(1)客服中心優(yōu)化?？头行氖沁\(yùn)營(yíng)商和客戶接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶呼叫行為和需求數(shù)據(jù)。我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑、等候時(shí)長(zhǎng)，并關(guān)聯(lián)客戶歷史接觸信息、客戶套餐消費(fèi)情況、客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、客戶機(jī)型等數(shù)據(jù)，建立客服熱線智能路徑模型，預(yù)測(cè)下次客戶呼入的需求、投訴風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的路徑和節(jié)點(diǎn)，這樣便可縮短客服呼入處理時(shí)間，識(shí)別投訴風(fēng)險(xiǎn)，有助于提升客服滿意度；另外，也可以通過語(yǔ)義分析，對(duì)客服熱線的問題進(jìn)行分類，識(shí)別熱點(diǎn)問題和客戶情緒，對(duì)于發(fā)生量較大且嚴(yán)重的問題，要及時(shí)預(yù)警相關(guān)部門進(jìn)行優(yōu)化。

(2)客戶關(guān)懷與客戶生命周期管理?？蛻羯芷诠芾戆ㄐ驴蛻臬@取、客戶成長(zhǎng)、客戶成熟、客戶衰退和客戶離開等五個(gè)階段的管理。在客戶獲取階段，我們可以通過算法挖掘和發(fā)現(xiàn)高潛客戶；在客戶成長(zhǎng)階段，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法進(jìn)行交叉銷售，提升客戶人均消費(fèi)額；在客戶成熟期，可以通過大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行客戶分群(RFM、聚類等)并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，同時(shí)對(duì)不同客戶實(shí)時(shí)忠誠(chéng)計(jì)劃；在客戶衰退期，需要進(jìn)行流失預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶，并作相應(yīng)的客戶關(guān)懷；在客戶離開階段，我們可以通過大數(shù)據(jù)挖掘高潛回流客戶。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商在客戶生命周期管理方面應(yīng)用的案例都比較多。如SK電訊新成立一家公司SK Planet，專門處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)，通過分析用戶的使用行為，在用戶做出離開決定之前，推出符合用戶興趣的業(yè)務(wù)，防止用戶流失；而T-Mobile通過集成數(shù)據(jù)綜合分析客戶流失的原因，在一個(gè)季度內(nèi)將流失率減半。

第四方面，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理?？梢苑譃闃I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析。

(1)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控分可以基于大數(shù)據(jù)分析從網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶和業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量、終端等多個(gè)維度為運(yùn)營(yíng)商監(jiān)控管道和客戶運(yùn)營(yíng)情況。構(gòu)建靈活可定制的指標(biāo)模塊，構(gòu)建QoE/KQI/KPI等指標(biāo)體系，以及異動(dòng)智能監(jiān)控體系，從宏觀到微觀全方位快速準(zhǔn)確地掌控運(yùn)營(yíng)及異動(dòng)原因。

(2)經(jīng)營(yíng)分析和市場(chǎng)監(jiān)測(cè)。我們可以通過數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，主要分為經(jīng)營(yíng)日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及專題分析等。過去，這些報(bào)告都是分析師來(lái)撰寫。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些經(jīng)營(yíng)報(bào)告和專題分析報(bào)告均可以自動(dòng)化生成網(wǎng)頁(yè)或者APP形式，通過機(jī)器來(lái)完成。數(shù)據(jù)來(lái)源則是企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)和用戶數(shù)據(jù)，以及通過大數(shù)據(jù)手段采集的外部社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、技術(shù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。分析師轉(zhuǎn)變?yōu)閳?bào)告產(chǎn)品經(jīng)理，制定報(bào)告框架、分析和統(tǒng)計(jì)維度，剩下的工作交給機(jī)器來(lái)完成。

第五方面，數(shù)據(jù)商業(yè)化。數(shù)據(jù)商業(yè)化指通過企業(yè)自身?yè)碛械拇髷?shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)外商業(yè)化，獲取收益。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)商業(yè)化都處于探索階段，但相對(duì)來(lái)說(shuō)，國(guó)外運(yùn)營(yíng)商在這方面發(fā)展的更快一些。

(1)對(duì)外提供營(yíng)銷洞察和精準(zhǔn)廣告投放。

營(yíng)銷洞察：美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Verizon成立了精準(zhǔn)營(yíng)銷部門Precision Marketing Division。該部門提供精準(zhǔn)營(yíng)銷洞察(Precision Market Insights)，提供商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。如在美國(guó)，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營(yíng)銷場(chǎng)合，此前在超級(jí)碗和NBA的比賽中，Verizon針對(duì)觀眾的來(lái)源地進(jìn)行了精確數(shù)據(jù)分析，球隊(duì)得以了解觀眾對(duì)贊助商的喜好等；美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Sprint則利用大數(shù)據(jù)為行業(yè)客戶提供消費(fèi)者和市場(chǎng)洞察，包括人口特征、行為特征以及季節(jié)性分析等方面。

精準(zhǔn)廣告投放：Verizon的精準(zhǔn)營(yíng)銷部門基于營(yíng)銷洞察還提供精準(zhǔn)廣告投放服務(wù)；AT&T提供Alert業(yè)務(wù)，當(dāng)用戶距離商家很近時(shí)，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優(yōu)惠券。

(2)基于大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和決策支撐服務(wù)。

客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動(dòng)態(tài)洞察部門DynamicInsights開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，為客戶提供數(shù)據(jù)分析打包服務(wù)。該部門與市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)GFK進(jìn)行合作，在英國(guó)、巴西推出了首款產(chǎn)品名為智慧足跡(Smart Steps)。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，幫助零售商分析顧客來(lái)源和各商鋪、展位的人流情況以及消費(fèi)者特征和消費(fèi)能力，并將洞察結(jié)果面向政企客戶提供客流分析和零售店選址服務(wù)。

篇(5)

為適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，本專業(yè)堅(jiān)持以培養(yǎng)素質(zhì)優(yōu)良的復(fù)合型、創(chuàng)新型、應(yīng)用型人才為中心，培養(yǎng)面向我國(guó)特別是河北省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需要，德、智、體全面發(fā)展，具備扎實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論以及現(xiàn)代管理學(xué)理論，具有良好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法，能熟練地運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理與分析，能在企事業(yè)單位和經(jīng)濟(jì)管理部門從事統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)信息管理與分析等工作的應(yīng)用型合格畢業(yè)生。其培養(yǎng)的學(xué)生具有人文素養(yǎng)，熟知和掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、基本理論、基本方法和技能，受到應(yīng)用基礎(chǔ)和技術(shù)開發(fā)方面的科學(xué)思維和科學(xué)實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練，具有較強(qiáng)的開拓創(chuàng)新能力、溝通協(xié)調(diào)能力和預(yù)測(cè)決策能力；具有系統(tǒng)、扎實(shí)的科學(xué)文化知識(shí)和全面的身心健康素養(yǎng)，能夠在工作中科學(xué)地采集各類信息數(shù)據(jù)，并能夠運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)手段建立統(tǒng)計(jì)模型，綜合分析解決相關(guān)領(lǐng)域?qū)嶋H問題。

二、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生素質(zhì)拓展結(jié)構(gòu)分析

為了實(shí)現(xiàn)學(xué)生實(shí)踐能力培養(yǎng)的目標(biāo)，使統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)畢業(yè)生掌握多種專業(yè)核心技能，按照、教育部、全國(guó)學(xué)聯(lián)出臺(tái)的《關(guān)于實(shí)施“大學(xué)生素質(zhì)拓展計(jì)劃”的意見》，在思想政治與道德素養(yǎng)、社會(huì)實(shí)踐與志愿服務(wù)、科學(xué)技術(shù)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、文體藝術(shù)與身心發(fā)展、社團(tuán)活動(dòng)與社會(huì)工作、技能培訓(xùn)等六個(gè)方面引導(dǎo)和幫助廣大學(xué)生完善智能結(jié)構(gòu)。在課程設(shè)置上，把第一課堂的教育與第二課堂的活動(dòng)有效結(jié)合，按照“平臺(tái)+模塊”的模式，構(gòu)建以第一課堂教育課程為基礎(chǔ)的“大學(xué)生素質(zhì)拓展課程化建設(shè)體系”，實(shí)現(xiàn)大學(xué)生素質(zhì)拓展模塊化、項(xiàng)目化、課程化、體系化。

以第一課堂為基礎(chǔ)，改善以提高學(xué)生綜合素質(zhì)與應(yīng)用能力為目標(biāo)的課程體系，劃分多個(gè)模塊，分項(xiàng)實(shí)施，全方面提升學(xué)生素質(zhì)與能力。第一課堂的模塊主要包括基本技能模塊、專業(yè)技能模塊、專業(yè)技能拓展與創(chuàng)新能力培養(yǎng)模塊。將大學(xué)生第二課堂的各項(xiàng)活動(dòng)分為思想道德素養(yǎng)、身心健康素養(yǎng)、科學(xué)文化素養(yǎng)、社會(huì)實(shí)踐與志愿服務(wù)、社團(tuán)活動(dòng)與社會(huì)工作、技能培訓(xùn)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等六個(gè)功能模塊，加強(qiáng)第二課堂教育中的實(shí)踐環(huán)節(jié)，整合提升第二課堂中有助于提高大學(xué)生綜合素質(zhì)的各項(xiàng)活動(dòng)和工作項(xiàng)目，有針對(duì)性的進(jìn)行工作設(shè)置，全面發(fā)展學(xué)生的綜合素質(zhì)與應(yīng)用能力的培養(yǎng)。

1、基本技能模塊

基本技能模塊主要包括思想道德教育、身心健康教育等內(nèi)容，主要是通過思想政治課、大學(xué)生職業(yè)規(guī)劃課、法律、體育和語(yǔ)言、計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)庫(kù)等課程展開，從人的基本素養(yǎng)方面著手培養(yǎng)學(xué)生的基本技能。語(yǔ)言模塊具體包括外語(yǔ)、大學(xué)語(yǔ)文及應(yīng)用文寫作等內(nèi)容。計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)庫(kù)操作模塊具體包括計(jì)算機(jī)基本知識(shí)、基本操作與應(yīng)用管理、數(shù)據(jù)庫(kù)的建立與管理等內(nèi)容。

2、專業(yè)技能模塊

（1）專業(yè)基礎(chǔ)技能模塊

專業(yè)基礎(chǔ)技能模塊主要包括經(jīng)濟(jì)理論、管理理論、會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)理論以及統(tǒng)計(jì)基本理論等內(nèi)容。經(jīng)濟(jì)理論部分主要包括政治經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)以及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支等內(nèi)容，其目標(biāo)是讓學(xué)生掌握基本經(jīng)濟(jì)理論及其分析方法，能夠運(yùn)用經(jīng)濟(jì)理論于實(shí)際問題的分析，并做出初步判斷。管理理論部分主要包括管理學(xué)、現(xiàn)代企業(yè)管理、人力資源管理及市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)等內(nèi)容，其目標(biāo)是讓學(xué)生熟知各種管理理論，掌握控制、組織、計(jì)劃等管理環(huán)節(jié)的基本知識(shí)；掌握經(jīng)典的管理研究方法、熟悉市場(chǎng)營(yíng)銷的基本理論以及人力資源、組織設(shè)計(jì)等相關(guān)知識(shí)。會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)理論部分主要包括會(huì)計(jì)基本理論、財(cái)務(wù)理論、稅收籌劃等內(nèi)容，其目的是讓學(xué)生熟悉會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)基本知識(shí)，了解納稅申報(bào)和稅收籌劃等相關(guān)知識(shí)。統(tǒng)計(jì)基本理論主要包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論、描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)等內(nèi)容，其目的是讓學(xué)生理解數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)、掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理，為專業(yè)核心技能的學(xué)習(xí)與掌握打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（2）專業(yè)核心技能模塊

專業(yè)核心技能模塊主要包括統(tǒng)計(jì)分析方法、經(jīng)濟(jì)模型構(gòu)建、經(jīng)濟(jì)分析與決策、統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件應(yīng)用等內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)分析方法主要包括多元統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列分析、抽樣技術(shù)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)等課程，其目的是讓學(xué)生掌握基本的數(shù)據(jù)分析方法，為實(shí)際工作及進(jìn)一步的深造創(chuàng)造有利的條件。經(jīng)濟(jì)模型主要包括數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析等內(nèi)容，其目的是讓學(xué)生掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基本原理與實(shí)際應(yīng)用，以及把經(jīng)濟(jì)模型與實(shí)際問題結(jié)合進(jìn)行理論構(gòu)建及各種檢驗(yàn)的方法。經(jīng)濟(jì)分析與決策主要包括經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策等課程，其目的是培養(yǎng)學(xué)生對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計(jì)分析的基本技能，并以此為基礎(chǔ)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的運(yùn)行進(jìn)行必要的預(yù)測(cè)與決策，為經(jīng)濟(jì)管理提供必要的智力支持。統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件應(yīng)用，這是一個(gè)對(duì)實(shí)踐能力要求較高的層次，主要是通過對(duì)常用統(tǒng)計(jì)軟件的掌握，為專業(yè)基礎(chǔ)技能、統(tǒng)計(jì)分析方法、經(jīng)濟(jì)模型分析以及統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策等技能的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造便捷的條件，這一部分主要通過統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行，是一個(gè)理論聯(lián)系實(shí)踐的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為使這一環(huán)節(jié)通暢、順達(dá)，以有利于綜合素質(zhì)和應(yīng)用能力的全面提升，故必須在各種課程設(shè)置中加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)的比重，強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)的掌握。

（3）綜合技能模塊

綜合技能模塊主要包括各種應(yīng)用調(diào)查方法、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)收集與整理、數(shù)據(jù)分析方法的綜合應(yīng)用，這一模塊主要是通過引導(dǎo)學(xué)生參加各種社會(huì)實(shí)踐、參與教師的科研調(diào)查以及各類型比賽實(shí)現(xiàn)。其目的是培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理、統(tǒng)計(jì)分析的意識(shí)和能力，并能夠熟練運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)報(bào)告的撰寫與演示等工作。

3、專業(yè)技能拓展與創(chuàng)新能力培養(yǎng)模塊

專業(yè)技能拓展與創(chuàng)新能力培養(yǎng)模塊主要包括經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析與預(yù)測(cè)、團(tuán)隊(duì)組織和管理技能、項(xiàng)目評(píng)估和專業(yè)資格認(rèn)證體系等內(nèi)容。其目的是加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本知識(shí)與相關(guān)專業(yè)的結(jié)合，以滿足學(xué)生不同發(fā)展需要。經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析與預(yù)測(cè)模塊主要由經(jīng)濟(jì)問題報(bào)告及相關(guān)學(xué)術(shù)沙龍組成，使學(xué)生能夠熟練運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)理論對(duì)宏觀、區(qū)域、行業(yè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，提出相應(yīng)政策性建議的方法。經(jīng)濟(jì)管理研究方法模塊主要由學(xué)生參與的相關(guān)科研與教學(xué)培訓(xùn)構(gòu)成，其目的是加強(qiáng)科研訓(xùn)練，熟悉科學(xué)研究的一般程序、方法和基本流程，熟練運(yùn)用各種研究方法，為實(shí)際工作和進(jìn)一步深造奠定良好基礎(chǔ)。項(xiàng)目評(píng)估模塊主要是針對(duì)各類實(shí)際項(xiàng)目進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)，通過項(xiàng)目評(píng)估、財(cái)務(wù)規(guī)劃和稅收籌劃等理論知識(shí)的運(yùn)用，讓學(xué)生熟悉和掌握各種評(píng)估方法及可行性論證分析過程，擴(kuò)大統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的就業(yè)領(lǐng)域。與統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)聯(lián)系緊密的資格認(rèn)證有調(diào)查分析師、統(tǒng)計(jì)軟件認(rèn)證以及數(shù)據(jù)庫(kù)分析等，專業(yè)資格認(rèn)證體系模塊主要是為學(xué)生的資格認(rèn)證提供培訓(xùn)或相關(guān)輔導(dǎo)，通過學(xué)生的資格認(rèn)證強(qiáng)化學(xué)生能力，增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

三、以社會(huì)調(diào)查為平臺(tái)的實(shí)踐教學(xué)方案設(shè)計(jì)

篇(6)

這些新的技術(shù)、新興應(yīng)用和對(duì)應(yīng)的IT發(fā)展趨勢(shì)，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)乃至其他助推各個(gè)行業(yè)發(fā)展的IT基礎(chǔ)設(shè)施的新一輪部署與運(yùn)維，都將帶來(lái)更多的IT職位和相關(guān)技能技術(shù)的要求。

毫無(wú)疑問，這些新趨勢(shì)的到來(lái)，會(huì)誕生一批新的工作崗位，比如數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?、移?dòng)應(yīng)用開發(fā)和測(cè)試、算法工程師，商業(yè)智能分析師等，同時(shí)，也會(huì)強(qiáng)化原有崗位的新生命力，比如網(wǎng)絡(luò)工程師、系統(tǒng)架構(gòu)師、咨詢顧問、數(shù)據(jù)庫(kù)管理與開發(fā)等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現(xiàn)的工作崗位：

一、算法工程師

何萬(wàn)青博士曾經(jīng)介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過“提高流水線效率、更好的算法和更短的代碼關(guān)鍵路徑?！笨梢钥闯鏊惴ㄔ谙到y(tǒng)效率中的重要地位。算法是讓機(jī)器按照人類設(shè)想的方式去解決問題，算法很大程度上取決于問題類型和工程師對(duì)機(jī)器編程的理解，其效率的高低與算法息息相關(guān)。

在數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)之中，算法(Algorithm)為一個(gè)計(jì)算的具體步驟，常用于計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)推理。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，算法的功能和作用得到進(jìn)一步凸顯。比如針對(duì)公司搜索業(yè)務(wù)，開發(fā)搜索相關(guān)性算法、排序算法。對(duì)公司海量用戶行為數(shù)據(jù)和用戶意圖，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘算法。

算法工程師，根據(jù)研究領(lǐng)域來(lái)分主要有音頻/視頻算法處理、圖像技術(shù)方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達(dá)信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域的一維信息算法處理。另外數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)搜索算法這些體現(xiàn)大數(shù)據(jù)發(fā)展方向的算法，在近幾年越來(lái)越流行，而且算法工程師也逐漸朝向人工智能的方向發(fā)展。

二、商業(yè)智能分析師

算法工程師延伸出來(lái)的商業(yè)智能，尤其是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域變得更加火熱。IT職業(yè)與咨詢服務(wù)公司Bluewolf曾經(jīng)報(bào)告指出，IT職位需求增長(zhǎng)最快的是移動(dòng)、數(shù)據(jù)、云服務(wù)和面向用戶的技術(shù)人員，其中具體的職位則包括有商業(yè)智能分析師一項(xiàng)。

商業(yè)智能分析師往往需要精通數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)分析的能力，能夠使用商業(yè)智能工具，識(shí)別或監(jiān)控現(xiàn)有的和潛在的客戶。收集商業(yè)情報(bào)數(shù)據(jù)，提供行業(yè)報(bào)告，分析技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，確定市場(chǎng)未來(lái)的產(chǎn)品開發(fā)策略或改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品的銷售。

商業(yè)智能和邏輯分析技能在大數(shù)據(jù)時(shí)代顯得特別重要，擁有商業(yè)知識(shí)以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)分析背景的IT人才，在將來(lái)的IT職場(chǎng)上更能獲得大型企業(yè)的青睞。不過這些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統(tǒng)計(jì)學(xué)家并教授他們有關(guān)技術(shù)和商業(yè)的知識(shí)。

三、數(shù)據(jù)挖掘工程師

數(shù)據(jù)挖掘工程師，也可以叫做“數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇?。?shù)據(jù)挖掘是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜一蛘哒f(shuō)數(shù)據(jù)挖掘工程師掌握的技能，能夠?yàn)槠淇焖賱?chuàng)造財(cái)富。當(dāng)年亞馬遜的首位數(shù)據(jù)挖掘工程師大衛(wèi)·賽林格(David Selinger)創(chuàng)辦的數(shù)據(jù)挖掘公司，將類似于亞馬遜的產(chǎn)品推薦引擎系統(tǒng)銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產(chǎn)品推薦引擎系統(tǒng)，也成為亞馬遜有史以來(lái)最賺錢的工具。數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值由此可見一斑。

四、咨詢顧問(專家)

任何業(yè)務(wù)部門和任何行業(yè)企業(yè)，都有IT系統(tǒng)在背后默默無(wú)聞地支撐著。在云計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代，業(yè)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇也會(huì)給IT系統(tǒng)帶來(lái)更多要求。在這種情況下，IT系統(tǒng)的規(guī)劃部署和運(yùn)維，都要有更為精通的專業(yè)人士才能勝任，并滿足面向未來(lái)大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算服務(wù)應(yīng)用的需要。

紐約蒙特法沃醫(yī)療中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾經(jīng)表示，他尋求不僅會(huì)建立和使用系統(tǒng)而且還會(huì)給予其他員工技術(shù)支持的新員工，他說(shuō)：”新的系統(tǒng)意味著你必須有更多的咨詢臺(tái)來(lái)處理更多的咨詢量?！碑?dāng)然，這里體現(xiàn)的主要是某個(gè)系統(tǒng)的技術(shù)支持的功能，但管中規(guī)豹我們不難發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是部署初期的物料采購(gòu)還是運(yùn)維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術(shù)咨詢顧問的重要性。

五、網(wǎng)絡(luò)工程師

網(wǎng)絡(luò)工程師可以說(shuō)是一個(gè)“綠色長(zhǎng)青”的職業(yè)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)一直以來(lái)就處于急需之中，美國(guó)人力資源公司羅勃海佛國(guó)際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數(shù)和技能報(bào)告指出，網(wǎng)絡(luò)管理占總需求技能排名中的第二位。對(duì)于云計(jì)算時(shí)代來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)在云資源池中(計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò))更是扮演著更為重要的作用。

另一方面，IPv6標(biāo)準(zhǔn)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)等蓬勃發(fā)展，使得對(duì)于網(wǎng)絡(luò)工程師尤其是新型網(wǎng)絡(luò)工程師(移動(dòng)、IPv6、云計(jì)算方向)的人才和技能要求也越來(lái)越多。網(wǎng)絡(luò)工程師也因此而可以細(xì)分成多個(gè)發(fā)展方向，相應(yīng)的技能要求其側(cè)重也有所不同。比如網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等等。

六、移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)工程師

移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)，會(huì)隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)變得更受追捧。截至2012年底我國(guó)已經(jīng)有10億手機(jī)用戶，移動(dòng)智能終端用戶超過4億，在移動(dòng)支付、移動(dòng)購(gòu)物、移動(dòng)旅游、移動(dòng)社交等方面涌現(xiàn)了大量的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)游戲、應(yīng)用和創(chuàng)業(yè)公司。

移動(dòng)平臺(tái)智能系統(tǒng)較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來(lái)PC和互聯(lián)網(wǎng)上的信息化應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用均已出現(xiàn)在手機(jī)平臺(tái)上，一些前所未見的新奇應(yīng)用也開始出現(xiàn)，并日漸增多。

移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)，由于存有多個(gè)平臺(tái)系統(tǒng)，因此不同的平臺(tái)開發(fā)者其所面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)也不盡相同。一個(gè)很明顯的例子就是，當(dāng)初由Google公司和開放手機(jī)聯(lián)盟領(lǐng)導(dǎo)及開發(fā)的基于Linux的安卓系統(tǒng)，在開源之后就給廣大開發(fā)者(商)帶來(lái)巨大商機(jī)，而堅(jiān)定選擇iOS平臺(tái)的的開發(fā)工程師，也通過蘋果生態(tài)系統(tǒng)的不斷擴(kuò)建和智能設(shè)備的高市場(chǎng)占有，使得較早的一批開發(fā)者都賺得盆滿缽滿。不過在國(guó)內(nèi)由于用戶習(xí)慣、產(chǎn)業(yè)環(huán)境和版權(quán)保護(hù)的問題，移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)者并沒有因此而獲得相應(yīng)的收益。

七、軟件工程設(shè)計(jì)師

近年IT業(yè)界逐漸涌現(xiàn)出一股軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)、軟件定義數(shù)據(jù)中心、軟件定義存儲(chǔ)(SDS)和軟件定義服務(wù)器(MoonShot)等浪潮，大有軟件定義未來(lái)一切IT基礎(chǔ)設(shè)施的趨勢(shì)。

PaaS、SaaS、數(shù)據(jù)挖掘和分析、數(shù)據(jù)管理和監(jiān)控、虛擬化、應(yīng)用開發(fā)等等，都是軟件工程師大展身手的好舞臺(tái)。相應(yīng)的，這些技術(shù)領(lǐng)域也對(duì)軟件工程師的要求會(huì)更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等應(yīng)用的開發(fā)和管理，都需要有更高深的技術(shù)支撐。

和算法工程師有點(diǎn)類似的地方在于，軟件工程師也需要注重設(shè)計(jì)模式的使用，一位優(yōu)秀的工程師通常能識(shí)別并利用模式，而不是受制于模式。工程師不應(yīng)讓系統(tǒng)去適應(yīng)某種模式，而是需要發(fā)現(xiàn)在系統(tǒng)中使用模式的時(shí)機(jī)。

八、數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)和管理

篇(7)

細(xì)心的球迷一定會(huì)留意到這樣一個(gè)細(xì)節(jié)：NBA比賽進(jìn)行中，球隊(duì)的助理教練總是坐在場(chǎng)邊，手中拿著一塊書寫板記錄著什么。他們的確是在記錄數(shù)據(jù)，但那絕非是得分或籃板這樣的“初級(jí)數(shù)據(jù)”。他們記錄的是球員在油漆區(qū)的觸球次數(shù)、每回合傳球次數(shù)、內(nèi)傳外的三分投籃次數(shù)、間接助攻（真正助攻前發(fā)生的那次傳球）、造犯規(guī)次數(shù)等。這一系列數(shù)據(jù)雖然跟比賽密切相關(guān)，可在任何傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)單上，你都無(wú)法查詢到相關(guān)數(shù)據(jù)。

這些用紙筆記錄下的數(shù)據(jù)雖然重要，但都無(wú)法跟多個(gè)NBA球館天花板上空所懸掛的那些微型攝像機(jī)所記錄的相媲美。這些攝像機(jī)，是被稱為Sport VU的系統(tǒng)的一部分，它有巨大的潛力改變我們對(duì)于NBA數(shù)據(jù)分析的一切認(rèn)知。

Sport VU能告訴我們，在NBA當(dāng)中，哪個(gè)球員的速度是最快的。它告訴我們的不是誰(shuí)得分最多，而是誰(shuí)每次觸球得分最多。它能告訴我們每場(chǎng)比賽誰(shuí)的運(yùn)球次數(shù)最多，與他們投籃出手次數(shù)相比，誰(shuí)的運(yùn)球次數(shù)最多，這一切，其實(shí)只是顯性的東西。

如果你質(zhì)疑這套系統(tǒng)的權(quán)威性，那么你只要了解一點(diǎn)：Sport VU誕生于2005年，它由以色列科學(xué)家麥基·塔米爾發(fā)明，此人是導(dǎo)彈追蹤以及高端光學(xué)識(shí)別方面的專家。塔米爾后來(lái)用其中的技術(shù)試著去追蹤了以色列的一些足球賽，分析其中的數(shù)據(jù)，后來(lái)他將這項(xiàng)技術(shù)用在了追蹤NBA及其他比賽。

2008年，美國(guó)的STATS公司收購(gòu)了Sport VU，并且將精力集中在了籃球數(shù)據(jù)分析上面。2009-10賽季，STATS公司戰(zhàn)略和發(fā)展副總裁科普找到了幾支技術(shù)悟性最高的NBA球隊(duì)，試圖說(shuō)服他們加入試驗(yàn)。最終，小牛、火箭、雷霆和馬刺成為該系統(tǒng)的“小白鼠”。接下來(lái)的一年，凱爾特人和勇士也加入到了這個(gè)行列。

到了本賽季，已經(jīng)有15支球隊(duì)用上了Sport VU，他們分別是：尼克斯、魔術(shù)、凱爾特人、奇才、雄鹿、猛龍、76人、騎士、小牛、雷霆、森林狼、勇士、火箭、馬刺和太陽(yáng)，各支球隊(duì)為此大概每年要花費(fèi)十萬(wàn)美元。

這套系統(tǒng)究竟是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的？每座球館天花板上空都懸掛有六個(gè)跟計(jì)算機(jī)連通的攝像頭，每個(gè)半場(chǎng)設(shè)置三個(gè)。這些攝像頭跟復(fù)雜的、從XYZ定位系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)的計(jì)算公式同步，每秒能抓取25幅圖片。每張圖片都記錄有時(shí)間，并自動(dòng)由電腦處理。電腦跟比賽實(shí)況報(bào)道（play-by-play）數(shù)據(jù)相連，一個(gè)回合90秒之內(nèi)就能發(fā)出報(bào)告。這一點(diǎn)是STATS公司員工最為自豪的一點(diǎn)，他們?cè)谲浖兴褂玫挠?jì)算公式是他們的專利，被他們稱之為ICE平臺(tái)。幾乎是同步，想要查閱數(shù)據(jù)的教練和數(shù)據(jù)研究人員就能在他們的電腦、iPad上查看這些信息，有時(shí)候他們并不知道如何使用這些數(shù)據(jù)，但起碼，他們擁有這些數(shù)據(jù)。

凱爾特人主帥里弗斯曾問過球隊(duì)數(shù)據(jù)分析師扎倫一個(gè)問題：當(dāng)朗多每個(gè)回合持球時(shí)間超過五秒時(shí)，凱爾特人的進(jìn)攻效率如何。在使用這套數(shù)據(jù)系統(tǒng)前，扎倫被問的啞口無(wú)言無(wú)法回答，而如今，他可以大聲響亮的告訴里弗斯答案了。因?yàn)镾port VU能夠追蹤每一個(gè)球員每個(gè)動(dòng)作、每次傳球、每次投籃、每次觸球，一切的一切。

事實(shí)上，這套系統(tǒng)能夠追蹤的信息，比各支球隊(duì)了解的多得多。每個(gè)總經(jīng)理都表示，他們所使用的這套數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)，只是該系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)的一小部分。不過他們均認(rèn)可，這套系統(tǒng)，是高端籃球數(shù)據(jù)分析的未來(lái)。

“我們需要30支球隊(duì)對(duì)這些數(shù)據(jù)形成一種真正的度量標(biāo)準(zhǔn)，”森林狼籃球運(yùn)營(yíng)助理，同時(shí)也是Sport VU工作人員的波萊羅說(shuō)道，“等到30支球隊(duì)全部加入，我們依然認(rèn)為我們只能使用這套系統(tǒng)5%-10%的內(nèi)容，這套系統(tǒng)真的會(huì)改變比賽，但是在我們到達(dá)那一步之前，這只是美好的設(shè)想?！?/p>

至于這套系統(tǒng)給教練、觀察家們帶來(lái)了哪些具體利好，我們只需要看看這套系統(tǒng)的一些實(shí)際應(yīng)用就好了。

籃球精算師

有些球隊(duì)才剛開始用Sport VU，而那些更早接觸到它的球隊(duì)已經(jīng)走在了前面。不過這15支球隊(duì)一直都對(duì)他們是如何使用這些數(shù)據(jù)遮遮掩掩，但是有一支球隊(duì)——多倫多猛龍——在斯隆管理學(xué)院體育分析年會(huì)，向公眾揭開它的冰山一角。

猛龍的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)寫出了無(wú)比復(fù)雜的代碼，把錄下的比賽中每一秒的X-Y坐標(biāo)全部轉(zhuǎn)化成了可以看的視頻資料。被還原的場(chǎng)面之一是今年2月23日猛龍主場(chǎng)戰(zhàn)勝尼克斯的比賽的第一節(jié)，賈森·基德利用卡梅隆·安東尼的擋拆投中了一記三分球。這段視頻里，尼克斯球員用藍(lán)色顯示，傳遞著小黃球，多倫多球員被則是白色顯示。它看起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是轉(zhuǎn)換的過程需要很多人，包括三名多倫多管理層的雇員，花掉很多時(shí)間。

這些代碼可以識(shí)別所有的東西——什么時(shí)候發(fā)生了擋拆，在哪里發(fā)生的，掩護(hù)是否真的擋到了防守球員，以及執(zhí)行戰(zhàn)術(shù)時(shí)場(chǎng)上十名球員的位置。

Sport VU還可以識(shí)別每個(gè)球員的技能的能力，所以它明白克里斯·保羅在中距離位置遠(yuǎn)比拉簡(jiǎn)·朗多要危險(xiǎn)，還有羅伊·希伯特比埃爾·霍福德要高。這部分內(nèi)容對(duì)猛龍研究出來(lái)的最有用的部分至關(guān)重要：視頻里穿著猛龍球員相同號(hào)碼的透明的小圈圈，它們是“影子球員”，它們跑的是多倫多教練組和分析團(tuán)隊(duì)認(rèn)為球員在一套戰(zhàn)術(shù)中應(yīng)該做的。猛龍分析團(tuán)隊(duì)可以用這個(gè)期望值系統(tǒng)，拋開多倫多的計(jì)劃，構(gòu)建一個(gè)“理想化”的防守。這么說(shuō)吧，在對(duì)手的一次進(jìn)攻中，凱爾·科沃爾投出底角空位三分的期望值比約什·史密斯在防守下投出六米開外的跳投的期望值要高得多。當(dāng)然，得出結(jié)論也未必管用，因?yàn)榻叹毥M的一些人對(duì)于這些新的數(shù)字和電腦程序的價(jià)值還有所疑慮。

“你需要執(zhí)教方的視角。我們還在找哪些規(guī)則錯(cuò)了——哪些地方系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與我們?cè)趫?chǎng)上實(shí)際做的不符?！泵妄埛治鰣F(tuán)隊(duì)的主管阿利克斯·魯克爾說(shuō)。

比方說(shuō)，影子球員在協(xié)防上一般比真正的猛龍球員更有侵略性?？纯疵妄埻峥怂贡荣愔幸淮芜M(jìn)攻的初始形態(tài)，雷蒙德·菲爾頓和泰森·錢德勒在右翼?yè)醪饡r(shí)，影子德羅贊處在油漆區(qū)中央，以阻攔任何給錢德勒的傳球，同時(shí)影子菲爾茲的在弱側(cè)區(qū)域防守著安東尼和基德。

影子菲爾茲比實(shí)際比賽里更靠近位于地角的基德，原因是程序知道底角三分的期望值更高，這也是為什么影子蓋伊往菲爾茲那邊挪了一點(diǎn)，而現(xiàn)實(shí)版本中兩名球員都更靠近自己原來(lái)盯防的球員。

尼克斯最后重新調(diào)整，把球交給了安東尼跟錢德勒打檔拆。再看看錢德勒切入籃下時(shí)的影子德羅贊和真實(shí)的德羅贊都是怎樣做的。

影子德羅贊很早就離開了基德去補(bǔ)防錢德勒，而且比真正的德羅贊站位更高。因?yàn)榘矕|尼正朝著右翼運(yùn)球，左翼成了“弱側(cè)”，在幾乎所有的NBA防守中，協(xié)防切向的大個(gè)子（錢德勒）都是弱側(cè)防守者的責(zé)任。德羅贊這么做了，但他做的太晚了；早點(diǎn)的話可以更早阻止錢德勒，可以讓他和瓦蘭修納斯更容易地回去防守自己對(duì)位的球員。

根據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論，球隊(duì)理想防守中的影子球員總是比真正的球員更兇猛地協(xié)防，而且?guī)缀跽麄€(gè)聯(lián)盟中都是這樣。球隊(duì)要么就還沒有意識(shí)到他們應(yīng)該更多地補(bǔ)防中區(qū)和強(qiáng)側(cè)，要么就還沒有說(shuō)服球員這么做。

關(guān)鍵問題在于，要讓球員改變他們的防守習(xí)慣很難，讓他們離開自己原本盯防的球員如此之遠(yuǎn)就更困難了?！扒騿T不希望受到指責(zé)，或是在電視上看見自己沒能防到一次扣籃或是空位三分?！丙溈āぶZ里說(shuō)，他是猛龍的助理教練，與魯克爾的團(tuán)隊(duì)關(guān)系密切，“盡管籃球是五個(gè)人防守一個(gè)球，你很難讓球員擺脫掉‘這個(gè)人屬于我’的觀念?！?/p>

侵略性十足的協(xié)防需要球員們異常努力，類似尼克斯球員在傳球的時(shí)候影子德羅贊所跑的距離，就不像是真實(shí)的球員能做到的。所以聯(lián)盟中惟一一支在防守端能夠經(jīng)常打出與自己影子重合的球隊(duì)只有熱火，這絕非巧合。邁阿密有聯(lián)盟最好的側(cè)翼防守者之三——巴蒂爾、詹姆斯和韋德，后兩位也位于全聯(lián)盟運(yùn)動(dòng)能力最好的球員之列?！袄詹祭驶旧暇褪沁@個(gè)系統(tǒng)的‘天敵’。”魯克爾說(shuō)，“他做了很多大部分球員完全做不到的事情?！?/p>

熱火的協(xié)防堪稱是聯(lián)盟中做得最好的，猛龍?jiān)谶@方面有很多不足，多倫多分析團(tuán)隊(duì)用Sport VU舉出另外一個(gè)例子。

本賽季步行者同猛龍的一場(chǎng)比賽中，喬治·希爾和大衛(wèi)·韋斯特在球場(chǎng)左側(cè)的一次擋拆。這里發(fā)生了兩件事，而且兩樣都是防守中最容易出現(xiàn)的典型錯(cuò)誤。第一個(gè)：阿米爾·約翰遜追希爾追到了中區(qū)，讓自己離他的影子（正確的防守位置）相差很遠(yuǎn)。約翰遜很擅長(zhǎng)在三分線外追趕持球人，但在這里他并不需要走這么遠(yuǎn)，因?yàn)橄栔皇峭h(yuǎn)離籃筐的方向運(yùn)球，因此并沒有威脅。

Sport VU還記錄下蓋伊犯的另一個(gè)錯(cuò)誤：韋斯特拿到了球，而約翰遜離他很遠(yuǎn)，影子球員看到了球隊(duì)潛在危機(jī)，而這是真實(shí)球員注意不到的。影子瓦蘭修納斯拋棄了希伯特跑向韋斯特，前者完全可以這么做，因?yàn)樗烙白由w伊?xí)x開喬治以在補(bǔ)防希伯特。真實(shí)比賽發(fā)生的情況是，瓦蘭修納斯和蓋伊都沒動(dòng)，韋斯特簡(jiǎn)單地投中一記中距離。

回到前面所說(shuō)的，影子球員在防守中的移動(dòng)是基于對(duì)方進(jìn)攻中的期望值，隨著進(jìn)攻的推移，每秒計(jì)算好幾次；影子蓋伊?xí)嗈D(zhuǎn)過來(lái)，部分因?yàn)槌绦蛑雷寙讨翁幱诳瘴槐鹊铝_贊離開埋伏在底角的射手所帶來(lái)的傷害要小得多。

進(jìn)階之路

通過比賽中具體發(fā)生的例子，人們初步知道了Sport VU在某一方面的作用，這當(dāng)然要感謝猛龍隊(duì)的慷慨。不過，雖然猛龍很早就啟用Sport VU，但即使是接受能力最強(qiáng)的教練，看起來(lái)也只是把它當(dāng)作一個(gè)主要用來(lái)證實(shí)他們已經(jīng)想到和知道的事情?！斑@是對(duì)你親眼所見的證實(shí)，它可能也會(huì)為別的東西提供靈感。”猛龍主教練凱西說(shuō)，“但是你不能只基于這個(gè)做決定，它無(wú)法測(cè)量大心臟、化學(xué)反應(yīng)和性格。”

雖然很多教練會(huì)說(shuō)Sport VU的分析證實(shí)了他們的想法，他們會(huì)做出一些改變，但真實(shí)的情況并非這樣。例如：分析團(tuán)隊(duì)一致同意且不停強(qiáng)調(diào)，所有球隊(duì)都應(yīng)該投更多的三分球——包括猛龍。以同一場(chǎng)猛龍與步行者比賽中的某次進(jìn)攻為例：分析團(tuán)隊(duì)希望一個(gè)生涯低于聯(lián)盟平均水準(zhǔn)且本賽季表現(xiàn)并不算好的三分投手蓋伊投出一記防守下的三分球——此時(shí)計(jì)時(shí)器上顯示猛龍還剩下約六秒進(jìn)攻時(shí)間。取而代之的是蓋伊傳給了底角的德羅贊，一個(gè)更差的三分投手，然后德羅贊試圖傳出一記難度極大的突破分球給切入的蓋伊，卻被喬治·希爾破壞出底線，計(jì)時(shí)器上只剩下了不到一秒。

對(duì)于魯克爾和他的團(tuán)隊(duì)，這是由投籃的價(jià)值、計(jì)時(shí)器的影響及教練如何執(zhí)教球員的引出來(lái)的問題?！爱?dāng)你問教練28%的三分命中率和42%的中距離哪個(gè)好，他們會(huì)說(shuō)42%的那個(gè)。這顯然是不對(duì)的?！濒斂藸栒f(shuō)。

想讓教練們接受這種快樂扔三分的哲學(xué)并不簡(jiǎn)單?！澳憧梢韵胪抖嗌偃志屯抖嗌佟！眲P西說(shuō)，“但是如果你投不進(jìn)的話，這個(gè)理論就要被扔出窗外了。數(shù)據(jù)分析可能給你一個(gè)數(shù)字，但是你不能靠那個(gè)數(shù)字過活?！?/p>

凱西說(shuō)德羅贊的三分不好，這肯定沒錯(cuò)。但是分析團(tuán)隊(duì)爭(zhēng)辯說(shuō)，即使是低于35%的三分手也應(yīng)該投出更多的三分，教練們應(yīng)該花更多的時(shí)間把低于平均水平的三分手變成接均水準(zhǔn)的投手?！耙粋€(gè)球員的三分命中率從25%長(zhǎng)到30%遠(yuǎn)比中距離從35%提到40%更有意義?！濒斂藸栒f(shuō)。在分析團(tuán)隊(duì)看來(lái)，就算爵士球員米爾薩普職業(yè)生涯的三分線命中率只有27.7%（112投31中），但還是要讓他更多的三分球，把訓(xùn)練時(shí)間的一部分分出來(lái)——努力提升此前并不屬于他的技能。

當(dāng)然，猛龍的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)更關(guān)心自家球員，瓦蘭修納斯當(dāng)然是他們本賽季的頭號(hào)目標(biāo)，而這也引發(fā)了他們和教練組之間的緊張關(guān)系。像很多的新秀一樣，瓦蘭修納斯會(huì)忘記輪轉(zhuǎn)、協(xié)防過度，還會(huì)在防守上犯簡(jiǎn)單的站位錯(cuò)誤。教練組痛恨這些，他們經(jīng)常在關(guān)鍵時(shí)刻把立陶宛人摁在板凳上，重用阿隆·格雷——一個(gè)基礎(chǔ)不錯(cuò)但缺少運(yùn)動(dòng)能力的球員。

分析團(tuán)隊(duì)和教練組的矛盾還會(huì)繼續(xù)，但他們不會(huì)互相掐來(lái)掐去或是威脅說(shuō)自己要辭職。部分原因是Sport VU的數(shù)據(jù)做出了很多最聰明的NBA工作人員長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)都在做的事：把比賽與先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)合。理解體育不是非此即彼；它兩者兼有，而這些攝像機(jī)代表了這次聯(lián)姻中最先進(jìn)的現(xiàn)實(shí)化效果。