［摘  要］随着信息技术的迅速发展和大数据时代的来临，大数据在当今社会各个领域扮演着越来越重要 的角色。信息管理类专业学生的数据分析能力对于应对商业和管理领域日益复杂的挑战至关重要。然 而，目前这些学生在数据分析能力方面存在一些问题，如缺乏实际操作经验，缺乏数据收集和整理的能 力，以及统计学和数学基础薄弱等。为了提升学生的数据分析能力，文章提出优化课程设置，引入数据 挖掘和机器学习等专业课程，增加实践项目和实习机会，提供数据分析工具应用培训和软件支持，以及 加强师资队伍建设等策略。这些策略有助于学生提高数据分析技能，增强其在就业市场中的竞争力，为信息管理类专业学生在大数据环境下的职业发展提供有力支持。

　　［关键词］大数据,信息管理类专业,数据分析能力

　　0   引  言

　　在这个数据爆炸的时代，信息管理类专业学生必 须具备强大的数据分析能力，只有这样，才能应对日 益复杂的管理问题。数据分析能力的提升不仅能帮助 学生在就业市场中脱颖而出，还能让他们在职场中具 备更强的决策能力和问题解决能力。因此，大数据环 境下提升信息管理类专业学生数据分析能力具有重要 的现实意义［1］ 。

　　1  信息管理类专业学生数据分析能力的现状
      1.1 缺乏实际操作经验

　　很多学生在课堂上学习 了数据分析 的理论知 识，但缺乏实际操作经验。数据分析往往需要运用专 业的数据分析软件和工具，而这些软件和工具的使用 需要一定的实践经验和熟练度。由于课堂教学的限 制，学生没有足够的机会进行实际操作和练习，导致 在实际应用中遇到困难。

　　1.2 缺乏收集和整理数据的能力

　　数据分析的第一步是数据的收集和整理，但很 多学生缺乏收集和整理数据的能力。在实际中，数据 可能来自不同的渠道，形式各异，学生需要具备收集和整理数据的能力，这样才能得到准确和完整的数据 样本。

　　1.3 缺乏统计学和数学基础

　　数据分析涉及统计学和数学的知识，包括概率 论、统计推断、回归分析等。然而，部分学生在统计学 和数学方面存在基础薄弱的问题，导致其在数据分析 过程中难以理解和应用这些知识。

　　1.4 对数据可视化的重视度不够

　　数据可视化是数据分析中的重要环节，通过图表 和可视化工具展示数据分析结果，能够更好地向他人 传达和解释分析结论。但有些学生对数据可视化的重 视度不够，只停留在数据表格的呈现上，而忽略了更 直观和有效的数据可视化方式。

　　1.5 缺乏实际案例的练习

　　学生在课堂上学习了数据分析的理论知识，但缺 乏实际案例的练习。真实的案例练习可以帮助学生将 理论知识应用到实际情境中，提高数据分析的实际操 作能力。

　　2   大数据环境下信息管理类专业学生数据分析能力提升策略

　　2.1 优化数据分析相关课程设置

　　2.1.1 强化数理统计等基础课程教学

　　首先，应优化数据分析相关课程设置。在课程设 置方面，学校可以加强数理统计等基础课程的教学，为 学生提升数据分析能力打下坚实的基础。数理统计是数据分析的基础，包括概率论、数理统计方法和假设 检验等内容。通过加强这些基础课程的学习，学生可 以掌握数据分析所需的数学和统计知识，理解数据的 概率分布和统计特性，从而能够运用统计方法进行数 据分析和推断。其次，为了提高学生对数理统计等基 础课程的学习兴趣和效果，教学方法也需要多样化。除 了传统的理论授课，教师可以引入案例教学和实践操 作方式，将数理统计与实际问题相结合，让学生在实 际数据分析中了解数学和统计的应用价值。同时，可 以借助计算机软件和数据分析工具，让学生通过实际 操作和模拟实验，掌握数据处理和分析技巧。通过理 论知识与实践结合，教师可以提高学生对数据分析基 础知识的理解能力和应用能力。

　　2.1.2 引入数据挖掘、机器学习等专业课程

　　数据挖掘和机器学习是现代数据分析领域的重要 组成部分，它们能够帮助学生掌握更加高级和复杂的 数据分析方法，拓展学生数据分析技能的广度和深度。

　　首先，引入数据挖掘课程可以让学生学习如何从 大规模数据中挖掘出隐藏的信息价值。在课程中，学 生可以学习数据预处理、特征选择、聚类分析、关联规 则挖掘等技术，掌握如何利用数据挖掘算法来探索数 据的内在规律和结构。通过实际案例和项目实践，学 生可以应用数据挖掘技术解决实际生活中的问题，提 高数据分析的实际应用能力。其次，引入机器学习课 程可以让学生了解如何让计算机从数据中自动学习 和改进性能。在课程中，学生将掌握监督学习、无监 督学习、强化学习等机器学习方法，以及如何构建和 训练机器学习模型来进行数据分类、预测和决策。机 器学习在信息管理领域有广泛的应用，学生通过学 习这门课程可以为企业的数据驱动决策提供支持，进 一步提升数据分析的实用性和价值。在引入数据挖 掘和机器学习等专业课程后，教师应结合实际案例和 项目选择教学内容，让学生在实际问题中进行数据分 析和建模。同时，可以引入一些开源的数据分析工具 和编程语言，如 Python 等，让学生通过实际操作掌握 数据分析工具的使用技巧。此外，还可以邀请行业专 家和企业代表来讲授一些实际应用经验，让学生了解 数据挖掘、机器学习等在实际工作中的应用场景和 挑战［2］ 。

　　2.2 增加数据分析实践项目和实习机会

　　2.2.1 增加学生参与实际数据分析项目的机会

　　学校应该开设数据分析实践项目，为学生提供更 多参与实践项目的机会。实践项目和实习机会是学生 将理论知识应用到实际场景的重要途径，能够帮助学生巩固学习成果，提高数据分析技能，并培养解决实 际问题的能力。在数据分析实践项目中，学生可以与 导师或企业合作，参与真实的数据分析项目。项目可 以涵盖各个领域，如市场调研、客户分析、供应链优化 等。学生可以收集、清洗和分析真实的数据，运用所 学的数据分析方法解决实际问题，并撰写报告或展示 成果。这样的实践项目让学生直接接触到真实的数据 和业务场景，能培养他们解决实际问题的数据思维和 分析能力。

　　2.2.2 与企业合作开展数据分析项目

　　首先，学校可以与行业内的企业或数据科技公司 建立合作关系。通过与企业合作，学校可以了解企业 在数据分析方面的实际需求，为学生提供更具实践价 值的数据分析实习项目。企业通常拥有大量真实业务 数据，学生可以在实习中接触到这些数据，学习如何处 理、清洗、分析和解释数据，从而增强他们的数据分析 能力。其次，学校可以根据企业的需求，设计适合学生 参与的数据分析项目。这些项目可以涵盖多个领域，如 市场分析、用户行为分析、销售预测等。学生可以根据 企业的业务问题，运用所学的数据分析方法和技能，提 供解决方案和建议。在实习项目中，学生还可以与企 业的数据分析团队或专业人员合作，学习专业技能和 实践经验。为了确保数据分析实习项目有效开展，学 校可以成立指导委员会或实习管理团队，负责项目的 策划、执行和评估。同时，学校可以与企业签署合作 协议，明确实习的目标、内容和时间安排，保障实习项 目顺利进行。学校还应定期与企业进行沟通和交流，了 解实习项目的进展和学生的表现，及时解决可能出现 的问题［3］ 。

　　2.3 提供数据分析工具的应用培训和软件支持

　　2.3.1 为学生提供数据分析工具的应用培训

　　首先，学校可以组织专业的数据分析工具应用培 训。在这些培训中，学生可以学习常用的数据分析工 具，如 Excel、Python、SPSS 等。培训可以从基础内容 入手，逐步深入，让学生掌握数据分析工具的基本操 作。通过实际案例演示和练习，学生可以学会如何使 用这些工具进行数据清洗、处理、可视化和建模，从而 提高数据分析的能力。其次，学校可以提供在线学习 资源和教程，方便学生自主学习。在线学习资源可以 是学校自己开设的网络课程，也可以是公开的数据分 析教程和视频。这样一来，学生可以根据自己的学习 进度和兴趣，在空闲时间进行学习，不受时间和地点 的限制。通过自主学习，学生可以更加深入地了解数 据分析工具的应用技巧，提高自己的数据分析技能。最后，学校还可以设立数据分析实验室或工作室，为学 生提供实践和交流的平台。实验室可以配备高性能的 计算机和数据分析软件，供学生进行实际数据分析项 目的实践。同时，实验室还可以聘请专业的导师或助 教，为学生提供指导和辅导，解答他们在学习和实践 中遇到的问题。为了确保数据分析工具应用的培训效 果，学校可以进行定期的评估和反馈。学生可以参加 考试或项目评审，考查他们在数据分析工具应用方面 的掌握程度。学校还可以对学生进行问卷调查，收集 他们对培训课程的建议，从而不断改进、优化培训内 容和方式。

　　2.3.2 学校与合作企业加强合作，获得软件支持

　　首先，学校可以与合作企业共享资源，让学生免 费获得数据分析软件。一些数据分析软件通常需要较 高的授权费用，学生可能难以负担这些费用。但通过 与合作企业合作，学校可以获得软件公司的授权，为学 生提供免费的软件下载和使用渠道，让他们可以在学 习和实践中充分利用这些工具。其次，合作企业可以 提供专业的软件培训和技术支持。这些企业通常拥有 丰富的数据分析经验和专业的技术团队。他们可以为 学校举办专题讲座、研讨会或工作坊，向学生介绍先 进的数据分析工具和技术。学生可以从专业人员那里 学习到实际案例和操作技巧，提高数据分析的能力。最 后，学校可以通过与企业的交流合作，了解业界最新 的数据分析需求和趋势，及时调整课程设置和教学内 容，从而更贴近实际应用。同时，学校的教师和学生 也可以与企业的专业人员进行深入合作，共同开展数 据分析研究，提高学术水平和影响力［4］ 。

　　2.4 加强师资队伍建设

　　2.4.1 引进拥有数据分析经验的人才

　　首先，学校可以通过引进具有数据分析实践经 验的专业人才来壮大师资队伍。这些专业人才可能 是在企业或研究机构从事数据分析工作多年的专业 人员，他们非常熟悉数据分析的理论知识和实际操 作，可以将自己在实际工作中遇到的问题和解决方案 带入课堂，向学生讲解真实的数据分析案例，让学生 了解数据分析的实际要求和挑战。其次，学校可以鼓 励现有教师参与数据分析实践项目和研究，提升他们 在数据分析领域的专业水平。为教师提供相应的培 训和资源支持，让他们了解最新的数据分析技术和方 法，从而能够更好地教授相关课程。同时，学校还可 以鼓励教师参与数据分析实践项目，让他们在实践中 不断提升自己的数据分析能力，为学生提供更丰富 的学习资源。最后，学校还可以与企业建立合作关系，邀请数据分析领域的专业人士来校开展讲座或授 课。这样可以为学生提供更多实践经验。同时，学生 还可以通过与专业人士的交流，了解数据分析行业的 发展趋势和就业需求，为自己的职业发展作出明智的 选择。

　　2.4.2 提供教师培训和学习交流机会

　　首先，学校可以定期组织教师培训，重点培训教 师在数据分析领域的知识和技能。培训内容可以包括 最新的数据分析方法、工具和技术，通过培训，教师可 以学习到如何更好地将这些知识和技能运用在课堂教 学中。此外，培训还可以涵盖教学方法和策略，帮助教 师更好地设计课程教学活动，提高教学效果。其次，学 校可以鼓励教师参加学术会议和研讨会。学术会议和 研讨会是教师获取最新学术研究成果和前沿信息的 重要途径，通过与同行交流和互动，教师可以开阔视 野，增长知识，不断更新自己的数据分析知识。学校 可以资助教师参加相关学术会议和研讨会，激励他们 积极参与学术活动，提高教师在数据分析领域的专业 水平。最后，学校可以设立数据分析研究奖励机制，激 励教师积极参与数据分析领域的研究工作［5］ 。

　　3  结束语

　　高校可以通过优化数据分析相关课程设置，增 加数据分析实践项目和实习机会，提供数据分析工具 的应用培训和软件支持，以及加强师资队伍建设等措 施，提高信息管理类专业学生的数据分析能力。这些 策略的实施将有助于学生在大数据时代背景下更好地 适应行业需求，增强自身的竞争力，并为未来的就业 和职业发展奠定坚实的基础。

　　主要参考文献

　　［1］周建锋 . 亲近数据：培养学生数据分析能力［J］. 新教 育 ,2023(11):47-49.

　　［2］夏黎 , 李琼 . 信息时代下高校学生数据分析能力培养策略 研究［J］ . 大学 ,2023(7):126-129.

　　［3］张琳 , 王楠楠 . 大数据环境下信息管理类专业学生数据 分析能力提升策略研究［J］. 创新创业理论研究与实 践 ,2022(21):147-149.

　　［4］王 海鹰 , 王 海涛 . 新媒 体时 代 提 高学 生 数 据 分析 能 力相关研究：以商贸类高职学生为例［J］. 北方经 贸 ,2022(8):126-128.

　　［5］宋攀 . 基于 .NET 架构专升本学生信息数据采集系统分 析及教学改进策略［J］. 信息与电脑 ( 理论版 ),2021(24): 237-240.