基于企业招聘网站的跨专业数据分析人才需求研究

【摘  要】通过从招聘类网站获取工商管理类岗位招聘信息，研究其对数据类技能的需求，为跨专业数据分析人才培养提供参考。以工商管理类各专业为例，构建了“岗位-数据能力”需求地图，并提出跨专业数据分析人才培养的建议。

【关键词】招聘网站;数据分析人才;工商管理类;需求

引言

数据已经成为一种重要的资源，在美国产生了“数据就是石油”的新理念，即数据也会像石油那样带来巨大的经济价值。然而全球面临着严峻的大数据人才匮乏问题。猎聘发布的《2019 年中国 AI&大数据人才就业趋势报告》显示，2019年1-7月，AI&大数据人才专业背景分布中，计算机科学与技术、软件工程、工商管理的占比排在前三名，分别是10.32%、3.73%和2.99%。这说明大数据专业人才不仅需要具备计算机科学与技术和软件工程等工科背景，工商管理的管理学背景也被用人单位青睐。目前大数据在教育、医疗、金融、商业和服务等行业得到了较多的应用，因此，有必要在传统的工商管理类（如工商管理、电子商务、金融学、财务管理等）专业的人才培养中融入数据分析技能，这对于弥补人才缺口、适应社会需求、完善人才知识结构、培养复合应用型人才等具有重要的现实意义。我校管理学院2009年酝酿开设了数据相关课程，如应用统计分析、数据挖掘、数据分析与预测等。2015年筹建了电子商务专业商务数据分析方向，经过专家论证后，2016年开设院级商务数据分析实验班，目前已经连续招生5 届。在做好本专业教学的同时，面向全院开设了统计学必修课，以及数据科学导论、搜索引擎技术与应用、高级数据库系统、数据仓库与数据挖掘、数据分析与处理等选修课。与此同时，还与金融学专业联合开设金融数据分析模块课程，未来还将继续与其他专业合作，深化对传统专业人才的数据能力培养。那么，企业目前对工商管理类专业在哪些岗位上需要具备数据分析能力的？本文将通过对网络招聘信息的分析。

1.数据获取与研究方法

本文选取综合类招聘网站智联招聘作为数据源。数据采集软件是“八爪鱼”，利用其自动生成爬虫的自定义模式，采集符合检索条件的招聘信息并分别保存到Excel中，共爬取45332条数据记录，其中岗位职责含“电子商务”或“电商”专业的有6409条，含“金融”专业的有4468条，含“财务管理”或者“财管”专业9731条，含“工商管理”专业的5520条。爬取的字段包括职位名称、职位类别、工作性质、薪资、工作地点、最低学历、工作经验、公司行业、公司名称、公司地址、公司性质、公司规模、发布日期、岗位职责、岗位要求等。因篇幅有限，本文仅基于文本分析方法，分析岗位职责中与数据能力相关的岗位职责文本。对爬取的数据集进行清洗、集成与变换等预处理步骤，把相近的岗位按照层级分别进行合并处理，得到了各个专业下岗位-能力需求。

2.专业“岗位-数据能力”分析

综合来看，基于数据能力的不同，企业招聘的各专业人才岗位在数据敏感性、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据风控、决策支持方面都有不同的要求。以财务管理专业为例，企业需要的人才主要划分为两大类：财务专员岗和财务管理岗。财务专员岗位在数据敏感性方面，要求对数据敏感，能准确判断数据是否异常;在数据录入、处理与统计技能方面，要求具有较强的数据整理能力，负责数据录入、核对、统计、上报、汇总和管理等工作;在数据分析方面，要求具有一定数据分析能力，能熟练使用office、Excel等办公软件，有的企业要求熟悉SPSS、R等软件优先;在数据安全方面，要求具备风险控制和管理能力。

因此，根据对各专业人才岗位和所需数据能力的不同，构建岗位-数据能力需求地图，对数据能力需求的强烈程度按照星级进行标记。无此项需求则空白，有强烈的需求在打3星。岗位-数据能力需求地图如表1所示。

3.结论与建议

3.1结论

本文的研究是在五年来电子商务专业商务数据分析方向办学经验的基础上，根据招聘网站上的企业招聘数据，基于文本分析方法，分析岗位职责中与数据能力相关的岗位职责文本，获取各个专业对应的岗位-能力需求。研究发现：（1）基于数据能力的不同，企业招聘的各专业人才岗位在数据敏感性、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据风控、决策支持方面都有不同的要求;（2）各专业的数据类岗位从低到高呈现出分层分布的特点;（3）不同的岗位对数据能力不同，需求的强烈程度也不同。一般地，崗位越高，对于数据分析挖掘技能的熟练程度和技术要求越高，对企业的决策支持度等创造性能力越高;岗位越低，对于数据录入、处理等低水平重复性劳动要求越高。

3.2人才培养建议

（1）各专业应该从知识、能力和素质等方面进一步细化对数据分析人才需求的调查研究;（2）在学院总体课程设置方面，可以从大数据管理、大数据分析和大数据应用三个层面，系统地培养学生的数据思维，培养掌握各行业典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力。（3）结合专业需求，各专业可以增设数据类课程方向，比如开设网络营销大数据、电子商务大数据和网络金融大数据方向等，每个方向由精心规划的多个课程提供支持，供全院同学按方向模块进行选修。

基金项目：北京联合大学教学改革项目“校企合作制定经管类跨专业数据分析人才培养标准及开发教学资源的研究与实践”（ JJ2017Q018）。

作者简介：马丽仪，女，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为数据分析。