数据分析师统计学基础精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇数据分析师统计学基础，期待它们能激发您的灵感。

篇1

[关键词] 大学生；经管类专业；数据分析能力；职业竞争力；问题；策略

[中图分类号] G320 [文献标识码] B

近年来，随着全球经济一体化进程的加快和网络时代信息获取的便捷程度的极大提高，“用数据说话，做科学决策”已成为企业提高经营管理水平的必然选择，在全球500强企业中，90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。数据分析在企业战略规划、项目投资决策、融资决策、营销决策、生产运营与管理决策中发挥的作用和价值日益显现，并已被我国政府部门和各行各业越来越多的企业所认同。在这一时代背景下，社会对项目数据分析师、市场调查分析师这些高技能应用型人才的需求旺盛，供给缺口巨大，据权威部门预测，在未来几年，我国对专业项目数据分析师的需求预计可达20万人，调查分析师的市场缺口则在100万人以上。面对社会对数据分析人才的强劲需求和高校经管专业毕业生就业难并存的局面，高校应充分地认识到，当今社会数据分析能力已成为经管类大学毕业生在职场中生存的一项核心能力，积极探讨提升经管类专业大学生数据分析能力的有效策略，对于更好地适应社会需求，提高大学生的职业竞争力具有重要的意义。

一、社会对数据分析人才的技能与素质要求分析

数据分析是指运用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行整理、分析，从数据中提取有用信息并形成分析结论，提出有价值的决策参考建议的过程。数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员。笔者通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查/市场分析师等职位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的技能和能力素质要求（详见下表1），以期为高校经管专业学生数据分析能力的培养提供参考。

从表1可以看出，数据分析能力是一种综合实践能力，它要求数据分析人员在了解行业状况及公司业务流程的基础上，构建数据分析的思路，主动地搜集相关数据，运用恰当的统计分析方法，借助于统计分析软件对数据进行处理和分析，从而得出分析结论，并撰写出有价值的分析报告。

通过以上分析，笔者认为，高校在经管类专业学生的培养定位中应对数据分析能力的培养给予充分的重视。应要求所有经管类专业的学生具备基本的数据分析能力，以适应本专业领域业务数据的收集、整理和初步分析的需要，并有针对性地培养出一批具有较强数据分析能力的学生，为他们考取项目数据分析师、调查分析师等资格证书创造条件，使他们有机会成为各行业中数据分析领域的高级专门人才。

二、经管类专业大学生数据分析能力培养中存在的主要问题

（一）经管类专业课程体系设置中缺少数据分析能力培养模块

当前，在许多高校经管类专业的培养方案中，较少设有专门讲授数据分析内容的课程。与数据分析相关的内容分散于《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程，学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关的一些内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合，如，《大学计算机基础》课程一般在大一开设，该门课程中将Excel软件作为办公自动化软件之一，一般只讲授简单的文字和数据录入及处理，并未涉及Excel软件的高级数据分析功能。而《统计学》和《市场调查与预测》课程一般在大二开设，主要侧重于从理论上介绍数据的收集、整理和数据分析的各种方法，以及市场调查和市场预测的各种方法，这两门课程主要为数据分析提供方法论的指导。这样的课程体系设置中就缺少了将数据分析的方法与数据分析的工具结合起来培养学生数据分析实际技能的课程，致使学生并未能有效、深入地掌握实际的数据分析技能。

（二）缺少实用性强的培养学生数据分析能力的实践教材

近年来，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS为分析工具的统计分析教材，如：黄等编著的《Excel统计分析基础教程》、邓维斌等编著的《SPSS19（中文版）统计分析实用教程》等教材，这些教材在内容体系上与《统计学》教材大体相同，教材内容涉及面广，与企业实际需求结合不紧密且难度较大，对于没有数据分析基础的学生来讲很难掌握，而且有些高级统计分析方法在企业的实际工作中也很少能应用到。

（三）缺乏数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍

培养学生的数据分析能力，首先需要拥有一支既懂数据分析理论又能指导学生统计软件操作的高水平的教师队伍，而长期以来统计学教学中一直存在的重理论，轻实践的状况，使得能够讲授《数据分析》实践课程的教师严重缺乏，这也是影响学生数据分析能力培养的关键制约因素。

（四）学生对数据分析存在畏惧心理

对于许多初次接触统计学和数据分析的学生，经常会对书中大量的数学公式和复杂的软件操作产生畏惧心理和回避心理，加之一些统计学教师在教学过程中对学生的学习没有加以正确的引导，致使很多学生从一开始就对掌握数据分析这门有用的技能失去了的兴趣和学习的信心，从而必然会影响到学习的效果。

三、经管类专业大学生数据分析能力提升策略的探讨

（一）完善学生数据分析能力培养模块

为强化学生数据分析能力的培养，高校经管类各专业的培养方案中应设置培养学生数据分析能力的模块。笔者认为，首先应将已开设的与学生数据分析能力培养相关的《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程的内容进行有机地整合，在此基础上，在大三学年开设《数据分析基础》实践必修课，以加强学生数据分析的实际技能，构建学生数据分析能力的完备知识体系。同时，经管各专业还可根据需要增设《SPSS软件应用》作为专业选修课，以满足那些对数据分析有浓厚兴趣，准备考取项目数据分析师、调查分析师资格证书，有志于成为数据分析专门人才的学生的需求。

（二）开发实用性强的《数据分析》实践教材

借鉴社会项目数据分析师、调查分析师资格认证相关培训教材，编写一部《数据分析基础》实践教材，教材将以通用的Excel软件为分析工具，这样可以降低学习难度，从心理上拉近与非统计专业学生的距离，目的是使经管专业的学生掌握必知必会的数据分析概念、流程和操作，以适应社会对经管类应用型人才应具备基本的数据分析技能的需求。教材的内容体系将按数据分析的流程构建，具体内容将设以下7大模块：1.数据分析概述；2.数据采集；3.数据处理；4.数据分析（包括数据分析方法、数据分析工具的使用）；5.数据呈现；6.报告撰写；7.综合案例。

（三）培养一支数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍

针对当前部分高校缺乏数据分析理论与实践能力兼备的讲师队伍的难题，学校可以采取“引进来，走出去”的办法多渠道解决专业师资力量不足的问题，一方面可以从其他学校聘请专业教师授课，也可以派出本学校中、青年教师到其他设有统计学专业的高校进行短期的进修学习，以提高数据分析的理论水平和实践能力，此外，学校还可以鼓励本校中、青年教师考取项目数据分析师等资格证书，以深入地了解社会对数据分析能力的需求，使学校的人才培养定位与社会需求能够实现无缝对接。

（四）培养学生对数据分析的浓厚兴趣

记得有一位资深的数据分析人士曾说过：“统计学是一门很难，但是很有趣，更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。”笔者结合多年的教学经验认为，要想将《统计学》这样一门多数人认为很难的课程让初学者理解它、接受它，对它产生浓厚兴趣，需要借助一些人们生活中的小案例，将难懂的统计学的基本概念和公式还原回生活当中，用来解释社会经济现象，帮助学生发现隐藏在数据背后的规律。总之，培养学生对数据分析的浓厚兴趣，是提升经管类专业学生数据分析能力的关键所在。

[参 考 文 献]

[1]邓维斌，周玉敏，高锡荣.经管专业数据分析能力研究[J].数字通信，2013（2）

篇2

关键词：互联网联网 数据分析师 人才培养

互联网行业在快速发展，“互联网+”概念的提出标志着互联网已叩响“万物互联时代”的大门。在这个时代，大数据渗透于各行各业，掌握数据核心价值成为企业脱颖而出并取得胜利的法宝。越来越多的企业承认竞争优势与大数据有关，由此，数据分析师这一职业逐渐得到认可并受到追捧。世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。在国内，已有超过56%的企业在筹备和发展大数据研究，据有关部门预测未来5年，94%的公司都将需要数据分析专业人才。数据分析师的职位需求随之不断增长，全国数据分析师的职位由2014年初的200多个职位增长到接近3000个职位。正如著名出版公司O’Reilly的创始人Tim O’Reilly断言，大数据就是下一个Intel Inside，未来属于那些能把数据转换为产品的公司和人群。

优秀的数据分析师已经成为促进各行各业发展，推动国家经济进步的重要人物。但我国针对数据分析的研究起步晚，市场巨大，职位空缺现象十分严重。因此，培养数据分析人才的项目活动应引起高度重视。

1互联网环境下的数据分析师

1.1数据分析师的定义

谈起数据分析师，很多人都认为其职位高高在上，不可企及，但实际并非如此。让我们从案例出发来探索其内在含义，数据分析最经典的案例便是“啤酒与尿布”，沃尔玛超市将Aprior算法引入Pos机数据分析发现美国年轻的父亲去超市为婴儿购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样便使尿布和啤酒这两样看似不相干的商品有了某种联系。于是，沃尔玛尝试将两种商品摆放在同一区域，进而取得了意想不到的良好销售收入。可见，数据分析是运用适当的方法对收集来的大量数据进行分析整理，筛选有价值的信息并形成相应的解决方案以帮助人们作出判断，采取适当行动的过程。

1.2数据分析师的层级分类

经对多家招聘网站数据分析师的招聘信息进行分析研究，发现目前数据分析师大体分为三个层级：传统行业的数据分析师、互联网初级数据分析师、互联网高级数据分析师。传统行业的数据分析师的主要工作是整理、处理数据，专业技能只要具备一定的数学和统计学知识储备即可；第二层级是互联网初级数据分析师，职位要求在传统数据分析师的基础上掌握少数的计算机工具譬如SPSS、SQL等，从职人员需具备一定的数据敏感度和逻辑思维能力，能够对数据源进行分析并能制作数据报表；互联网高级数据分析师是一类复合型人才，要熟悉业务环境并能与技术相结合解决企业实际问题，并掌握数据挖掘常用算法和一系列相关的分析软件，他们的工作与企业发展密切相连，拥有一名优秀的数据分析师的企业将拥有与同行业竞争的资本。

1.3数据分析师的能力需求

数据分析师的工作分为采集、存储、筛选、数据挖掘、建模分析、优化、展现、应用等一系列过程。接下来从主要步骤详细分析数据分析师的能力需求。数据挖掘过程即从海量数据中提取潜在的有价值的信息，要求数据分析师掌握一系列相关分析方法譬如聚类分析、关联分析、等并能熟练运用数据挖掘算法和相关工具；建模分析即对数据抽象组织，确定数据及相关性的过程，在此基础上要掌握譬如决策树、神经网络、K-means算法、SVM等至少一种相关算法；展现过程要求具备数据整理、数据可视化、报表制作能力，熟练应用D3、Vega实现数据可视化，并能运用R和DateWangler工具将原始数据转化为实用的格式。

2数据分析师的培养现状

2.1国外数据分析师的培养现状

在国外，无论是学术研究还是企业部门，数据分析已发展到较为成熟的地步。斯坦福大学的研究成员着手开发MEGA（现代动态网络图像分析Modern Graph Analysis for Dynamic Networks）并与多家媒体公司紧密合作，研究社交媒体中的用户行为，建立模型并探究其中的规律；哥伦比亚大学已开设了《数据科学导论》和《应用数据科学》课程，从2013年秋季起开设“数据科学专业成就认证”培训项目，并于2014年设立专业硕士学位和博士学位；华盛顿大学开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书。数据分析师在国外已引起了充分的重视，他们均衡分布在各行各业，运用掌握的专业知识并结合相关思维为自身、企业乃至社会的发展做着不小的贡献。

2.2国内数据分析师的培养现状

近年来，在国内，大数据的概念虽被媒体和行业广泛提及，但数据分析算是刚刚起步，数据分析师的培养课程未得到普及，我国目前将数据分析纳入教学体系的高校寥寥无几，开设相关课程并取得一定成果的有：香港中文大学设立“数据科学商业统计科学”硕士学位；复旦大学开设数据科学讨论班，于2010年开始招收数据科学博士研究生；北京航空航天大学设立大数据工程硕士学位；中国人民大学统计学院开设数据分析方向应用统计硕士。

和国外相比，我国数据分析师的人才培养机制还未成熟，高校教育仍存在各种各样的问题，譬如，大学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合。互联网环境下，大数据带来的是一场革命性的变化，若想把握机遇，实现国家经济革命性发展，首要任务就是数据分析师的培养。

3如何成为优秀的数据分析师

数据分析师作为新时代新兴起的高薪职业，对人员的能力要求是相当高的，下面将根据数据分析师的定义、能力需求并结合互联网环境的时代背景，对数据分析师的成才途径作出详细的分析。

思维变革，数据分析师成才的前提。首先要在思维方面有所改变，培养自身数据思维、多模式思维、逻辑思维和结构化思维。数据思维即量化思维，对数据具有独特的敏感度，相信一切事物皆可量化；多模式思维即构造多种想法和解决思路，拓宽思维，从多角度出发，以寻求最优的解决问题的方案；逻辑思维，在错综复杂的海量数据中要有缜密的思维和清晰的逻辑推理能力才能按照自己既定的目标有效解决问题；结构化思维即系统性思考问题，深入分析内在原因，能够制定系统可行的解决方案。

技能变革，数据分析师成才的工具。作为一名优秀的数据分析师若想在互联网环境下对海量数据进行有效的管理，就要努力学习相关的专业技能。要掌握多种机器学习方法，不断学习相关软件应用，譬如，Java、Python、SQL、Hadoop、R等等，这将成为数据分析全过程的辅助工具；除此，还要掌握一定的心理学知识，能够很好的分析和解释客户行为；在此基础上，最核心的是要掌握一定的业务能力和管理能力。

素质变革，数据分析师成才的保证。在个人素质方面，互联网时代对数据分析师的要求增多，若想成为优秀的数据分析师就应不断学习完善以下素质能力：对工作的态度严谨认真，对数据的变化时刻保持敏锐的洞察力，对方法的运用保持一定的创新性，对团队保持团结合作之心，能与顾客沟通交流并及时了解他们的需求。

实践，数据分析师成才的推动力。数据分析师的职责是帮助企业挖掘市场价值、发现机遇、准确进行市场定位并从海量数据中找出问题，提出解决方案。因此，在数据分析师的成才道路上，实践是必不可少的。相关人员要在掌握理论的基础上，敢于应用于实践，充分考虑数据中存在的价值和风险。使自我能力在实践中不断改进和完善。

4给我国高校的建议

高校为数据分析师的成长提供指导和途径，肩负着为我国社会培养有用人才的重任，因此高校要努力构建数据分析师的人才培养机制，不断输出数据分析相关人才。

高校的首要任务是，强化师资力量，改进教学方法。各大高校应联合共建优秀师资团队，鼓励教师考取数据分析师资格证，并到实际企业中进行历练。再者，我们要组建专门师资团队到国外开展学习工作，取其精髓，去其槽粕，不断优化我国数据分析师的培养体系。

第二、培养专业化的人才就要有效整合各门课程的教学资源，构建系统性教学结构。鉴于市场对数据分析师的需求的火热程度，高校完全可以开设专门课程，将与数据相关的课程进行有机的整合并开设数据分析导论、基础等课程，制定数据分析系统性课程体系，专门为市场培养数据分析的专业人才。

第三、在具备优秀的师资力量和良好的教学体系的基础上，高校也高度应注重学生兴趣的培养。数据分析师是新时代的复合型人才，一名优秀的数据分析师需掌握包括数学、统计学、运筹学、社会学、管理学以及大量软件应用在内的大量相关知识，学习过程会十分繁琐、复杂，学习周期长，学习难度大，所以建议各大高校在制定教学体系时应合理安排课程，在教学过程中应注重课程的趣味性，寓教于乐，采用案例导入、项目教学等教学方法，逐渐培养学生对数据分析浓厚的兴趣。

第四、随时更新教学数据，培养适应时展的人才。基于大数据的4V特征即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、价值化（Value），在培养数据分析人才的期间，高校一方面要注重数据的全面性，另一方面要注重数据的更新，及时更改教学方法和教学案例，与时俱进。高校要充分利用互联网的优势，引入MOOC（Massive Open Online Course，大规模网络开放课程）教学方式，充分发挥大数据在教育领域的作用，克服传统教学方法资源少、反馈慢、综合分析困难等缺点，将数据分析的研究成果应用于数据分析人才的培养，实现数据分析行业的良性循环。

第五、注重理论与实践相结合，努力为学生搭建实践的平台。高校可考虑校企合作的教学理念，边教学边实践，让学生将所学到的理论知识转化为实际应用，一方面在实践中巩固并检验自己的理论知识，另一方面数据来源真正的企业运营中，让学生切实体验数据的作用和风险，有助于塑造真正对企业有用的人才。

5结语

综上所述，互联网带来了全球范围的数据信息大爆炸，这对企业来说是机遇同时也是挑战，能将大数据为自己所用，是企业取胜的关键，因此数据分析师逐渐被各行各业认可。文章从数据分析师的定义出发，结合目前的时代背景，对数据分析师的每一工作步骤所需的能力进行研究，旨在初步探索优秀数据分析师的成才之道，为即将成为数据分析师的学者提供一定的理论参考。最后，针对如何构建数据分析人才培养体系，对我国高校提出了几点建议。高校的培养只是为数据分析师提供成才的途径，如何成为资深的数据分析师还有赖于每个学者的不断探索和研究。

参考文献：

[1]张明元.数据分析师的职业是否高不可及[J].出国与就业，2007（08）：56.

[2]郑葵，马涛.经管类专业大学生数据分析能力提升策略探讨[J].商业经济，2013（19）：52-53.

[3]冯海超.大数据时代正式到来[J].互联网周刊，2012（24）：36-38.

[4]谭立云，李强丽，李慧.大数据时代数据分析人才培养的思考及对策[J].科技论坛，2015.

[5]尹颖尧，李鸿琳.赶紧培养数据分析师[J].大学生，2013（18）：78-79.

[6]程征.提升数字阅读质感的数据分析师[J].中国记者，2013（6）：46-47.

[7]张文霖.数据分析师那些事[J].统计论坛，2013（7）：44-45.

篇3

无论是政治，还是经济形势，任何政府、企业、个人，面对未来进行投融资等项目决策，不经过数据分析论证就简单的决定会带来巨大的危害，已经渐渐的被人们认同。所以，只要参与社会政治、经济等活动，进行投融资，期望带来一定的经济效益，或者社会效益，就必须加强数据分析工作，对投融资意向进行评估，为决策提供科学的依据。

（一）项目数据分析

1、什么是项目数据分析工作

项目数据分析就是研究将经济学理论用数学模型表示，并应用于项目投资分析的方法论。项目数据分析过程是：提出项目（研究机会）、初步可行性研究（市场、技术、资源、环境研究、效益、风险分析评价）、测算经济效益、评估和决策、可行性研究（市场、技术、资源、环境研究、效益、风险分析评价）、评估和决策、项目实施。

2、项目数据分析工作的内容、特点

（1）项目分析工作的内容

一般来说，项目数据分析的内容包括项目的经济效益评价、项目的风险分析和项目的比较选择。

项目的经济效益评价主要是在假设项目没有风险情况下的经济效益，主要针对非贴现指标（会计收益率和投资回收期）和贴现指标（净现值、内部收益率、获利指数和动态投资回收期）。

项目的风险分析，主要是进行盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析。

项目的比较选择，主要是独立方案、互斥方案和不完全互斥方案的设计、评估等选择。

（2）项目分析工作的特点

项目数据分析工作是一门边缘科学，其特点是以定量分析为主要分析手段，通过分析翔实的数据进行项目的论证得出定性结论，并以定量数据进行说明。显然，项目数据分析，必须通过建立数学模型的方法进行分析涉及经济学、数学、统计学和预测学。

（二）什么是投融资

1、项目投融资的概念。

投资是指 “为了在获得预期的收益而作出的确定的垫支或牺牲的各种经济行为” 。因此，投资并不局限于与基础建设相关的经济活动，还包括证劵投资、信贷投资和信托投资。

2、项目投资的特点

项目投资的特点是现在投入资金进行经济效益的博弈，通过对该项目的管理进行长期或者未来的收益，不仅具有时间性，而且具有较强的风险性，其本质就是获得预期的收益。

一些大型的投资项目，通常都由一家专业的财务顾问公司担任其项目的财务顾问，财务顾问公司做为资本市场中介于筹资者与投资者之间的中介机构凭借其对市场的了解以及专门的财务分析人才优势，为项目制定严格的，科学的，技术的财务计划以及形成最小的资本结构，并在资产的规划和投入过程中做出理性的投资决策。

（三）项目数据分析工作对投融资具有重要的意义

1、数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。

2、越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

二、从事项目数据分析工作的感受

（一）从数据分析师的角度，项目数据工作需要做到以下几个方面的服务，才可以为被服务对象提供优质的有价值的投融资报告。

1、真诚服务

所谓真诚服务，主要是因为投融资报告的价值来自于数据分析师精湛的业务能力，细致的数据搜集能力、阅读能力、分析能力和预测能力。无论是竞争性项目、还是基础性项目，由于数据分析工作时一门边缘科学，需要对真实和翔实的数据进行定量或者是定性分析，需要对国家或者国际政策进行审读，需要对经济形势进行判断，需要对项目所属的行业进行科学的宏观把握，因此，项目数据分析师在搜集相关数据，在分析相关数据时，在阅读国家或者国及政策时，在斟酌行业趋势时，都需要真诚的付出，否则，闭门造车或者移花接木式的投融资报告，只能是危害客户，只能给客户带来更大的风险，而不是丰厚的收益。

2、真心服务

所谓真心服务，主要是指项目数据分析师在服务客户时，需要站在客户的角度思考问题。由于项目数据分析师，是从属于某公司，因此从公司利益出发，需要为公司赚取一定的利润，这部分利润就来自于数据分析师所服务的客户。从客户角度思考，实际上客户委托数据分析师针对企业的项目意向而进行的数据分析，实际是希望数据分析师提供的项目方案，不仅是可行的，能够为公司获得预期利益，而且是风险较小的，可以操作实施的投融资报告。

3、真实服务

所谓真实服务，就是指数据分析师在进行项目数据分析，通过建立数学模型的方法进行分析并提出具有科学性的、前瞻性的、科学性的、可操作性的投融资项目预测报告时，需要是真实服务。一般来说，客户在提出项目设想时，是充满了憧憬，也具有天真的幻想，那么数据分析师提出的可行性报告如果是刻意逢迎客户的主张，那么对客户来说将是灾难性的打击。

4、真情服务

所谓真情服务，主要侧重于项目付诸于实践中，项目数据分析师跟踪调查项目实施的禁毒，以及修正项目风险分析和比较选择。

（二）从数据分析师所服务的客户角度来看，客户也需要做到以下几个方面的工作：

1、信赖数据分析师的服务

对数据分析师服务的企业来说，信赖数据分析师是必要的。一方面，投融资项目报告，制定严格，具有科学性，是理性的投资决策；另一方面，

2、忠诚数据分析师的服务

3、诚挚和数据分析师的合作

数据分析师在进行投融资项目分析时，一方面，客户的意项是否描述清晰、完整、完全，是非常重要的，它决定了投融资项目报告的起点和方向；另一方面，企业的真实经营状况，也对项目报告具有决定性的意义。因此，企业需要同数据分析师进行诚挚的、真诚的合作，否则，项目数据报告就存在不可预知的、本可避免的巨大风险。

三、为项目方和投资方案例分析

支持创新 不忘避险—“倍爱康”生物科技项目作为股东类项目，“中投信保”为“倍爱康”提供4笔贷款担保，累计担保余额1900万元，实现保费收入28.5万元。

“倍爱康”是由冶金自动化研究院投资兴办的高新技术企业，主营磁分离酶联免疫检测系统等医疗器械和试剂的购销与制造。企业贷款用途为引进加拿大的磁酶免系统。但贷款后对该产品的市场推广未见成效，研发费用又较高，在销售无法取得突破的情况下，使得公司的净利水平偏低。同时，下游各地方医院压款情况严重。虽引入的国外先进技术不如预期般成功，企业仍按时还贷，该项目顺利完结。

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大数据比任何时候都谈论的多，因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西，因此都会为此组建一支网站分析团队去发现其中的价值。对于数据分析团队人员来说，把数据导入到网站软件分析占据在工作量小于10%，而把剩下的90%的时间用在发现数据中的价值，形成自己的观点从而驱动公司作为改变，这才是数据分析师的价值。

那么，数据分析师们如何实现从数字到观点，以下是我的五点建议：

1、不仅要对比差异，而且要对比趋势

网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差；

2、在形成结论前请深入分析数据的异常

对于一个网站分析师来说，没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑，因为自从这个活动上线后，指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期，开学时间分别是8月、1月、5月)，但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。

对于之前讨论的情况，计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著，是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注：如果一个变量符合正态分布，则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说，这个变化超过5%了吗？超过应该给予足够的关注。)

3、细分是更深入的分析的基础

发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间，导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通过对数据细分(数据行业有一句话：无细分，吾宁死)，您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。

4、在报告中与对商业的影响联系在一起

你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心？常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。

5、让观点可执行

篇5

关键词：大数据 市场调查与预测 教学改革 专业特色

中图分类号：F274

文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2017）02-237-02

一、引言

信息技术和社会化媒体的飞速发展引发了数据的大爆炸，而庞大的数据集为企业进行市场调查与预测提出了新的挑战。为了适应新的企业需求，高校《市场调查与预测》课程的人才培养方案和培养模式必须做出相应的调整，引入新的教学方法和人才培养理念，使用更加先进的调查预测工具，为企业培养出具备数据分析能力的优秀人才。

二、课程改革的必要性

（一）大数据时代的要求

随着大数据时代的到来，企业越来越重视基于大数据的更多样本，更多实时数据的分析。对于市场专业本科阶段的学生来讲，虽然不能达到数据分析的专家，但是必须顺应时代及企业人才需求的变化，提升数据分析的能力，《市场调查与预测》课程的教学改革迫在眉睫。

（二）传统教学方法与教学模式存在很多弊端

《市场调查与预测》课程最显著的特点就是实践性强，但是传统的教学方法与教学模式很难达到锻炼学生实践能力的目的。主要体现在以下三个方面：第一，传统的注入式教学方法主要强调的是理论知识的传授，学生缺乏参与感，很难调动学生的自主性和积极性，培养学生的创新性；第二，传统课程安排实践课时偏少，通过查阅各类院校本课程的教学计划，多数高校实践课时占总课程课时的比例不足30%，教师很难对整个实践过程进行监管和指导。第三，传统的教学模式忽略了对实践能力的考核，基于实践课时偏少，实践成绩所占总成绩的比重很低且缺乏完整科学的成绩评定体系，容易造成学生“搭便车”的现象；第四，《市场调研与预测》课程与《统计学》存在较强的相关关系，在授课过程中如果缺乏课程衔接与配合意识，很容易造成内容的重叠。同时，如果学生的统计学知识不扎实，对数据的分析仅仅停留在问卷调查数据的初步统计，很难提高学生的数据分析能力。

三、课程改革的基本思路

《市场调查与预测》课程的教学改革应顺应大数据时展的要求，通过以学生为主体，教师为主导的教学方法，着重培养学生的实践能力、创新能力和数据分析能力。教学内容上增加数据分析的内容，主要引入SPSS统计软件的实验课程，提升学生的数据分析能力；教学形式上采用课题式教学，通过课题式教学与分组合作学习的互动式教学模式提高学生的实践能力；课程考核上，通过制定公平合理的考核制度提高学生参与实践锻炼的积极性，并在提高自身综合素质的基础上提高对教师教学的满意度。

（一）教学内容的调整

依据市场调查与预测统计分析的需要，学生要先修《统计学》课程，通过和《统计学》教师的沟通与配合，《市场调查与预测》课程教学内容减少与《统计学》重复的理论部分，增加数据分析内容，尤其是SPSS操作模块。与此同时，增加实践课时。该课程的总课时为48学时，其中课堂理论授课占用24学时，SPSS操作占用12学时，实践课时12学时。课程理论讲授模块的内容包括：市场调研方案设计、数据搜集方法、市场调研误差、数据整理与分析、市场调研报告的撰写、市场预测的基本方法。SPSS操作模块包括：问卷设计与数据收集、问卷数据的录入与清理、单变量的一维频率分析、双变量的交叉表分析、多选变量的一维频率分析和交叉表分析、描述统计分析、简单统计推断、单因素方差分析、线性相关分析与线性回归分析。@两个模块不是孤立的，而是通过课题式教学完成，学生通过选定的课题展开，围绕选题在实践课时完成完整的市场调研过程，应用SPSS完成数据的分析过程，最后以课题小组的形式进行汇报。

（二）教学的组织形式

教学组织形式上主要采用课题式教学与分组合作学习的形式，鼓励学生按照兴趣以4～6人为一组进行组队，通过发现生活中与市场调查相关的实际问题，参与教师的课题项目，参与大学生市场分析大赛或者结合大学生创新项目等形式确定调研主题，明确调查目的、调查对象和调查范围，设计调查方案。无论对于教师还是学生，新的科研项目的立项都会面对很多的新问题。在教学过程中，全体师生围绕共同感兴趣的科研课题展开教学与科研活动，形成一个学习型的教与学的团队。提高学生自主学习与实践的意识。师生在教学与科研活动中会有新的发现，达到教学相长的目的。

（三）课程成绩评定方案的优化

由于《市场调查与预测》的课程加强了实践环节，所以在最终课程的成绩评定中，学生实践环节的占比要相应的提高。我校传统课程考核中，综合成绩=平时成绩+期末成绩。平时成绩和期末成绩分别占30%和70%。现计划调整为：综合成绩=实践成绩+期末成绩。其中实践成绩和期末成绩各占50%。由于实践环节都是分小组进行，调研报告和最终的汇报只能区分不同小组的最终表现，很难区分小组成员的实践表现。为了防止小组成员在团队作业中出现搭便车的现象，所以学生个人实践成绩=小组实践成绩70%+个人平时成绩30%。小组实践成绩的评定在汇报过程中采取小组互评和老师评定相结合的方式，其中小组互评占30%，由其他小组评定的平均分计算得来，老师评定占70%，按照课题选题的难易程度及完成的工作量大小来确定。个人平时成绩=组长评分30%+老师评分70%，组长评分根据组员的参与度及完成情况决定，老师评分根据小组分工的完成情况决定。这种成绩评定结构尽可能的做到客观公正，让学生切身体会到自觉参与实践锻炼的重要性，促进学生积极投入到实践锻炼中，并在提高自身综合素质的基础上提高学生对教师教学的满意度。

四、课程改革与专业特色

由于课程采用课题式教学与分组合作学习的形式，不仅锻炼了学生的实践能力和创新能力，而且对学生团队沟通与合作能力也是一种提升。通过这种教学模式的实践也可以为市场营销专业特色的建立指明方向。

（一）以就业为导向

市场营销专业的学生将来很可能从事市场调研工作，因此如果能在学习的基础上考取相关证书可以很大程度提高就业率，比如可以鼓励学生考取中级调查分析师证书。中级调查分析师证书考核的内容主要包括五个模块：消费者行为学、调查概论、市场调查实务、抽样技术和调查数据分析。学生可以侧重以“消费者行为”为课题开展市场调查，不仅使学生掌握了市场调查的基本理论知识，而且也掌握了市场调查的实务，提高了数据分析的能力，实现了大数据时代企业对新的人才需求的无缝衔接。

（二）以专业竞赛为导向

该课程的实践环节也可以以专业大赛为依托，比如学生的选题可以先以校级大学生创新项目为基础组织教学实践，既完成了教学任务，又可以为参加更高层次的专业大赛奠定一定的基础。在现有课题的基础上选拔比较好的项目衔接省级大学生创新项目、全国及海峡两岸大学生市场调查分析大赛等。这种模式既可以加强与全国高校的交流，也可以紧追市场调研实践教学模式的前沿，拓宽任课教师的思路，促进教学质量的提升，提高教学满意度。

总之，《市场调查与预测》课程的改革不仅顺应了大数据时代的发展，同时也能体现出以市场调研为依托的专业特色。但是我校《市场调查与预测》课程的改革并非一蹴而就，也是一个循序渐进的过程。课程的改革不仅和现有师资水平有关，而且与学校的各种软硬件配置以及实验室建设也存在很大的关系。目前我校在《市场调查与预测》教学方面的软硬件还存在很大的欠缺。如何提高实验室的利用效率，加强实验室软硬件建设，实现SPSS操作课程与理论课程的无缝衔接也是需要我们通过调研来逐步改善的。同时，课程的建O需要长期的投入和努力，我们在提高学生的市场调研实践能力，增强学生将来融入社会的适应能力的过程中还要不断摸索和提升，紧跟时展的步伐。

参考文献：

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