2025年10月31日上午，实验中心510教室内，大数据与电商系《行为数据分析》实验课如期进行。鉴于该课程聚焦行业前沿的行为数据采集、处理与建模技术，且全程以实操实验为核心载体，对教师的“前沿理论储备+精细化实验指导”能力提出双重高要求，特由信息管理与信息系统专业背景、深耕数据领域多年的王虎责任教授牵头，携手青年教师邢晓文共同授课，为大数据管理1231班、1232班学生提供专业指导。此次“双师共教”模式，既是为匹配纯实验课“理论讲解-实验演示-实时答疑”的全流程教学需求——王虎教授负责拆解前沿技术原理与核心实验逻辑，邢晓文老师辅助跟进学生实操进度、解决即时问题；也是通过“传帮带”机制，让青年教师在前沿实验课程教学中积累经验，最终实现课程质量与教师成长的双向赋能。
作为深耕数据领域的责任教授，王虎教授在课程设计上精准锚定大数据管理专业的核心培养目标——《行为数据分析》实验课不仅衔接“数据预处理、建模分析、结果应用”的专业能力链，更聚焦行业前沿的行为数据洞察逻辑。例如，结合企业业务场景案例，让课程内容既贴合专业学习重点，又同步行业实践标准。课堂上，王虎教授主导理论拆解与实验指导，邢晓文老师辅助实操答疑与互动引导，二人默契配合，将“专家引领+青年成长”的传帮带理念贯穿教学全程。
授课环节，王虎教授围绕行为数据分析的核心逻辑层层深入，始终紧扣大数据管理专业的实操需求。首先，他以大数据管理领域常见的“用户行为画像构建”和“目标客户运营”为例，清晰阐释行为数据分析的核心目的：不止是梳理数据表象规律，更要通过行为数据解码业务痛点与用户需求，为大数据管理相关的决策优化、系统迭代、业务赋能提供科学支撑；随后，系统梳理行为数据分析的完整流程，从行为数据的获取、清洗，到建模分析、可视化呈现，每个环节均搭配大数据管理实验课专属数据集举例，让抽象理论与专业实操无缝衔接。
针对“行为数据预处理”这一大数据管理专业的实验重点，王虎教授特别强调其关键意义：原始行为数据常存在缺失、异常等问题，若直接用于分析会导致业务逻辑判断偏差、实验结果失真，预处理是保障大数据管理实验准确性的核心前提。王虎教授先明确插值法在缺失值补全中的核心分类：行为数据缺失值处理常用的插值法分为两类，一类是线性插值，通过两点间的直线关系估算缺失值，操作简便但精度有限，更适合数据分布均匀的简单场景；另一类是非线性插值，能通过多节点多项式拟合还原数据趋势，适配行为数据这类非均匀分布的连续型数据，重点讲解拉格朗日插值法是非线性插值中的经典方法，在行为数据分析的复杂数据处理中应用广泛。他同时强调预处理的必要性：“原始行为数据常存在‘某时段点击记录缺失’、‘异常高频操作数据’等问题，预处理是保障实验结果有效性的‘第一道防线’。”
课程尾声，作为王虎教授的结对青年教师，邢晓文分享了成长收获：“王教授把行为数据分析的理论内核与大数据管理专业的实验场景深度融合，尤其是用拉格朗日插值法解决数据缺失问题的实操讲解，不仅帮我理清了专业课程的教学重难点，更学会了如何将抽象理论转化为学生能上手的实验步骤，这种‘专家带教’的模式，为我后续提升大数据管理专业教学能力指明了方向。”
在场的大数据管理专业学生也纷纷反馈课程价值：“王教授把行为数据分析的步骤和拉格朗日插值法拆解得特别细，还结合我们专业实验会用到的业务行为数据案例，之前觉得难理解的预处理方法，现在不仅懂了原理，还知道怎么在专业实验里应用，这节课对后续的专业学习和实践都太有帮助了！”
此次《行为数据分析》实验课既是责任教授专业风采的生动展现，也是“传帮带”教学机制的实践落地。通过专家引领、师生共教，既让大数据管理专业学生夯实了行为数据分析的核心技能，也为青年教师搭建了专业成长平台。未来，大数据与电商系将持续深化此类教学模式，以责任教授为核心，推动更多贴合专业需求的优质课程落地，助力大数据管理专业人才培养质量再上新台阶。
