作者简介：吕雅楠(2004.6-),性别:女,籍贯:辽宁 丹东,民族:汉,学历:专科,研究方向:商务数据分析与应用.

大数据背景下商务数据分析与统计会计融合的课程体系构建研究

吕雅楠；王欣雨；李艳奇；孟思锜；房丽

辽宁理工职业大学 辽宁 锦州  121000

摘要

随着数字经济的快速发展，大数据技术已广泛渗透到企业经营管理的各个环节，数据驱动决策逐渐成为现代企业提升竞争力的重要方式。在此背景下，商务数据分析与统计会计作为支撑企业数据治理、经营分析和财务决策的重要学科，其融合发展已成为高职财经类专业人才培养的重要方向。传统课程体系普遍存在知识模块分散、实践环节脱节以及数据分析能力培养不足等问题，难以满足企业对复合型数据管理人才的需求。基于大数据时代产业发展需求，构建商务数据分析与统计会计深度融合的课程体系，有助于实现专业知识、数据技术和职业能力的协同培养。

关键词：大数据；商务数据分析；统计会计；课程体系；课程融合

引言

数字化转型重塑企业的经营模式和管理模式，企业财务管理也从传统的财务核算逐步向数据分析、预测经营以及决策支持延展。商务数据分析注重数据采集与处理、商业价值的提炼，统计会计侧重于经济数据核算、统计分析及财务管理，两者在数据收集、方法运用和应用方向上关系密切。在目前的课程设置中，商务数据分析和统计会计分属独立设置的课程内容，两者存在着重复与脱节现象，并不能帮助学生建立起数据理念和综合分析的能力。面对企业对数字化财经人才的新要求，高职院校有必要打破学科壁垒，推进课程融合与协同建设。

一、大数据环境下商务数据分析与统计会计课程融合的理论基础

在数据量呈海量、多样、实时的大数据时代，企业在经营中产生的数据越来越多，传统基于经验以及单一财务指标进行企业管理的方法已不能适应企业的发展要求。商务数据分析利用数据挖掘技术、可视化分析技术和预测建模技术等从市场的数据、客户的数据和经营的数据等方面进行深入地研究，以帮助企业做出决策；而统计会计对经济活动的数据进行分类、整理、核算与分析，提供可靠信息支撑企业的经营管理活动。商务数据分析是从不同的视角出发去解决企业问题，但他们都处理数据、发现价值的过程。在人才培养上，前者注重技术应用能力，后者突出经济业务的理解能力，两者结合可以实现数据技术应用和财务管理知识的有机融合。课程体系构建整合了采集数据、处理数据、统计数据、财务决策等几个知识点，构建完整地数据价值链学习，培养学生的数据思维与分析能力和决策能力，有效地衔接财经教育及数字经济的需求。

二、商务数据分析与统计会计融合课程体系的主要内容

（一）构建数据驱动的知识模块体系

以知识联系性为原则，以企业数据流动为课程重构线索。结合获取、整理、分析和决策四个数据处理过程来建构模块化知识结构。将统计原理、会计知识与数据分析技术进行整合，并按数据采集阶段主要讲授有关企业经营数据收集、数据库应用基础、识别企业数据来源；数据整理阶段主要介绍如何对数据进行清洗、分类、汇总以及如何运用各种方法对统计数据进行整理；数据处理分析阶段，着重讲授描述性数据分析、会计分析中各项财务指标的计算分析以及图表展示数据分析等；数据决策分析阶段结合企业的实际进行企业预测分析、企业成本控制和绩效评价等。实现学生从数据到信息价值形成全过程的数据管理认知学习。

（二）设计基于能力培养的实践教学体系

融合课程既要讲授知识，更强调职业能力的培养。围绕企业数字化岗位需要的数据处理能力、财务分析能力和经营决策能力构建实践教学体系。以真实企业案例和业务数据为基础，将学生置于具体业务情境中完成数据采集、统计分析和撰写决策报告等任务。将理论知识转化为实践能力。实践教学分为基础训练、综合实训和项目实践。基础训练培养学生的数据录入与统计计算以及软件使用技能。综合实训注重企业经营数据分析与评价及企业财务指标评价等任务。以企业的实际业务为依托进行数据分析项目的项目实践。

三、大数据时代商务数据分析与统计会计融合课程体系构建方法

（一）基于岗位需求重构课程内容体系

企业数字化转型对人才的培养提出了新的要求，数据分析师、财务数据分析师、经营管理分析师等新岗位不断出现，对企业数据分析与应用人员提出更高的能力需求。所以课程建设应从岗位出发进行课程重构。学院要对数据管理相关岗位的职责和能力需求进行调研，并依据岗位需求的能力（数据处理、统计分析、财务分析、决策支持）设置相应课程体系，避免课程之间的重复教学及知识碎片化的问题。

在具体的实施过程下，可以依据企业数据分析的业务情境来设计课程内容。例如按照销售数据分析、成本控制分析、客户价值分析以及经营绩效评价等常见的业务任务设置教学内容，将统计方法、会计学知识和数据分析方法应用于同一个教学项目中。以项目任务带动学习，使学生在解决问题的过程中掌握相关专业知识和技术技能，从而有效实现课程内容与岗位需求的无缝对接，并提升人才培养的适应性和针对性。

（二）创建“数据分析+统计会计”项目教学法

基于项目化的教学有利于促进课程融合。传统的教学主要以知识传授为主，学生参与度不高、实践深度不足。基于项目的教学重视任务驱动和结果导向，能有效提升学生的实践能力。在商务数据分析与统计会计的融合课程建设过程中，可围绕企业经营设计综合性项目，将数据采集和财务管控制作任务有机整合在一起，创设一个完整情境。

具体来说，教师可以按照“项目导入—数据收集—数据分析—财务评价—决策意见—展示评价”这一流程来组织教学活动。首先，教师通过案例引导学生进行数据分析，并用Excel、Power BI等软件进行处理和可视化分析。在此基础上结合统计会计相关知识形成数据分析报告。项目实施过程中教师以指导和评价为主。这样能够培养学生的自主学习能力和协作能力。在整个项目流程中，学生不仅掌握了数据分析技术，还提升了财务管理能力；培养了沟通表达能力、团队精神与创新思维，达到学有所获。

（三）建构多元整合的课程评价和资源支持体系

课程体系改革的顺利推进需要科学评价和资源保障的支持。基于传统理论考试成绩导向式的评价模式难以反映学生的数据挖掘能力与职业素养水平。构建过程性评价与结果性评价相结合，知识技能与能力和素质评价相结合的多元化评价机制；评价的内容包括理论知识掌握、数据处理能力、项目实施能力和展示能力等全面考察学生的综合素质水平。

强化课程资源和师资队伍保障。开发数字化教学平台，建立案例和企业数据库以支持课程实践，与企业共建实习基地并引进企业项目、专家等参与到课程中来提升课程的实践价值及发展价值；打造“双师型”教师团队，提升教师应用数据分析技术及行业经验指导实践的能力，并构建相应的理论教学与实践指导的师资队伍。完善评价保障机制以及资源保障系统并为商务数据分析与统计会计融合的课程体系建设带来持续的发展动能，促进课程改革获得显著成效。

结语

新时代背景下，对财经人才提出了新的要求，商务数据分析与统计会计高度融合成为其发展的必然趋势。未来，高职院校应进一步深化产教融合与校企合作，不断优化课程内容和教学资源，培养具备数据分析能力、财务管理能力和数字化思维的复合型人才，为数字经济背景下企业高质量发展提供人才支撑。

参考文献

[1]张彬.大数据背景下数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用分析[J].营销界,2025,(16):159-161.

[2]刘美言.职业本科教育背景下商务数据分析课程思政融合的创新实践与评估[J].科学咨询,2025,(10):147-150.

[3]高政元.电子商务数据分析新趋势下中高职融合的探索与突破[J].中国商界,2025,(4):196-197.

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