电子商务专业数据挖掘课程教学思考

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摘要：在大数据背景下，为适应行业发展需求，国内外很多高校开始在电子商务专业本科生中开设数据挖掘的课程。针对电子商务专业对数据分析与挖掘人才培养需求和数据挖掘学科交叉性强的特点，结合实际教学经验，从教学组织、教学方式以及教学内容等方面进行了研究与探索，为培养大数据时代兼具商务管理和数据挖掘与分析的复合型人才奠定理论基础。

关键词：大数据；数据挖掘；电子商务；教学设计

0引言

近几年，随着互联网技术的发展和对人们工作生活的不断渗透，随着移动互联、物联网、云计算、智慧工程等新兴信息技术的出现和普及，数据在人们的生活中呈爆炸式增长，人们开始进入大数据时代。由于海量数据中记录了企业的发展、运营以及人们生活和行为的点点滴滴，所以，挖掘海量数据背后存在的模式、规律和趋势，并结合各行各业进行创新应用，已经成为这个时代的重要课题。我国电子商务经过近20年的发展和数据累积，已经从用户为王、销售为王进入到数据为王的阶段，如何针对用户消费行为的分析，提升电子商务的运营效率，促进精准营销的开展，增加客户黏性，从而实现电子商务的智能化发展，是当前电子商务发展的重中之重。因此，在大数据背景下，为适应行业发展需求，国内外很多高校，尤其是应用型本科院校，在电子商务专业本科生中陆续开设大数据分析与挖掘系列的课程，其中作为大数据研究与应用的重要支撑技术的数据挖掘，是其中一门重要课程。

1电子商务专业开设数据挖掘课程的必要性

1．1行业发展的必然要求

进入大数据时代，“互联网＋”技术与传统行业深度融合，电子商务数据已覆盖了从用户、商家、第三方、物流等一系列商务环节。因此，充分利用大数据，有效分析和挖掘大数据的价值和规律，已成为推动电子商务深化发展的重要引擎。首先，数据挖掘技术是电子商务智能化的基础。由于电子商务的活动从开始就具备了信息电子化的先天优势，所以，用户在电子商务网站上发生的所有行为信息都被日志记录，包括用户对产品的搜索、浏览、在购物车加入或取出商品、收藏产品、对商品的讨论、评价、分享等。对这些用户行为信息进行收集和分析，可以挖掘用户的兴趣特征和潜在需求，实现对用户的个性化推荐。其次，数据挖掘技术支撑电子商务的精细化营销的实现。通过网络爬虫收集用户在消费过程种对商品的兴趣、偏好、评价等数据，并进行分析挖掘，可以更好地对用户进行细分，针对性地制定营销策略，更准确地把握用户态度和对产品的情感倾向，及时控制营销中的不良影响，从而提升用户体验和用户黏性。第三，数据挖掘技术推动电商物流的优化。通过对电商物流数据的分析和挖掘，可以预测市场需求变化的规律，帮助企业合理地进行库存管理和控制，优化配送路线，进行物流中心选址策略分析等。可见，对于电子商务专业大学生开设数据挖掘课程是行业发展的必然需求。

1．2专业人才培养的迫切需求

电子商务是利用信息和通信技术，通过Internet在个人、组织和企业之间进行商务活动和处理商务关系的一种活动。随着云计算、物联网及移动互联等新兴信息技术的迅速发展，大量传感器和监控设备不间断的数据采集和行业数据的持续积累，使大数据成为时代的鲜明特点。教育部电子商务专业教学指导委员会王伟军教授等人对138个电子商务专业本科人才的市场招聘需求进行研究发现，网络营销与数据分析是当前电子商务专业的主要能力需求，而目前我国开设电子商务专业的高校中开设数据挖掘及其相关课程的只有14所。因此，该类别人才缺口目前较为严重，市场需求量较大。为了适应时展需求，高校在人才培养时既要注重电子商务运营管理能力的培养，同时更要注意商务数据分析与挖掘能力培养。培养同时具备这两种能力，并且可以将两种能力有效结合起来的应用型人才，是当前高校电子商务专业发展的趋势和方向。总之，在当前的电子商务活动中，商务管理是核心，数据分析与挖掘是手段。在大数据背景下，要提升电子商务的管理效率，实现电子商务的智能化发展，必须应用好数据挖掘这把利器。因此，在电子商务专业开设数据挖掘课程，是行业发展的必然要求，也是专业发展的迫切要求。

2电子商务专业数据挖掘课程教学思路设计

数据挖掘是一门交叉学科，涉及统计学、数据库、机器学习、高性能计算等多门学科相关内容，要求学生具有较为扎实的基础知识。由于课程难度较大，早期高校都把该课程作为研究生的专业课程。为适应市场需求和行业发展，近年来，也有些高校将此课作为本科生高年级选修课开设。从该课程的传统教学上来看，由于学生理论基础不够扎实，课程教学又多侧重算法的分析与实现，导致该课程存在教学难度大、理论教学过多、学习兴趣难以提高等问题。考虑到传统教学的问题以及电子商务专业培养应用型本科人才的实际情况，笔者认为该课程在教学过程中应“轻算法，重应用”，以启发学生数据思维为主，以理解算法思路为主（忽略细节实现），以合理构建数据挖掘模型、正确解读数据挖掘结果为主。在组织教学时，采用基于场景的启发式教学方式。该课程在讲授每个数据挖掘方法时，都通过一个电子商务问题进行导入；通过本节所授方法，形成解决问题的思路；最后通过专门数据挖掘软件进行方法的应用，通过对挖掘结果的解读分析，为导入问题的决策分析提供依据。通过这种由浅入深，由易到难的方式，引起学生学习兴趣，激发学生主动思考，真正成为课堂的主体。实践环节是学生理论联系实际的关键步骤，选用合适的数据挖掘软件工具非常重要，对于电子商务专业的学生，数据挖掘重在问题的建模和方法的应用，所以，该课程选择的数据挖掘工具是IBM公司的SPSSModeler。SPSSModeler拥有丰富的数据挖掘算法，本课程涉及到的分类、聚类、关联分析、时序分析、社会网络分析挖掘等主要数据挖掘功能均可实现，而且其操作简单易用，分析结果直观易懂，可以使用户方便快捷地实现数据挖掘。学生通过对算法基本思路的了解，针对实验问题设计数据挖掘方案，并通过数据挖掘软件进行算法的应用和结果的分析，理论和时间的顺利衔接，进一步加深学生对数据挖掘方法的认识和理解。

3电子商务专业数据挖掘课程教学内容设计

数据挖掘课程主要讲解数据挖掘的基本概念、主要方法和技术、应用情况及发展趋势，目的在于启发学生的数据思维，提升学生数据分析与挖掘的能力，深入理解电子商务数据在电子商务中的重要地位和作用，实现商务管理和数据挖掘的有机结合。由于数据挖掘课程理论性和应用性均较强，反映在教学要求上，既要重视理论学习，又要重视实践环节。具体来说，就是一方面通过理论教学使学生对理论内容有较深入的理解和领悟；另一方面结合实践教学，鼓励学生多动手，多思考，综合运用所学知识分析和解决实际问题。

3．1理论教学设计

针对大数据时代的数据特点和应用特点，在数据挖掘课程的理论教学设计时，其内容不仅包括传统的基础性的分类、聚类、关联分析、时序分析等数据挖掘方法，还注重根据电子商务行业特点进行知识的拓展介绍，比如在将关联分析的时候，除了传统的购物篮分析，还增加了序列模式分析内容；比如在结合社会化电子商务的发展，对社会网络分析、文本挖掘等前沿数据挖掘知识也进行了一定的拓展介绍。这些拓展内容，不但丰富了学生的知识体系，也为部分学生的课下深度扩展指明了方向。我校电子商务专业的数据挖掘课程总学时为48学时，其中理论教学32学时，主要内容及其学时分配如表1所示。表1数据挖掘课程理论教学安排序号章节标题内容提要学时1数据挖掘概述数据挖掘基本概念与功能；基本流程与步骤；基本方法与应用；拓展：数据库，数据仓库与数据挖掘的关系22数据预处理数据清洗；数据的集成与转换23分类分析决策树分类；贝叶斯分类；分类特点及结果分析64聚类分析K－means聚类；两步聚类；聚类特点与结果分析65关联分析频繁项集；关联规则挖掘；关联分析效果评价；拓展：序列模式分析86时序分析移动平均模型；指数平滑模型；拓展：ARIMA模型67数据挖掘发展趋势社会网络分析；文本挖掘；Web挖掘2理论教学在组织时，基本上以“课堂引例－问题分析－算法思路讲解－课后练习”的方式展开。通过实例分析，给学生介绍各种算法的基本思想和相关概念，引起学生学习兴趣。在讲授算法时，通过具体的简单数据演算实例来分析数据挖掘的过程和结果，使学生在实际案例中明白数据挖掘算法在处理数据过程中的作用和意义。虽然该课程开设在电子商务专业的第六学期，但是，由于数据挖掘课程本身需要多个学科的基础知识，在目前的大学课程体系内，难以在有限的时间内开设全部先修课程。因此，在理论讲解时，对涉及到学生比较生疏的知识点，应根据学生的知识水平，予以补充说明。例如，在讲决策树分类时，对于信息论中信息熵基本概念和计算方法，可以结合实际数据集合，进行讲解和计算。

3．2实验教学设计

数据挖掘是一门紧密结合实际应用的课程，具有较强的实践性。实践教学环节中，首先教师讲解实验步骤，然后安排学生进行实验，并对实验结果做详细分析与评价。每个实验要求学生完成以下几方面的内容：（1）根据实验问题设计数据挖掘方案和实施流程；（2）进行数据预处理，并构建数据挖掘模型；（3）解读数据挖掘结果，并联系实验问题进行具体分析；（4）实验拓展与总结。在实验拓展和总结部分，可以设计一些开放性的题目，比如在进行关联分析时，可以设计这样的问题“如果支持度阈值设置时降低十个百分点，频繁项集会有哪些变化？关联规则的准确性和适用性会有哪些方面的变化？”。在实验环境下，学生可以通过对比实验，比较容易得到结果，而在总结这些变化规律时，又可以强化和巩固对关联规则、频繁项集、支持度、置信度等这些概念和指标意义的理解，从而更好的应用在以后的工作实践中。结合电子商务活动特点以及数据挖掘在电子商务中的应用，该课程的实验是16学时。在实验设计时，共设计了五个单人实验和一个综合性多人实验.由于使用数据挖掘技术处理实际问题时，很多时候需要综合运用一些数据挖掘方法，其设计方案不止一种，分析结果也不一定完全一致。为激发学生的主观能动性，本课程在最后需要每个小组共同完成一个综合性的数据挖掘作业。研究表明，对于本科生来说，指导教师给出一些具体的题目，如大学生消费状况预测、校园共享单车满意度分析等，这些热点问题更容易激发学生的学习兴趣。综合作业从数据挖掘方案的设计、数据采集、数据预处理、数据建模、结果分析以及报告撰写全部由小组成员协作完成，通过这样一个完整的分析问题、解决问题的过程，不但可以锻炼学生综合应用知识的能力，也可以锻炼学生的沟通写作能力。在综合性作业完成的过程中，教师需要给予一定的指导，例如教师可以介绍问卷星等网络调查平台或网络爬虫等工具帮助学生进行原始数据的采集；通过对数据挖掘方案的点评，帮助学生更合理的选取数据分析指标，设计数据挖掘方案；通过报告撰写指导，帮助学生规范化的总结实验分析结果。

4结论

大数据时代的电子商务活动中，对电子商务人才的数据挖掘和分析能力非常迫切，在电子商务专业中开设数据挖掘课程是行业发展和专业发展的必然要求。在电子商务专业开设数据挖掘课程既有别于研究生也有别于计算机等理工科专业，“轻算法，重应用”，以提升学生主动学习兴趣为导向，采用基于场景的启发式教学方法更合适。本文从教学思路、教学方法、教学内容等方面进行了思考和探索，经课程开设两年来的教学实践证明，学生在学习上的主观能动性得到了一定的体现，理论和实践相结合的能力得到了锻炼。激发学生学习兴趣，培养学生的主动性思维，是当前教学中的重要课题，在电商行业不断发展的过程中，如何更好的将最新行业问题融入教学过程，实现理论和实践的有机结合，需要我们进一步深入思考和探索。

参考文献

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作者:王洪艳 单位:武汉商学院商贸物流学院