新商科背景下商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位需求特征挖掘與人才培養(yǎng)研究

［摘 要］數(shù)字經濟時代，新商科建設要求學生同時具備商業(yè)分析和數(shù)據(jù)分析能力，但商科生多為文科背景，商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位適應能力較差。文章通過爬取招聘網(wǎng)站并使用文本分析和隱含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主題分類方法，挖掘商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位需求特征，進一步通過問卷調查商科專業(yè)學生對該類崗位的適應度。研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位重視應聘者的數(shù)學、統(tǒng)計學等專業(yè)知識，以及協(xié)調能力、邏輯分析能力等綜合素質。高校應構建課堂教學、案例教學與實踐教學相結合的體系，培養(yǎng)學生相關能力。

［關鍵詞］新商科；商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位；人才培養(yǎng)；文本分析；LDA主題分類

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.24.077

［中圖分類號］G642 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）24-0-04

0" " "引 言

數(shù)字經濟時代，數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等數(shù)據(jù)相關崗位炙手可熱。其中，數(shù)據(jù)分析師所需專業(yè)知識涵蓋范圍廣，為滿足崗位要求，商科專業(yè)學生需要注重增強自身商業(yè)分析能力和數(shù)據(jù)分析能力。然而，當前高校的人才培養(yǎng)方案與社會需求還存在一定差距，高校應順應數(shù)字經濟時代發(fā)展趨勢，優(yōu)化人才培養(yǎng)方案，以增強人才供給的針對性和適配性。

目前，國內對數(shù)據(jù)相關崗位的研究主要從招聘信息中挖掘用人單位的需求特征。例如，黃崑等發(fā)現(xiàn)相較于數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘崗位，數(shù)據(jù)分析崗位更重視數(shù)據(jù)采集與分析有關的知識與技能［1］。張俊峰等從能力、專業(yè)和技能3個方面對招聘要求進行了分析和歸納［2］。古揚等通過對崗位職責要求、技能要求、背景要求和社會機構需要4個層面的研究，對情報分析師的人才需求進行了剖析［3］。薛潔等進一步比較了社會招聘和校園招聘中數(shù)據(jù)類崗位在人才特征、技能要求等方面的差異［4］。然而，目前針對商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位需求特征的研究仍顯不足。鑒于商科專業(yè)學生的培養(yǎng)目標與其他專業(yè)存在差異，有必要深入探究商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位的具體需求特征，從而為商科專業(yè)數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)提供更加精準的指導。

1" " "商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位人才需求特征分析

1.1" "數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預處理

本研究以“商業(yè)數(shù)據(jù)分析”為關鍵詞，利用Python從智聯(lián)招聘網(wǎng)站爬取了全國50個重點城市（包括一、二線城市和省會城市）的招聘信息，最終獲得1 046條數(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)主要包括崗位名稱、薪資、工作地點、工作經驗、學歷背景、招聘人數(shù)、崗位職責及任職資格等字段。

1.2" "人才需求基本特征分析

1.2.1" "地域分布

統(tǒng)計所爬取數(shù)據(jù)中的工作地點信息后發(fā)現(xiàn)，商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位需求呈現(xiàn)出明顯的地域差異和集聚特征。該崗位主要位于京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等經濟發(fā)達地區(qū)和數(shù)字經濟先行城市，其次是湖南省長沙市、湖北省武漢市、四川省成都市等一線內陸城市，而西部和東北地區(qū)的需求較少，如青海省西寧市、黑龍江省哈爾濱市等城市。

1.2.2" "學歷要求

根據(jù)收集的1 046條崗位招聘信息，對學歷要求進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，結果顯示，絕大部分崗位都有明確的學歷要求。其中，本科學歷要求比例最高，達到72.47%；其次為大專，占19.12%；研究生學歷要求相對較低，僅為4.59%；剩下3.82%的崗位要求為高中、中?；虿幌迣W歷。

1.2.3" "工作經驗要求

在工作經驗要求上，分析結果顯示大部分單位都有所要求。其中，要求1年以下工作經驗的崗位占1.72%；要求1～3年工作經驗的崗位占比最高，達到31.36%；要求3～5年工作經驗的崗位占28.68%；要求5～10年工作經驗的占10.23%；要求10年以上工作經驗的崗位占0.57%；僅27.44%的崗位對工作經驗無要求。

2" " "基于文本分析法的商業(yè)數(shù)據(jù)分析人才能力需求分析

為深入了解企業(yè)對商業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的專業(yè)能力和通用能力的需求特點，本文分別提取了崗位職責數(shù)據(jù)中集中代表專業(yè)能力的關鍵詞和任職資格數(shù)據(jù)中集中代表通用能力的關鍵詞，并進行了詞頻統(tǒng)計。

2.1" "專業(yè)知識

本研究采用Python的jieba庫對崗位職責數(shù)據(jù)進行分詞處理，并使用自然語言處理工具包（Natural Language Toolkit，NLTK）庫進行詞頻統(tǒng)計和排序。結果顯示，專業(yè)知識類關鍵詞排名前三的分別是數(shù)據(jù)分析（784次）、數(shù)據(jù)處理工具（366次）和數(shù)學（342次），其次是統(tǒng)計學、計算機、數(shù)據(jù)庫等。這說明數(shù)學和統(tǒng)計學知識是數(shù)據(jù)分析的理論基石，而數(shù)據(jù)處理工具的運用是重點考查要素。此外，計算機、數(shù)據(jù)庫等信息技術（Information Technology，IT）類知識的高頻出現(xiàn)，反映出當前商業(yè)數(shù)據(jù)分析與信息技術應用已經緊密結合。

2.2" "能力要求

對任職資格數(shù)據(jù)集進行相同的分詞和詞頻分析后發(fā)現(xiàn)，在能力要求方面，協(xié)調能力（757次）位列榜首，說明商業(yè)數(shù)據(jù)分析通常涉及多部門、多角色協(xié)同；邏輯分析能力（498次）和理解能力（300次）受到高度關注，反映出此類工作需要縝密的邏輯思維和敏銳的商業(yè)洞察力；學習能力（314次）、溝通能力（248次）、執(zhí)行能力（240次）、表達能力（147次）、抗壓能力（131次）等也是用人單位普遍關注的軟實力。

2.3" "專業(yè)工具和技能

對數(shù)據(jù)集中的專業(yè)工具和技能關鍵詞進行統(tǒng)計（見表1），結果顯示，Python和R語言是目前數(shù)據(jù)處理與分析軟件類別中最主要的兩個類型，接著是SPSS、Tableau、SAS和MATLAB等，這說明Python和R語言已經是當前商業(yè)數(shù)據(jù)分析領域的主流數(shù)據(jù)處理工具。

在數(shù)據(jù)庫類型中，MySQL和Oracle位居前列，表明關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)仍是當前主流。但Hive等大數(shù)據(jù)處理工具的興起，說明非結構性數(shù)據(jù)的處理日益重要。

在企業(yè)辦公軟件類別中，Excel的使用最為廣泛，PPT和Office次之，而Word、ERP和Visio較少。這反映出在企業(yè)數(shù)據(jù)處理、可視化展示等方面，分析師更多地依靠Office辦公軟件。

2.4" "主題分類

本文采用LDA主題分類法，借助Python中的sk-learn包對數(shù)據(jù)實現(xiàn)文檔主題分類，對文本信息進行主題劃分，并計算不同主題數(shù)的困惑度值，在困惑度值最小處取得最佳主題數(shù)為3個［5］。隨后將生成的每個主題下的概率最大的25個詞進行整理并歸納，總結出最符合業(yè)務能力與綜合素質、專業(yè)基礎與個人特質、數(shù)據(jù)分析技術與工具3個主題的中心思想（見表2）。

主題1聚焦業(yè)務能力與綜合素質，涉及對業(yè)務理解、團隊協(xié)作、邏輯思維等的要求，如業(yè)務、團隊、合作、邏輯、運營等。商業(yè)數(shù)據(jù)分析師需要對所在行業(yè)和公司的業(yè)務有深刻的理解，具備敏銳的商業(yè)洞察力，同時要有很強的團隊協(xié)作意識，善于統(tǒng)籌各部門開展數(shù)據(jù)分析項目。

主題2對應專業(yè)基礎與個人特質，一方面強調了數(shù)學、計算機等專業(yè)知識和各類數(shù)據(jù)處理和辦公軟件工具的運用；另一方面，重視責任心、抗壓能力、時間管理意識，并對文字表達能力、細心等方面有一定要求。此外，年齡、學歷也是企業(yè)關注的個人因素。

主題3反映了商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗中的數(shù)據(jù)分析技術與工具，包括SQL、Python等編程語言，MySQL等主流數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘技術和機器學習算法，數(shù)據(jù)倉庫，以及數(shù)據(jù)可視化、自動化報表等。同時強調對前沿技術發(fā)展的關注，要不斷優(yōu)化模型。

3" " "商科專業(yè)學生數(shù)據(jù)分析崗位適應度調查分析

為了解商科專業(yè)學生對數(shù)據(jù)分析崗位的適應程度，本文以廣西民族大學商科專業(yè)學生為調查對象，調查內容涵蓋學生基本情況、數(shù)據(jù)分析認知與經歷、數(shù)據(jù)分析工具使用、自評數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)分析關鍵因素認知、數(shù)據(jù)使用規(guī)范意識、數(shù)據(jù)隱私保護意識、數(shù)據(jù)分析與專業(yè)相關性認知等8個方面。共發(fā)放問卷220份，回收有效問卷195份，經過相關統(tǒng)計分析獲得以下信息。

在數(shù)據(jù)分析經歷上，44.1%的學生有過數(shù)據(jù)分析比賽經驗，83.08%的學生首次接觸數(shù)據(jù)分析是在大學課堂上。這說明學生接觸數(shù)據(jù)分析的主要途徑是學校教育，課外自主學習的比例相對較低。

在數(shù)據(jù)分析工具使用上，絕大部分學生（92.82%）使用過Excel，54.36%和46.67%的學生分別使用過SQL和SPSS，而Python（17.95%）、R語言（6.15%）等工具的使用率低。由此可以看出，學生主要使用的是針對結構化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)工具。

在數(shù)據(jù)分析能力自評方面，77.44%的學生認為自身數(shù)據(jù)分析能力一般，19.49%的學生表示自己完全沒有數(shù)據(jù)分析能力。另外，56.92%的學生對數(shù)據(jù)分析的基本流程不太了解，13.85%的學生則完全不了解。因此，目前學生普遍認為自身數(shù)據(jù)分析能力有待提高，對基礎概念和分析流程認知不夠全面。

在數(shù)據(jù)使用規(guī)范與隱私保護意識上，54.87%的學生一般會對數(shù)據(jù)進行標注，35.9%的學生經常進行標注，這說明大部分學生對數(shù)據(jù)使用規(guī)范有一定認知，但遵守的比例還不夠高。收集數(shù)據(jù)時，56.41%的學生每次都會征求他人同意，這說明多數(shù)學生能夠意識到隱私保護的重要性。在數(shù)據(jù)處理過程中，47.18%的學生只注重保護基本隱私，這說明學生對數(shù)據(jù)隱私保護的重視程度需要提高。

在數(shù)據(jù)分析與專業(yè)相關性認知方面，74.87%的學生認為提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力對自身專業(yè)非常重要，說明絕大多數(shù)學生認識到了數(shù)據(jù)分析能力與專業(yè)的高度相關性。

4" " "結論與建議

4.1" "結 論

本文對商業(yè)數(shù)據(jù)分析崗位的需求特征進行研究，發(fā)現(xiàn)該類崗位的工作地點集中于京津冀、長三角、大灣區(qū)等經濟發(fā)達地區(qū)和數(shù)字經濟先行城市，偏好本科學歷和1～3年相關工作經驗。在專業(yè)知識上，重視數(shù)學、統(tǒng)計學等理論基礎，數(shù)據(jù)處理工具的運用以及數(shù)據(jù)庫管理技能。在能力上，協(xié)調能力、邏輯分析能力等綜合素質不可或缺。主題分類結果進一步顯示，業(yè)務能力與綜合素質、專業(yè)基礎與個人特質、數(shù)據(jù)分析技術與工具是企業(yè)關注的三大核心要素。問卷調查反映，大部分商科學生對數(shù)據(jù)分析基本概念和流程缺乏系統(tǒng)認知，實踐經驗少，規(guī)范使用數(shù)據(jù)和隱私保護方面等也需提高。

4.2" "人才培養(yǎng)建議

4.2.1" "夯實數(shù)學統(tǒng)計等理論基礎，提升專業(yè)基礎能力

數(shù)學、計算機是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎，文本分析結果反映出用人單位對此有很高要求，但大部分學生相關基礎理論知識薄弱，對數(shù)據(jù)分析概念和流程的認知不足。對此，建議高校增加商科專業(yè)的數(shù)學、統(tǒng)計學等核心基礎課程的學時，確保學生掌握數(shù)據(jù)分析基礎知識。同時，可以結合數(shù)據(jù)分析案例進行滲透啟發(fā)式教學，帶動學生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，增加實操環(huán)節(jié)，讓學生動手使用常見的數(shù)據(jù)分析工具。

4.2.2" "更新課程設置，掌握前沿分析技術

目前，學生主要使用傳統(tǒng)工具處理結構化數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等前沿技術的掌握程度有限。對此，高校應及時更新商科專業(yè)的課程內容，開設大數(shù)據(jù)分析、機器學習等新興課程，同步引入Python、R語言、Hive等熱門或新興的分析語言和工具。在課程上引入更多前沿動態(tài)，鼓勵學生參加課外學術講座，保持前沿知識的輸入。

4.2.3" "加強實踐鍛煉，提升業(yè)務理解能力和綜合素質

從前述分析可以看出業(yè)務理解能力、團隊協(xié)作、邏輯思維等綜合素質是企業(yè)較為重視的能力，但目前學生實踐經歷較少，使用數(shù)據(jù)分析思維解決實際問題的能力較差。對此，高校應增加實踐教學環(huán)節(jié)的比重，鼓勵學生參加相關競賽實踐。另外，與企業(yè)建立合作關系，為學生提供真實的商業(yè)數(shù)據(jù)分析項目。同時，課堂教學中注重案例分析、小組合作等形式，鍛煉學生的邏輯思維、溝通協(xié)調等通用能力。

4.2.4" "重視數(shù)據(jù)道德教育，增強規(guī)范和隱私保護意識

調研發(fā)現(xiàn)，部分學生對數(shù)據(jù)使用規(guī)范和隱私保護的重視度不足。對此，高校在人才培養(yǎng)過程中應加強數(shù)據(jù)道德教育，增設相關課程，從理論和實踐兩方面增強學生的數(shù)據(jù)使用規(guī)范與隱私保護意識。理論方面，可采用考試的方式，鞏固學生對數(shù)據(jù)使用準則、隱私法規(guī)的掌握程度。實踐環(huán)節(jié)，可以通過組織討論違規(guī)案例、參與科研等方式，使學生切身體會保護隱私的重要性。

主要參考文獻

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