合肥财经职业学院商务数据分析专业３、基本结论

　　1）数据工作相关岗位群

　　（1）根据管理人员及HR人员调研显示，企业现有数据工作相关岗位群前五位依次是运营类、营销类、客户服务类、数据分析类、管理类五类。从企业规模对比来看，300人以上企业数据工作岗位群主要集中在数据分析类（占比60.71.%），而49人以下企业则集中在运营类（占比56.36%）。显示出：企业规模越大，数据工作越加重视。

　　（2）电商企业与非电商企业从事数据分析工作岗位群存在明显的差异。电商企业数据工作岗位群中运营类岗位居首位（占比68.24%）而非电商企业占比首位的是营销类（占比47.62%）。

　　（3）从产业对比来看，第一、第二产业数据工作岗位群主要集中在营销类，而第三产业则出现了运营类、营销类、客户服务类、数据分析类四类平均分布的情况。

　　2）数据岗位学历要求

　　（1）管理人员及HR人员调研结果显示，不同岗位群对学历的要求是不一样的。客户服务类、仓储配送类、营销类岗位以高职高专为主，而产品开发类、管理类岗位以本科及以上学历为主，运营类与数据分析类本科与高职高专各占一半左右。同时，我们发现电商类企业和非电商类企业对学历的要求是一样的。

　　（2）对比目前数据工作一线人员的学历情况，数据岗位中高职高专、大学本科分别占比50.49%、41.67%。客户服务类、运营类、营销类以高职高专学历为主，这三类岗位的学历要求与实际情况基本吻合。而数据分析类岗位学历要求（高职47.54%）低于目前的实际情况（高职17.5%）。

　　（3）对比不同企业规模的学历要求，不管规模大小，数据类、管理类都是本科居多，客服类以高职居多。但运营类、营销类，300人以上企业以本科为主，50人以下企业以高职为主。

　　3）数据工作岗位的具体名称

　　数据分析类的具体岗位名称有数据分析师、数据分析专员、运营助理、运营总监等，数据分析师岗位既有适合本科、硕士，也有适合高职高专。调查表明数据分析师作为数据分析类岗位群的具体岗位名称比较合适。

　　运营类的具体岗位有运营主管、运营经理、推广专员等。我们认为数据运营分析专员可以作为该岗位群的具体岗位名称。

　　营销类的岗位具体名称为市场分析专员；产品开发类的具体岗位名称为产品分析专员。

　　4）企业使用的数据类型

目前企业主要使用文本数据消费者评价结构化数据、图像数据四类。对视频数据、语音数据、传感器数据应用较少。

　　5）企业使用数据解决的问题

　　企业使用数据分析解决的问题依次集中在市场分析、用户分析、产品分析、运营分析四个方面。

　　6）数据岗位主要工作内容

数据分析主要的工作内容依次是数据处理、数据采集、描述性分析、数据可视化与分析报告撰写。

　　7）数据岗位使用的工具

EXCEL、PPT、可视化工具是数据岗位主要的工具软件，其中EXCEL占比83.82%，排在首位。

　　9）数据人才应具有的职业素养

需具有的职业素养前五位的依次是：分析问题与解决问题能力、责任心强、沟通能力、敬业爱岗、积极主动

　　10）企业聘用数据人才优先考虑的因素

企业聘用该类人才优先考虑的因素：专业知识与技能、实践或工作经历、、沟通交流、团队合作、敬业精神。

　　11）数据人才需求趋势

以营销类人才需求为多（83.91%）其次是运营类（82.33%）、客户服务类（76.03%）、数据分析类（75.71%）

3、商务数据分析与应用专业课程体系架构

　　（1）专业面向的职业范围

　　我们认为数据专业主要面向数据分析类、运营类、营销类、客户服务类、产品开发类五大类岗位群。具体岗位是数据分析师、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员、产品分析专员。

　　（2）数据分析师的人才规格

　　数据分析师分为三个层次：初级：提一个问题，可能用数据进行回答，且数据是正确的。中级：有能力独立完质量的数据分析报告。高级：工作中独当一面，可以负责一个子产品级别的项目，带领一个团队解决全面问题。数据专业高职高专毕业生要求能够胜任中级数据分析师岗位工作，3-5年后可向高级数据分析师岗位发展，也可向另一职业通道的运营专家（用数据指导业务）、营销经理（数据能力超强）、企业管理者（数据化管理或战略决策）等岗位去发展。

　　（3）典型职业活动包括：采购数据分析、推广数据分析、销售数据分析、物流数据分析、客服数据分析、市场分析、客户分析、产品分析

　　（4）跨界的课程体系设计

　　一个合格的数据分析师必须具有数据思维、对数据敏感、熟知业务背景、认知数据需求、超强的数据分析与展示能力等专业素质。专业课程体系安排中应融合统计学、计算机科学、经济学知识，侧重对用户数据、产品数据、市场数据、运营状况等进行分析，并利用EXCEL、PPT及可视化工具进行结果呈现。

商务数据分析与应用实践教学课程体系：

　　商务数据分析与应用概论 EXCEL数据分析与应用 SPSS数据分析与应用 网络营销 商务网站数据分析 客户服务与管理 数据化运营与管理 商务数据挖掘与应用；数据可视化实训网络数据分析实战、数据化运营实战；商务数据分析与应用综合实战；专业跟岗实践、毕业顶岗实习

　　（5）实践教学

　　注重理论与实践相结合，通过案例教学、项目化教学、合作式教学，多创造机会让学生多参与实际项目，在实践中培养数据思维，提高数据挖掘能力、分析能力和展示能力。

　　（6）各地区、各行业的数据基础和应用程度差异很大，各高职院校可结合当地区域经济和产业的特点，为数据基础较好、应用前景广阔的产业培养专门的数据人才。行业的差异对数据分析人才能力要求也会有差异，但基于大数据平台，侧重于从大数据运营与大数据应用方面服务于企业经营管理的人才，将是未来该专业人才培养的重中之重。

　　如果区域电子商务发展较好可以网店或电商平台的数据分析为主线，重点从数据化运营与数据营销方面去培养商务数据分析人才；

　　如果区域产业以制造业为主，则可侧重于制造企业在全供应链优化过程中的数据分析，重点培养利用各种商务智能及可视化工具为企业提供决策的人才；

　　如果当地物流行业比较发达.则可以培养与智慧物流相结合能开展客户个性化定制的物流运输管理的人才；

　　如果是旅游产业发展较好，则可供助于互联网+旅游的大数据平台，实现用户消费大数据分析及用户旅游目的地推介，培养应用于智慧旅游服务数据分析人才。