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    大數(shù)據(jù)背景下管理決策課堂教學分析

    2017-07-14 12:12:50孫玉玲王加中陸敬筠
    消費導刊 2017年22期
    關鍵詞:管理決策決策案例

    孫玉玲 王加中 陸敬筠

    南京工業(yè)大學

    大數(shù)據(jù)背景下管理決策課堂教學分析

    孫玉玲 王加中 陸敬筠

    南京工業(yè)大學

    大數(shù)據(jù)時代背景下,對管理決策教學帶來了巨大的挑戰(zhàn)。原有的管理決策教學模式已無法適應當代社會對人才的需求。本文首先分析了傳統(tǒng)管理決策教學面臨的挑戰(zhàn),進而探討了新型的管理決策教學模式。運用該教學模式,有助于更好的培養(yǎng)學生的商務數(shù)據(jù)分析能力,增強其解決實際問題的能力,滿足企業(yè)對管理決策人才的需求。

    管理決策 大數(shù)據(jù) 課堂教學

    一、引言

    管理決策是信息管理類專業(yè)學生必修的專業(yè)基礎課程,目標是通過系統(tǒng)地介紹管理學、決策科學和運籌學的基礎性定量分析方法,培養(yǎng)學生定量分析問題的思維習慣,掌握最基本的管理學定量分析工具,并能熟練運用基礎軟件解決實踐問題。人們的各項活動離不開管理決策。在生產領域,工廠老總需要決策備用設備的數(shù)量?需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對產品月銷售額進行預測?在營銷領域,零售經(jīng)銷商需要根據(jù)不同產品市場銷售概率,推測下一階段哪款商品是最暢銷商品?在教育領域,如何建立評價指標體系并在備選學生群體中選出最優(yōu)?這一系列問題的解決都離不開管理決策的支持。而在管理決策過程中,數(shù)據(jù)是開展有效管理決策的基礎,只有準確的對數(shù)據(jù)進行分析,處理,才能開展有效的決策分析。

    自2008年以來,大數(shù)據(jù)的理念和技術得到快速發(fā)展,不但對金融、人工智能、電子商務等新興領域產生了巨大影響,也對傳統(tǒng)企業(yè)的生產、經(jīng)營和決策等領域產生了巨大的沖擊。對管理決策教學也帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。一方面,大數(shù)據(jù)分析要求在管理決策理論的基礎上對數(shù)據(jù)進行處理、分析,挖掘大數(shù)據(jù)背后的特征和規(guī)律;另一方面,現(xiàn)有的管理決策的教學方法和教學手段難以匹配大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的要求。在此背景下,迫其需要對管理決策課程的課堂教學形式和內容進行發(fā)展與創(chuàng)新,增強大數(shù)據(jù)背景下學生數(shù)據(jù)驅動的管理決策思想,培養(yǎng)適應大數(shù)據(jù)時代要求的管理決策人才。

    二、大數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)管理決策課堂教學模式面臨的挑戰(zhàn)

    大數(shù)據(jù)(Big Data)是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具, 在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。具有數(shù)據(jù)量別大(Volume)、多樣性(Variety)、真實性(Veracity)、價值(Value)、更新速度快(Velocity)等特點?,F(xiàn)有的管理決策課程已經(jīng)無法適應大數(shù)據(jù)時代的新要求,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

    (一)傳統(tǒng)的教學內容沒有及時更新不再適用。

    傳統(tǒng)的管理決策課程主要以課本知識的教授為主,主要圍繞回歸分析、統(tǒng)計推斷,預測、不確定性決策、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃等基礎理論展開介紹,而理論知識產生的背景及應用則介紹的偏少。但管理決策本身具有很強的實踐性和現(xiàn)實性,尤其是大數(shù)據(jù)時代,出現(xiàn)了各種豐富的數(shù)據(jù)知識背景。教師在講課過程中僅僅單純的介紹基礎理論,脫離了知識產生的背景以及思想,使得課程本身失去了時代感和應用性,容易使學生失去學習的動力。

    (二)傳統(tǒng)的教學方式不再適用

    傳統(tǒng)的管理決策課程,主要以理論驅動式教學為主,案例為輔的教學方式。所采用的案例比較簡單,案例數(shù)據(jù)比較過時,難以反映當代社會的管理決策問題,也無法反映管理決策理論和思想的最新發(fā)展。而在大數(shù)據(jù)時代,企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)可視化等新型數(shù)據(jù)處理工具,對消費者行為特征進行充分的刻畫,剖析消費者的行為偏好,從而為企業(yè)決策提供更為有利的決策支持。而管理決策課程中,傳統(tǒng)的教材主要以不確定性決策、風險型決策等決策的經(jīng)典理論為主,而忽視了決策理論的最新發(fā)展如行為決策理論的介紹。這些案例導致學生難以體驗案例的問題情景,導致對該課程的學習興趣不高,不利于培養(yǎng)學生管理決策方法解決實際問題的能力,進而影響課堂教學效果。

    (三)傳統(tǒng)的教學架構不再適用

    傳統(tǒng)的管理決策教學,主要側重于考查學生對管理決策基本知識點的掌握情況以及運用管理決策工具解決簡單案例的能力。而在大數(shù)據(jù)背景下,企業(yè)不僅需要管理決策人才能夠掌握管理決策的基本理論,而更加需要管理決策人具備綜合運用各種管理決策工具和知識來解決問題的能力。這對學生的能力提出了更高的要求,學生需要熟悉大數(shù)據(jù)收集,大數(shù)據(jù)處理以及大數(shù)據(jù)的建模分析和評價等各種過程。這些能力僅僅通過現(xiàn)有的教學模式無法實現(xiàn)。必須要通過一定的實驗或實踐才能積累。

    三、大數(shù)據(jù)背景下管理決策課堂教學模式探討

    (一)豐富現(xiàn)有的案例教學模式

    在開展管理決策教學過程中,應遵循的原則是以管理學視角呈現(xiàn)數(shù)學技術,并以常見的管理決策軟件,如EXCEL,SPPSS等軟件來實現(xiàn)各種計算。同時,應對每一章的教學內容都結合具體問題,將知識點通過實例串聯(lián),使學生的理解更為明晰。例如,在介紹回歸分析時,可以引入車險的出險行為分析案例。根據(jù)車險業(yè)面臨的現(xiàn)實問題,通過車險數(shù)據(jù)分析影響出險行為發(fā)生與否的影響因素。即將駕駛人和汽車作為自變量,將車險理賠金額作為因變量進行回歸分析;也可以引入線上男裝銷售的影響因素分析案例。將襯衫的價格、襯衫的特征以及消費者的年齡等作為自變量,將襯衫月銷量作為因變量進行回歸分析。

    (二)補充現(xiàn)代化管理決策分析工具

    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,企業(yè)對管理決策分析人才的重視達到前所未有的高度。越來越多的企業(yè)明確提出對數(shù)據(jù)分析師、商務分析師等方面人才的需求。這些職位除了要求從業(yè)者掌握基本的管理決策理論和方法之外,還要求從業(yè)者熟練掌握大數(shù)據(jù)收集和處理的能力,要求從業(yè)者具備能夠熟練應用Excel、SPSS、SAS或R等統(tǒng)計工具以及Python等數(shù)據(jù)抓取工具的能力。為了應對企業(yè)的需求,在設計管理決策教學內容時,一方面應加強信息管理及統(tǒng)計工具應用的教學,引入數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等知識;另一方面應增加實驗課時,培養(yǎng)學生熟練使用Python、SPSS、SAS等統(tǒng)計工具的能力。

    (三)完善現(xiàn)有的教學架構

    根據(jù)大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)需求,將管理決策最新研究,如行為決策方面的研究進展補充到教學內容中,對管理決策的教學內容進行模塊化設計。將教學內容分為數(shù)據(jù)分析基礎、優(yōu)化模型以及決策理論與方法等三個模塊。數(shù)據(jù)分析基礎模塊,主要介紹隨機變量與概論分布、數(shù)據(jù)描述及歸納、統(tǒng)計推斷、回歸分析等內容;優(yōu)化模型模塊,主要介紹線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃以及非線性規(guī)劃、庫存管理等;決策理論與方法模塊,主要介紹不確定性決策、風險型決策以及行為決策等。

    四、結語

    管理決策是一門應用管理決策方法研究管理科學問題的學科。大數(shù)據(jù)時代的到來對傳統(tǒng)的管理決策課堂教學帶來了巨大的沖擊。本文首先從教學方式、教學工具以及教學架構三個方面 分析了現(xiàn)有的管理決策教學模式方面面臨的挑戰(zhàn);進而圍繞大數(shù)據(jù)的時代背景,對新型的管理決策教學模式進行了探討。新型的教學模式能夠幫助學生更好的培養(yǎng)商務分析能力,增強其解決實際問題的能力,更好滿足企業(yè)對管理決策人才的需求。

    [1]邱東.大數(shù)據(jù)時代對統(tǒng)計學的挑戰(zhàn)[J].統(tǒng)計研究, 2014, 31(1): 2,16.

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    孫玉玲,女,漢族,南京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院副教授,博士。

    本文為國家自然科學基金項目,編號:71301073。

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