基于文本數據挖掘的汽車行業崗位需求調查研究

丁艷 賈辰飛

摘要：對汽車及零配件行業內萬余條企業主動人才述求進行分析，使用文本挖掘方法得到其崗位任務與任職資格關鍵內容，為汽車營銷與服務專業人才培養方案的制（修）訂提供崗位群依據。結果表明，“互聯網+”與產業的融合促使新任務、新崗位的產生與人才需求。

關鍵詞：文本挖掘；崗位需求；汽車營銷與服務

中圖分類號：G710 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2019）05-0251-02

汽車營銷服務行業包含汽車前市場、汽車后市場兩部分，崗位類型多、從業人員數量大、發展速度快。為修訂汽車營銷與服務專業人才培養方案，使人才培養更緊隨產業和崗位需求，獲取大量汽車行業線上招聘文本數據，使用文本挖掘方法對其進行分析。

一、調查分析方法

1.文本數據的獲取方法。線上招聘數據來源廣、易于獲得，是企業用人需求的主動真實表達，但其結構化程度不高，冗余詞多。文本獲取和文本挖掘以python為平臺進行[1]，使用scrapy框架抓取2017年11月北京、上海、廣州三個城市“汽車及零配件”行業共計四萬余條招聘數據，完成去重、去空、企業分類、崗位分類[2]。

2.文本挖掘方法。（1）分詞。按職能將崗位分類后，截取每個崗位中“崗位職責和任職要求”單項短文本，使用jieba中文分詞庫進行分詞，將自然語言轉化為單詞，并加載停用詞庫，與停用詞庫比對后，篩除中英文符號、英文字母、空格及換行符、“的”、“是”、“了”、“并”、“和”、“以及”等共計1893個停用詞，得到招聘信息中“崗位職責及任職資格”項短文本的分詞結果。（2）獲取各職能崗位需求關鍵詞。……