發(fā)布時(shí)間：2023-08-12 09:14:59
序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
三年以上工作經(jīng)驗(yàn) |男| 26歲（1989年7月18日）
居住地：山東
電 話：189********（手機(jī)）
E-mail：
最近工作[ 2年 ]
公 司：XXX房地產(chǎn)有限公司
行 業(yè)：專業(yè)服務(wù)(咨詢、人力資源、財(cái)會(huì))
職 位：房地產(chǎn)分析師
最高學(xué)歷
學(xué) 歷：本科
?！I(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)
學(xué) 校：山東工商學(xué)院
自我評(píng)價(jià)
有良好計(jì)算機(jī)知識(shí)和應(yīng)用能力，能熟練的操作Windows 7/XP和使用Word, Excel, Powerpoint等office辦公軟件, 網(wǎng)絡(luò)操作熟練。掌握一定的人力資源管理專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)，能夠在不同文化和工作人員的背景下出色地工作。本人精力充沛, 有很強(qiáng)的事業(yè)心；思維活躍，具開創(chuàng)精神，有組織能力及良好心理素質(zhì)，有良好計(jì)算機(jī)知識(shí)和應(yīng)用能力， 資深分析人員，多年行業(yè)分析經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期從事市場(chǎng)調(diào)研分析與項(xiàng)目前期策劃工作，熟悉市場(chǎng)規(guī)律與產(chǎn)業(yè)形勢(shì)變化。
求職意向
到崗時(shí)間： 一周之內(nèi)
工作性質(zhì)： 全職
希望行業(yè)： 專業(yè)服務(wù)(咨詢、人力資源、財(cái)會(huì))
目標(biāo)地點(diǎn)： 山東
期望月薪： 面議/月
目標(biāo)職能：房地產(chǎn)分析師
工作經(jīng)驗(yàn)
2012/9—至今：XXX房地產(chǎn)有限公司[2年]
所屬行業(yè)：專業(yè)服務(wù)(咨詢、人力資源、財(cái)會(huì))
研究部 房地產(chǎn)分析師
1. 主要從事周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及年報(bào)的撰寫；
2. 分析全市、各區(qū)縣以及各環(huán)線的房地產(chǎn)銷售、供應(yīng)及價(jià)格等的變化動(dòng)向和原因；
3. 相關(guān)政策解讀；
4. 熱點(diǎn)區(qū)縣、板塊以及樓盤的測(cè)評(píng)；
6. 百?gòu)?qiáng)企業(yè)及項(xiàng)目評(píng)估報(bào)告，品牌企業(yè)及項(xiàng)目評(píng)估報(bào)告；
7.企業(yè)項(xiàng)目滿意度研究，企業(yè)咨詢報(bào)告。
2011/8—2012 /8：XXX金融投資有限公司[ 1年]
所屬行業(yè)：金融/投資/證券
數(shù)據(jù)分析部數(shù)據(jù)分析師
1. 收集并更新投資數(shù)據(jù)，并實(shí)施質(zhì)量保證流程，確保數(shù)據(jù)庫(kù)和產(chǎn)品的準(zhǔn)確性；
2. 運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，分析數(shù)據(jù)間關(guān)系并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；
3. 研究債券基金和貨幣基金文件，協(xié)助基金定性研究和資產(chǎn)分配最優(yōu)化模型的構(gòu)建；
4.與基金提供者聯(lián)系，拜訪基金公司，以獲取新的信息；處理客戶請(qǐng)求和外部查詢。
教育經(jīng)歷
2007/9 --2011 /7 山東工商學(xué)院 統(tǒng)計(jì)學(xué) 本科
證書
2010/6 大學(xué)英語(yǔ)六級(jí)
2009/12 大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)
1 統(tǒng)計(jì)學(xué)介紹
統(tǒng)計(jì)學(xué)是認(rèn)識(shí)現(xiàn)象規(guī)律的一種方法，它的特點(diǎn)是揭示現(xiàn)象量變到質(zhì)變的規(guī)律，具有普適性。對(duì)于高校學(xué)科體系來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)從經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)中獨(dú)立出來(lái)作為一級(jí)學(xué)科，足以表明統(tǒng)計(jì)學(xué)在理論研究與實(shí)際應(yīng)用中的巨大作用。隨著數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門工具學(xué)科，越來(lái)越廣地應(yīng)用到生物、醫(yī)藥、物理、水利、工程技術(shù)、人文社科等其他學(xué)科的研究中，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)課程設(shè)置向多樣性發(fā)展，以期培養(yǎng)出能為社會(huì)所用的人才。
高校統(tǒng)計(jì)一般分為數(shù)理統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)兩個(gè)方向，部分高校在理學(xué)院和經(jīng)管學(xué)院分別設(shè)置統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，比如：暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生獲得的是經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)位，信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生獲得的是理學(xué)學(xué)位。雖然分為不同學(xué)院，設(shè)置的專業(yè)基礎(chǔ)課程卻有很大部分重疊。本文著重討論經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)現(xiàn)狀。
2 人才培養(yǎng)目標(biāo)
目前統(tǒng)計(jì)學(xué)人才培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)素養(yǎng)，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論和方法，能熟練運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件分析數(shù)據(jù)，能在企事業(yè)單位從事統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)信息管理、數(shù)量分析等開發(fā)、應(yīng)用與管理工作，或在金融、貿(mào)易等領(lǐng)域從事統(tǒng)計(jì)分析工作的復(fù)合應(yīng)用型人才。
3 課程設(shè)置
高校統(tǒng)計(jì)學(xué)課程分為理論課程和實(shí)踐教學(xué)課程。理論課程包括思想道德修養(yǎng)、中國(guó)近代歷史、大學(xué)英語(yǔ)等通識(shí)課程，高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、西方經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)必修課程，財(cái)務(wù)管理、國(guó)際金融等基礎(chǔ)選修課程，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、抽樣調(diào)查、時(shí)間序列分析等專業(yè)必修課程，博弈論、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、市場(chǎng)調(diào)研等專業(yè)選修課程。實(shí)踐教學(xué)課程包括實(shí)習(xí)、學(xué)術(shù)活動(dòng)和課程設(shè)計(jì)等。其中理論課程學(xué)分占總學(xué)分的80%左右，實(shí)踐教學(xué)課程占總學(xué)分的20%左右。理論課程中通識(shí)課程和基礎(chǔ)課程一般安排在大一和大二上學(xué)期;大二到大三主修專業(yè)必修課程和選修課程，專業(yè)課程大部分是理論課和實(shí)驗(yàn)課相結(jié)合，理論課主要講授模型方法論，通過設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)課，學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析軟件，并實(shí)現(xiàn)模型案例實(shí)證分析;大四理論課程基本結(jié)束，主修教學(xué)實(shí)習(xí)和課程設(shè)計(jì)。
高等學(xué)校核心課程體系尚屬完善，大多數(shù)課程偏重理論教學(xué)，忽視實(shí)踐教學(xué)，人才培養(yǎng)計(jì)劃中未設(shè)置實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)或者實(shí)踐教學(xué)課時(shí)偏少。實(shí)踐教學(xué)是以實(shí)踐性知識(shí)為課程內(nèi)容，以生成實(shí)踐性知識(shí)為目標(biāo)的課程。以實(shí)踐過程和實(shí)踐性知識(shí)的掌握為課程結(jié)構(gòu)展開的起點(diǎn)，讓學(xué)生在一定程度實(shí)踐的基礎(chǔ)上建構(gòu)所需的理論知識(shí)，以教學(xué)實(shí)踐任務(wù)為中心來(lái)組織課程內(nèi)容，所需要的理論知識(shí)也圍繞實(shí)踐過程來(lái)選擇、組織和學(xué)習(xí)，以實(shí)踐過程作為學(xué)生學(xué)習(xí)的主要形式，并通過實(shí)踐報(bào)告、實(shí)踐表現(xiàn)等來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果。實(shí)踐課縮短了從理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)化的時(shí)空上的滯后，比如市場(chǎng)調(diào)查分析，通過學(xué)生親手設(shè)計(jì)調(diào)查問卷、選取合適的抽樣方法展開問卷調(diào)查、后期問卷數(shù)據(jù)匯總分析，最終生成調(diào)查分析報(bào)告，在實(shí)踐課程中加深統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)的掌握和綜合運(yùn)用。因此，應(yīng)適當(dāng)提高實(shí)踐教學(xué)課時(shí)比例。課程設(shè)置上，專業(yè)選修課程安排相對(duì)獨(dú)立，忽視了與其他學(xué)科的交叉融合學(xué)習(xí)，可適當(dāng)增加交叉學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)的課程設(shè)置。
4 理論教學(xué)分析
教學(xué)方式上，大部分教師采取傳統(tǒng)的課堂面對(duì)面教學(xué)，仍停留在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)+教育的興起，由于網(wǎng)絡(luò)課程的低成本和便利性，其在大學(xué)教育中占據(jù)越來(lái)越大的比重。微課、慕課等互聯(lián)網(wǎng)教學(xué)模式，通過科學(xué)的設(shè)計(jì)將課程重點(diǎn)知識(shí)碎片化、網(wǎng)絡(luò)化，便于更多學(xué)生隨時(shí)隨地進(jìn)行學(xué)習(xí)，而現(xiàn)今大部分高校形式上鮮有統(tǒng)計(jì)學(xué)的慕課、微課等網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)。教學(xué)手段上都是以理論講解為主，專業(yè)知識(shí)枯燥無(wú)味，不能最大程度激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，缺乏探討式、研究式、報(bào)告式等多樣化教學(xué)研討形式。
課程設(shè)計(jì)是教師形成具體教學(xué)方案的過程，特別是對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)這門應(yīng)用性、實(shí)踐性都很強(qiáng)的課程，不僅要求學(xué)生能夠熟悉和掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論知識(shí)及常用的統(tǒng)計(jì)分析方法，更要求能夠結(jié)合實(shí)際問題，應(yīng)用最合適的統(tǒng)計(jì)方法，借助統(tǒng)計(jì)軟件，完成對(duì)問題的研究分析，真正達(dá)到學(xué)以致用的目的。統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)設(shè)計(jì)尤為重要。課程設(shè)計(jì)需要綜合考慮教師自身教學(xué)技能、知識(shí)結(jié)構(gòu)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)備情況和學(xué)習(xí)能力，課程本身所承載的信息技能。課程設(shè)計(jì)聯(lián)系經(jīng)濟(jì)生活中的實(shí)際問題，有助于開拓學(xué)生的思維空間，學(xué)以致用、觸類旁通，作為理論知識(shí)到實(shí)際應(yīng)用的橋梁工程，合理規(guī)范的課程設(shè)計(jì)起到將抽象理論具化到應(yīng)用的紐帶作用。
教學(xué)內(nèi)容上，統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用教學(xué)大部分限于Excel、SPSS、Eviews等傳統(tǒng)老舊的軟件，以致大部分學(xué)生的畢業(yè)論文或者課程設(shè)計(jì)都是對(duì)照陳舊的教材生搬硬套，用SPSS或Eviews做一個(gè)簡(jiǎn)單的因子分析、主成分分析或者多元回歸模型，而SAS、R語(yǔ)言、Python等功能強(qiáng)大兼具實(shí)用性的潮流軟件學(xué)習(xí)課程欠缺。使用的教材著重對(duì)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)的講解，對(duì)于變量選取、文本分析、隨機(jī)森林等實(shí)用性強(qiáng)的模型講解欠缺。
考核形式上，課程大部分以閉卷、開卷形式考核，造成學(xué)生只會(huì)死讀書、讀死書的弊病，靈活跳躍的邏輯思維能力和分析表述能力都是卷面考試考查不到而對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析人員至關(guān)重要的能力。課程考核模式方面可以考慮加入分組開展調(diào)研、總結(jié)報(bào)告等開放式考核形式，變革考核情境，激發(fā)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性，在考核過程中塑造學(xué)生的統(tǒng)計(jì)思想。
5 實(shí)踐教學(xué)分析
大學(xué)生實(shí)踐學(xué)習(xí)分為實(shí)習(xí)和參加學(xué)術(shù)科研活動(dòng)兩方面。大學(xué)生實(shí)習(xí)課程一方面從傳統(tǒng)意義上提高實(shí)踐技能，另一方面轉(zhuǎn)變?yōu)閷ふ揖蜆I(yè)的試水，本科生實(shí)習(xí)已經(jīng)從過去的專業(yè)實(shí)踐直接指向就業(yè)，學(xué)生可以在實(shí)習(xí)過程中對(duì)所學(xué)專業(yè)有客觀實(shí)際的認(rèn)識(shí)，不再局限于書本上教條案例，有助于學(xué)生拓展眼界，找到自身發(fā)展的興趣點(diǎn)。對(duì)于應(yīng)用性較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)專業(yè)，實(shí)習(xí)課程的開展、實(shí)習(xí)基地的選擇、實(shí)習(xí)任務(wù)與時(shí)間的安排等都起到很重要的作用。實(shí)習(xí)基地的建設(shè)使學(xué)生在政府部門、企事業(yè)單位中了解部門統(tǒng)計(jì)、不同行業(yè)工作的內(nèi)容和特點(diǎn)，拓寬學(xué)生的就業(yè)渠道。
高校學(xué)生實(shí)習(xí)有兩種形式。一種是院系組織，建立校企合作實(shí)習(xí)基地，定期輸送學(xué)生到實(shí)習(xí)崗位實(shí)踐學(xué)習(xí)。大學(xué)中實(shí)習(xí)基地掛牌很多，但是限于學(xué)生和企業(yè)之間關(guān)于交通、住宿、實(shí)習(xí)時(shí)間等問題難以協(xié)調(diào)，或者受其他因素影響，實(shí)習(xí)基地能夠提供給學(xué)生的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)較少。有待加強(qiáng)學(xué)校與企事業(yè)單位合作，建立友好長(zhǎng)期的合作實(shí)習(xí)基地，為學(xué)生提供高質(zhì)量的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。另一種是學(xué)生自主尋找興趣相關(guān)的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，這一類實(shí)習(xí)需要付出較多的時(shí)間成本，很難找到專業(yè)對(duì)口的實(shí)習(xí)崗位，學(xué)生實(shí)習(xí)期間的安全問題也難以得到保障。校方應(yīng)做好留底審核實(shí)習(xí)協(xié)議資料等工作，實(shí)時(shí)掌握校外實(shí)習(xí)的學(xué)生動(dòng)向，確保實(shí)習(xí)的合法合規(guī)。
高校大學(xué)生參加實(shí)踐競(jìng)賽等科研活動(dòng)是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的有效途徑。本科生參加實(shí)踐競(jìng)賽有利于培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和創(chuàng)新精神，了解學(xué)科前沿動(dòng)態(tài)，了解國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策及區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題，提高創(chuàng)新實(shí)踐綜合素質(zhì)。另一方面也彌補(bǔ)了教師科研人員不足的問題。構(gòu)建基于實(shí)踐競(jìng)賽等科研活動(dòng)的教學(xué)體系，對(duì)于學(xué)生明確學(xué)習(xí)目標(biāo)、提升自主學(xué)習(xí)熱情、培養(yǎng)科研興趣具有積極推動(dòng)作用。
科研競(jìng)賽方面，學(xué)校會(huì)給參加科研競(jìng)賽的學(xué)生學(xué)分獎(jiǎng)勵(lì)，提升學(xué)生在學(xué)術(shù)競(jìng)賽和科研活動(dòng)上的積極性。目前各種國(guó)家級(jí)、省級(jí)科研競(jìng)賽有大創(chuàng)項(xiàng)目、挑戰(zhàn)杯、數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽、統(tǒng)計(jì)建模競(jìng)賽、數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽、SAS數(shù)據(jù)分析大賽、市場(chǎng)調(diào)查大賽等。學(xué)生初期報(bào)名熱情高漲，但常常由于指導(dǎo)教師欠缺、教學(xué)軟件資源不足等原因，培訓(xùn)指導(dǎo)不能滿足學(xué)生參加競(jìng)賽的知識(shí)需求，學(xué)生大部分是靠自學(xué)獲取相關(guān)知識(shí)，競(jìng)賽結(jié)果不盡如人意。實(shí)踐競(jìng)賽項(xiàng)目報(bào)名、培訓(xùn)、參賽等組織過程起著重要輔助作用，實(shí)踐類競(jìng)賽項(xiàng)目的組織迫在眉睫。
6 總結(jié)
統(tǒng)計(jì)學(xué)的產(chǎn)生發(fā)展來(lái)源于實(shí)踐，依賴于應(yīng)用，并在應(yīng)用過程中發(fā)展壯大，統(tǒng)計(jì)學(xué)的生命力就在于其能不斷滿足社會(huì)應(yīng)用的需要。我國(guó)設(shè)有統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)專業(yè)的高校數(shù)量也在明顯增多。近些年來(lái)，隨著信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展，大數(shù)據(jù)環(huán)境對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的教學(xué)理念和教學(xué)模式產(chǎn)生變革性影響，統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析人才將是社會(huì)最需要的人才。針對(duì)當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的問題，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)與其他學(xué)科的交叉融合這一事實(shí)，培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)人才需要對(duì)高校統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)進(jìn)行改革。
隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)和信息時(shí)代的到來(lái)，信息量越來(lái)越大，統(tǒng)計(jì)工具越來(lái)越多地滲入其他學(xué)科的研究，信息處理技術(shù)愈加復(fù)雜。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，深深影響著統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。如何改革統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)課程設(shè)置?能否利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)海量數(shù)據(jù)做出快速、精準(zhǔn)的處理?如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下培養(yǎng)符合市場(chǎng)需求的統(tǒng)計(jì)分析師或數(shù)據(jù)分析師?如何實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)方法論和數(shù)據(jù)挖掘的深度結(jié)合?如何將大數(shù)據(jù)處理技術(shù)融入相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程教學(xué)，探索統(tǒng)計(jì)工具和不同學(xué)科的融合，培養(yǎng)出創(chuàng)新型人才，以促進(jìn)數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)的發(fā)展?這些都是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，統(tǒng)計(jì)教育工作者必須認(rèn)真思考的問題。高校應(yīng)從課程設(shè)計(jì)的開展及考核方式、實(shí)踐性質(zhì)類課程選擇、實(shí)習(xí)課程調(diào)研、實(shí)踐競(jìng)賽組織等方面改革完善統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)培養(yǎng)模式，做到與時(shí)俱進(jìn)，合理設(shè)置專業(yè)課結(jié)構(gòu)，平衡理論課與實(shí)踐課的時(shí)間，拓寬實(shí)習(xí)面，完善競(jìng)賽組織工作，培養(yǎng)出創(chuàng)新型統(tǒng)計(jì)人才。
［關(guān)鍵詞］數(shù)學(xué)建模；商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)；實(shí)施路徑
前言
數(shù)學(xué)模型是連接實(shí)際問題與數(shù)學(xué)問題的橋梁，是對(duì)某一實(shí)際問題，根據(jù)其內(nèi)在規(guī)律，作一些必要的簡(jiǎn)化與假設(shè)，運(yùn)用適當(dāng)數(shù)學(xué)工具轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，從而用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述問題、解釋性質(zhì)、預(yù)測(cè)未來(lái)，提供解決處理的最優(yōu)決策和控制方案。數(shù)學(xué)建模是架設(shè)橋梁的整個(gè)過程，是從實(shí)際問題中獲得數(shù)學(xué)模型，對(duì)其求解，得到結(jié)論并驗(yàn)證結(jié)論是否正確的全過程。數(shù)學(xué)建模是用數(shù)學(xué)語(yǔ)言和方法，借助數(shù)學(xué)公式、計(jì)算機(jī)程序等工具對(duì)現(xiàn)實(shí)事物的客觀規(guī)律進(jìn)行抽象并概化后，在一定假設(shè)下建立起近似的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，然后再根據(jù)求解的結(jié)果去解決實(shí)際問題。在這個(gè)過程中要從問題出發(fā)，充分發(fā)掘問題內(nèi)涵，按照問題中蘊(yùn)含的內(nèi)生動(dòng)力，尋求合適的模型，經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)后多次修改模型使之漸趨完善，同時(shí)還要進(jìn)行因素靈敏度分析，找出對(duì)問題影響較大、更大或最大的因素。隨著社會(huì)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，數(shù)學(xué)建模越來(lái)越引起人們的重視，很多高校將數(shù)學(xué)建模納入課程體系之中，以提高學(xué)生運(yùn)用專業(yè)知識(shí)、數(shù)學(xué)理論與方法及計(jì)算機(jī)編程技術(shù)綜合分析解決問題的能力，特別是數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽能有效提升學(xué)生的計(jì)算機(jī)技術(shù)與運(yùn)算能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、寫作表達(dá)和創(chuàng)新實(shí)際能力。近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，形形的數(shù)據(jù)環(huán)繞著我們，數(shù)據(jù)分析方面的人才需求陡增，造就了商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的問世。商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)雖是2016年才增補(bǔ)的新專業(yè)，但它是一個(gè)跨數(shù)學(xué)、電子商務(wù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等學(xué)科的邊緣專業(yè)。培養(yǎng)主要面向互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)、批發(fā)、零售、金融等行業(yè)，掌握一定的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、電子商務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)知識(shí)，具有商務(wù)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)管理等專業(yè)技能，能夠從事商務(wù)數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷等工作的高素質(zhì)技能型人才。商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的學(xué)生畢業(yè)后主要從事電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過程中的數(shù)據(jù)采集與整理、調(diào)整與優(yōu)化、網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)與推廣等工作。從2019年開始1＋X證書制度試點(diǎn)工作拉開了序幕，職業(yè)教育邁入考證新時(shí)代，商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)作為第二批試點(diǎn)專業(yè)正在如火如荼地進(jìn)行著，這將拓寬學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)渠道，提高學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)本領(lǐng)。但作為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師要對(duì)數(shù)據(jù)敏感，熟知業(yè)務(wù)背景，認(rèn)知數(shù)據(jù)需求，具有超強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析與展示能力。若將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的人才培養(yǎng)體系中去，不僅使學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)思維解決問題的能力得到提升，更使學(xué)生思路變得富有條理性，讓學(xué)生養(yǎng)成敏銳觀察事物的習(xí)慣，對(duì)學(xué)生的未來(lái)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
1將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的可行性分析
將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)不是牽強(qiáng)附會(huì)的關(guān)聯(lián)，具有一定的可行性。
1．1在課程體系上具有可行性
數(shù)學(xué)建模是源于實(shí)際生活的需求，借助于數(shù)學(xué)的思維及知識(shí)去解決問題，需要學(xué)生具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)編程相關(guān)知識(shí)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的課程體系中含有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用、C＋＋、數(shù)據(jù)分析與處理等課程為學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模奠定了基礎(chǔ)。
1．2在教學(xué)團(tuán)隊(duì)上具有可行性
數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程需要一支專業(yè)基礎(chǔ)扎實(shí)、年輕、富有創(chuàng)造力的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。教學(xué)團(tuán)隊(duì)中的教師不僅要有較為寬廣的數(shù)學(xué)知識(shí)，也要具備較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)編程和操作能力，這樣才能培養(yǎng)學(xué)生從實(shí)際問題中刻畫問題的本質(zhì)并抽象出數(shù)學(xué)模型的能力。我校商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的數(shù)學(xué)建模相關(guān)教師共9人，由來(lái)自于統(tǒng)計(jì)專業(yè)、計(jì)算機(jī)專業(yè)、電子商務(wù)專業(yè)等專業(yè)背景的教師組成，完全可以勝任數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程的教學(xué)與指導(dǎo)。
1．3在教學(xué)環(huán)境上具有可行性
本專業(yè)校內(nèi)教學(xué)條件比較完善，校內(nèi)實(shí)訓(xùn)室基本上能夠滿足所有專業(yè)課程及專業(yè)實(shí)操課程的教學(xué)需要，學(xué)生可以在仿真的環(huán)境中進(jìn)行練習(xí)。鑒于現(xiàn)有校外實(shí)訓(xùn)基地的實(shí)習(xí)內(nèi)容與學(xué)生所學(xué)專業(yè)并不對(duì)口或融合度較低的現(xiàn)狀，學(xué)校還要積極拓展校外實(shí)訓(xùn)銜接度高的校外實(shí)訓(xùn)基地，讓學(xué)生真正參與到企業(yè)活動(dòng)中去，著實(shí)提升學(xué)生的商務(wù)實(shí)踐技能。校內(nèi)教學(xué)條件完全可以勝任數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程的教學(xué)。
2將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的實(shí)施路徑
任何的教學(xué)改革都不是一蹴而就的，是時(shí)間沉淀出來(lái)的產(chǎn)物，從無(wú)到有、從有到優(yōu)需要一個(gè)漫長(zhǎng)的過程。要將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)，需要從課程體系、教學(xué)團(tuán)隊(duì)、管理制度等方面著手。
2．1構(gòu)建數(shù)學(xué)建模的課程體系
將數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)，首先要制定融合數(shù)學(xué)建模的人才培養(yǎng)方案，明確數(shù)學(xué)建模在培養(yǎng)方案中的知識(shí)、素質(zhì)、能力等培養(yǎng)目標(biāo)和要求，設(shè)置數(shù)學(xué)建模在教學(xué)計(jì)劃中的相關(guān)理論、實(shí)踐等教學(xué)環(huán)節(jié)的課時(shí)與學(xué)分分配。對(duì)大一學(xué)生增設(shè)數(shù)學(xué)建模課程，將數(shù)學(xué)建模與統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué)并行教學(xué)，其中涉及數(shù)學(xué)建模思想、基本數(shù)學(xué)模型、Matlab軟件入門等內(nèi)容，使學(xué)生了解幾類基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型、常規(guī)的數(shù)學(xué)建模步驟及方法。在教學(xué)中加入商務(wù)數(shù)據(jù)分析案例，根據(jù)問題需求先建立數(shù)學(xué)模型，然后通過Matlab編程求解出結(jié)果，并運(yùn)用軟件進(jìn)行計(jì)算、仿真和模擬，這樣將數(shù)學(xué)建模、數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)和商務(wù)數(shù)據(jù)分析三者有機(jī)銜接起來(lái)，不僅可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)建模進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)的能力，也為之后的數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽鋪路。
2．2組建數(shù)學(xué)建模的教學(xué)團(tuán)隊(duì)
數(shù)學(xué)建模的教師不僅要熟悉初等幾何、微分方程、優(yōu)化、圖與網(wǎng)絡(luò)、概率等機(jī)理分析性建模，還要熟悉統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)、檢測(cè)等測(cè)試分析性建模；不僅要掌握差分方程、插值與擬合、回歸分析、線性規(guī)劃等數(shù)學(xué)建模方法，還要熟練掌握Matlab、LINGO等各類建模語(yǔ)言的使用。作為數(shù)學(xué)建模的教師，面對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)方面的實(shí)際問題，要全面深入細(xì)致地了解問題的背景，準(zhǔn)確無(wú)誤地明確問題的條件，在查閱、收集、閱讀掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)、信息和資料的基礎(chǔ)上，清晰準(zhǔn)確地形成問題的主要特征，初步確定模型類型。然后根據(jù)特征和目的，找到問題的本質(zhì)，忽略一些次要因素，給出必要的、合理的簡(jiǎn)化與假設(shè)。在分析與假設(shè)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)工具和方法，描述對(duì)象內(nèi)在規(guī)律，建立變量間關(guān)系，確定數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，建立商務(wù)數(shù)據(jù)的問題模型。數(shù)學(xué)建模的一系列過程需要教學(xué)團(tuán)隊(duì)的合理分工與協(xié)作，在日常教學(xué)過程中既要重視數(shù)學(xué)理論，又要重視實(shí)踐案例教學(xué)。使學(xué)生了解基本的數(shù)學(xué)模型和編程思想，把教學(xué)重心放在案例的分析、模型的選擇、程序的實(shí)現(xiàn)、靈敏度的分析等過程之中。通過對(duì)大量問題的數(shù)學(xué)模型的建立及計(jì)算機(jī)編程的求解，讓學(xué)生觸類旁通地處理一些實(shí)際問題，使學(xué)生體會(huì)到數(shù)學(xué)的魅力所在及學(xué)以致用的道理，從而提高學(xué)生商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用能力，為學(xué)生今后的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)團(tuán)隊(duì)不僅要完成數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程的教學(xué)，還要加強(qiáng)數(shù)學(xué)建模教學(xué)的研究和應(yīng)用，加強(qiáng)與外界的交流，推動(dòng)教學(xué)改革，以提高數(shù)學(xué)建模的水平和質(zhì)量。
2．3成立數(shù)學(xué)建模的學(xué)生社團(tuán)
除了數(shù)學(xué)建模融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)之外，還可以在學(xué)校成立數(shù)學(xué)建模社團(tuán)，吸納學(xué)校中對(duì)數(shù)學(xué)建模感興趣的學(xué)生，特別是商務(wù)數(shù)據(jù)與分析專業(yè)的學(xué)生進(jìn)入社團(tuán)。由數(shù)學(xué)建模老師定期對(duì)社團(tuán)學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)，將數(shù)學(xué)建模相關(guān)的數(shù)學(xué)公式、數(shù)學(xué)方法，數(shù)學(xué)建模的流程，競(jìng)賽論文的撰寫要領(lǐng)，編程技巧等以講座的形式傳授給學(xué)生。同時(shí)，社團(tuán)學(xué)生之間成立互助小組，互助小組中選擇商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的學(xué)生為組長(zhǎng)，由組長(zhǎng)帶領(lǐng)其他組員共同探討數(shù)學(xué)建模的學(xué)習(xí)方法與技巧，分享數(shù)學(xué)建模的編程技術(shù)與相關(guān)資料，交流數(shù)學(xué)建模的解決問題的思路。這樣由一個(gè)專業(yè)帶動(dòng)多個(gè)專業(yè)，一個(gè)社團(tuán)輻射到整個(gè)學(xué)校，在提高學(xué)生的數(shù)學(xué)建模能力的同時(shí)，也為數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽選拔人才做好準(zhǔn)備。數(shù)學(xué)建模社團(tuán)的建立在豐富學(xué)生業(yè)余生活的同時(shí)，也給那些對(duì)數(shù)學(xué)有興趣的學(xué)生提供了一個(gè)相互交流的平臺(tái)，不僅可以開闊學(xué)生數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)和研究的思維，還可以加強(qiáng)數(shù)學(xué)理論與實(shí)際問題之間的聯(lián)系，提高學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)思維方式解決實(shí)際問題的能力。
2．4參加數(shù)學(xué)建模的相關(guān)競(jìng)賽
為了更好地發(fā)揮數(shù)學(xué)建模在培養(yǎng)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力過程中的引領(lǐng)作用，學(xué)校組織學(xué)生參加數(shù)學(xué)建模的相關(guān)競(jìng)賽，并將其發(fā)揮到極致。大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽是提高學(xué)生數(shù)學(xué)建模能力最好的平臺(tái)，美國(guó)在1985年開始創(chuàng)辦數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽，我國(guó)大學(xué)生于1989年開始參賽并逐步成為參賽主體，到2019年共有15個(gè)國(guó)家25370隊(duì)注冊(cè)參賽，其中中國(guó)大陸地區(qū)代表隊(duì)約占98％。我國(guó)第一屆大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽（CUMCM）于1992年創(chuàng)辦，2019年1490校區(qū)42992隊(duì)報(bào)名參賽，現(xiàn)已呈現(xiàn)出一派繁榮景象，其他數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽，如：深圳杯、電工杯等也如火如荼地開展起來(lái)。想在競(jìng)賽中取得優(yōu)異的成績(jī)是一個(gè)系統(tǒng)的工程。數(shù)學(xué)建模參賽團(tuán)隊(duì)通常由3名學(xué)生組成。在學(xué)生選拔時(shí)，就要綜合考慮學(xué)生的知識(shí)、能力、性格等因素，這3名學(xué)生不僅要有較好的計(jì)算機(jī)技術(shù)與運(yùn)算能力，更要有吃苦耐勞的精神和較好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)。在教學(xué)指導(dǎo)時(shí)，不僅為學(xué)生講解一些基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)建模方法和技巧，更要注重綜合分析解決問題、邏輯思維、語(yǔ)言文字理解與表達(dá)、科研創(chuàng)新等能力的培養(yǎng)。在模擬訓(xùn)練時(shí)，指導(dǎo)教師嚴(yán)格把關(guān)，讓學(xué)生合理安排三天時(shí)間在網(wǎng)上查閱資料，分析問題之后建模與解答，檢驗(yàn)與分析，再完成競(jìng)賽的論文的寫作。通過多次有針對(duì)性的模擬訓(xùn)練，學(xué)生攝取新知識(shí)、新技能的能力得到提升，定量與定性分析的思維能力得到鍛煉，責(zé)任意識(shí)得到加強(qiáng)，自主學(xué)習(xí)的習(xí)慣逐漸養(yǎng)成，不畏艱難的品質(zhì)得到磨練，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新能力得到提高。指導(dǎo)教師通過對(duì)數(shù)學(xué)建模的研究和學(xué)生的指導(dǎo)，教學(xué)相長(zhǎng)，自身的建模能力也將得到大幅提升。面對(duì)一些實(shí)際的商務(wù)數(shù)據(jù)問題，能夠通過建立一些相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，探索出解決實(shí)際問題的方案，并從這些方案中選擇出最合理、最科學(xué)、最恰當(dāng)?shù)姆桨浮?/p>
2．5搭建數(shù)學(xué)建模的管理體系
將數(shù)學(xué)建模課程融入商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)難度不大，但是要讓學(xué)生組隊(duì)參加數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽并出彩，就需要學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)重視及相關(guān)職能部門支持，在校內(nèi)建立健全數(shù)學(xué)建模管理制度，如將數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽作為二級(jí)學(xué)院考核指標(biāo)、數(shù)學(xué)建模指導(dǎo)教師的工作量計(jì)算辦法、學(xué)生在獎(jiǎng)學(xué)金與評(píng)先評(píng)優(yōu)等方面優(yōu)先考慮等。只有建立健全校內(nèi)管理體系，才能激勵(lì)更多的教師主動(dòng)承擔(dān)數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程的教學(xué)，參與數(shù)學(xué)建模社團(tuán)的指導(dǎo)，同時(shí)激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模的興趣與參加數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的積極性。
事實(shí)上，雖然人們每天都在創(chuàng)造大量的數(shù)據(jù)，但是作為一種術(shù)語(yǔ)和概念，大數(shù)據(jù)對(duì)很多人來(lái)說(shuō)是相對(duì)陌生的，即使是業(yè)內(nèi)專業(yè)人士，關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義也存在爭(zhēng)議。一些人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征是數(shù)據(jù)庫(kù)的容量，而另一些人則認(rèn)為是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，還有些人認(rèn)為，其關(guān)鍵特征是數(shù)據(jù)的集中與分析的速度。
國(guó)雙科技董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官祁國(guó)晟支持最后一種觀點(diǎn)，也就是將海量的大數(shù)據(jù)盡快變成有價(jià)值的小數(shù)據(jù)才有價(jià)值。而他領(lǐng)導(dǎo)的這家公司就是基于Gridsumm Dissector云計(jì)算平臺(tái)，幫助用戶度量、分析并優(yōu)化其在線業(yè)務(wù)，提品與服務(wù)。
這位28歲的CEO稱，從2005年創(chuàng)立至今，公司所賺到的每一分錢幾乎都是靠處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)掙來(lái)的，因此他的觀點(diǎn)更具實(shí)踐意義。他認(rèn)為，大數(shù)據(jù)就是在硬件平臺(tái)有限的條件下，通過軟件技術(shù)的提高，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)之外，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘與分析，在最有效的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的商業(yè)智能。而那些僅僅是被存儲(chǔ)，失去關(guān)聯(lián)性，無(wú)法及時(shí)處理和調(diào)用的數(shù)據(jù)，不能稱為大數(shù)據(jù)。
可貴的大數(shù)據(jù)
原始的大數(shù)據(jù)正是谷歌和亞馬遜成功的原因。據(jù)美國(guó)得克薩斯大學(xué)的一項(xiàng)研究數(shù)據(jù)顯示，如果企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的使用率哪怕提升10%，零售行業(yè)的利潤(rùn)率將提升49%，咨詢行業(yè)提升39%，航空行業(yè)提升21%。而據(jù)麥肯錫的一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)告顯示，美國(guó)受益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和分析，其零售行業(yè)增長(zhǎng)超過了60%，同時(shí)使制造成本降低了50%。
然而大數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)趨勢(shì)，也在改變?nèi)藗兊纳睿诖髷?shù)據(jù)的幫助下，警察可以通過犯罪數(shù)據(jù)和社會(huì)信息來(lái)預(yù)測(cè)犯罪率等。相對(duì)于根據(jù)小范圍數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行推斷，大數(shù)據(jù)能夠?qū)嵤┍纫酝_得多的監(jiān)測(cè)與分析，當(dāng)然前提是可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行有效的分析。
一個(gè)令人神往的應(yīng)用來(lái)自醫(yī)療領(lǐng)域。以往被臨床醫(yī)生用來(lái)判斷病因的經(jīng)驗(yàn)和直覺，逐漸被質(zhì)化和量化后，被那些經(jīng)驗(yàn)并不豐富的醫(yī)生所利用。而如果要確?；颊呙看味极@得最好的診治，就不能僅僅依靠直覺和專業(yè)的技能了，因?yàn)槿藷o(wú)完人。
于是，人們通過基于證據(jù)的醫(yī)療方法（EBM）來(lái)幫助醫(yī)生提高治療水平，就是把臨床研究整合進(jìn)治療準(zhǔn)則。而一直以來(lái)基于“小數(shù)據(jù)”的研究獲得的結(jié)果，被人們嘲笑為“菜譜式治療”。由于在小數(shù)據(jù)集中只能使用單一的術(shù)語(yǔ)，無(wú)法做出確鑿的歸納，醫(yī)生們只是機(jī)械地遵循著這些治療的“配方”來(lái)治病，而在解釋病人的個(gè)體差異時(shí)就顯得力不從心。
大數(shù)據(jù)則足夠用來(lái)創(chuàng)造更加個(gè)性化的“治療菜譜”，允許人們通過粗略的未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)逐條比對(duì)，來(lái)發(fā)現(xiàn)微小但強(qiáng)有力的線索，進(jìn)行分析研究。這讓計(jì)算機(jī)模仿人類醫(yī)學(xué)專家的直覺成為可能。
只不過，在今天的醫(yī)療體系中，只有通過審核的、標(biāo)準(zhǔn)的、被編輯過的數(shù)據(jù)才能被接收。這個(gè)屏障過濾掉了粗糙的原始數(shù)據(jù)，創(chuàng)造了同質(zhì)化的數(shù)據(jù)，排除了能使系統(tǒng)真正有用的多樣性，而且一旦泄漏數(shù)據(jù)集信息將受到重罰，但建立這樣數(shù)據(jù)集的利益卻幾乎不存在，因此這一應(yīng)用還存在于理想之中。
不過在金融、汽車、快消行業(yè)，在市場(chǎng)營(yíng)銷、城市管理、電子政務(wù)等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)得以發(fā)揮。
國(guó)雙科技高級(jí)副總裁續(xù)揚(yáng)有一個(gè)聽起來(lái)有點(diǎn)復(fù)雜的實(shí)例。三年前，歐萊雅旗下的蘭蔻在搜索引擎SEM投放過程中遇到了問題。賬戶中一類詞花費(fèi)很多，但是用量化統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)跟蹤，它帶來(lái)的直接訂單卻非常少，這類詞叫“口碑詞”，諸如“四十歲眼霜哪家好”等。借助國(guó)雙提供的工具發(fā)現(xiàn)，訪問者通過“四十歲眼霜”進(jìn)入蘭蔻官網(wǎng)，但并未買單；三天后通過“蘭蔻促銷”搜索再次進(jìn)入企業(yè)官網(wǎng)，仍未下單；又隔了五天搜索“蘭蔻”進(jìn)入官網(wǎng)；再過了五天，在地址欄中輸入網(wǎng)址直接進(jìn)入官網(wǎng)，這一次他買了2200元的產(chǎn)品。
這個(gè)過程中，口碑詞如同足球賽中的搶球隊(duì)員，后面的幾次搜索的詞匯如同傳球隊(duì)員，最后直接輸入網(wǎng)址購(gòu)買就像射門球員。在常規(guī)的、不是基于大數(shù)據(jù)的量化工具中，功勞將全部歸入射門球員，但事實(shí)上顯然并非如此。這就是目前市場(chǎng)營(yíng)銷中位居前沿的數(shù)據(jù)模型“歸因模型”。
微博的商業(yè)價(jià)值也更多地體現(xiàn)在傳輸作用上，“這證明了量化數(shù)字的分析已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)可以分析現(xiàn)在、分析過去數(shù)據(jù)，最終推導(dǎo)未來(lái)行為模式的情況”。續(xù)揚(yáng)說(shuō)，“大數(shù)據(jù)對(duì)于市場(chǎng)營(yíng)銷帶來(lái)了三個(gè)里程碑：由網(wǎng)下的數(shù)據(jù)很難量化，變成網(wǎng)上的數(shù)據(jù)可以初步地量化；初步的量化變成深入的量化；再進(jìn)一步，可以變成可能追溯的數(shù)據(jù)分析。這是重大的變革?！睋?jù)悉，目前通過國(guó)雙數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)所分析的廣告預(yù)算，每年超過10億人民幣。
初創(chuàng)企業(yè)的新機(jī)遇
上世紀(jì)80年代，尼爾森（Nielsen）曾為部分美國(guó)家庭安裝用以測(cè)量全國(guó)電視收視率的機(jī)頂盒。為了確保樣本的科學(xué)性，尼爾森需要讓家庭在日志上記錄看過的電視節(jié)目。即便如此，由于樣本大約僅占全部家庭的0.02%，數(shù)據(jù)也因?yàn)椴粔蚓_和不具有統(tǒng)計(jì)顯著性而飽受詬病。而現(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，只要捕捉關(guān)于用戶在網(wǎng)上或移動(dòng)設(shè)備上所收看內(nèi)容的數(shù)據(jù)，即可獲得值得信賴的結(jié)果。
數(shù)字媒介的興起，的確為各種調(diào)研與數(shù)據(jù)分析提供了新的手段，但要在海量數(shù)據(jù)中淘得一缽金確實(shí)是件麻煩事兒。
美國(guó)某大學(xué)準(zhǔn)備將20個(gè)從事科學(xué)調(diào)查小組的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，而每個(gè)小組都有超過100TB的數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，如果要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，就需要建立超過20PB容量的數(shù)據(jù)庫(kù)。
這對(duì)于預(yù)算有限的大學(xué)調(diào)研機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)是難以想象的，即便是租用亞馬遜的彈性計(jì)算云服務(wù)EC2，也需要不斷添加服務(wù)器，而將數(shù)據(jù)移交到EC2的過程本身也并不容易。
此前，業(yè)界將“大數(shù)據(jù)”的商機(jī)分為兩類：一類是IBM、微軟、惠普等公司提供的“硬件+軟件+數(shù)據(jù)”的整體解決方案，以平臺(tái)性為特征，提供基礎(chǔ)服務(wù)；另一類是以Facebook、亞馬遜和谷歌等公司為代表，基于自身海量用戶信息，提供精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化廣告推介等商業(yè)活動(dòng)。
但這些傳統(tǒng)“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)模式成本高昂，因此就為一些初創(chuàng)小公司提供了發(fā)展機(jī)遇。祁國(guó)晟稱，只要將線上營(yíng)銷3%～7%的投入運(yùn)用到解決方案上來(lái)，就可以獲得幾倍的提升。因此敏銳的風(fēng)險(xiǎn)投資商開始將目光移至與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司。
位于舊金山的創(chuàng)業(yè)公司Metamarkets，主要針對(duì)支付、簽到和一些與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的問題，為客戶提供了數(shù)據(jù)分析支持，該公司最近獲得了一筆高達(dá)2300萬(wàn)美元的融資。
數(shù)據(jù)化創(chuàng)業(yè)公司Tableau一直被媒體和行業(yè)視為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，他們的精力主要集中于將海量數(shù)據(jù)以可視化的方式展現(xiàn)出來(lái)。最近的一筆融資金額為1000萬(wàn)美元。Tableau為數(shù)字媒體提供了一個(gè)新的展示數(shù)據(jù)的方式。他們提供了一個(gè)免費(fèi)工具，任何人在沒有編程知識(shí)背景的情況下都能制造出數(shù)據(jù)專用圖表。這個(gè)軟件還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提供有價(jià)值的建議。
通過采集病人數(shù)據(jù)，而揭示疾病治療、護(hù)理和藥物測(cè)試等方面的見解的創(chuàng)業(yè)公司Cloudera，可以利用一些價(jià)格低廉的硬件完成大量的數(shù)據(jù)分析，目前其獲得了7600萬(wàn)美元的融資。
國(guó)雙科技最近也接到了來(lái)自啟明創(chuàng)投合伙人胡斌拋出的“橄欖枝”。“從VC的角度，大數(shù)據(jù)正處在黎明時(shí)期，我們關(guān)注與大數(shù)據(jù)相關(guān)的所有創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。”胡斌說(shuō)。
搶手的數(shù)據(jù)人才
“我們找不到了解大數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)行業(yè)比較了解的人?！逼顕?guó)晟覺得目前公司最大的困難就是人才的招聘。
事實(shí)上，為了從大數(shù)據(jù)中獲取最大的商業(yè)價(jià)值，許多企業(yè)在尋找多技能專家，他們需要懂得編程、大規(guī)模數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、商業(yè)。這一新角色被稱為“數(shù)據(jù)學(xué)家”。
2012年5月，麥肯錫全球研究所論及大數(shù)據(jù)的報(bào)告中對(duì)需求提出了些數(shù)字：到2018年，在深度分析技能人才方面，僅美國(guó)就可能會(huì)有14萬(wàn)到19萬(wàn)的缺口；在有能力使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)有效決策方面，則將有150萬(wàn)名經(jīng)理及分析師的缺口。
在線教育和培訓(xùn)公司Skillsoft稱，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的人才培訓(xùn)規(guī)模在過去2年中呈“爆炸性”的增長(zhǎng)，但是還是面臨人才短缺，因?yàn)樵擁?xiàng)工作需要的數(shù)學(xué)技能是一般高校畢業(yè)生無(wú)法滿足的。由于招不到數(shù)據(jù)分析人才，許多公司“被迫通過在線培訓(xùn)的方式，培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)分析師”。
當(dāng)然，也像大數(shù)據(jù)一樣，許多企業(yè)還不那么迫切需要，尤其是在中國(guó)市場(chǎng)。目前，國(guó)雙的客戶大多是全球500強(qiáng)企業(yè)。其很多的目標(biāo)客戶并沒有意識(shí)到大數(shù)據(jù)開發(fā)的價(jià)值，這是一個(gè)需要培育的市場(chǎng)。
中國(guó)是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的大國(guó)，也將是可以從大數(shù)據(jù)中受益最多的國(guó)家之一。還是IDC提供的數(shù)據(jù)，截止到2012年6月，中國(guó)有近3.9億的移動(dòng)客戶、5.3億的互聯(lián)網(wǎng)客戶。在一個(gè)中等規(guī)模的智能城市中，每個(gè)季度就可能產(chǎn)生出200PB的視頻數(shù)據(jù)（如果以一個(gè)筆記本電腦存儲(chǔ)200GB，那就是100萬(wàn)臺(tái)筆記本電腦所能夠存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)）。不過，其中究竟蘊(yùn)藏著多少寶藏，還有待人們利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)來(lái)挖掘。這也正是大數(shù)據(jù)的魅力所在。
大數(shù)據(jù)的魅力
引發(fā)大數(shù)據(jù)熱的根本原因是它能為我們開啟一個(gè)新的可能，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是讓我們認(rèn)識(shí)所不認(rèn)識(shí)的、了解我們從未了解的，從而讓我們從此前模糊的決策，變成有理有據(jù)的科學(xué)決策。多少年來(lái)，由于技術(shù)手段的限制，我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)都是采用抽樣方法，然而大數(shù)據(jù)卻為我們提供了一種新的方法，讓我們可以進(jìn)行全樣本研究。
現(xiàn)實(shí)中，越來(lái)越多的用戶正在從大數(shù)據(jù)技術(shù)中受益。比如，北京百分點(diǎn)信息科技有限公司（以下稱百分點(diǎn)）推出了一種名為個(gè)性化搜索引擎的工具，庫(kù)巴等電子商務(wù)公司利用它來(lái)分析訪客的點(diǎn)擊行為，找出訪客的偏好、進(jìn)行產(chǎn)品推薦。還有，可口可樂正在通過大數(shù)據(jù)技術(shù)處理其銷售數(shù)據(jù)，來(lái)分析世界各地對(duì)各種口味的飲料的偏好，從而對(duì)各種飲料進(jìn)行生產(chǎn)資料規(guī)劃，以及新產(chǎn)品研發(fā)。更為人們熟知的案例是奧巴馬在新一任美國(guó)總統(tǒng)大選中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)隨時(shí)了解選民的傾向，從而開展針對(duì)性的工作，幫助他最終勝選。
未來(lái)，還有更多的大數(shù)據(jù)案例會(huì)不斷涌現(xiàn)。與此同時(shí)，“大數(shù)據(jù)是大忽悠、大謊言”的說(shuō)法也不絕于耳，甚至也引來(lái)科學(xué)界的質(zhì)疑，在互聯(lián)網(wǎng)廣為流傳的《大數(shù)據(jù)的詛咒（The curse of big data）》引發(fā)了業(yè)界關(guān)于“大數(shù)據(jù)好還是小數(shù)據(jù)好”的討論。
然而這些疑問擋不住廠商們的熱情。傳統(tǒng)的IT大佬們紛紛在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投入巨資：大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IBM今年最主要的市場(chǎng)戰(zhàn)略，IBM推出擁有4大核心能力的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，即Hadoop系統(tǒng)、流計(jì)算（Stream Computing）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和信息整合與治理；甲骨文推出了軟硬一體的大數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)，其中內(nèi)置了Cloudera版的Hadoop；SAP以其HANA為切入點(diǎn)，試圖在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分一杯羹；微軟推出了自己的Hadoop發(fā)行版本。另外，Intel、EMC等很多廠商也都在大數(shù)據(jù)方面有不小的投入。今年年初，EMC把其Greenplum等大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)獨(dú)立，與VMware的從事應(yīng)用開發(fā)的部分合并，成立了Pivotal公司，專門針對(duì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)。
除了傳統(tǒng)IT大佬之外，市場(chǎng)還有很多難以計(jì)數(shù)的初創(chuàng)公司，盡管這些公司不大，也許持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)，但專注于大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，對(duì)于大數(shù)據(jù)市場(chǎng)而言，它們同樣也是不可或缺的一部分。
從BI到大數(shù)據(jù)
在大數(shù)據(jù)概念出現(xiàn)之前，在市場(chǎng)也有一個(gè)類似的概念紅極一時(shí)，至今長(zhǎng)盛不衰，這就是商業(yè)智能，而眼下顯然大數(shù)據(jù)的風(fēng)頭要?jiǎng)龠^商業(yè)智能。實(shí)際上，這兩者是一脈相承的。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是以海量數(shù)據(jù)的處理和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的本質(zhì)，增加企業(yè)洞察力為目的而誕生的，而這與商業(yè)智能的目的基本一致，從這個(gè)意義上說(shuō)，兩者之間就存在著必然的聯(lián)系。畢竟，獲得洞察才是我們的目標(biāo)。
業(yè)內(nèi)專家的建議，可以把大數(shù)據(jù)看成是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及商業(yè)智能這些概念的外延和擴(kuò)展可能，特別是把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到傳統(tǒng)企業(yè)中，這一點(diǎn)可能更為明顯。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的長(zhǎng)處在于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而商業(yè)智能則擅長(zhǎng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前，絕大部分傳統(tǒng)企業(yè)的商業(yè)分析已經(jīng)投資于商業(yè)智能，對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和建模都相對(duì)熟悉，而對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析則陌生一些，因此非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)想要被充分認(rèn)知和分析，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后處理不失為一種有效方法。比如，將大數(shù)據(jù)以及聚合數(shù)據(jù)輸入傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)中去做分析與展現(xiàn)，最終形成報(bào)告，出分析結(jié)果。這也是傳統(tǒng)IT廠商最推薦的一個(gè)應(yīng)用方法。
當(dāng)然，也并非都必須如此，比如，那些率先引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就很少使用這些方法，這些缺乏傳統(tǒng)商業(yè)智能基礎(chǔ)的企業(yè)從一開始就將自己的解決方案完全架構(gòu)在Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)上，直接從Hadoop中提出數(shù)據(jù)，利用自己定制的MapReduce，完成數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)落地不容易
盡管大數(shù)據(jù)市場(chǎng)目前看起來(lái)很美，但從整體上說(shuō)這個(gè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)才剛剛起步，整個(gè)市場(chǎng)的騰飛還有待時(shí)日，還存在諸多因素困擾大數(shù)據(jù)落地，人才瓶頸就是之一，特別是既懂得Hadoop相關(guān)技術(shù)同時(shí)還了解企業(yè)業(yè)務(wù)的人才。比如，金融企業(yè)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理時(shí)就非常需要那些有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景、了解銀行業(yè)務(wù)的專業(yè)人才，尤其需要懂得將統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)應(yīng)用到業(yè)務(wù)上并與之相結(jié)合。
在國(guó)外已經(jīng)出現(xiàn)了“數(shù)據(jù)科學(xué)家”（有的稱其為“數(shù)據(jù)分析師”或者“數(shù)據(jù)工程師”）的新職位。他們知道企業(yè)的數(shù)據(jù)在哪里、如何拿到它們，以及什么數(shù)據(jù)是關(guān)鍵、它們?nèi)绾紊?，并懂得?gòu)建相應(yīng)的業(yè)務(wù)流程。其理想的候選人是對(duì)復(fù)雜的算法、分析和市場(chǎng)營(yíng)銷都非常熟悉，此外，最好還能懂超高速計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)甚至人工智能。
用戶可能面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)來(lái)自于Hadoop本身的技術(shù)和生態(tài)系統(tǒng)還有待完善。Hadoop是開源軟件，本身還處于不斷完善之中。同時(shí)，雖然有很多廠商圍繞Hadoop提供了一些服務(wù)和技術(shù)支持，而真正能提供全面技術(shù)支持的廠商卻很少，用戶所需要的技術(shù)支持大部分還來(lái)自于社區(qū)。而技術(shù)支持這一點(diǎn)對(duì)于金融、銀行這樣的客戶是非常重要的。
關(guān)鍵詞：能力本位；大數(shù)據(jù)專業(yè)；課程體系
高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育的本質(zhì)是為了培養(yǎng)在大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、分析、處理、應(yīng)用等領(lǐng)域?qū)嵺`能力強(qiáng)、綜合素養(yǎng)高的技能型人才[1-4]，以能力為本位的大數(shù)據(jù)專業(yè)課程教學(xué)始終貫穿于高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育的全過程，這也是促進(jìn)新常態(tài)下高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育教學(xué)發(fā)展的主要因素。但是，就目前的發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，高職培養(yǎng)的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的數(shù)量和質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能達(dá)到市場(chǎng)和企業(yè)的需求，究其原因，主要是因?yàn)楦呗毚髷?shù)據(jù)專業(yè)課程尚未形成體系，未能在有限的教學(xué)課時(shí)內(nèi)有機(jī)整合交叉重復(fù)的課程內(nèi)容，從而未能突出體現(xiàn)學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)[5-9]。因此，構(gòu)建基于能力本位的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系勢(shì)在必行。
1高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系構(gòu)建的必要性
國(guó)務(wù)院于2015年8月印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》指出，“建立健全多層次、多類型的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系……重點(diǎn)培養(yǎng)職業(yè)工程師等大數(shù)據(jù)專業(yè)人才”。為了在一定程度上滿足市場(chǎng)和企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)人才的需求，截至2020年12月，全國(guó)共有289所高職院校開設(shè)了大數(shù)據(jù)專業(yè)。由于我國(guó)高職院校大數(shù)據(jù)專業(yè)開設(shè)的時(shí)間短、起步晚、底子薄，大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才總體上來(lái)說(shuō)是短缺的[1-4]。此外，由于人才培養(yǎng)目標(biāo)和就業(yè)定位仍然不夠明確，尚未形成系統(tǒng)性的師資團(tuán)隊(duì)、高效的實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)化的課程體系，未能有效構(gòu)建和運(yùn)用交叉學(xué)科的知識(shí)體系和課程內(nèi)容。因此，不完善的課程體系和課程內(nèi)容導(dǎo)致教師只著重計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)的教學(xué)，缺乏適合學(xué)生學(xué)習(xí)系統(tǒng)性的大數(shù)據(jù)課程教學(xué)計(jì)劃，忽略了大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生技能的培養(yǎng)，不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代市場(chǎng)和企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)專業(yè)高技能型人才的需求。目前我國(guó)高職院校大數(shù)據(jù)專業(yè)教學(xué)和人才培養(yǎng)仍處于摸索階段，如何從培養(yǎng)學(xué)生深度的思維能力和解決廣度問題綜合能力的角度出發(fā)，構(gòu)建基于能力本位的大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系是擺在高職院校面前的一個(gè)重要課題[1-9]。
2基于能力本位高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系構(gòu)建的可行性分析
2.1面向計(jì)算思維能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系。計(jì)算思維能力即在管理學(xué)和教育學(xué)基本理論的基礎(chǔ)上，充分、綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對(duì)所需求解的問題進(jìn)行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，從而求得最優(yōu)解的一種思維能力[5]。高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育的培養(yǎng)目標(biāo)本質(zhì)是為了培養(yǎng)在大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、分析、處理、應(yīng)用等領(lǐng)域?qū)嵺`能力強(qiáng)、綜合素養(yǎng)高的技能型人才。計(jì)算思維能力完美地詮釋了高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程教育教學(xué)的內(nèi)在本質(zhì)，即將高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程劃分為一種包括通識(shí)教育、大類教育、基本認(rèn)知等模塊課程在內(nèi)的螺旋遞推式的計(jì)算思維課程體系，通識(shí)教育課程包括數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能導(dǎo)論、操作系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)組成原理、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理、大數(shù)據(jù)編程算法等課程，充分、綜合運(yùn)用管理學(xué)領(lǐng)域、教育學(xué)領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的基本概念、基本理論、基本方法、基本手段和基本過程對(duì)所需求解的大數(shù)據(jù)分析、處理、應(yīng)用問題進(jìn)行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納。因此，通過構(gòu)建面向計(jì)算思維能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系并在實(shí)際的教學(xué)活動(dòng)中加以實(shí)踐，促進(jìn)學(xué)生熟練掌握大數(shù)據(jù)的基本概念、基本理論、基本知識(shí)、基本方法、基本手段、基本過程和基本技能[6]，從而具備初步的項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和能力。2.2面向應(yīng)用能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系。高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育的本質(zhì)是為了培養(yǎng)在大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、分析、處理、應(yīng)用等領(lǐng)域?qū)嵺`能力強(qiáng)、綜合素養(yǎng)高的技能型人才，即高職大數(shù)據(jù)專業(yè)教育的本質(zhì)是以能力為本位的?；诿嫦蛴?jì)算思維能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系，面向應(yīng)用能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系是指將大數(shù)據(jù)主干課程劃分為專業(yè)骨干、專業(yè)實(shí)踐等模塊課程，它們屬于應(yīng)用能力培養(yǎng)的范疇，專業(yè)骨干課程可開設(shè)的課程主要包括大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與傳輸、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)，專業(yè)實(shí)踐課程可開設(shè)課程包括大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)挖掘、分析與處理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。這是高職大數(shù)據(jù)專業(yè)基于能力本位的課程體系整體框架中的核心課程，也是后期以“專業(yè)拓展”“綜合拓展”等模塊課程為標(biāo)志的工程能力培養(yǎng)課程開設(shè)的前提[5-7]。面向應(yīng)用能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系側(cè)重于大數(shù)據(jù)應(yīng)用框架的部署和理解，課程內(nèi)容完美地體現(xiàn)了培養(yǎng)學(xué)生的大數(shù)據(jù)編程算法、大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技術(shù)等方面的核心能力。2.3面向工程能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系。工程能力是指在計(jì)算思維能力和應(yīng)用能力的基礎(chǔ)上，學(xué)生通過團(tuán)隊(duì)協(xié)作解決實(shí)際工作中較為復(fù)雜綜合性的工程項(xiàng)目開發(fā)問題的能力。因此，面向工程能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系包含專業(yè)拓展、綜合拓展等模塊課程，它們屬于工程能力培養(yǎng)的范疇，即培養(yǎng)多元化的具有廣度創(chuàng)造技術(shù)、深度人工智能開發(fā)技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)科學(xué)家等工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)與開發(fā)人才[6]。面向工程能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系通過項(xiàng)目小組團(tuán)隊(duì)協(xié)作的形式，以工程項(xiàng)目與企業(yè)真實(shí)案例為驅(qū)動(dòng)，促使學(xué)生搭建大數(shù)據(jù)工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)與開發(fā)的框架，細(xì)化框架內(nèi)部細(xì)節(jié)，集思廣益，形成最終的工程項(xiàng)目解決方案，并充分運(yùn)用所學(xué)的專業(yè)骨干、專業(yè)實(shí)踐等模塊課程中的大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與傳輸、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)、大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)挖掘、分析與處理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等課程的核心知識(shí)，實(shí)施大數(shù)據(jù)工程項(xiàng)目的大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、分析、處理、應(yīng)用、作業(yè)調(diào)度、工程維護(hù)、代碼調(diào)錯(cuò)等，從而完美地實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際工程問題能力的目標(biāo)[7-9]。
3基于能力本位的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系構(gòu)建途徑
3.1構(gòu)建支撐計(jì)算思維能力培養(yǎng)的立體化課程資源。面向計(jì)算思維能力的課程體系是高職大數(shù)據(jù)專業(yè)發(fā)展的一個(gè)基礎(chǔ)性課程體系，這是大數(shù)據(jù)專業(yè)能力向應(yīng)用能力與工程能力縱深發(fā)展的延伸性課程，目的在管理學(xué)和教育學(xué)基本理論的基礎(chǔ)上，充分、綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對(duì)所需求解的問題進(jìn)行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，使學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)專業(yè)的通識(shí)教育、大類教育、基本認(rèn)知等模塊課程，從而為學(xué)生拓展應(yīng)用能力與工程能力打下基礎(chǔ)。因此，需要構(gòu)建支撐計(jì)算思維能力培養(yǎng)的立體化課程資源，其主要形式是利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)置集課程資源、線上線下資源、實(shí)踐課程資源為一體的立體化課程體系教學(xué)資源模式[5]，并利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建多樣化的線上線下網(wǎng)上教學(xué)環(huán)境、學(xué)生線上線下學(xué)習(xí)平臺(tái)。課程教學(xué)資源以線上線下和任務(wù)與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐課程形式為主，學(xué)生在教師的啟發(fā)和引導(dǎo)下自主學(xué)習(xí)，時(shí)時(shí)講解、時(shí)時(shí)操作。在此立體化課程資源支撐下，按照“計(jì)算思維形成→基本技能訓(xùn)練→計(jì)算思維能力培養(yǎng)”的要求，充分運(yùn)用混合式翻轉(zhuǎn)教學(xué)方式，對(duì)一些重點(diǎn)難點(diǎn)的課程內(nèi)容進(jìn)行反復(fù)教學(xué)，實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘與人工智能結(jié)合的大數(shù)據(jù)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)的實(shí)際操作，對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)別指導(dǎo)，加深學(xué)生對(duì)基本知識(shí)點(diǎn)的掌握和理解。3.2搭建支撐應(yīng)用能力培養(yǎng)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)。高職大數(shù)據(jù)專業(yè)實(shí)踐性、應(yīng)用性極強(qiáng)，面向應(yīng)用能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系要求搭建適當(dāng)?shù)闹螒?yīng)用能力培養(yǎng)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)以強(qiáng)化學(xué)生的應(yīng)用能力。搭建支撐應(yīng)用能力培養(yǎng)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，重點(diǎn)是學(xué)校應(yīng)根據(jù)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)和計(jì)算思維能力培養(yǎng)需求，從硬件環(huán)境、軟件環(huán)境、線上線下網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)等方面入手，構(gòu)建集大數(shù)據(jù)編程算法、大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技術(shù)等于一體的核心能力培養(yǎng)平臺(tái)[5-6]，大數(shù)據(jù)編程算法、大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技術(shù)課程采用線上線下模式、理實(shí)一體化的教學(xué)方式，主要用于大數(shù)據(jù)專業(yè)的“專業(yè)骨干”“專業(yè)實(shí)踐”等模塊課程的實(shí)訓(xùn)教學(xué)；軟件條件方面，利用搭建的實(shí)訓(xùn)環(huán)境，以學(xué)生分組協(xié)作形式，可以選擇并行分布式處理軟件Hadoop和Spark，實(shí)施大數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型的建立模型、參數(shù)的選擇，為學(xué)生提供大數(shù)據(jù)編程算法、大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)核心平臺(tái)技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技術(shù)方面的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，使學(xué)生掌握基本方法和技巧，理解基本工作原理，從而可以較好地培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用能力。3.3設(shè)計(jì)支撐工程能力培養(yǎng)的綜合性工程項(xiàng)目。面向工程能力的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系即培養(yǎng)多元化的具有廣度創(chuàng)造技術(shù)、深度人工智能開發(fā)技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)科學(xué)家等工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)與開發(fā)人才，它是圍繞學(xué)生的工程項(xiàng)目開發(fā)能力而設(shè)置的。因此，學(xué)校應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)專業(yè)的人才培養(yǎng)總體目標(biāo)、計(jì)算思維能力培養(yǎng)目標(biāo)和應(yīng)用能力培養(yǎng)目標(biāo)，設(shè)計(jì)支撐工程能力培養(yǎng)的綜合性工程項(xiàng)目[6-9]，在每個(gè)項(xiàng)目中設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，力求做到課程與崗位能力對(duì)接，檢驗(yàn)學(xué)生對(duì)實(shí)踐知識(shí)的掌握情況以及解決問題的思想、手段和方法，從而為工程項(xiàng)目開發(fā)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在綜合性工程項(xiàng)目類型方面，把支撐工程能力培養(yǎng)的綜合性工程項(xiàng)目分為設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)和綜合性實(shí)驗(yàn)，合理規(guī)劃工程能力培養(yǎng)計(jì)劃、培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)以便較好地適應(yīng)工程能力培養(yǎng)的新形勢(shì)，讓學(xué)生在“練中學(xué)、學(xué)中練”，考察學(xué)生的實(shí)際工程項(xiàng)目開發(fā)能力，力求工程項(xiàng)目開發(fā)能力與企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)接。3.4創(chuàng)新基于學(xué)生能力本位的教學(xué)模式和教學(xué)方法。面向計(jì)算思維能力、應(yīng)用能力、工程能力培養(yǎng)的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系是一種螺旋遞推式的課程體系，它完美地詮釋了高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程教育教學(xué)的內(nèi)在本質(zhì)?；趯W(xué)生能力本位的教學(xué)模式和教學(xué)方法是實(shí)現(xiàn)高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程教育教學(xué)內(nèi)在本質(zhì)的重要條件。因此，高職院校要從大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)和學(xué)生實(shí)際需求出發(fā)，制作精美的教學(xué)視頻，充分利用微課、翻轉(zhuǎn)課堂、多媒體、遠(yuǎn)程協(xié)作、虛擬現(xiàn)實(shí)、系統(tǒng)仿真、探究式、啟發(fā)式、逆向式、互動(dòng)式等教學(xué)方式、方法和手段[1-4]，按照“思維培養(yǎng)—應(yīng)用細(xì)化—工程開發(fā)”的教學(xué)模式，圍繞大數(shù)據(jù)專業(yè)的課程教學(xué)內(nèi)容，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，隨時(shí)調(diào)整教學(xué)細(xì)節(jié)，合理安排課時(shí)，及時(shí)記錄教學(xué)過程中的反饋信息，使得師生之間的良好互動(dòng)和溝通達(dá)到一定的廣度和深度，為學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)專業(yè)課程的精髓和將來(lái)適應(yīng)工作崗位打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.5加強(qiáng)基于學(xué)生能力本位的師資隊(duì)伍建設(shè)。高質(zhì)量的專業(yè)教師隊(duì)伍是構(gòu)建基于能力本位的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系構(gòu)建的良好保障，因此高職院校要圍繞學(xué)生的計(jì)算思維能力培養(yǎng)、應(yīng)用能力培養(yǎng)、工程能力培養(yǎng)[5-9]，加強(qiáng)基于學(xué)生能力本位的師資隊(duì)伍建設(shè)，讓教師在教學(xué)與科研中取長(zhǎng)補(bǔ)短，豐富知識(shí)結(jié)構(gòu)，相互促進(jìn)，相互提高，從而為教師專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新實(shí)踐能力提供保障，提升教師授課水平。
4結(jié)語(yǔ)
高職大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系的構(gòu)建為提升學(xué)生的計(jì)算思維能力、應(yīng)用能力、工程能力提供了科學(xué)的發(fā)展平臺(tái)，對(duì)高職專業(yè)人才培養(yǎng)和課程改革具有重要的意義，同時(shí)也能使學(xué)生成為有知識(shí)、有能力的社會(huì)主義事業(yè)建設(shè)者和接班人。大數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)今社會(huì)的重要意義以及大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的不足決定了大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)任重道遠(yuǎn)，但是不足也是動(dòng)力，也給未來(lái)高職大數(shù)據(jù)專業(yè)預(yù)留了很大的發(fā)展空間。
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有個(gè)不太靠譜的命題：如何讓趙本山和邁克爾喬丹搭上關(guān)系？其實(shí)很簡(jiǎn)單，通過分析兩個(gè)人的社交圈子，興趣愛好等，最終可以找出一條線路能讓他們兩個(gè)人認(rèn)識(shí)，這就是隱藏其中的大數(shù)據(jù)魅力之一點(diǎn)點(diǎn)……
隨著互聯(lián)網(wǎng)的沖擊，UGC（用戶產(chǎn)生內(nèi)容）不斷發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不斷普及并深入人心，用戶可以隨時(shí)隨地在網(wǎng)絡(luò)上分享內(nèi)容，由此產(chǎn)生了海量的用戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)并不是我們想象中的那樣冷冰冰、枯燥的數(shù)據(jù)，而是更加活生生、有趣的數(shù)據(jù);這些數(shù)據(jù)不同于以往單純的數(shù)字，它們聲色結(jié)合、圖文并茂。
比如，F(xiàn)acebook用戶每天共享的東西超過40億，Twitter每天處理的數(shù)據(jù)量超過3.4億;而每分鐘Tumblr博客作者會(huì)2.7萬(wàn)個(gè)新帖子，Instagram用戶會(huì)共享3600張新照片……隨著Facebook、Twitter、LinkedIn、微信等社交媒體的流行，對(duì)社交關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘成為近幾年的一個(gè)技術(shù)熱點(diǎn)。
玩的核心是消費(fèi)者洞察
在一般商業(yè)前提下，社交大數(shù)據(jù)挖掘的目的，是投消費(fèi)者所好。
不可否認(rèn)，一個(gè)正在改變我們的生活、工作和思維方式的新浪潮正悄悄來(lái)到我們身邊，這或許就是大數(shù)據(jù)（Big Data）導(dǎo)致的一個(gè)還不可名狀的時(shí)代。
當(dāng)下，社交大數(shù)據(jù)正在對(duì)企業(yè)，甚至于一些行業(yè)帶來(lái)深刻的變革。下面，讓我們來(lái)細(xì)數(shù)一下吧！
首先，與傳統(tǒng)的營(yíng)銷方式相比，利用大數(shù)據(jù)營(yíng)銷，從前期的曝光，中期的轉(zhuǎn)化，到后期的購(gòu)買行為都是可監(jiān)測(cè)的。效果可評(píng)估是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的最實(shí)質(zhì)性影響。其次，在社交環(huán)節(jié)，越來(lái)越多消費(fèi)者通過社交媒體反饋?zhàn)约簩?duì)企業(yè)產(chǎn)品、品牌形象的看法，這個(gè)過程會(huì)產(chǎn)生許多有價(jià)值信息，甚至包括一些潛在的市場(chǎng)需求。對(duì)一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，這些信息不僅可能使他們調(diào)整原有產(chǎn)品，甚至催生新的商業(yè)模式。消費(fèi)者洞察，是大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值。第三，大數(shù)據(jù)對(duì)某些行業(yè)來(lái)講，意義更加不同。比如電影行業(yè)，金融行業(yè)，大數(shù)據(jù)能夠起到預(yù)估性、前瞻性作用，企業(yè)可以據(jù)此建立一些模型對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行分析。
同時(shí)，這又是一個(gè)移動(dòng)盛行的時(shí)代，與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)相比，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更加強(qiáng)調(diào)“社交”和“互動(dòng)”。人們隨時(shí)隨地可以和朋友問候交流、分享資訊，只要帶上手機(jī)，整個(gè)社交圈也就裝在口袋里。交互性增強(qiáng)帶來(lái)的效果是，不但產(chǎn)品可以為用戶帶來(lái)效用，用戶反過來(lái)也能為產(chǎn)品導(dǎo)入流量。一個(gè)網(wǎng)友如果在微博上發(fā)文夸贊一家餐廳，經(jīng)由他的社交圈的轉(zhuǎn)發(fā)和擴(kuò)散，就將為這家餐廳帶來(lái)更多的訪客。這個(gè)特征，也為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)創(chuàng)新指出了一個(gè)方向，那就是基于用戶身份的信息交互和社交應(yīng)用。
當(dāng)下，所有行業(yè)都在積極擁抱移動(dòng)互聯(lián)浪潮，當(dāng)然金融業(yè)也無(wú)法作壁上觀。唯有移動(dòng)起來(lái)的金融，才具備在下一個(gè)周期繼續(xù)參與競(jìng)爭(zhēng)的生命力。這其中，應(yīng)用社交化的趨勢(shì)和大數(shù)據(jù)，將對(duì)金融行業(yè)帶來(lái)更多新的機(jī)遇，并將使金融行業(yè)逐步移動(dòng)化、社交化，產(chǎn)生新的具有移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)的金融模式。這種金融模式將具有成本低廉、便捷的特點(diǎn)，能夠使人們不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制享受金融服務(wù)。
總之，進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，金融行業(yè)的客戶信息、交易信息、資產(chǎn)信息、信用信息等數(shù)據(jù)經(jīng)過有效采集和整理分析，將會(huì)成為具有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)合外部數(shù)據(jù)將形成具有重要價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以有效幫助金融企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，降低運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，提高欺詐防范能力，提高信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平，為決策提供有效支持，同時(shí)幫助金融企業(yè)了解客戶需求，開發(fā)出符合客戶需要，具有創(chuàng)新精神的新產(chǎn)品。
每分鐘的心情狀態(tài)終將被考量
社交大數(shù)據(jù)營(yíng)銷，是為了更好地輔助金融決策。
金融業(yè)是產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，大數(shù)據(jù)正在改變著銀行的運(yùn)作方式，特別是對(duì)理解和洞察市場(chǎng)和客戶方面正產(chǎn)生著深遠(yuǎn)的影響。
隨著Facebook和Twitter等社交平臺(tái)的內(nèi)涵更深入更延展，分享、交流等社交元素開始與更多金融服務(wù)相互融合，由此產(chǎn)生的多種商業(yè)價(jià)值也隨之凸顯。
金融市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)很大程度上受市場(chǎng)情緒的左右，社交網(wǎng)絡(luò)提供的情緒數(shù)據(jù)為金融交易帶來(lái)巨大機(jī)會(huì)。一些機(jī)構(gòu)以社交網(wǎng)站為交易策略中心的平臺(tái)正為市場(chǎng)帶來(lái)新的活力。
目前風(fēng)靡華爾街的算法交易正是讓大數(shù)據(jù)為其服務(wù)的一種案例。一些算法交易公司憑借的就是通過跟蹤全球互聯(lián)網(wǎng)上的頭條新聞以及微博數(shù)據(jù)等捕捉政治、經(jīng)濟(jì)方面的變化對(duì)市場(chǎng)的影響，并將其作為股市投資的信號(hào)。一些提供專業(yè)服務(wù)的技術(shù)平臺(tái)風(fēng)起云涌，如MarketPsych公司和路透社合作提供了119個(gè)國(guó)家的18000多個(gè)獨(dú)立指數(shù)，如每分鐘的心情狀態(tài)――樂觀、憂郁、快樂、恐懼和生氣等，為金融機(jī)構(gòu)的自動(dòng)交易提供第三方服務(wù)。
當(dāng)然，信貸管理是長(zhǎng)期困擾銀行的難題，大數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和有價(jià)值的信息為銀行信貸審批與決策提供了一個(gè)新的視角和工具。包括微信、微博在內(nèi)的社交網(wǎng)站以及搜索引擎、物聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等平臺(tái)將人們之間的人脈關(guān)系、情緒、興趣愛好、購(gòu)物習(xí)慣等生活模式以及經(jīng)歷一網(wǎng)打盡，并將其加入到巨大的個(gè)人信息庫(kù)中。銀行利用這些更加準(zhǔn)確和豐富的數(shù)據(jù)在信用分析和客戶評(píng)級(jí)方面做出正確判斷和決策，讓信貸決策不再僅僅憑借滯后的數(shù)據(jù)和束縛手腳的條條框框，而是從被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)，從信用分析發(fā)展到行為分析，為信貸審批帶來(lái)全新的方式。
還有一些消費(fèi)信貸創(chuàng)業(yè)公司正研究開發(fā)以社交圖譜為依據(jù)的FICO信用評(píng)分系統(tǒng)，利用15個(gè)變量決定其信用等級(jí)，預(yù)測(cè)單個(gè)借貸者是否會(huì)違約。一份內(nèi)部研究顯示，根據(jù)物以類聚的原理，個(gè)人貸款償還可能性和其朋友償還債務(wù)可能性呈正相關(guān)。大數(shù)據(jù)從一個(gè)新的緯度提供信用分析參考，逐漸降低信貸方面的高門檻。
由于大數(shù)據(jù)可以整合更多信息，并可以更準(zhǔn)確評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)，銀行可以為不同風(fēng)險(xiǎn)客戶提供不同價(jià)格的貸款。如果借款人與貸款人之間彼此擁有足夠信息，金融中介的作用會(huì)變得越來(lái)越模糊，正在崛起的數(shù)據(jù)銀行已對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。
可見，大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)提供了客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費(fèi)信息掌握客戶消費(fèi)習(xí)慣，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶行為，有針對(duì)性地推銷產(chǎn)品和服務(wù)，滿足銀行對(duì)潛在客戶量身定制服務(wù)的需求。另外，在品牌管理和客戶服務(wù)反饋方面，大數(shù)據(jù)通過對(duì)人們?cè)谒枷?、情緒和通信方面的數(shù)據(jù)化情感分析，獲取并匯總顧客的反饋意見并對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)效果做出準(zhǔn)確判斷。
大數(shù)據(jù)時(shí)代涌現(xiàn)了更多的金融與商業(yè)的跨行業(yè)聯(lián)動(dòng)營(yíng)銷。如：西班牙的桑坦德銀行每周發(fā)給其分行一份可能對(duì)該行某類產(chǎn)品感興趣的客戶清單，其中有些就不是金融產(chǎn)品?；ㄆ煦y行新加坡分行在觀察客戶信用卡交易的基礎(chǔ)上，借機(jī)提供相關(guān)商店和餐館的折扣。信用卡公司和其他零售商也在涉足這個(gè)領(lǐng)域，Visa 與服裝零售店Gap聯(lián)手向在Gap店附近刷卡的持卡人發(fā)送折扣券。亞洲花旗有25位數(shù)據(jù)分析師，2012年在新加坡設(shè)立了一個(gè)新的“創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”，將數(shù)據(jù)分析師和大機(jī)構(gòu)客戶與孟加拉的大型分析中心聯(lián)系在一起，如果客戶簽下服務(wù)，刷信用卡，系統(tǒng)可以查看任何一天客戶購(gòu)物和吃飯的地點(diǎn)，以及偏好，如果發(fā)現(xiàn)該客戶喜歡意大利餐，快到午餐時(shí)，如客戶所處的位置附近有一家著名的意大利餐館，銀行可以發(fā)送短信，提供那家餐館的打折券，使得第二次交易出現(xiàn)。系統(tǒng)甚至有能力找出客戶接受這項(xiàng)優(yōu)惠的比例。這些靈感正是借鑒從亞馬遜營(yíng)銷圖書的經(jīng)驗(yàn)，客戶的喜好不僅僅取決于他所買到書，還取決于相同客戶買了什么書。
金融機(jī)構(gòu)最為關(guān)注的是風(fēng)險(xiǎn)管理，而大數(shù)據(jù)在管理交易、信貸風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)方面大顯神通。許多金融機(jī)構(gòu)早已采用大數(shù)據(jù)防治欺詐，保持交易方面的合規(guī)，如在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中核對(duì)黑名單中的名字，區(qū)別同名同姓。信用卡公司用大數(shù)據(jù)分析客戶大規(guī)模的交易規(guī)律，大大降低了風(fēng)險(xiǎn)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家正在開始與社會(huì)科學(xué)家協(xié)作
社交大數(shù)據(jù)，助互聯(lián)網(wǎng)金融大道盛行。
隨著計(jì)算機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)的興起和發(fā)展，在過去的幾十年間，金融行業(yè)在不斷被改變，隨著金融行業(yè)不斷觸網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)顯示出誘人前景。
與傳統(tǒng)金融相比，互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：通過社交網(wǎng)絡(luò)或電子商務(wù)平臺(tái)可以挖掘各類與金融相關(guān)的信息;大幅提高信息搜集效率，智能滿足用戶金融需求;在供需信息幾乎完全對(duì)稱、交易成本極低的條件下，優(yōu)化交易方式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)不僅在于信息搜集和處理，還能有效地將眾多交易主體的資金流置于其監(jiān)控之下，降低風(fēng)險(xiǎn)控制成本。
目前，互聯(lián)網(wǎng)金融主要有五種模式：一種是以拍拍貸、人人貸、點(diǎn)名時(shí)間等為代表的線上P2P模式和眾籌模式;第二種是阿里、京東、蘇寧為代表的電商介入金融領(lǐng)域，形成的各自互聯(lián)網(wǎng)金融模式，阿里最具代表性，衍生的金融模式也較多;第三種是涉及到銀行支付結(jié)算體系的第三方支付，目前有支付寶、財(cái)付通為代表的200多家支付企業(yè);第四種是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)介入的金融服務(wù)領(lǐng)域，更多以服務(wù)金融機(jī)構(gòu)為主要模式，本身不介入金融領(lǐng)域，像數(shù)米網(wǎng)、銅板街、東方財(cái)富網(wǎng)等基金代銷網(wǎng)站，還有如融360、好貸網(wǎng)的金融信息服務(wù)模式的網(wǎng)站;第五是互聯(lián)網(wǎng)貨幣，如比特幣。其中，影響最大的是阿里金融等擁有海量客戶、數(shù)據(jù)資源的第三方支付和P2P等。對(duì)于傳統(tǒng)金融業(yè)，這種形式的互聯(lián)網(wǎng)金融主要挑戰(zhàn)了什么呢？可以認(rèn)為其在于：客觀上割裂了銀行和終端客戶的直接聯(lián)系，銀行客戶開始分流，銀行被電商前臺(tái)后端化;銀行資金開始脫媒，小額高頻度的資金流水通過第三方或者P2P進(jìn)行流通、投資。
金融機(jī)構(gòu)希望能夠收集和分析大量中小微企業(yè)用戶日常交易行為的數(shù)據(jù)，判斷其業(yè)務(wù)范疇、經(jīng)營(yíng)狀況、信用狀況、用戶定位、資金需求和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，解決由于小微企業(yè)財(cái)務(wù)制度的不健全，無(wú)法真正了解其真實(shí)的經(jīng)營(yíng)狀況的難題。其中，比較典型的就是阿里小貸，首創(chuàng)了從風(fēng)險(xiǎn)審核到放貸的全程線上模式，將貸前、貸中以及貸后三個(gè)環(huán)節(jié)形成有效聯(lián)結(jié)，向通常無(wú)法在傳統(tǒng)金融渠道獲得貸款的弱勢(shì)群體批量發(fā)放“金額小、期限短、隨借隨還”的小額貸款。接下來(lái)，我們還原一下其做法：
首先，通過阿里巴巴B2B、淘寶、天貓、支付寶等電子商務(wù)平臺(tái)，收集客戶積累的信用數(shù)據(jù)，利用在線視頻全方位定性調(diào)查客戶資信，再加上交易平臺(tái)上的客戶信息（客戶評(píng)價(jià)度數(shù)據(jù)、貨運(yùn)數(shù)據(jù)、口碑評(píng)價(jià)等），并對(duì)后兩類信息進(jìn)行量化處理;同時(shí)引入海關(guān)、稅務(wù)、電力等外部數(shù)據(jù)加以匹配，建立數(shù)據(jù)庫(kù)模型。
其次，通過交叉檢驗(yàn)技術(shù)輔以第三方驗(yàn)證確認(rèn)客戶信息的真實(shí)性，將客戶在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)映射為企業(yè)和個(gè)人的信用評(píng)價(jià)，通過沙盤推演技術(shù)對(duì)地區(qū)客戶進(jìn)行評(píng)級(jí)分層，研發(fā)評(píng)分卡體系、微貸通用規(guī)則決策引擎、風(fēng)險(xiǎn)定量化分析等技術(shù)。
最后，在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管方面，開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)人際爬蟲系統(tǒng)，突破地理距離的限制，捕捉和整合相關(guān)人際關(guān)系信息，并通過逐條規(guī)則的設(shè)立及其關(guān)聯(lián)性分析得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)論，結(jié)合結(jié)論與貸前評(píng)級(jí)系統(tǒng)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)控制的雙保險(xiǎn)。阿里小貸還憑借互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)控貸款的流向：如果該客戶是貸款用于擴(kuò)展經(jīng)營(yíng)，阿里小貸將會(huì)對(duì)其廣告投放、店鋪裝修和銷售進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)控。
可見，互聯(lián)網(wǎng)金融借助社交網(wǎng)絡(luò)等新平臺(tái)產(chǎn)生了海量用戶和數(shù)據(jù)，記錄了用戶群體的情緒，但大數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法自己總結(jié)人類行為模式的規(guī)律。計(jì)算機(jī)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家正在開始與社會(huì)科學(xué)家協(xié)作，找到把大數(shù)據(jù)策略和小數(shù)據(jù)研究相結(jié)合的新途徑。利用互聯(lián)網(wǎng)，金融企業(yè)也可以對(duì)其客戶行為模式進(jìn)行分析（比如事件關(guān)聯(lián)性分析），這類似于工程上的“對(duì)照實(shí)驗(yàn)”，即觀察、測(cè)試不同條件下，機(jī)構(gòu)投資者或普通金融消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的反應(yīng)，識(shí)別其中的因果關(guān)系，提高客戶轉(zhuǎn)化率，改善服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的精準(zhǔn)營(yíng)銷。例如，領(lǐng)先的零售企業(yè)通過監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動(dòng)情況及其與商品的互動(dòng)，與交易記錄相結(jié)合開展實(shí)驗(yàn)，就可以指導(dǎo)選擇商品種類、擺放貨品、調(diào)整售價(jià)。再如，有保險(xiǎn)公司通過精細(xì)化分析客戶風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)富變化、家庭資產(chǎn)價(jià)值等數(shù)據(jù)并不斷更新其背景資料，向客戶提供量身定制的保單。未來(lái)，保險(xiǎn)公司還將使用個(gè)人位置和汽車運(yùn)行信息對(duì)車險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)，向客戶提供交通和天氣狀況、停車事故高發(fā)區(qū)域和速度限制變化等實(shí)時(shí)信息，開發(fā)有利于安全駕駛的產(chǎn)品。
在大數(shù)據(jù)盛行的年代，互聯(lián)網(wǎng)不僅影響到金融，它還是整個(gè)消費(fèi)習(xí)慣的改變。隨著70，80，90后成為互聯(lián)網(wǎng)金融的主要人群，他們多年已經(jīng)養(yǎng)成了互聯(lián)網(wǎng)生活習(xí)慣和思維模式，更傾向于選擇通過互聯(lián)網(wǎng)，便捷、高效地來(lái)解決借貸、理財(cái)、投資等各方面的金融需求。
未來(lái)社交關(guān)系與大數(shù)據(jù)還將在互聯(lián)網(wǎng)貸款、購(gòu)買保險(xiǎn)、證券投資等發(fā)揮極大作用。金融和數(shù)據(jù)擁有天然的數(shù)據(jù)化基因，因?yàn)榻鹑诒旧砭褪切畔⒑蛿?shù)據(jù)，做金融的本質(zhì)就是做信用。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的有據(jù)可查的信用數(shù)據(jù)，為構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系提供了保障。
什么時(shí)候隱私可以成為偽命題？
社交大數(shù)據(jù)掘金路上，隱私問題忡忡。
當(dāng)然，深度的社交大數(shù)據(jù)挖掘中最敏感的問題仍然是用戶隱私的問題。社交網(wǎng)站從一誕生起就與這個(gè)問題相伴相生，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，隱私問題顯得越發(fā)重要。在未來(lái)掘金社交數(shù)據(jù)的道路上，一方面要為用戶提供更加精準(zhǔn)便捷的良好服務(wù)，另一方面也要注重對(duì)用戶隱私的保護(hù)。只有符合用戶需求和用戶安全的商業(yè)利益，才能成為可持續(xù)的商業(yè)利益。
關(guān)鍵詞：汽車零部件；質(zhì)量管理；優(yōu)化措施
引言
汽車零部件的質(zhì)量能夠體現(xiàn)出汽車的安全與性能，因此，質(zhì)量是如今消費(fèi)者選擇車輛的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。為了能夠提高汽車公司在當(dāng)今市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)的能力，汽車生產(chǎn)公司從汽車零部件的質(zhì)量抓起，制定一系列的措施來(lái)加強(qiáng)質(zhì)量的提高，從而才能夠促進(jìn)汽車企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，獲得更大的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)。
1 質(zhì)量管理項(xiàng)目在汽車零部件項(xiàng)目中的核心作用
質(zhì)量管理項(xiàng)目不但能為任務(wù)確立一定的目標(biāo)，明確汽車零部件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，還能夠?yàn)榱颂嵘滟|(zhì)量采取一定的措施，使得汽車零部件質(zhì)量得到保障的同時(shí)能夠讓質(zhì)量有一個(gè)更大的提升，質(zhì)量管理實(shí)施的時(shí)候設(shè)立監(jiān)督部門，督促工作更好地完成。
2 汽車公司的問題分析
汽車鎖零部件生產(chǎn)公司也存在著一些阻礙企業(yè)積極向前發(fā)展的問題。
首先，由于國(guó)內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)手段及開發(fā)能力弱，零部件的設(shè)計(jì)生產(chǎn)過于依附于整車廠商等等，這些問題使得汽車制造產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大，生產(chǎn)效率也較低。
其次，企業(yè)內(nèi)部缺乏一個(gè)完善的認(rèn)證評(píng)價(jià)系統(tǒng)，導(dǎo)致汽車鎖零部件的生產(chǎn)規(guī)模效益薄弱，質(zhì)量問題也屢出。
第三，沒有得到供應(yīng)商的技術(shù)支持，生產(chǎn)成本過高，質(zhì)量狀況得不到改善。隨著國(guó)內(nèi)汽車企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力越趨低下。全球汽車生產(chǎn)重心開始不斷向中國(guó)移動(dòng)，這一趨勢(shì)使得汽車零部件生產(chǎn)量加劇，國(guó)內(nèi)盡管人口數(shù)量可以緩解生產(chǎn)壓力，但生產(chǎn)質(zhì)量無(wú)法得到有效保障。
3 優(yōu)化汽車零部件質(zhì)量管理的有效措施
3.1 借鑒汽車零部件質(zhì)量管理發(fā)展階段
眾所周知，汽車零部件質(zhì)量管理發(fā)展階段大體經(jīng)歷過質(zhì)量檢驗(yàn)階段、統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制階段和全面質(zhì)量管理階段。以下是對(duì)這三個(gè)階段的優(yōu)化控制探討。
3.1.1 質(zhì)量檢驗(yàn)階段
質(zhì)量檢驗(yàn)是1950年前蘇聯(lián)的質(zhì)量管理辦法，包括操作者自檢、工長(zhǎng)自檢和檢驗(yàn)員專檢三個(gè)不同階段。盡管較現(xiàn)代高科技質(zhì)量管理技術(shù)處于相對(duì)落后的地位，但是它也推動(dòng)了質(zhì)量管理的發(fā)展。我們應(yīng)該借鑒和吸納質(zhì)量檢驗(yàn)各個(gè)階段的優(yōu)勢(shì)，將三個(gè)部分所獲得的信息經(jīng)驗(yàn)以新的方式呈現(xiàn)。
3.1.2 統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制階段（SQC）
隨著時(shí)代的發(fā)展與進(jìn)步，1950年之后，我國(guó)汽車領(lǐng)頭企業(yè)試行新的管理方案，將質(zhì)量管理由傳統(tǒng)的質(zhì)量檢驗(yàn)逐步邁向統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制階段，這一階段的特色是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)理論建立質(zhì)量分析模型，采用統(tǒng)計(jì)工具分析數(shù)據(jù)庫(kù)，這一新方案為質(zhì)量管理打開了新的發(fā)展方向，從而更優(yōu)化了控制汽車零部件產(chǎn)品制造質(zhì)量的管理過程。我們可以借鑒“質(zhì)量日”和“新三檢”制度，優(yōu)化管理制度，提高職員質(zhì)量管理意識(shí)，提升汽車零部件生產(chǎn)質(zhì)量，推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
3.1.3 全面質(zhì)量管理階段（TQM）
這一管理階段20世紀(jì)60年代提出的實(shí)踐檢驗(yàn)的科學(xué)手段，由于國(guó)內(nèi)各種技術(shù)手段的阻礙，使得這一管理在國(guó)內(nèi)依舊是形式運(yùn)行。但其中的質(zhì)量管理理念是值得我們借鑒與效仿的。
3.2 把握并創(chuàng)新汽車零部件質(zhì)量管理基本方法
以汽車零部件質(zhì)量管理體系的質(zhì)量工具為基礎(chǔ)，IS0/TSl6949被汽車行業(yè)制定為汽車企業(yè)質(zhì)量管理項(xiàng)目的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，汽車生產(chǎn)企業(yè)要合理把握IS0/TSl6949的技術(shù)規(guī)范，優(yōu)化其含有的質(zhì)量管理的五大工具：產(chǎn)品質(zhì)量先期策戈O（APQP）、潛在失效模式和后果分析（FMEA）、統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）、測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA）、生產(chǎn)件批準(zhǔn)程序（PPAP）等，使五大工主輔得當(dāng)，相互促進(jìn)。嚴(yán)格規(guī)范企業(yè)員工綜合素質(zhì)，以科學(xué)的完善的系統(tǒng)方法論為指導(dǎo)，保證該質(zhì)量管理體系能有效汽車企業(yè)運(yùn)營(yíng)提供高質(zhì)量，高效益的服務(wù)。
3.3 有效控制公司實(shí)施質(zhì)量管理體系的核心過程
3.3.1 計(jì)劃和確定過程
這一過程是整個(gè)汽車零部件設(shè)計(jì)開發(fā)的啟動(dòng)階段，要通過問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)顧客的期望進(jìn)行收集和了解，為后期的設(shè)計(jì)做好前期準(zhǔn)備工作。
3.3.2 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開發(fā)過程
這一過程要對(duì)汽車鎖零部件產(chǎn)品的設(shè)計(jì)要求和技術(shù)手段進(jìn)行考核和評(píng)定，通過績(jī)效考核手段對(duì)企業(yè)內(nèi)部相關(guān)分析工作人員進(jìn)行評(píng)價(jià)，優(yōu)化企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)檢定分析師的能力水平，對(duì)圖紙的設(shè)計(jì)可行性進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估并做出最有方案，采用負(fù)激勵(lì)管理對(duì)質(zhì)量業(yè)績(jī)較差的工作人員給予處罰，減少產(chǎn)品在制造過程前的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
3.3.3 過程設(shè)計(jì)與開發(fā)過程
這一過程階段是一個(gè)開放的過程，它的完善與前兩個(gè)過程相互依賴，相互影響。企業(yè)要建立完善的制造體系或系統(tǒng)，通過對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需求的理解，滿足國(guó)際質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)，采用先進(jìn)的設(shè)備，吸納高技能型人才，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，縮小產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性的誤差，減小系統(tǒng)輸入輸出偏差及敏感度，使a品的制造系統(tǒng)可靠便利。
3.3.4 產(chǎn)品和過程的確認(rèn)過程
在對(duì)試產(chǎn)品的確認(rèn)過程也是對(duì)零部件產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造過程數(shù)據(jù)分析改進(jìn)的過程，是產(chǎn)品制造過程之前的核心階段。這一過程可以通過“最強(qiáng)之星”小組賽的方式篩選出最優(yōu)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)方案，給予優(yōu)厚的獎(jiǎng)勵(lì)鼓勵(lì)優(yōu)秀員工積極參與奉獻(xiàn)并展示自己的工作能力。這一過程的完善是整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造的核心。
3.3.5 反饋、評(píng)價(jià)與改進(jìn)過程
質(zhì)量管理的反饋評(píng)價(jià)階段是對(duì)產(chǎn)品后期銷售的評(píng)價(jià)，對(duì)下一步更完善設(shè)計(jì)的考核，可以通過調(diào)查問卷的形式，通過對(duì)顧客一對(duì)一交流了解產(chǎn)品的優(yōu)劣，企業(yè)需要建立評(píng)價(jià)交流網(wǎng)站和交流軟件平臺(tái)，通過網(wǎng)絡(luò)這一反饋信息平臺(tái)收集廣泛的資料，分析其數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化和完善其汽車零部件產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制作，使汽車的質(zhì)量受到顧客的肯定。
4 結(jié)束語(yǔ)
我國(guó)的經(jīng)濟(jì)在飛躍發(fā)展的時(shí)候，人們對(duì)汽車的需求也日益增強(qiáng)，為了能夠適應(yīng)社會(huì)的發(fā)展，從汽車零部件生產(chǎn)方式發(fā)生一定的變化，使得汽車零部件的質(zhì)量更加讓人滿意，汽車生產(chǎn)公司將進(jìn)行全面質(zhì)量管理，這一管理作為汽車零部件企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分，為汽車市場(chǎng)的前進(jìn)邁出更加重要的一大步。
參考文獻(xiàn)
[1]李亮.關(guān)于汽車零部件質(zhì)量管理的多方面分析[J].民營(yíng)科技，2015（6）.
