大數(shù)據(jù)分析能力在高職財會專業(yè)群的培養(yǎng)方式探索

張俊霞

摘 要：大數(shù)據(jù)時代的來臨給財會類專業(yè)人才培養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)，本文分析大數(shù)據(jù)時代的新要求，并立足于高職學生學習實際，提出大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的目標、內(nèi)容和模式。旨在提高大數(shù)據(jù)時代下高職財會類專業(yè)學生就業(yè)競爭力和職業(yè)持續(xù)發(fā)展能力。

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 財會專業(yè)群 培養(yǎng)方式

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）07（b）-184-02

1 大數(shù)據(jù)能力要求

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、分析方式都有著質(zhì)的變化，數(shù)據(jù)大量、全面、實時、連續(xù)的記錄和數(shù)據(jù)形式的日趨豐富，政府、企業(yè)、單位、個人都參與的數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應用，大數(shù)據(jù)的發(fā)展影響著社會的方方面面。

財會專業(yè)群學生直接參與企業(yè)的經(jīng)營管理，隨著物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集技術的發(fā)展企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)會更加實時、全面、連續(xù)，伴隨著公共數(shù)據(jù)的積累，財會類崗位面對的數(shù)據(jù)也會越來越繁雜，培養(yǎng)財會類學生的大數(shù)據(jù)分析能力有助于提高學生的職業(yè)發(fā)展能力，培養(yǎng)學生大數(shù)據(jù)分析能力具有重大意義。

2 大數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的目標、定位和規(guī)格

大數(shù)據(jù)分析是一門集合計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等多學科的綜合技能，在繁重的專業(yè)知識學習中培養(yǎng)高職財會類專業(yè)群學生大數(shù)據(jù)分析思維、大數(shù)據(jù)分析能力的方式需要探索。

財會類面對的數(shù)據(jù)原材料采購價格、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等，相對工整規(guī)范，具有可度量、貨幣化等特點，且財會類數(shù)據(jù)連續(xù)全面真實，這些數(shù)據(jù)特點與其他行業(yè)和政府的大數(shù)據(jù)還是有所區(qū)別。同時，高職學生學習時間短，數(shù)學基礎相對較弱，因此高職財會類學生大數(shù)據(jù)能力的培養(yǎng)應該淡化大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構等計算機能力、弱化圖片和視頻的采集和處理技術，突出結構化數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)。

數(shù)據(jù)本身是抽象的，如何解讀與分析需要具備扎實專業(yè)知識和業(yè)務，因此培養(yǎng)學生扎實的財會類專業(yè)知識是基礎，同時在崗位中面對越來越復雜的數(shù)據(jù)具備基本的清洗、分析、挖掘、可視化技能，為企業(yè)經(jīng)營管理服務。

3 大數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的主要內(nèi)容

高職財會類學生需要培養(yǎng)基礎的數(shù)據(jù)分析能力，如總值分析、均值分析、趨勢分析、比較分析和分類等，熟悉相關與回歸、聚類分析、關聯(lián)分析等統(tǒng)計學方法；大數(shù)據(jù)分析能力則需要重點培養(yǎng)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等能力。

3.1 大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)能力的基礎，培養(yǎng)學生快速準確全面獲取數(shù)據(jù)的能力是大數(shù)據(jù)分析技能的起點。企業(yè)各種原始憑證、記賬憑證、賬簿、報表等會計資料信息采集，包括傳統(tǒng)紙質(zhì)材料和電商電子材料等信息的采集，因為相對工整規(guī)范，采集難度不大；培養(yǎng)學生對企業(yè)自有數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)抽取導出能力，將充分發(fā)揮企業(yè)歷年數(shù)據(jù)作用。

同時，企業(yè)不僅要采集企業(yè)內(nèi)部核算資料，還要進行管理活動需要采集原材料價格、市場前景、同類產(chǎn)品銷售情況等外部數(shù)據(jù)資料，這些資料有公開的如鋼鐵價格、原油價格等，也有不公開的某企業(yè)某產(chǎn)品銷售情況，所以通過大數(shù)據(jù)的手段在獲取某類產(chǎn)品、某些特點產(chǎn)品的銷售情況，或者購買參考公共銷售情況數(shù)據(jù)，需要培養(yǎng)學生爬取數(shù)據(jù)的能力。

例如，利用八爪魚進行淘寶、天貓、京東等網(wǎng)站商品檢索結果抓取或者商品詳情內(nèi)頁資料進行抓取，也可以自行設計或者購買規(guī)則進行特定數(shù)據(jù)抓取；利用公共平臺數(shù)據(jù)對企業(yè)商品的競爭情況有更全面的了解，也可以獲取消費者的檢索熱點；對自己產(chǎn)品的評論資料可以進行典型意見和關鍵詞的提取，提高CRM水平，如圖1所示。

隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感器的發(fā)展，自動、實時、全面、完整、可靠、準確的數(shù)據(jù)不斷出現(xiàn)，每一個界面、每一個動作、每一次交互都有跡可循并被規(guī)范記錄，獲取的數(shù)據(jù)也將更加全面，企業(yè)的數(shù)據(jù)采集也更趨自動。

3.2 大數(shù)據(jù)清洗

培養(yǎng)學生通過對數(shù)據(jù)進行多方驗證、審核，將有雜質(zhì)的數(shù)據(jù)剔除能力；培養(yǎng)學生從格式、邏輯、數(shù)值等多方面進行數(shù)據(jù)清洗和整理，處理缺失值、孤立點、垃圾信息、規(guī)范化、重復記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集等問題的能力。

3.3 大數(shù)據(jù)分析

對于企業(yè)積累數(shù)據(jù)和獲取的外部數(shù)據(jù)都要及時進行分析應用，快速充分分析數(shù)據(jù)尤為關鍵。培養(yǎng)學生數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的技能尤為重要，具體需培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析技能如下。

（1）描述型分析：是什么？

描述性分析會提供重要指標和信息。例如，通過每月的銷售單據(jù)，可以獲取大量的客戶數(shù)據(jù)，如客戶的地理信息、客戶偏好等；也可以了解企業(yè)庫存、銷售等生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)。

（2）診斷型分析：為什么？

通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠深入的分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心，分析某種產(chǎn)品或者某些產(chǎn)品銷售量變化原因等。

（3）預測型分析：可能怎樣？

預測型分析主要用于進行預測事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點。使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測，在充滿不確定的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定，如預測原料價格可以輔助決定庫存、預測銷售可以輔助決定產(chǎn)量、預測業(yè)務量可以輔助決定資金籌集量等。

（4）指令型分析：做什么？

指令模型是基于對“是什么”“為什么”和“可能怎樣”的分析，幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線；企業(yè)考量了銷售數(shù)據(jù)的變化、分析了市場和消費者的原因、預判了產(chǎn)品市場前景，進而決定對產(chǎn)品實施哪些改進。

3.4 大數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)可視化是培養(yǎng)學生對大數(shù)據(jù)分析結果進行直觀呈現(xiàn)能力。培養(yǎng)學生利用企業(yè)自有數(shù)據(jù)或者外部連接數(shù)據(jù)、抓取數(shù)據(jù)等方式獲得的數(shù)據(jù)進行全方位呈現(xiàn)的能力，培養(yǎng)學生將數(shù)據(jù)的匯總、平均、交叉列聯(lián)分析等描述和分析結果，利用適當?shù)膱D形進行展示的能力。大數(shù)據(jù)可視化是非常重要的技能，具體如下。

3.4.1 各類變量適合的基本可視化效果

單一變量：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分布函數(shù)。

兩個變量：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數(shù)圖、傾斜。

多個變量：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖。

3.4.2 借助大數(shù)據(jù)可視化工具，直觀展示大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)具有多維、連續(xù)、雜亂等特征，培養(yǎng)學生利用時間軸，動態(tài)呈現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)、負債、應用資金、利潤等方面數(shù)據(jù)能力，將抽象枯燥的數(shù)據(jù)直觀呈現(xiàn)，輔助企業(yè)根據(jù)歷史生產(chǎn)經(jīng)營情況和當前社會背景制定合理的預測和決策。

4 大數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的基本模式

4.1 梳理探索大數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)課程體系

統(tǒng)計學、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等基礎課程培養(yǎng)學生基本數(shù)據(jù)處理技能；大數(shù)據(jù)中的小統(tǒng)計，了解大數(shù)據(jù)特點并理解大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計的關聯(lián)；數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析與實踐等課程通過案例學習大數(shù)據(jù)分析方法技巧；通過暑期實踐或者畢業(yè)設計實施項目驅動學生實踐大數(shù)據(jù)分析全過程。

4.2 探索大數(shù)據(jù)分析能力的教學團隊培養(yǎng)模式

大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展對教師隊伍提出了較高的要求。教師團隊采用企業(yè)掛職、企業(yè)專家進校園、教師參與企業(yè)培訓等多種方式不斷提升教學水平。積極進行大數(shù)據(jù)相關科研項目，并與多學科交叉合作，成果入課堂。

4.3 建立培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析能力的實驗實踐教學平臺

依托本院與杭州菲爾德經(jīng)濟信息咨詢有限公司共建的統(tǒng)計工廠項目以及蘇州國云集團的墨鏡大數(shù)據(jù)分析工具，建設培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析能力的實驗實踐教學平臺。建立能夠收集、儲存、分析教育大數(shù)據(jù)的實踐教學平臺，建立支撐大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的大數(shù)據(jù)實驗實踐教學平臺，建立能夠支撐教師教學團隊科研的大數(shù)據(jù)實驗實踐教學平臺。

4.4 探索大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的教學模式

4.4.1 課程設計

對大數(shù)據(jù)分析課程進行項目化教學設計，將大數(shù)據(jù)分析能力進行模塊化項目化分解與設計，結合行業(yè)經(jīng)典案例和最新“大數(shù)據(jù)”熱點話題，將枯燥的大數(shù)據(jù)分析形象化生動化，同時考試不再是一錘定音，而是在總任務的綱領下每個環(huán)節(jié)提交和匯報各節(jié)點的成果，過程性考核也更能真實反映學生掌握知識運用知識的能力和水平。

4.4.2 教學資源建設

自制了“大數(shù)據(jù)與中小微企業(yè)統(tǒng)計實務”在線視頻課程，學生可以利用碎片化的時間根據(jù)自己的掌握程度自行學習，教師可以利用視頻課程采用翻轉課堂、SPOC等混合式教學手段，開展線上線下聯(lián)動的教學模式改革。

4.4.3 以賽帶學

舉行院校級別大數(shù)據(jù)分析大賽，參加全國大數(shù)據(jù)分析大賽，以賽帶學。參加大數(shù)據(jù)分析比賽培訓，學習大數(shù)據(jù)分析比賽優(yōu)秀成果，用歷年大數(shù)據(jù)分析大賽資料帶動課程學習和技能培訓。

這些教學模式促進大數(shù)據(jù)分析類課程教育教學質(zhì)量和教學研究水平的持續(xù)提升。在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展背景下，繼續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的課程體系，推動適應大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)要求的優(yōu)秀教學團隊建設，完善大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)所需的實驗、實訓與實踐教學平臺體系，深化大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)需要的立體化教學模式改革和創(chuàng)新，為進一步提高教育教學水平和人才培養(yǎng)質(zhì)量奠定扎實基礎。

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