數(shù)據(jù)分析人才需求特征挖掘及培養(yǎng)建議

路健　劉彩娜　劉夢瑩　張晶玉

［摘 要］隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，社會對數(shù)據(jù)分析人才的需求極大增加。文章采集前程無憂招聘網(wǎng)站中3 969條數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息，利用統(tǒng)計(jì)分析、文本挖掘等技術(shù)進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析崗位需求特征研究，描繪“知識—能力—素質(zhì)—經(jīng)驗(yàn)”人才需求畫像。以招聘信息分析結(jié)果為依據(jù)，為高校數(shù)據(jù)分析類人才培養(yǎng)提供參考意見。

［關(guān)鍵詞］文本挖掘；數(shù)據(jù)分析人才；需求特征；人才培養(yǎng)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.20.071

［中圖分類號］F49；C961［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）20-0224-03

0? ? ?引 言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，我國已經(jīng)進(jìn)入“大物云移”時(shí)代，即大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代［1］。2021年，工業(yè)和信息化部發(fā)布的《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)測算規(guī)模突破3萬億元，創(chuàng)新力強(qiáng)、附加值高、自主可控的現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)體系基本形成。大數(shù)據(jù)的發(fā)展將引發(fā)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的變革，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才的需求將日益增大。如何培養(yǎng)滿足行業(yè)需要、貼近崗位需求、聚焦能力生成的數(shù)據(jù)分析人才，是高等院校亟待解決的問題。

本文利用文本挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息進(jìn)行多維度的崗位需求特征分析，依據(jù)需求特征明確人才培養(yǎng)要素，提高人才供給與企業(yè)需求的契合度，以滿足社會新經(jīng)濟(jì)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新技術(shù)大背景下的人才培養(yǎng)新要求［2］。

1? ? ?數(shù)據(jù)收集與處理

1.1? ?數(shù)據(jù)來源

本文于2022年11月以“數(shù)據(jù)分析”為關(guān)鍵詞，采集前程無憂網(wǎng)站的招聘數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、刪除無效值和處理異常值等操作，保留了3 969條招聘數(shù)據(jù)。每條招聘數(shù)據(jù)均包含企業(yè)名稱、企業(yè)類型、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)地址、招聘崗位、薪資、工作經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷要求、招聘人數(shù)、崗位職責(zé)、任職要求等。

1.2? ?數(shù)據(jù)處理

1.2.1? ?崗位職責(zé)和任職要求分詞

招聘信息中的崗位職責(zé)和任職要求數(shù)據(jù)可以反映出企業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才各方面的要求。本文通過Python語言調(diào)用Jieba方法實(shí)現(xiàn)對崗位職責(zé)和任職要求數(shù)據(jù)的中英文分詞、去停用詞、分詞結(jié)果降維、詞頻統(tǒng)計(jì)等操作，根據(jù)詞頻信息提取技術(shù)能力、素質(zhì)能力、應(yīng)用行業(yè)等相關(guān)的關(guān)鍵詞。

1.2.2? ?薪資單位統(tǒng)一

薪資數(shù)據(jù)中出現(xiàn)三種單位：千元/月、萬元/月、萬元/年，利用Python編寫程序?qū)⑺袉挝唤y(tǒng)一為“萬元/月”。添加“平均薪資”列，根據(jù)薪資范圍中最低薪資和最高薪資計(jì)算平均工資。如將“0.6～0.8萬元/月”轉(zhuǎn)化為平均薪資0.7萬元/月。

2? ? ?數(shù)據(jù)分析崗位基本情況分析

2.1? ?學(xué)歷及工作經(jīng)驗(yàn)要求分析

數(shù)據(jù)分析崗位所需的學(xué)歷要求中，本科占比88.8%，碩士和博士總占比11.2%，如圖1所示。所需經(jīng)驗(yàn)要求中，3～4年工作經(jīng)驗(yàn)需求占比最大，如圖2所示。說明數(shù)據(jù)分析崗位對學(xué)歷和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)都有一定的門檻設(shè)置，需要從業(yè)人員注意經(jīng)驗(yàn)的積累和技術(shù)能力的提升。

2.2? ?薪資分析

對預(yù)處理之后的薪資列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如表1所示。薪資范圍主要集中在1～2萬元/月，說明數(shù)據(jù)分析崗位薪資待遇整體良好，且高薪占比也較多。

3? ? ?數(shù)據(jù)分析崗位核心技能分析

3.1? ?整體任職要求分析

運(yùn)用文本挖掘技術(shù)對3 969條招聘信息的任職要求提取關(guān)鍵詞，通過詞庫優(yōu)化、分詞、分詞優(yōu)化、詞頻統(tǒng)計(jì)等方法獲取數(shù)據(jù)分析崗位人才需求的關(guān)鍵詞，以詞云圖形式展現(xiàn)，如圖3和圖4所示。

3.2? ?專業(yè)技能需求分析

通過中文分詞結(jié)果提取與技術(shù)相關(guān)的專業(yè)技能需求信息，按照出現(xiàn)頻次排序，主要包括：數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、需求分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)采集、操作系統(tǒng)、編程語言、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)報(bào)表等。

3.3? ?軟件技能需求分析

軟件工具的使用是從事數(shù)據(jù)分析工作的必備技能。通過英文分詞結(jié)果提取軟件技能關(guān)鍵詞，并將軟件技能關(guān)鍵詞分為數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化和編程語言5類。依據(jù)關(guān)鍵詞的詞頻及占比，計(jì)算得出統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如表2所示。

數(shù)據(jù)庫方面，SQL和MySQL使用最為廣泛；大數(shù)據(jù)處理方面，Hive、Hadoop、Spark、ETL均較為重要；數(shù)據(jù)分析與挖掘中，以Python和Excel的使用為主；數(shù)據(jù)可視化工具中，Python占比遙遙領(lǐng)先；編程語言的要求主要為Python、Java、R三種語言。

3.4? ?素質(zhì)能力需求分析

除了專業(yè)和軟件上的核心技能外，員工的基本素質(zhì)也是企業(yè)招聘時(shí)非常關(guān)注的因素。從詞頻統(tǒng)計(jì)中可以看到，責(zé)任心、學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)合作能力、邏輯思維能力、表達(dá)能力、抗壓能力等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高，如圖5所示。

3.5? ?應(yīng)用行業(yè)分析

各類行業(yè)對于數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布如圖6所示。其中，計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和軟件工程行業(yè)對于數(shù)據(jù)人才需求量最多，市場營銷、醫(yī)學(xué)、生物制藥、人力資源等行業(yè)需求量緊隨其后，自動化、財(cái)務(wù)管理、供應(yīng)鏈、電子商務(wù)、房地產(chǎn)等行業(yè)也需要數(shù)據(jù)分析人才，半導(dǎo)體、人工智能新興行業(yè)更加需要大數(shù)據(jù)分析。

綜合上述分析，對于數(shù)據(jù)分析崗位的人才需求，從知識層面看，需要掌握數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)知識；從工具層面看，需要掌握Python和Java編程語言，MySQL數(shù)據(jù)庫，Hive、Hadoop和Spark大數(shù)據(jù)處理軟件、Excel分析軟件；從能力要求來看，需要具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、邏輯思維能力，合作、表達(dá)及抗壓能力；從應(yīng)用領(lǐng)域來看，需要將技術(shù)和業(yè)務(wù)結(jié)合，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析輔助解決各領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)問題。

4? ? ?數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)啟示

4.1? ?構(gòu)建“供需匹配”的數(shù)據(jù)分析課程群

高校應(yīng)以企業(yè)崗位需求為導(dǎo)向，設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)能力與數(shù)據(jù)能力并重、理論與實(shí)踐結(jié)合的數(shù)據(jù)分析課程群，完善數(shù)據(jù)分析課程體系，進(jìn)而提高人才供給與需求的契合度。根據(jù)上述“知識—能力—素質(zhì)—經(jīng)驗(yàn)”等人才需求畫像，設(shè)計(jì)覆蓋知識、能力要素的數(shù)據(jù)分析技術(shù)鏈，以技術(shù)鏈為主線設(shè)置課程群中的理論課程模塊和實(shí)踐課程模塊，破除課程間的壁壘，設(shè)置綜合實(shí)訓(xùn)模塊，提升學(xué)生運(yùn)用數(shù)據(jù)思維解決業(yè)務(wù)問題的能力。以技術(shù)鏈中的知識點(diǎn)為粒度構(gòu)建各課程的教學(xué)內(nèi)容，從課程內(nèi)容的知識關(guān)聯(lián)性出發(fā)，合理安排課程學(xué)分、學(xué)時(shí)及學(xué)期。

4.2? ?突出“理論+技術(shù)”式教學(xué)，注重實(shí)踐能力培養(yǎng)

基于企業(yè)對于相關(guān)專業(yè)技術(shù)和軟件工具的要求，高校在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才方面，除了專業(yè)理論知識的教學(xué)，還應(yīng)該重視技能工具使用的實(shí)踐教學(xué)，多開設(shè)所需各類軟件工具的實(shí)踐應(yīng)用課程，將理論與技術(shù)相結(jié)合并應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中，解決具體的業(yè)務(wù)問題，培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用數(shù)據(jù)軟件處理和分析數(shù)據(jù)的動手能力［3］。

基于企業(yè)對于工作經(jīng)驗(yàn)的偏好，高校應(yīng)該加強(qiáng)與企業(yè)的合作，通過校外實(shí)習(xí)、校企聯(lián)合項(xiàng)目等方式，使學(xué)生從“學(xué)以致用”到“用以促學(xué)”，實(shí)現(xiàn)良好的循環(huán)，獲取到寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提升實(shí)踐能力，匹配企業(yè)需求。

4.3? ?強(qiáng)調(diào)“知識—能力”轉(zhuǎn)化，提升綜合素養(yǎng)

基于企業(yè)對素質(zhì)能力的需求，高校在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才時(shí)，除了要求學(xué)生掌握牢固的數(shù)據(jù)分析知識，還要實(shí)現(xiàn)“知識—能力”的轉(zhuǎn)化［4］，提升學(xué)生對知識的靈活運(yùn)用能力，引導(dǎo)學(xué)生建立正確的價(jià)值觀，培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力、團(tuán)隊(duì)合作能力和自主學(xué)習(xí)能力等?？梢酝ㄟ^指導(dǎo)學(xué)生參加數(shù)據(jù)分析相關(guān)比賽，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，強(qiáng)化學(xué)生的合作意識，提高學(xué)生的綜合素養(yǎng)，達(dá)到知識能力全覆蓋的效果，真正實(shí)現(xiàn)人才需求和人才供給的契合。

5? ? ?結(jié)束語

數(shù)據(jù)智能時(shí)代，一系列圍繞數(shù)據(jù)開展的產(chǎn)業(yè)鏈正在形成，高校應(yīng)緊貼市場走向，挖掘社會需求［5］。本文利用統(tǒng)計(jì)分析、文本挖掘等技術(shù)對企業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位的招聘信息進(jìn)行多維度的需求特征研究，描繪“知識—能力—素質(zhì)—經(jīng)驗(yàn)”人才需求畫像，進(jìn)而為高校數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)提供建議，促進(jìn)學(xué)生高質(zhì)量就業(yè)。

主要參考文獻(xiàn)

［1］徐曉敏.大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用新專業(yè)建設(shè)探索與實(shí)踐：以北京信息科技大學(xué)為例［J］.教育教學(xué)論壇，2020（31）：229-231.

［2］康鵬，臧潔，曹立華.崗位需求匹配下的本科教學(xué)改革與實(shí)踐：以大數(shù)據(jù)分析類課程體系構(gòu)建為例［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021，（4）：194-196.

［3］黃智柯，程貞敏.數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)與建議：基于數(shù)據(jù)挖掘招聘信息［J］.軟件，2021（4）：23-27.

［4］劉紫瑩，王秀紅，韓光平，等.基于DEMATEL/ ISM 集成模型的大學(xué)生知識-能力轉(zhuǎn)化關(guān)鍵影響因素研究［J］.科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力，2021（3）：17-20.

［5］朱思霖，郭麗清.基于前程無憂招聘信息的數(shù)據(jù)人才需求分析［J］.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2019（8）：112-116.

［收稿日期］2023-04-27

［基金項(xiàng)目］2021—2022年度河北省高等教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐課題“面向新經(jīng)管的數(shù)據(jù)分析課程群建設(shè)研究”（2021GJJG630）。

［作者簡介］路健（1986— ），女，河北石家莊人，碩士，副教授，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、智能決策；劉彩娜（1983— ），女，河北邯鄲人，碩士，副教授，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、供應(yīng)鏈管理（通信作者）。