基于網絡招聘的信息管理類崗位需求分析及其對人才培養的啟示

發布時間：2023-07-08 09:54

一、緒論 1

（一）研究背景與研究意義 1

1.研究背景 1

2.研究意義 1

（二）相關研究綜述 2

1.國外研究現狀 2

2.國內研究現狀 3

3.研究綜述小結 5

（三）主要研究內容與研究方法 6

1.主要研究內容 6

2.研究方法 6

（四）創新點 7

二、招聘需求信息的預處理 7

（一）招聘需求信息的選取和采集 7

1.招聘信息的選取 7

2.招聘信息的采集 8

（二）招聘需求信息的數據構成 9

1.結構化招聘信息的研究方法 10

2.非結構化招聘信息的研究方法 11

（三）招聘信息的初步處理 12

1.中文自動分詞 13

2.載入停用詞典和自定義詞典 14

（四） LDA模型及其主題數的選擇 15

三、信息管理類崗位招聘需求分析 18

（一）崗位基本需求分析 18

1.崗位分布城市基本分析 19

2.學歷要求基本分析 20

3.工作經驗要求基本分析 22

4.企業規模基本分析 23

5.企業性質基本分析 24

6.薪資分布基本分析 24

（二）崗位主題需求分析 26

1. 信息管理類崗位特征詞提取 26

2. 工作內容主題需求分析 27

3.能力素質主題需求分析 28

4.技能資格主題需求分析 28

四、人才培養啟示 29

（一）設置多元化課程 30

（二）加強社會實踐 30

（三）培養能力素質 31

五、總結 32

參考文獻 34

致謝 37

表目錄

表 1 ：結構化數據示例 10

表 2 ：非結構化招聘文本示例 11

表 3 ：結巴分詞的三種模式 13

表 4 ：結巴分詞前后展示 14

表 5 ：停用詞典示例 14

表 6 ：信息管理類崗位城市分布表 19

表 7 ：三類職位學歷要求分布表 21

表 8 ：三類職位工作經驗要求分布表 22

表 9 ：三類職位企業規模分布表 23

表 10 ：三類職位企業性質分布表 24

表 11 ：三類職位薪資分布表 25

表 12 ：崗位需求特征主題詞匯總表 26

圖目錄

圖 1 ：數據采集流程圖 9

圖 2 ：K=4 時信息系統職位主題視距圖 17

圖 3 ：K=3 時信息系統職位主題視距圖 18

圖 4 ：信息管理類崗位城市總體分布圖 20

圖 5 ：信息管理類崗位學歷要求總體分布圖 21

圖 6 ：信息管理類崗位工作經驗要求總體分布圖 23

圖 7 ：信息管理類崗位薪資總體分布圖 25

一、緒論

（一）研究背景與研究意義

1.研究背景

2020 年伴隨著疫情的不確定性，保持社交距離成為常態化的社會現象，網絡招聘以其適合時代發展的優勢，取代線下招聘成為高校畢業生就業的重要途徑。當前全球經濟面臨下行的態勢，同時高校畢業生的就業規模日益擴大，社會就業環境發生著巨大變化，高校畢業生面臨日益劇增的就業壓力，結構性的就業供需矛盾卻一直存在就業市場當中。目前，人才招聘中不僅存在著結構性供需矛盾，而且還伴隨著企業和招聘人才之間信息不對稱的問題，使得目前高校畢業生的就業形勢比較嚴峻。在這種狀況下，網絡招聘既滿足了疫情時代保持社交距離的需求，也拓寬了就業的地理空間，降低了人才市場供需雙方交換信息的成本同時也提高了效率，是高校畢業生獲取招聘信息的便捷渠道也是企業發布人才需求的重要方式。

招聘網站因其信息動態更新的特性擴大了高校畢業生就業的渠道，同時也是相關單位發布崗位需求的主要方式，但是海量的網絡招聘的文本信息使得傳統的人工數據獲取方式變得困難，以及招聘信息中的非結構化文本使得傳統的數學統計分析不再適用，因此通過以 LDA 模型為代表的文本分析方法從招聘信息中獲取崗位的需求主題詞，并從不同角度分析信息管理類崗位的招聘需求的變化，是分析結構化招聘信息的重要研究方法。

2.研究意義

本文通過線上招聘渠道獲取信息管理類崗位招聘信息，研究相關就業市場的需求以及預測未來市場的發展動態，并具體分析相關需求單位對信息管理類崗位人才的職責要求和任職資格。一方面，有助于高校對信息管理類人才的培養，相關專業可以根據市場反饋的需求，對課程設置和實踐教學進行相關的優化和改善，進而針對性地培養適應市場需求的人才；另一方面，崗位需求分析不僅可以解決企業人才招聘和高校人才培養之間的供需不平衡的問題，還對緩解如今高校畢業生就業難和企業招工難的雙重局面具有促進意義，也使得信息管理類專業的畢業生所掌握的知識和技能在就業市場中更加有競爭力，在此基礎上為相關求職人員能力的提升、綜合素質的提高以及職業規劃提供參考意見；最后，崗位的招聘信息從側

面也反映了目前以及未來一段時間內社會的需求趨勢以及經濟發展方式的變化。

(二)相關研究綜述

信息管理類崗位關于人才的基本需求和主題需求是本文的研究重點，并根據崗位需求對信息管理類教學內容和人才培養方案提供針對性的改進意見。本文以 “崗位需求”、“信息管理”、“需求特征”、“人才培養”、“網絡招聘”等為檢索詞，利用中國知網進行高級檢索，大量閱讀并借鑒了相關有價值的文獻。在檢索國外相關文獻方面，本文基于Web of science數據庫，以"LIS"、"Information Science"、

"employmen t marke t"等主題詞進行檢索。

到現在為止，關于圖書情報學科市場需求和人才培養之間的關系，國內外相關學者已經做出了許多不同的研究和分析，同時關于人才培養目標和機制以及課程的優化方案也提出了一些中肯的意見。

1.國外研究現狀

Han rong Wang 等(2010)通過對招聘網站廣告進行分析，探究美國學術圖書行業的發展歷程。調查顯示，圖書館職位需要更高的教育背景，更加積極地承擔復雜多樣的工作①。 Fatima Warraich Noshee 等(2011)使用書面調查法和文獻分析法，對相關情報學專業的從業人員進行深入訪談，詢問他們關于課程設置的看法，相關報告顯示，盡管課程內容設置精細，但是無法跟上社會動態化發展的腳步，以跟蹤市場需求為導向的人才培養目標和培養模式更有利于專業的長遠發展②。 Sharyn Wise，Maureen Henninge 等(2011)從獲取的招聘信息中對人才需求和人才培養進行相關性研究分析，研究發現就業市場對信息系統相關人才的需求旺盛，例如系統建設，網絡維護等技能，并為信息管理課程滿足市場發展需求提供解決措施③。Kim, Jeonghyun, Warga, Edward (2012)發現伴隨著數字化時代的到來，圖書館員也亟需對自身能力和知識結構進行改造升級，同時對 110 份招聘廣告進行分析，得出

①Wang H,Tang Y,Knight C. Contemporary Development of Academic Reference Librarianship in the United States: A 44Year Content Analysis[J]. Journal of Academic Librarianship, 2010, 36(6):489-494.

②Fatima Warraich N , Ameen K . Employability skills of LIS graduates in Pakistan: needs and expectations[J].Library Management,2011, 32(3):209-224.

③Wise S, Henninger M ,Kennan M A .Changing Trends in LIS Job Advertisements[J]. Australian Academic and Research Libraries, 2011, 43(4):268-295.

企業對圖書館員所需要的技能、資格和素質能力①。Xia J,Wang M（2014）收集7年關于科學數據館員和相關專業人員的招聘資料，研究并分析了數據科學行業的未來發展，研究表示, 數據的發現和采集等基礎技能和專業知識是數據科學的主要工作任務②。

2.國內研究現狀

相對于國外關于網絡招聘研究范圍的寬泛化，我國圖書情報領域對于招聘信息的研究范圍目前來看主要集中在檔案學、圖書館學、情報學等領域，對知識管理、數字化、信息管理等新興領域涉及較少。

從招聘信息獲取的角度看，國內學者采用的研究方法主要有定性分析法和定量分析法，隨著數據處理技術的日益進步，定量分析法以其快速且自動獲取大量數據的優勢逐漸成為文本研究的主要方法，同時定量研究法主要有問卷調查法、網絡招聘信息的人工處理、網絡招聘信息的自動化處理等方法。

（1）關于人才需求的問卷調查法

曹迎紅，王麗娟（1998）等將書面調查發放給了 60 余名高校畢業生,并同圖書館專職人員進行了咨詢、探討和了解，在此基礎上制作調查表，發現圖書情報專業的畢業生由于跨學科的知識較少，在就業市場中競爭力較小，和其他專業相比處于弱勢地位③。肖希明，李碩等（2014）采用問卷調查的方法對企業招聘的基本需求進行頻數統計分析，并得出企業對信息人才的需求狀況，進而為高校圖書情報學科的設置如何適應行業的發展提出對策④。

（2）關于人才需求的網絡招聘信息的人工處理魏孝文，王筠（2015）從第三方招聘網站中獲取并整理、分析了相關專業的需求

信息,得出 2015 年企業信息情報職業的相關需求結論,在此基礎上,從情報學科教學內容適應新的需求角度提出了優化措施⑤。楊思洛，馮雅，程愛娟（2016）以“圖書館招聘”為關鍵詞對招聘網站進行檢索，并研究相關信息的工作內容、學歷要求、

①Kim J, Warga E ,Moen W . Digital curation in the academic library job market[J]. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology,2012,49(1):1-4.

②Xia J , Wang M . Competencies and Responsibilities of Social Science Data Librarians: An Analysis of Job Descriptions[J]. College & Research Libraries,2014,75(3):362-388.

③曹迎紅，王麗娟.圖書情報專業畢業生適應崗位能力的調查與分析[J].圖書館建設,1998(03):55-57.

④肖希明，李碩，田蓉.不同信息職業對圖情檔專業人才需求的調查分析[J].圖書與情報,2014(01):35-40.

⑤魏孝文，王筠.企業信息情報職業需求的調查與分析[J].情報雜志,2015,34(09):68-71. 招聘規模等數據，結合就業市場的情況，對圖書館學教育的發展現狀提出改進建議 ①。黃崑，王凱飛，王珊珊，周曉燕(2016)采用定性和定量相結合的方式從招聘網站獲取數據，探究企業對不同職位能力和知識需求的偏好，發現分析類崗位側重于數據價值的挖掘以及相關工具的掌握；管理類崗位則對數據庫系統的運維、數據的保存等方面更為看重；挖掘類崗位則需要對數據背后隱藏的深度價值進行發現和利用②。陸志洋，王姍姍(2017)依托計算機輔助內容分析法，運用相關的統計學方法梳理招聘信息中對人才專業技能需求的相關要素，發現我國圖書情報類高校畢業生存在職業發展和專業背離的現狀，并且企業需求少，高校的就業部門應該對情報學教育的人才市場需求的變化保持關注③。李宗富，于佳會(2017)以公眾號上招聘信息為研究對象,對檔案崗位的內容進行相關分析,研究企業的需求狀況并分析內在特點，然后從求職者、高校和企業等角度提出意見和舉措④。丁敬達，王浩瀛，肖開原，王向女(2019) 通過對我國高校檔案畢業生的就業信息和相關公司招聘崗位的研究，從市場需求的角度分析檔案專業人才的技能和崗位要求，指出學科的教育要適應社會需求的動態變化，并從優化課程設置、改進教學方式、提高教育規模等方面提出對檔案學專業高校的發展建議⑤。賈東琴，孫奇(2019)在對國外高校圖書館館員招聘信息研究的基礎上,探索新需求對高校圖書館員職責的適應性變化, 以及對高校圖書館人才培養模式的創新⑥。張毓晗(2020)從能力和要求的角度分析英國高校圖書館館員的招聘資料，發現英國高校圖書館館員所需要具備的素養包括：良好的溝通管理能力、專業的 IT 技術、求實的工作態度，并為提升我國高校圖書館館員的職業能力做出相關借鑒⑦。

(3)關于人才需求的網絡招聘信息的自動化處理陳海平(2014)利用社交網絡可視化程序繪制相關從業人員的語義網絡, 分析企業檔案的內部需求和檔案職業的外部因素,得出檔案職業缺乏核心理念、企業檔

①楊思洛，馮雅，程愛娟.從招聘信息看圖書館學人才需求與專業教育[J].圖書情報工作,2016,60(05):58-64.

②黃崑，王凱飛，王珊珊，周曉燕.數據類崗位招聘需求調查及對圖情學科人才培養的啟示[J].圖書情報知識,2016(06):42-53.

③陸志洋，王姍姍.從招聘信息看企業對情報學人才技能的需求[J].情報探索,2017(01): 80-83.

④李宗富，于佳會. 國內檔案學專業人才需求現狀調查研究——基于 2017年度"圖情招聘"微信公眾號招聘信息分析[J].檔案管理,2019(01):63-67.

⑤丁敬達，王浩瀛，肖開原,王向女.基于招聘需求的檔案學專業教育發展策略研究[J].檔案學通訊,2019(02): 99-104.

⑥賈東琴，孫奇.基于招聘信息的國外高校圖書館崗位需求變遷分析J].圖書館學研究,2019(07):86-101.

⑦張毓晗.基于招聘視角的英國高校圖書館人才需求分析與啟示J].四川圖書館學報,2020(01):78-83. 案管理方式混亂、企業檔案職業核心競爭力偏低等相關結論①。張俊峰，魏瑞斌 (2018) 利用 Python 語言編寫程序, 從網站中采集了符合相關條件的數據并以 txt 文本格式儲存，接著采用自然語言處理技術構建自定義詞典,然后再進行中文分詞、篩選詞語, 并對數據分析師、數據挖掘工程師和信息管理人員三個職位的招聘信息需求進行共性研究和偏好分析②。田野(2018)設計爬蟲系統抓取數據，運用內容分析法探究數據的價值和招聘需求,將企業的招聘信息作為研究樣本,從不同角度進行分析，研究發現，戶口、學歷、政治面貌和性別等方面是畢業生面對的主要就業歧視，然后從就業主管部門、社會企業及個人三個方面提出改進措施③。李玲，高美 (2018)從招聘網站獲取信息管理與信息系統崗位的招聘信息，通過R編程語言實現文本挖掘并處理數據, 對崗位要求和技能要求進行綜合分析, 然后對高校課程建設提出改善意見④。吳禹霏，楊思洛(2019)使用Scrapy工具抓取招聘信息，從多方面分析美國圖書館崗位需求的特征，同時結合碩士學科的課程內容,分析碩士人才培養目標是否同圖書館的需求相契合,并從結論出發為圖書館求職人員和相關院校提供符合實際情況的有價值觀點⑤。劉曉艷(2019)使用第三方數據自動采集器從國內主要招聘網站上對與圖情專業相關的招聘信息進行抓取,整理分析了企業招聘信息中的招聘機構、崗位設置、職業能力3個方面,分析當前就業市場對圖書情報專業人才的需求狀況以及未來可能的變化狀況,最后為高校課程設置和畢業生、企業提供相關建議⑥。

3.研究綜述小結

綜合國內外研究現狀可知，國內外學者在基于就業市場需求的信息管理領域人才培養問題上已經取得了豐碩的成果。運用數學統計的方式對結構化文本進行分析，再采用內容分析法研究招聘信息中的非結構化文本是目前學界常用的方法，在此基礎上繼續分析招聘信息中的崗位職責，工作經驗等字段，總結出企業和組織對求職者基本技能和專業技能的需求，為教學機構改進教學模式提供參考。總的來

①陳海平.基于招聘信息分析的企業檔案人員職位需求研究[J].浙江檔案,2014(11):20-22.

②張俊峰，魏瑞斌.國內招聘類網站的數據類崗位人才需求特征挖掘[J].情報雜志,2018,37(06):176-182.

③田野.國內圖情檔專業需求現狀調查與分析[J].圖書情報工作,2018, 62(09):63-72.

④李玲，高美.網絡招聘時代專業人才技能需求分析一一以信息管理與信息系統專業為例[J].情報探索,2018 (11):53-57.

⑤吳禹霏，楊思洛.基于ALA招聘信息的圖書館崗位需求分析[J].農業圖書情報,2019,31 (06) :48-59.

⑥劉曉艷.基于招聘需求的國內圖情專業現狀分析與啟示[J].圖書情報導刊,2019,4(12):46-51.

說，絕大多數文獻是采用人工標識或問卷調查的方式進行統計分析，使用文本挖掘技術對信息管理類崗位進行需求分析以及利用主題模型對崗位需求特征挖掘的相關文獻并不多，因此本文使用 LDA 主題模型對招聘內容進行研究，進一步發現企業招聘信息中對人才的主題需求。

（三）主要研究內容與研究方法

1.主要研究內容

招聘網站中的信息管理類崗位招聘信息是本文的主要研究對象，首先使用后羿數據采集器在招聘網站對信息管理類崗位的工作地點、薪資分布、學歷要求、經驗要求、公司性質、公司規模等結構化數據和職位描述等非結構化數據進行自動抓取；然后在所得數據的基礎上進行信息管理類人才需求分析，對于不同結構的數據采用不同的分析方法，對于結構化數據采用傳統的數學統計方式進行處理分析，而對于復雜的非結構化數據則使用文本主題模型進行主題特征抽取，再對招聘需求進行主題分析；最后從企業對人才的需求特征出發，為高校的人才培養方案提供相應優化。

2.研究方法

本文對信息管理類崗位進行招聘需求分析的方法主要包括：數據自動化采集、統計分析、文本向量化和文本模型。在數據獲取方面，主要采用自動化采集器對相關數據進行抓取，并對獲取的相關招聘信息進行一系列分析處理，下文詳細介紹了分析處理的過程：

（1）數據預處理：對儲存在Excel表格中的數據進行基本處理，將各字段去除重復和空白的內容，為下一步深度分析打下基礎。

（2）數據統計分析的方法：對信息管理類崗位結構化字段的招聘信息進行基本需求分析，并制作相關需求的總體分布圖和差異表，分析不同類型的崗位總體分布情況以及需求的差異性，具體從地區分布、薪資、企業性質、企業規模、學歷要求、工作經驗要求等方面展開差異性分析。

（3）文本分析：首先對職位描述的結構化數據進行中文分詞以及去除停用詞、載入自定義詞典，所使用的工具都是Python編輯器的第三方安裝包一一結巴分詞包，然后將處理完的文本向量化并導入 LDA 主題模型輸出，再根據主題視距圖確定適合信息管理類崗位的主題個數，最后整理出主題詞集，分離判斷出相關主題和關鍵詞。

（4）根據前文得到的招聘需求分析結果，為提高大學生就業競爭力，優化高校教學培養方案提供新的視角。

（四）創新點

第一，從數據獲取方式的角度看：業界對崗位需求研究的文獻資料不算少，但是大多數學者在數據獲取方面采用的是問卷調查和人員咨詢的方式，這種方式耗時耗力而且樣本量偏少，本文采用自動化采集的方式抓取企業發布的招聘信息，不僅能節省人力成本，還能實時反映崗位的需求。

第二，從研究方法的角度看：本文在崗位需求分析的基礎上采用 LDA 主題模型，對崗位需求的核心部分進行文本特征分析，提取招聘信息中的工作內容、個人素質要求、任職資格及技術要求的主題關鍵詞，并探究不同職位主題需求之間的差異性。

二、招聘需求信息的預處理

（一）招聘需求信息的選取和采集

1. 招聘信息的選取

企業和相關單位對崗位的要求直接體現在招聘信息的內容中，在招聘信息中，企業明確指出了求職者應該具備的基本技能和任職資格，而且為了方便閱讀，招聘信息往往簡潔明了，只有企業認為重要的要求才會被列入其中，所以企業的招聘信息是本文研究崗位需求的主要對象。

求職者獲取招聘信息的渠道有多種，可以通過傳統媒介例如報紙、新聞、期刊等，也可以通過校園招聘會、人才市場等現場招聘的方式，其中，受疫情的影響，線上招聘方式成為足不出戶滿足社交距離的最佳渠道，線上招聘方式既包括公司、學校、事業單位等自建網站，也包括第三方招聘網站。各企事業單位的自建網站格式多樣，不方便集中采集，但是以智聯招聘為代表的第三方招聘網站格式規范，易于采集和統計，而且其涉及信息廣泛、更新速度快、流量多、占據的市場份額大，可以迅速搜索到自己想要的信息，同時服務不同學歷不同背景求職者的需求，具有很強的樣本代表性，因此，智聯招聘網站成為本文線上招聘信息的優先數據來源。

本文于2021年2月1日通過自動化數據采集器，在智聯招聘網站上以“信息管理”、“信息系統”、“數字化”三類關鍵詞作為信息管理類崗位類別進行檢索，合計獲取數據 4260 條，通過數據采集器獲取的招聘信息當中，包含了大量重復信息以及過期無效信息，需要將相關重復、空白、錯誤的數據刪除,并剔除非信息管理類崗位信息以及任職要求缺失的信息，經過處理后共得到實際數據4062條，包括信息管理754條，數字化577條，信息系統2731條。本文采集的招聘信息主要是以非結構化或半結構化文本數據為主，包括崗位名稱、薪水、地區、工作經驗、學歷、企業名稱、企業性質、職位描述等字段內容，其中職位描述字段包含了招聘文本中具體的招聘需求信息，是下文的重點研究對象。

對于采集好的數據，以 excel 表格的形式儲存在電腦上，將每一列的字段名稱作為表頭，字段中除了職位描述，其余字段均為數值和詞語，相對來說比較有規律，可以作為結構化數據進行整理和分析。

2. 招聘信息的采集

招聘信息的獲取方式有多種，其中既包括傳統的問卷調查、人員訪談等人工方式，也包括利用第三方爬蟲軟件、網絡爬蟲技術等自動化方式。根據招聘網站獲取信息的特點，本文采用第三方爬蟲軟件即數據采集器收集招聘信息，數據采集器相對于 R 語言、 Python 語言具有易上手、技術難度低、操作簡便等特點，適合不熟悉編程語言的用戶，但是數據導出速度偏慢，適合數據量不是特別大的場景。

本文所采用的后羿數據采集器流程如圖 1 所示。

圖1：數據采集流程圖

資料來源：后裔采集器，http://www. houyicaji.com/

（二）招聘需求信息的數據構成

結構化數據和非結構化數據是從招聘網站中抓取的數據中最常見的兩種文本信息，對于結構化的招聘文本，一般使用數據分析方法，例如頻率統計分析法，比率分析法和相關性分析法；對于非結構化招聘文本，首先采用自然語言處理技術解析文本，然后再使用文本分析或文本挖掘技術對招聘需求信息的內容進一步深入研究。

結構化數據，是可以用二維表儲存、處理、運算和結果輸出的數據，它嚴格符合數據類型和長度標準，通常可以采納關系型數據庫來開發、存儲和管理；同簡潔的結構化數據相比，非結構化數據包含更多常規且重要的內容，并且具有數據量大、格式多元化、信息內容豐富、技術要求高等特點。相關研究發現，日常生活中產生的數據絕大部分都是由非結構化數據構成，而結構化數據的占比僅僅只有兩成，非結構化數據都是由不同格式和標準的各種公文文檔、圖像、視頻、音頻、網頁緩存日志、機器數據等形式組成。

1. 結構化招聘信息的研究方法

結構化的數據包含了數值型數據和分類數據，可以儲存在簡單的表格當中，簡單來說就是數據庫。如表 1 所示，從招聘網站中抓取的結構化數據主要包含企業名稱、工作地址、經驗要求、薪水、學歷要求、企業性質、企業規模等數據。

表 1：結構化數據示例

公司薪水地址經驗學歷企業性質企業規模

郵儲銀行薪資面議北京 1-3 年碩士國企 10000 人以

上

九階管理咨詢有

限公司 10K-15K 北京 1-3 年本科民營 20-99 人

中建科技有限公

司 10K-15K 北京 3-5 年本科國企 1000-9999

人

中建科技有限公

司 2K-4K 北京-豐

臺區無經驗本科國企 1000-9999

人

北京飛馬容心科

技有限公司 8K-10K 北京經驗不限大專民營 100-299 人

資料來源：智聯招聘，https://i.zhaopin.com/

處理結構化招聘信息使用的是數學統計分析法，通常采用圖表相結合的方式

來展現相關崗位的分布狀況和崗位需求之間的聯系。目前，業界對結構化數據的處理已形成了一套成熟穩定的分析模式和路徑,主要采用定性分析與定量分析相結合的方法，具體包括頻數統計、比率分析等研究方法。

數學統計是結構化數據處理過程中最為常見以及通用的研究路徑。職位城市、工作年限要求、薪資分布、企業規模、企業性質要求等分類數據招聘信息可以采用頻數統計法進行基本的分析，得到信息管理類崗位的行業性質、薪資分布、學歷需求分布規律，從這些基本的招聘信息中可以看出相關崗位的潛在需求和企業偏好，有助于高校畢業生明確自我定位，推動高校建立健全符合社會發展需求的人才培養機制。

結構化招聘文本數據需求分析是企業招聘信息分析中比較簡單的模塊，利用常用統計學分析方法生成柱狀圖、餅圖、折線圖等圖表結構，可以直觀展示崗位需求的基本情況。但是，企業招聘中對于崗位工作內容、任職資格、職位描述等最重要的招聘信息往往是用自然語言來描述，因此現有的關系型數據庫無法對這些具體的招聘信息進行直接處理，此時就需要自然語言處理方法。

2. 非結構化招聘信息的研究方法

招聘信息的主體部分通常是非結構化的文本數據，涵蓋了工作內容、任職資格、職責要求等重要信息。非結構化的文本數據具有語義模糊的特點，常規簡單的數學統計方法無法對自然語言進行詞頻統計,因此只有將非結構化數據通過相關文本模型轉化成計算機能夠理解的結構化數據，才可以進一步探究招聘信息之間的聯系。

非結構化文本的研究方法常用的是機器學習算法，同時文本分析中最常用的機器學習算法是聚類分析，例如：關鍵詞抽取、主題詞提取、文本主題模型構建等方式，并對獲取的關鍵詞采取進一步的內容分析和研究。本文將采用的是文本主題模型的方法對詞表進行處理分析。

表 2：非結構化招聘文本示例

工作內容具體要求

信息安全

工程師職位描述：信息安全漏洞掃描Web安全

崗位職責: 1.參與網站與應用等信息系統安全防護體系建設，建設網站與應用

安全管控的各環節，參與網站與應用安全評估等安全檢測；2.熟悉各類安全產

品操作與維護，持續跟蹤處理各安全產品報警事件，深入了解和識別業務安全需求，整合基礎安全能力形成完整安全解決方案；3.參與開展數據安全風險評估、提供數據安全解決方案，并跟蹤落實。

任職要求: 1.3 年以上信息安全技術工作經驗，熟悉安全體系建設、安全檢測、安全應急等安全相關知識；2.熟悉操作系統、數據庫、應用中間件等安全威脅，熟悉網絡安全攻防技術，以及密碼、PKI技術等；3.熟悉國內外常見安全標準，熟悉數據安全、個人隱私保護相關法規、標準及政策等； 4.良好的分析和解決問題的能力，能夠獨立完成安全體系設計與跟蹤； 5. 能夠快速接受和掌握安全新產品新技術，具備良好的學習能力、溝通協作能力和主動性。

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

從表 2 中可以看到，這段招聘信息的樣本含有崗位職責、任職資格等明顯的概念和語段，這種主題特色十分鮮明的文本，特別適合本文采用 LDA 文本模型來研究分析,主題詞蘊含了企業對人才需求的具體要求，不同職位文本向量化后所生產的主題不一樣，代表了企業對不同職位資格和能力要求的偏好。

（三）招聘信息的初步處理

數據按照儲存類型可以劃分為結構化數據和非結構化數據，結構化數據是可以用現存的關系型數據庫直接處理運行的數據，而非結構化數據是不能用現存的關系型數據庫系統來直接處理運行的數據，只有采用深度數據分析工具和數據模型進一步處理再獲取結果。

本文將招聘網站采集的 4062 條數據儲存在 Excel 表格中，數據包含八個字段名稱的相關信息，其中崗位名稱、薪水、地區、工作經驗、學歷、企業名稱、企業性質前七個字段均是詞語和數字，相對而言簡潔單一，采用結構化數據處理方式；第八個字段職位描述相關內容相對而言比較復雜，包含了企業招聘的主要需求，即工作內容、崗位職責、任職資格、技術要求等條件，文本形式上包含文字、數字、英文、字符串等。職位描述的相關內容屬于非結構化數據，處理分析難度較大，是本文重點研究對象。

作為計算機和語言學領域的新興分支學科一一自然語言處理（Natural

Language Processing，縮寫作NLP），其設計之初便是將復雜、沒有統一格式和標準的自然語言轉變成計算機可以理解的內容，從而探究內容之間的聯系。

本文從招聘網站中提取的職位描述字段內容屬于非結構化數據，在下文中將

采用自然語言處理中的中文自動分詞、停用詞、文本向量化和構建 LDA 主題模型

處理 Excel 表格中的相關數據。

1. 中文自動分詞

與英文單詞不一樣的是中文句子沒有嚴格意義上詞的界限，因此在進行中文

文本處理的時候，必須首先要對中文文本進行文本切割，也就是中文自動分詞，分

詞是中文文本處理中基礎的模塊，同時也是自然語言人機交互過程中的開始，不同

的分詞將影響到詞性的選擇、文本模型的運算效果。

本文所采用的分詞方法是python中的第三方安裝包——結巴分詞庫，結巴分

詞被廣泛用于文本分析、詞云繪制、關鍵詞提取、自然語言處理等領域，結巴分詞

庫有三種模式，分別是精簡模式、全模式、搜索模式。其中，精簡模式是將文本中

組成詞語的詞盡可能的分開，去除多余的詞匯；全模式是將詞語中所有可能組成的

詞切開，有多余的詞匯；搜索模式綜合了上述兩種模式，是在精簡模式切分之后，

對長詞進一步拆分，結果和全模式類似。

結巴分詞的三種模式效果如表3 所示：

表 3：結巴分詞的三種模式

精簡模式

好好學習/， /天天向上/

全模式

好好/好好學/好好學習/好學/學習/， /天天/天天向上/向上/

搜索模式

好好/好學/學習/好好學/好好學習/， /天天/向上/天天向上/

資料來源：本研究整理

中文分詞是特征選取的關鍵，結巴分詞的精確模式是中文自動分詞的通俗做

法也是本文的首選，摘取一段招聘信息進行分詞，如表 4所示。

表 4：結巴分詞前后展示

分詞前：

1、負責集團總部信息化建設及指導協調下屬集團公司信息化建設； 2、負責集團總部智能化辦公建設及指導協調下屬集團公司開展工作； 3、負責集團總部網絡及應用系統的日常運維及管理工作； 4、負責行政后勤方面的相關工作。

分詞后：

/1/、/負責/集團/總部/信息化/建設/及/指導/協調/下屬/集團公司/信息化/建設/；/2/、/負責/集團/總部/智能化/辦公/建設/及/指導/協調/下屬/集團公司/開展/工作/；/3/、/負責/集團/總部/網絡/及/應用/系統/的/日常/運維/及/管理工作/；/4/、/負責/行政/后勤/方面/的/ 相關/工作/。/

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

2. 載入停用詞典和自定義詞典

通過結巴分詞獲取的分詞結果尚有瑕疵，為了減少對關鍵詞頻統計的影響，去除停用詞也是中文分詞之后必不可少的一個步驟，可以減少特征詞的數量。文本的常用停用詞有兩種，第一種是助詞、虛詞，出現頻率較高，這些詞匯提供的認知內容很少，與后續分析也無關，按照內容分析的典型實踐，刪除這些無意義和無用的詞;第二種是高頻出現在文檔中的詞，區分能力很弱，對文檔主題無關，因此這些詞也要去除，降低特征空間的維度；從文本中刪除的詞語還包括上下文中常見但分析價值有限的非特定詞語，除非這些詞語可以與相鄰詞語配對。同時根據文本特性，在停用詞典中加入“負責”、“集團”、“總部”、“崗位”等詞，構成新的停用詞表，部分停用詞表如表 5 所示。

表 5：停用詞典示例

《假如喂任職資格！

》先不先嗡任職要求 @

【假若嘍 L-LI /亠［、.

岡位需求 #

】全體喔唷崗位職責 ¥

資料來源：本研究整理

對上述招聘信息去除停用詞后為：“信息化建設指導協調下屬集團公司信息化建設智能化辦公建設指導協調下屬集團公司開展網絡系統日常運維管理工作行政后勤”。可以看到，在對招聘信息中的職位描述內容進行中文分詞、去除停用詞初步處理后，相關信息變得更加簡潔，但是提取文本特征以及主題需求分析還得進行 LDA 模型的輸入。

崗位需求特征描述是招聘信息中最重要也是分析處理技術含量最高的部分, 比如工作內容、工作職責、技能要求、任職資格等,常規詞典中提取的詞匯很難和招聘信息的詞匯相符合，因此組建自定義招聘詞典也是非常有必要。自定義招聘詞典的數據一方面來自于高校的專業詞匯表，另一方面參考企業的招聘信息，從這些樣本中獲取專業詞匯，并篩選獲取頻次較高的詞匯，從而構建了一個相對完整的招聘自定義詞典。

（四） LDA 模型及其主題數的選擇

LDA 模型是樹形結構，其中詞項是最基本的結構，多個詞項組成了一個文檔，同時多個文檔之間建立聯系，并選擇了一個主題， LDA 文本模型是樸素的貝葉斯理論的經典應用，它認為文章中的獨特詞匯基于語言的行文邏輯選擇了該篇文章的主題，然后以特定的概率選擇該主題樣式中的單詞。企業招聘信息中的職位描述文段具有高區分度的需求主題。在此基礎上， LDA 主題模型十分適合對招聘信息進行需求主題詞抽取。通俗意義上講，將要提取的文本同其他不同的文本比較分析，得出該文本高區分度的詞匯，然后再在詞匯之間建立語義聯系，最后提取文本的主題，便是主題模型，從而形成文章——主題——關鍵詞的模型。

本文采用 Jupyter notebook 中的 Scikit-learn 的 LDA 文本模型實現主題詞抽取，機器學習中日常最方便的第三方安裝包便是Scikit-learn，它類似于一個工具箱，涵蓋了使用頻率較高的機器學習方法，調出指令即可使用，包括回歸、分類、聚類等方法,經過文本預處理和文本特征表示兩步后，可以得到文本的詞典和

文本向量矩陣，將這兩者作為 LDA 模型的輸入，通過模型訓練即可提取出文本的主題詞。在對信息管理、信息系統、數字化三個崗位的職位描述字段進行職責分類時候，LDA的主題詞抽取原理是沒有區別的。

LDA文本模型中比較困難的步驟就是主題數的選擇，相關研究表明對主題的選擇通常有兩種方式：一種是基于經驗判斷并不斷調試；另外一種是基于困惑度計算公式，本文基于所選取數據的特性，采用最常用的方法——經驗判斷并不斷調試。對于 LDA 主題個數的確定業內一直沒有一個標準的答案，因為不同的數據標本以及不同的數據類型會對 LDA 主題個數的生成產生差異，所以主題數的確定要具體問題具體分析，要以實現最佳的分類效果作為判定的標準，下面介紹本文對招聘需求主題詞個數調試和選取的過程。

本文把從招聘網站采集到的 2731 條“信息系統”職位描述的數據輸入到 LDA 模型當中，并將主題個數首先調整為 4 個，產生了如下圖 2 所示的職責分析四象限，從輸出結果可以得出，主題1橢圓和主題 3橢圓存在相交的部分，證明兩個主題存在重復的內容，說明該職位不適合 4個主題。

本文將“信息系統”職位描述的主題調整為 3個，得出如圖3所示的職責分析四象限，可以看出三個不同主題所代表的橢圓分布在四象限三端，三者之間的距離較大，說明三個主題的相似度偏低，這表明LDA模型生成的三個主題區分度很高。經過對比發現，當主題數為3時，LDA模型的主題選擇區分度最大，效果最佳。同理,將“信息管理”、“數字化”崗位的相關數據輸入到LDA模型中也可以得到，信息管理類崗位數據最佳區分度的主題數為三個。

Intertopic Distanee Map (via multidimensional scaling)

PC1

Marginal topic distribution

圖 3：K=3 時信息系統職位主題視距圖

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

三、信息管理類崗位招聘需求分析

（一）崗位基本需求分析

從招聘網站采集到的信息管理類崗位包含了非結構化和結構化數據，結構化數據主要是工作城市、學歷要求、工作經驗、企業規模、企業性質、薪資分布等字段信息，針對結構化數據，本文在進一步分析之前對其格式進行統一的標準化處理，具體處理如下：

①將崗位所屬城市統一格式，具體到城市名字即可，不考慮具體的區縣；

②崗位的學歷要求從高到低劃分為七個區間：博士、碩士、本科、大專、中專 /中技、高中、學歷不限；

③崗位的工作經驗要求從低到高劃分為六個區間：1年以下、1-3、3-5年、5-

10 年、 10 年以上及無經驗；

④公司的規模從大到小劃分為八個區間： 10000 人以上、 1000-9999 人、 500-

999人、 300-499人、 100-299人、 20-99人、 20 人以下、不限；

⑤公司類型的標準進行整理和統一，劃分為民營、國企、股份制企業、上市公司、合資、外商獨資、事業單位、其他八個標準；

⑥薪資分布從低到高劃分為八個區間：月薪0-5k、5-10k、10-15k、15-20k、 20-25k、 25-30k、 30k 以上、面議，由于具體每個職位的薪資水平不一樣，所以薪資取上下限的平均值，然后按照平均值屬于的薪資區間來進行劃分。

1.崗位分布城市基本分析

從圖 4 中可以看到，信息管理類崗位招聘需求分布上的城市差異，北上廣深一線城市的崗位需求量占據主要需求的過半，內在原因是中國的超級城市群市場廣闊、資源稟賦集聚、科技發展迅速，吸納眾多信息技術產業的發展。

具體數據如下表6所示，以北京為代表的京津地區崗位需求合計1530人，對信息管理類崗位的需求最大；其次是長三角地區的上海、杭州人才需求合計806人；珠三角地區的深圳、廣州緊隨其后，以其較大經濟體量提供 697人的就業崗位。雖然沿海地區是信息管理類崗位就業的最大去處，但是也可以看到，成都、重慶、武漢、鄭州、西安等內陸二線城市得益于產業轉移的效應也提供了合計 1026個就業崗位。

表 6：信息管理類崗位城市分布表

地區崗位類別合計

數字化信息管理信息系統

北京 221 208 926 1355

上海 96 89 375 560

深圳 52 45 252 349

廣州 36 60 252 348

成都 30 72 148 250

杭州 39 51 156 246

鄭州 0 51 178 229

武漢 31 59 125 215

西安 9 44 141 194

天津 31 40 104 175

重慶 31 34 73 138

資料來源：智聯招聘，https://i-zhaopin.com/

圖 4：信息管理類崗位城市總體分布圖

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2.學歷要求基本分析

學歷作為企業篩選簡歷、招聘人才最為直接的手段，通常反映了該行業的知識需求狀況以及技術含量，根據數據繪制了學歷要求總體分布圖，從圖 5中看到，信息管理類崗位學歷最低要求為本科的占66.54%，專科的為24.27%，碩士和博士合計占4.98%，說明崗位的主要需求是本科生和專科生，對研究型人才需求不大。

根據表 7 顯示，通過對比三個職位的學歷要求差異可以看出，信息管理類崗位因其實用性比較強的職業特點對學歷要求不是很高，本科學歷是該職位的主要需求。但是數字化職位學歷要求本科以上占比高達約 78%，比其他兩種職位的需求都大，并且對比碩士和博士人才需求數據，數字化占據8.49%，遠遠高于其他兩個職位，說明對高學歷的需求也大。究其原因，數字化職位作為近年來符合國家數字化經濟轉型政策下誕生的新興行業，對人才的綜合性知識以及專業知識要求較高，需要具備扎實基礎知識的專業人才，熟悉相關行業數字化轉型方案，掌握相關編程語言。

表7：三類職位學歷要求分布表

單位：%

崗位類別博士碩士本科大專中專/中技高中學歷不限

數字化 0.17 6.42 70.83 13.54 2.78 1.39 4.86

信息管理 0 3.72 67.99 24.04 0.8 0.13 3.32

信息系統 0.22 4.62 65.24 26.59 0.81 0.07 2.45

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

圖5：信息管理類崗位學歷要求總體分布圖

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3.工作經驗要求基本分析

工作經驗與崗位所處的行業性質和發展狀況具有密切聯系，從工作經驗總體分布圖（圖6）可以看到， 20.13%的崗位不限制或者不需要工作經驗， 26.88%的崗位需要1-3年的工作經驗， 31.68%的崗位需要3-5年的工作經驗，由此可以看出，信息化管理類崗位對工作經驗的要求較高，應屆生在就業市場中相對而言競爭力偏弱，因此作為應屆生要未雨綢繆，充分利用假期和課余時間去企業參加實習。

深入仔細比較三個職位工作經驗的差異，繪制出如下表 8 所示，信息管理職位不需要經驗占比約 30%，相對其他職位對應屆生友好，說明信息管理職位更看重求職者的自我學習能力，可以給予相關人員更多的成長空間和學習的時間，而數字化和信息系統兩個崗位要求有經驗的職位占比高達 80%，說明這兩種職位更需要求職者能夠快速投入工作。

表 8：三類職位工作經驗要求分布表

單位： %

崗位類別 1 年以下 1-3 年 3-5 年 5-10 年 10 年以上無經驗不限

數字化 1.39 17.01 32.12 27.08 4.51 6.08 11.81

信息管理 1.2 25.37 25.76 18.06 1.33 3.05 25.23

信息系統 1.25 29.08 33.22 16.41 1.68 2.45 15.90

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

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4.企業規模基本分析

從表9可以看出，10000人以上的大規模企業對數字化人才的需求占據約27%，遠遠高于大規模企業對信息管理和信息系統人才的需求，這說明數字化正在重塑傳統大型工業，工業企業應用需要數字化業務組合助力，以實現企業信息化建設和企業數字化升級；而數字化代表先進的生產力，大型的傳統制造型企業為了提高生產效率增加利潤存在著對傳統信息生產方式更加迫切的數字化改造需求。值得關注的一點是，企業規模低于 100 人以下的小型企業作為吸收大量就業的儲水池，在今年對信息管理類人才的需求普遍低于 20%，結合今年全球的經濟形勢和公共衛生狀況，說明今年的小型企業面臨著嚴重的生存危機，進一步反應今年嚴峻的就業形勢。

表 9：三類職位企業規模分布表

單位：%

10000 1000-9999 500-999 300-499 100-299 20-99 20 人

崗位類別不限

人以上人人人人人以下

數字化 26.74 24.31 7.29 1.74 23.78 14.76 1.39 0

信息管理 8.50 33.86 11.42 4.91 25.63 13.41 1.46 0.80

信息系統 9.45 25.68 14.21 3.00 28.46 17.18 1.79 0.22

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5.企業性質基本分析

民營經濟一直在我國經濟主體中占據著重要位置，從下表 10可以看到，不管是數字化職位還是信息管理、信息系統職位，民營企業提供了約 40%以上的就業崗位，緊隨其后的便是國有企業，說明國有企業在我國經濟中發揮著壓艙石的作用，進一步分析發現國有企業對信息管理和信息系統崗位的需求分別占據 25%左右，遠遠大于數字化崗位的 15%，結合上文的企業規模分析可以猜測國有企業因其性質的保守性，對數字化的需求有待開發，然而合資企業和外商獨資企業對數字化人才的需求合計約 23%，遠遠超過其對信息管理人才需求的 7.4%和信息系統人才需求的 10.8%，說明外資企業在數字化轉型中有著強勁的需求。

表 10：三類職位企業性質分布表

單位： %

崗位類別民營國企股份制

企業上市公司合資外商獨資事業單位其他

數字化 39.76 15.45 7.64 9.20 10.94 12.50 1.22 3.30

信息管理 41.57 26.69 9.96 6.77 4.25 3.19 3.32 4.25

信息系統 43.59 22.89 9.12 6.74 6.78 4.07 4.51 2.31

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

6.薪資分布基本分析薪資的高低可以從側面反映職位人才的緊缺程度以及技術含量，根據薪資字段繪制出崗位薪資總體分布圖，如圖7所示,信息管理類崗位薪資5-10k占34.27%, 10-15k占24.29%，薪資方面總體而言是具有較高吸引力的，同時聯系工作經驗要求可知，較高的薪資水平同時代表了崗位較高的工作經驗要求。

從下表 11 中可以看出 10-15k、15-20k 這兩個區間是信息管理類崗位的薪資分布水平的中位數，而0-10k相對而言是低薪資區間，20k以上是高薪資區間。比較三個職位的薪資水平發現，信息管理職位的薪資水平是偏低的，在 0-5k、5-10k 的低薪資區間占比約55%，相對于信息系統和數字化職位而言，信息管理更偏向于管理類，技術含量偏低；進一步觀察發現，在位于20K以上的區間中，數字化的薪資水平占據約22%，遠高于其他兩個不到10%的占比，說明數字化人才緊缺，市場對于數字化人才的需求旺盛。

表 11：三類職位薪資分布表

單位：%

崗位類別 0-5k 5-10k 10-15k 15-20k 20-25k 25-30k 30k 以上面議

數字化 9.03 14.06 22.22 15.28 4.34 8.51 9.03 17.53

信息管理 16.07 39.71 16.47 11.69 1.73 5.05 1.46 7.84

信息系統 7.40 37.03 26.89 11.68 6.37 1.43 3.00 6.19

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

圖7：信息管理類崗位薪資總體分布圖

資料來源：智聯招聘， https://i.zhaopin.com/

通過上文對崗位的基本需求分析可以發現，信息管理類崗位主要分布在沿海地區一線城市，對學歷要求不高以本科為主，薪資分布主要集中在5-10k,對工作經驗要求以3-5年為主，民營企業、1000人以上的大規模企業對信息管理類崗位的需求最大。

（二）崗位主題需求分析

1.信息管理類崗位特征詞提取通過對“數字化”、“信息系統”、“信息管理”三個職位招聘信息的職位描述字段進行中文自動分詞、去除停用詞等數據清洗之后，輸入LDA模型進行特征提取，最后在主題數的選擇上根據上文的調試選擇了 3 個主題數，并得出了三個職位的描述主題詞集，對于集中出現的主題詞例如“具備”、“進行”、“其他”等同崗位主題無關的詞匯進行人工剔除和整理，最終得到了如下表 12所示的需求特征主題詞匯總。

表 12：崗位需求特征主題詞匯總表

崗位名稱主題數詞集

銷售公司客戶檔案軟件培訓協調實施維護整理項目管理 1

市場加工提供計劃

營銷產品運營業務平臺數據客戶數字服務策略用戶制數字化崗位 2

定行業市場方案活動分析推廣內容

產品設計熟悉需求技術業務數據分析開發行業系統客戶 3

企業具有規劃咨詢公司領域安全信息安全網絡安全技術網絡風險漏洞評估分析審計

1 公司保護滲透測試加固服務建設實施掃描信息化實施需求業務技術建設團隊進行項目管理組織產信息系統崗位 2

品分析企業協調方案行業設計規劃維護開發運維公司技術網絡測試數據庫計算

3 機應用設計日常使用運行設備服務器軟件處理信息化項目網絡實施運維信息系統計算機業務具備優先需求日常分析開發良好企業技術軟件支持

信息學習良好團隊優先內容崗位招聘平臺組織培訓部信息管理崗位 2

門精神帶薪完成

技術客戶體系認證管理體系應用安排標準資格制定風險 3

質量安全組織

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從上表 12 看出，每類職位分別存在三種特征主題詞，這三類主題詞分別代表了崗位招聘信息中三類不同的崗位需求，可以判斷出信息管理類的崗位需求主題分別是“工作內容”、“能力素質”、“技能資格”，并比較三類職位需求方面的差異性，從而研究不同職位對人才需求方面具有的職位特色和偏好。下文是對信息管理類崗位進行具體的主題需求分析。

2.工作內容主題需求分析

在主題 1“工作內容”方面，從上表可以看出，數字化職位和信息管理職位的主題詞集中都含有“項目管理”，因此可以判斷兩個職位都涉及到企業信息化管理和數字化項目管理方面的工作內容，而信息系統的主題詞集中含有“安全”、“信息安全”、“網絡安全”等詞，可以判斷信息系統職位的工作內容更偏向于信息安全和網絡安全保護方面。

從細分方面來看，數字化職位的主題詞集中包含兩批區分度較高的詞項，第一部分是“銷售”、“客戶”、“協調”、“實施”、“提供”、“市場”、“部門”、“計劃”，可以判斷數字化銷售的主要工作內容是為客戶提供數字化銷售方案，并為市場部門提供數字化銷售計劃；第二部分是“檔案”、“整理”、“加工”，這部分側重企業數字化升級、檔案數字化，其主要工作內容是檔案收集、整理及其數字化加工。

從表中可以看出，信息系統職位的主題詞“安全”位于主題詞集的首位，是信息系統的主要工作，“信息安全”、“網絡安全”則緊跟其后，而“評估”、“分析”、 “保護”、“加固”、“掃描”主要是該職位的行為模式，同時對主題詞進一步研究可以發現“風險”、“漏洞”、“滲透測試”是該職位的工作對象。因其工作內容的特殊性，側重于信息安全方面，其工作內容通過串聯特征詞可以看出主要是負責信息安全服務的實施及項目管理，開展日常的風險評估、漏洞掃描、滲透測試、安全加固等工作。

“信息化”、“網絡”、“信息系統”、“計算機”等主題詞是信息管理職位工作內容的主體，而“實施”、“運維”、“分析”、“開發”、“支持”則是該職位工作內容的行為模式，信息管理職位的工作內容具有綜合性的特點，將這些特征詞串聯起來可以看出信息管理職位的主要工作內容是負責信息化建設的實施和管理、配合相關部門的信息化需求、網絡安全的保護、信息系統的運維和技術支持。

3.能力素質主題需求分析

在主題2“能力素質”方面，從主題詞集中可以看出，信息系統職位和信息管理職位的主題詞集都存在“團隊”、“組織”這兩個共同詞項，作為企業的職能支撐部門，兩個部門都需要同其他部門合作，因此注重團隊合作精神以及部門組織能力是兩種職位的共性；而數字化職位因其主要是銷售部門則更加注重營銷和產品運營能力。

從具體方面來看，“營銷”位于數字化職位主題詞集的首位，同時數字化職位的主題詞集中涵蓋著“數據”、“分析”、“客戶”、“服務”、“產品”、“運營”、“業務”、 “推廣”、“策略”等詞項，將這些零散的詞語進行排序，會發現這些數字化職位里蘊含的主題中，該職位最為看重的素質和能力便是數字營銷能力，同時為數字營銷能力服務的便是數據分析能力、客戶服務能力、產品運營能力以及業務推廣能力。

信息系統職位的主題詞集包含著兩批不同詞性的主題詞分集，第一批是“建設”、“分析”、“設計”、“協調”、“規劃”等行為模式；另外一批是“業務”、“技術”、 “團隊”、“產品”、“方案”、“行業”等行為對象，將這些主題詞按照內在邏輯聯結起來，進一步研究發現信息系統所需的能力素質除了基本的項目管理和組織能力、團隊合作精神外，還需要求職者具備對產品的分析能力、技術的建設能力、方案的設計能力和行業的規劃能力。

信息管理職位的主題詞集則由“團隊”、“組織”、“學習”等詞語構成，除了基本的團隊協作精神和組織協調能力外，相對于信息系統職位，該職位則更加需要自我學習能力，需要求職者能夠快速接受新知識、新內容。

4.技能資格主題需求分析

在主題 3 方面，數字化職位、信息系統職位和信息管理職位的主題詞集中都包含有“技術”這個詞項，因此可以看出主題 3的詞集隱藏主題是技能資格，信息管理類崗位都需要求職者熟悉并且掌握本職位的相關技術。

將數字化職位的主題詞集分離出兩批不同內容的主題詞分集，第一批主題詞分集為“具備”、“行業”、“規劃”、“咨詢”等詞語，從中建立聯系可以發現數字化職位需要具備行業數字化轉型咨詢業務規劃的相關經驗；另外一批主題詞集為“熟悉”、“技術”、“設計”、“開發”、“業務”、“具有”、“系統”等詞語，將這些主題詞串聯起來，發現數字化職位需要求職者具備的技能和資格條件包括：熟悉相關平臺的業務和技術，具有相關行業數字化系統設計與開發經驗。

信息系統職位的主題詞集則涵蓋有：“設備”、“軟件”、“網絡”、“計算機”、“日常”等行為主體，也有諸如：“開發”、“維護”、“設計”、“處理”等行為模式，從中分析潛在的語義聯系，并結合崗位需求和實際情況可知，信息系統職位所需要的技能資格為熟悉計算機軟硬件維護，具備軟件設計與開發相關知識，具有網絡及其設備的維護、處理等日常工作經驗。

從表中可以看到，信息管理職位的主題詞集包括“體系”、“認證”、“管理體系”、 “資格”、“標準”、“質量”等主題詞，可以結合信息管理的特性判斷該職位需要熟悉通用的質量管理體系、具有項目管理資質、熟悉信息科技風險分析方法、掌握信息安全標準等資格條件的人才。

通過上文對崗位需求的主題分析總結發現，不同職位對崗位需求的主題既有共性，又各有偏重。總體來看，在工作內容主題的崗位需求方面，信息管理類崗位的工作都偏好于信息化項目的管理和建設，比如：數字化職位偏向于數字化銷售、企業數字化升級，信息系統職位偏向于信息系統安全保護，信息管理職位偏向于信息化的建設、實施、管理和運行維護。在能力素質需求主題方面，數字化職位側重于營銷能力，信息系統職位側重于技術建設和行業規劃能力，信息管理職位側重于學習能力。在技能資格主題需求方面，數字化職位需要具備數字化系統設計開發的經驗，信息系統職位需要具備計算機、網絡等設備的日常維護經驗，信息管理職位需要具備項目管理資質、熟悉管理體系。

四、人才培養啟示

隨著數字經濟的發展，社會對信息管理類人才的需求越來越大，而高校培養的通識性教育人才同崗位需求產生了錯位，導致就業市場結構性矛盾，高校畢業生的人數逐年升高，但是企業人才短缺的情況沒有得到根本解決。

在這樣的社會背景下，我國高校需要逐步從以通識教育為主向應用型教育轉變。本文以招聘信息中的崗位需求主題為導向，結合學校的人才培養方式，立足于學生的全面發展，對教學模式和方法提出相應的改進和建議，在傳統教學的基礎上設置多元化課程，同時培養相關能力和素質，并加強實踐教學。

（一）設置多元化課程

基于上文對信息管理類崗位“工作內容”主題需求的分析，可以發現信息管理類崗位對求職者都存在著共同的需求，但是不同的職位對具體的工作內容各有側重，從而對相關知識的需求狀況也有所差異，譬如數字化職位需要求職者掌握市場營銷學和數字化的綜合知識，而信息系統職位則更加側重求職者掌握信息安全、網絡安全的專業性知識。針對信息管理類崗位不同職位對人才知識需求狀況的多樣性特點，相關專業的課程設置上可以多元化，同時課程的內容也要跟上崗位需求的不斷變化。

在信息管理已有的核心課程基礎上，相關院校通過增加和完善面向數字化、信息系統和信息管理不同特色的課程，培養綜合性但具有針對性的信息管理類人才，拓展學生的跨學科知識，滿足信息管理類崗位不同職位的需求，也可以有針對性的建設同市場營銷學、數字化、信息網絡安全等相關的選修課程。

與此同時，企業的生產方式是不斷變化的，對人才需求的具體要求也是與時俱進的，學校的就業部門需要和相關就業單位建立長期合作關系，不斷加強溝通，將崗位對人才需求的變化及時反饋在課程內容設置上，做到課程設置的動態化，讓課堂教學的知識緊跟時代發展的步伐，提升學生在就業市場中的競爭力。

（二）加強社會實踐

在崗位關于工作經驗的基本要求中，可以看到信息管理類崗位對工作經驗的需求集中在3-5年，同時在崗位的主題需求關于“技能資格”方面，數字化職位需要求職者具備相關行業數字化的設計與開發經驗，信息系統職位要求求職者具備網絡及其設備的維護、處理等工作經驗，因此根據上文對于工作經驗的需求分析，相關院校應該不斷加強實踐教學，提升畢業生在求職過程中工作經驗層面的競爭力。

而應屆畢業生該如何彌補工作經驗不足的短板，是需要學校和師生的共同努力，在教學過程中，提升信息管理類專業學生的實踐水平和相關的實習經歷是非常重要的一門必修課。大多數學校會組織學生到相關事業單位部門進行參觀和學習，并會安排到相關事業單位實習，但通過上文對企業性質的分析可以看出，信息管理類崗位需求較大的主體單位是民營企業，所以學校有關就業部門可以聯系從事信息管理行業的校友加強校企合作，此外也可以邀請相關行業從業人員來校開展講座和實習招聘，數字化職位和信息管理職位有許多工作比較繁瑣復雜，由在校生去了解實踐，不僅可以培養在校生的實操技能，豐富經驗，同時還可以解決企業人手不足的狀況。學校有關部門也可以積極引導學生參與線上遠程實習，一方面線上遠程實習模式只需要熟悉辦公軟件就可以協助企業處理職能支撐性工作，信息管理職位主要工作內容同線上遠程實習相符合，有助于培養團隊協作精神；另一方面線上實習也拓寬了學生實習的地理空間，為在校生獲得沿海地區的優質實習機會提供了渠道。

（三）培養能力素質

通過上文對崗位需求的“能力素質”主題分析可知，注重團隊合作精神以及部門組織能力是信息管理類崗位的共性，同時數字化職位側重數據分析能力，信息系統職位側重技術建設、產品運維能力，信息管理職位側重自我學習能力,針對信息管理類崗位不同職位對求職者綜合能力和素質的需求，相關專業的院校應該以崗位需求為導向培養學生實踐能力和素質。

相關能力的培養除了參加實踐和實習活動之外，院校還可以積極引導學生參加各種競賽例如：全國網絡與信息安全管理職業技能大賽等，以及學校社團組織的信息管理模擬職業沙盤以及社會調研等活動，這些活動都有利于培養學生的組織、管理能力和團隊協作精神，同時還可以將理論知識同社會實踐結合起來，相互促進，進一步提高動手和實際解決問題的能力。在活動的過程中，學生的自我學習能力、人際交往能力將會得到很好的鍛煉，通過參加不同類別的活動，初步了解和掌握相關的數據分析能力、技術建設能力等，最終會對創新性實踐能力和思維探索能力的培養起到推動作用，并有益于今后職業生涯的長遠發展。

在職業能力方面，信息管理類崗位不同職位對求職者的具體需求情況是不一

樣的，數字化職位對數據治理和分析能力十分看重，在課程設置時，可以拓寬例如

Excel、統計學基礎知識、R語言、Python數據分析應用等相關課程；信息系統職位則更加關注技術建設和網絡的安全性以及系統的日常運維，這方面可以推出ERP、 OA、 SCM 等物流、信息流、資金流的實驗操作課程，同時增加相關網絡安全課程，提升學生的網絡漏洞加固和防滲透能力；信息管理職位的綜合性較高，既需要掌握數據分析能力，也要求了解系統安全知識。根據信息管理專業培養方向不同，高校應明確定位其培養目標，充分考慮到不同職位類別對信息管理專業人才技能的差異，改善課程內容，在基礎課程和核心課程的設置上都要做到兼顧，在開闊學生知識面和視野的同時，也夯實了專業知識和技能，滿足了學生的多元化發展，尊重個性需求，使得學生的潛力得到充分發揮。

五、總結本文采用自動化數據采集器從招聘網站上獲取信息管理類崗位的相關信息，得出信息管理類崗位基本需求狀況及各職位之間的差異；同時進一步分析了各職位在工作內容、能力素質、技能資格等主題需求方面的狀況及其偏好。

通過招聘信息對各職位的基本需求分析發現：從招聘企業城市來看，大部分企業坐落于京津、長三角、珠三角等信息技術發達地區，二線內陸城市的需求也不容小覷；從企業的學歷要求來看，總體上企業對人才的需求集中在本科和專科階段，數字化職位人才的學歷要求偏高，高學歷人才需求量也不小；從企業的工作經驗要求來看：崗位對具備 1-5 年工作經驗的人才需求最高；從企業規模來看：1000 人以上的大規模企業占據需求過半以上；從企業性質來看：民營企業仍然是吸收就業的主力；從薪資分布狀況來看：較高的工作經驗要求代表了較高的薪資水平，信息管理類崗位薪資分布總體集中在 5-15k 區間，從具體職位來看，信息管理職位的薪資偏低，數字化職位的薪資較高。

在對崗位信息調試并選取三個主題數后， LDA 模型所提取的主題詞分別是：“工作內容”、“能力素質”、“技能資格”。在工作內容方面，數字化職位偏重于數字化業務銷售和檔案數字化，信息系統職位傾向于信息安全工作，信息管理職位則側重于信息化管理和開發；在能力素質方面，信息系統職位和信息管理職位都需要具備團隊協作精神和組織能力的人才，數字化職位則需要求職者具備數字分析和營銷、產品業務推廣的能力，信息系統職位同時需要求職者具備行業規劃和方案設計的能力，信息管理職位需要求職者具備較高的自我學習能力；在技能資格方面，數字化職位要求熟悉相關平臺的業務，信息系統職位要求熟練掌握計算機軟硬件設備的維護、處理等工作經驗，信息管理職位要求從業人員熟悉管理體系、具備管理資質。

在崗位需求對人才培養的啟示方面，根據信息管理類的崗位需求對高校相關專業的培養提出有針對性的啟示，首先在不同職位的工作內容需求上對求職者知識需求的偏好，提出了相關專業院校在專業和課程設置上可以做到多元化，增加特色課程；然后針對崗位對工作經驗和技能資格的普遍需求上，提出通過校企合作、線上遠程實習的方式來加強實踐教學，可以有助于畢業生積累相關經驗；最后，根據不同崗位對求職者能力和素質有側重的需求，采用參加職業競賽、有針對性的增設上機實操課程的方式來培養學生的相關綜合素質和硬性能力。

由于本人研究水平有限，本文存在一些局限性，主要體現在以下幾個方面：

一是本文采集的數據不夠全面，在招聘網上發布崗位招聘信息的主體以企業為主，高校、科研院所、事業單位等機構的崗位招聘信息主要是定向單獨發布，所以造成的研究樣本具有局限性，崗位需求的研究結果具有一定的偏差性,今后的研究中會綜合抓取企事業單位以及其他用人單位的招聘信息作為基礎數據。

二是本文受時間所限，獲取的數據是某一段時間的崗位招聘信息，數據量偏少且不具備動態研究性，所以在以后的相關研究中，可以將抓取招聘信息的時間設置為一整月或者半年，從而及時獲取企業的動態招聘信息并分析需求的變化。

三是受技術和所學知識所限，在對招聘信息進行文本特征分析和主題詞提取之后，沒有進一步對崗位進行聚類分析，建立主題詞之間的關聯規則。

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