基于網(wǎng)絡文本分析的茶葉行業(yè)電子商務人才核心技能需求研究

呂 梁

（黃河水利職業(yè)技術(shù)學院，河南開封 475004）

茶葉由于其易運輸、易儲藏、易包裝、標準化程度高等特征成為在網(wǎng)上熱銷的農(nóng)產(chǎn)品之一，據(jù)2017年中國農(nóng)產(chǎn)品電子商務報告顯示，茶葉的網(wǎng)上銷售額在所有農(nóng)產(chǎn)品中居第二位。行業(yè)的興旺勢必對人才產(chǎn)生吸引力，但據(jù)茶產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究室2017年調(diào)研數(shù)據(jù)顯示依然有一半以上的茶葉企業(yè)認為電子商務人才的缺乏影響了企業(yè)的贏利能力。所以了解茶業(yè)行業(yè)對電子商務人才的技能需求并針對性的開展人才培養(yǎng)，就成為人才培養(yǎng)機構(gòu)尤其是開設電子商務專業(yè)的高校急需要考慮的問題。

1 傳統(tǒng)電子商務崗位技能分析方法面臨的問題

傳統(tǒng)的崗位技能分析主要是基于崗位調(diào)查問卷法和企業(yè)專家座談法，存在成本高，產(chǎn)生結(jié)果的周期長，企業(yè)覆蓋率低，企業(yè)和專家質(zhì)量無法保證，無法滿足學校與企業(yè)之間即時性的快速反饋和響應等問題。本文在廣泛閱讀文獻資料的基礎上，經(jīng)過多種方法的實踐比較，提出了基于網(wǎng)絡文本挖掘的茶葉電子商務專業(yè)崗位核心技能需求分析方法。該方法綜合使用了網(wǎng)絡文本自動采集技術(shù)、中文分詞技術(shù)、方差分析、數(shù)學模型建立等技術(shù)，為解決電子商務專業(yè)建設中無法動態(tài)跟蹤用人單位崗位需求信息的問題提出了一個低成本解決的方案，同時也為其他專業(yè)解決類似問題提供了借鑒。

2 基于網(wǎng)絡文本分析的茶葉電商人才核心技能分析流程

本文將茶葉行業(yè)電子商務類崗位核心技能需求的分析過程分成了7步驟。首先是數(shù)據(jù)源選取，其次是編寫網(wǎng)絡文本自動采集程序輔助于人工分析，將采集到的文本匯集成網(wǎng)絡文檔集，然后使用php html phraser技術(shù)對文本進行識別，然后編寫文本詞典，作為網(wǎng)絡文本分詞的依據(jù)，同時使用ICTCLAS軟件對分別進行分詞并統(tǒng)計器出現(xiàn)的頻次，最后建立數(shù)學模型對抽取出來的關(guān)鍵詞進行重要性程度分值評價，最終推導出崗位核心技能需求。

圖1 基于網(wǎng)絡文本分析的茶葉電子商務崗位核心技能分析流程圖

3 數(shù)據(jù)源選取

數(shù)據(jù)源的選取要遵循較小資源耗費，更高查詢質(zhì)量的原則。本文主要以知名招聘網(wǎng)站上發(fā)布的與茶葉行業(yè)電子商務相關(guān)的崗位信息作為信息源，輔以企業(yè)官方網(wǎng)站上的招聘廣告和專業(yè)博客。

（1）專業(yè)招聘網(wǎng)站

據(jù)艾瑞咨詢《2017年中國網(wǎng)絡招聘行業(yè)半年度發(fā)展報告》顯示，2017年上半年在中國網(wǎng)絡招聘市場中，前程無憂和智聯(lián)招聘分別占據(jù)市場份額的31.8%和30.7%，領(lǐng)跑整個行業(yè)，本文選擇這兩個國內(nèi)最大的招聘網(wǎng)站作為網(wǎng)絡文本的主要數(shù)據(jù)源。

（2）企業(yè)官方網(wǎng)站

越來越多的茶葉企業(yè)將自己的企業(yè)官網(wǎng)作為發(fā)布招聘信息的渠道，同時茶葉企業(yè)在官方網(wǎng)站上發(fā)布的信息具有明確的崗位分類和詳細的崗位職責描述，所以可以作為重要的輔助性數(shù)據(jù)源來驗證崗位分析的準確性。

（3）茶葉類專業(yè)博客、微信公眾號社區(qū)。

專業(yè)博客和微信公眾號的作者往往是茶葉領(lǐng)域的專家，所以其發(fā)表的博客往往與自身的任職崗位有很多關(guān)聯(lián)，這對于分析崗位工作環(huán)境、崗位技能點、崗位任務具有重要的意義。

4 網(wǎng)絡文本分析與模型建立

由于采集到的網(wǎng)絡文本主要是非結(jié)構(gòu)化的文本，所以需要使用特殊的工具進行文本解析，在文本解析之前首先需要建立專業(yè)詞典。本文通過三個方面來建立分詞詞典。一是收集崗位論文關(guān)鍵詞和茶葉類電子商務博客文章進行大規(guī)模聚類，并形成知識點詞典。二是采集《普通高等學校電子商務本科專業(yè)知識體系（試行）》中的專業(yè)知識點形成專業(yè)詞典。三是對招聘網(wǎng)站上的文本廣告進行自然語言分詞輔以人工篩選形成崗位詞典。通過建立分詞詞典再對采集到的數(shù)據(jù)重新進行分詞并匯入數(shù)據(jù)庫，為數(shù)據(jù)分析和建模提供基礎。

崗位核心技能的篩選和描述主要通過分析崗位關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次來判定，考慮到后期計算的難度以及代表性本文取均值以上的數(shù)據(jù)作為核心關(guān)鍵詞。同一個崗位的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越多說明其越重要，但是其重要程度不能單純用頻次來衡量，比如在同一崗位的某個行業(yè)出現(xiàn)100次的關(guān)鍵詞并不一定就比在另外一個行業(yè)出現(xiàn)30詞重要，這取決于該行業(yè)所有關(guān)鍵詞的整體頻次，如果某個行業(yè)所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次均高，則其處于最重要位置的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次必然多，反之亦然。所以需要采用一種方法來統(tǒng)一衡量關(guān)鍵詞的重要性程度。本文在借鑒同類研究分析的基礎上提出了以最大頻次關(guān)鍵詞為最重要，其他關(guān)鍵詞以此為參考計算重要程度的計算方法，計算公式如（1）所示。

Gn表示關(guān)鍵詞的對于崗位描述的重要程度，Wn為第n個頻次在頻次平均數(shù)以上關(guān)鍵詞，Wmax為同一崗位同一行業(yè)出現(xiàn)頻次最大的詞的頻次，P為重要程度的最大值，本研究取10作為最重要的衡量值。

通過分崗位對關(guān)鍵詞進行抽取并進行重要程度篩選后，我們對同一崗位篩選出來的關(guān)鍵詞進行了累加，在累加結(jié)果的基礎上進行了二次關(guān)鍵詞重要程度計算，以抽取出崗位核心關(guān)鍵詞。崗位核心關(guān)鍵詞計算方法如公式（2）所示。

CW表示同一崗位中的某一關(guān)鍵詞在不同行業(yè)中的重要性程度的累加，Wj為第j個關(guān)鍵詞的重要程度值。計算出每一個崗位中的每一個關(guān)鍵詞的重要性程度累加值后，再使用公式（1）計算關(guān)鍵詞在每一個崗位中的重要程度。之所以重新使用公式1計算是為了進行不同崗位核心關(guān)鍵詞之間的比較，以篩選出不同崗位的共性關(guān)鍵詞，從而進行統(tǒng)一分析，以降低后續(xù)工作量。

5 茶葉行業(yè)電子商務崗位人才核心技能需求

通過將采集到的網(wǎng)絡文本導入電子商務分詞分析并在廣泛研究相關(guān)文獻的基礎上，本研究將茶葉行業(yè)電子商務崗位的核心技能定義為15項，包含兩類電子商務崗位，并根據(jù)其代表的關(guān)鍵詞的重要性程度分值，按照其重要程度分為了1-3級。

表 茶葉行業(yè)電子商務崗位核心技能需求情況

6 結(jié)束語

通過網(wǎng)絡文本分詞技術(shù)對茶葉類電子商務人才崗位核心技能需求進行分析區(qū)別于傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和實地調(diào)研分析方法，具有全面性和整體性，避免了由于調(diào)查對象選取問題引起的以偏概全現(xiàn)象。通過網(wǎng)絡文本分析采集崗位需求中的共性內(nèi)容進行針對性培養(yǎng)可以顯著提升電子商務人才的適應性，滿足茶葉行業(yè)不同企業(yè)的需求。