基于網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上熱銷的農產品之一，據2017年中國農產品電子商務報告顯示，茶葉的網上銷售額在所有農產品中居第二位。行業(yè)的興旺勢必對人才產生吸引力，但據茶產業(yè)經濟研究室2017年調研數據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查問卷法和企業(yè)專家座談法，存在成本高，產生結果的周期長，企業(yè)覆蓋率低，企業(yè)和專家質量無法保證，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，經過多種方法的實踐比較，提出了基于網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絡文本自動采集技術、中文分詞技術、方差分析、數學模型建立等技術，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。首先是數據源選取，其次是編寫網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絡文檔集，然后使用php html phraser技術對文本進行識別，然后編寫文本詞典，作為網絡文本分詞的依據，同時使用ICTCLAS軟件對分別進行分詞并統(tǒng)計器出現的頻次，最后建立數學模型對抽取出來的關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 數據源選取

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

（1）專業(yè)招聘網站

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

（2）企業(yè)官方網站

越來越多的茶葉企業(yè)將自己的企業(yè)官網作為發(fā)布招聘信息的渠道，同時茶葉企業(yè)在官方網站上發(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據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聯，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 網絡文本分析與模型建立

由于采集到的網絡文本主要是非結構化的文本，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據重新進行分詞并匯入數據庫，為數據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鍵詞出現的頻次來判定，考慮到后期計算的難度以及代表性本文取均值以上的數據作為核心關鍵詞。同一個崗位的關鍵詞出現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100次的關鍵詞并不一定就比在另外一個行業(yè)出現30詞重要，這取決于該行業(yè)所有關鍵詞的整體頻次，如果某個行業(yè)所有關鍵詞出現的頻次均高，則其處于最重要位置的關鍵詞出現的頻次必然多，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鍵詞為最重要，其他關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以上關鍵詞，Wmax為同一崗位同一行業(yè)出現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鍵詞進行了累加，在累加結果的基礎上進行了二次關鍵詞重要程度計算，以抽取出崗位核心關鍵詞。崗位核心關鍵詞計算方法如公式（2）所示。

CW表示同一崗位中的某一關鍵詞在不同行業(yè)中的重要性程度的累加，Wj為第j個關鍵詞的重要程度值。計算出每一個崗位中的每一個關鍵詞的重要性程度累加值后，再使用公式（1）計算關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鍵詞之間的比較，以篩選出不同崗位的共性關鍵詞，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

通過將采集到的網絡文本導入電子商務分詞分析并在廣泛研究相關文獻的基礎上，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，并根據其代表的關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 結束語

通過網絡文本分詞技術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)的問卷調查和實地調研分析方法，具有全面性和整體性，避免了由于調查對象選取問題引起的以偏概全現象。通過網絡文本分析采集崗位需求中的共性內容進行針對性培養(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。