基于企業視角的商務數據分析人才需求分析

摘"要：在以電子商務為核心的數字經濟生態下，具有商務數據分析技能、數據庫、編程等技術的綜合型數據分析人才缺口大。高校電子商務專業、培訓機構出現相關的課程和技能培訓項目。本文對前程無憂招聘網站的“數據分析”崗位需求數據進行處理，進行區域、行業分析，得出企業在商務數據分析人才方面的核心需求，對企業、學校以及學生的技能培養具有指導作用。

關鍵詞：商務數據分析；人才需求；人才培養

中圖分類號：F24"""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.18.041

0"引言

數字資源已經成為數字經濟時代的第三生產要素。企業商務過程中產生大量的數據如得不到合理利用，就成為一種資源浪費。傳統行業和互聯網行業都已經認識到數據的重要性，但數據的分析利用需求也造成了更大的數據分析人才需求缺口。企業希望人才入職后可以盡快進入業務中，而不是培訓。因為企業要控制成本，并且新人入職培訓的時間有限，內容有局限性。這就要求高校學生在學校形成一定的數據分析能力和相關工具的使用經驗。企業需要具有何種素養的數據分析人才、高校如何培養能為經濟發展作出貢獻的精尖人才是值得研究的課題。

1"研究綜述

相關學者已經提出數據分析對企業具有重要意義，并將數據分析運用到行業中指導企業運營（加娜提·哈力克，2019）。在企業內部管理與監督方面，數據分析部門基于企業數據和相關數據資料的收集、歸納和整理，掌握企業的運營情況和行業動態，因數據分析部門掌握著企業數據和數據來源的詳細信息，肩負對企業相關部門和項目運營過程的監督與管理工作，基于數據分析結果對企業管理問題進行防范并提出解決措施，基于數據分析結果對職員安排做出調整，對提高企業各部門運營效率有重要影響。數據的利用率和產出是數據分析技能的重要表現，因而注重算法和大數據挖掘能力（喬益民，2020）。在餐飲企業的經營中，通過分析相關數據，企業能夠制定識別和預警的方法，例如防損稽核方法；通過對線下餐飲企業的賬單數據進行分析，制定出菜品推薦的方法；通過對能量場模型、節點相互關系模型的專業數據的監測分析，收集消費者相關調研問卷，從而調整餐廳用餐環境，給消費者帶來更好的消費體驗。朱愛璐（2020）使用自然處理語言和文本挖掘技術對數據類崗位招聘信息進行文本分析，得出企業對數據分析崗位提出掌握常用辦公軟件的工具層面要求、掌握一定的編程語言的要求，掌握數據建模、數據挖掘和統計學的使用技能要求。蔡曉偉（2021）。提出電商行業大數據分析主要采用RFM模型、Apriori算法、Spss分析和網站分析的算法以及模型，并說明企業盈利的關鍵指標的含義及影響因素，表明在日趨激烈的競爭環境下，企業及相關人員要對數據敏感，理解數據的含義及其意義，制定更為準確的運營策略。陳明紅、何玲玲、李瑤瑤（2022）。采用主題模型LDA對從“實習僧”獲取的崗位數據進行分析，得到數據分析崗位對相關編程語言及數據庫方面的技能有較高要求，對數學建模方面有一定要求。

2"基于前程無憂招聘數據的實證研究

2.1"數據來源及基本統計

前程無憂即51job，是我國成立最早最專業的人才招聘網站之一，成立于1998年，深耕招聘行業25年，是職場人士非常喜愛的職業發展平臺，被DCCI互聯網數據中心評選為互聯網人才amp;招聘受眾名列前茅的網站，被選為網民最喜愛的招聘網站之一、大學生至愛品牌招聘網站，至今服務500余萬企業雇主和近1.5億注冊用戶引領市場，因此選擇該平臺的招聘數據極具代表性和說服力。本研究以“數據”為崗位關鍵詞，統計近30天（2023年7月份）有關招聘記錄，城市范圍設置為全國，需要得到的數據內容如下：公司名稱，企業性質，企業規模，招聘崗位，薪資水平，公司所在地，崗位經驗年限要求，學歷要求，崗位基本介紹及要求。總共得到1335條招聘信息，通過初步篩查，去除空白和重復以及無關的招聘信息，一共得到有效招聘信息953條。圖1是對這953份數據按照薪資區間進行的數量和占比統計。對于工作地點，上海379份，占比39.8%；北京86份，占比9%；廣州86份，占比9%；深圳69份，占比7.2%；杭州16份，占比1.68%；南京22份，占比2.3%；成都23份，占比2.4%。

2.2"人才需求分析

對元數據進行篩選與清洗后，在未有重復企業和重復崗位的情況下，根據網頁上的初始薪資數據統一轉化為月薪，并取區間中位數作為該崗位的月薪，在此基礎上計算數據分析相關崗位的平均月工資，為15087元/月。最高月薪（以下月薪都是網頁上月薪區間中位數）是字節跳動的大數據研發工程師崗——基礎數倉方向。根據薪資區間，將職位要求采用jieba分詞技術計算詞匯頻數，并篩選關鍵詞匯，崗位信息主要關鍵詞統計，如表1。

各大企業對工作經歷作了較高要求為平均年限3.5年，對應屆畢業生就業提出了較高要求，對此在校大學生需要充分利用課余時間投入實習工作；對于學歷，企業要求是本科以上居多。企業規模差異顯著，最大企業規模有10000人以上而最小的企業規模僅有50人以下。招聘崗位多為數據處理分析有關的職位，對計算機使用熟練程度提出了較高要求，對于電子商務學生而言，本科階段使用過SPSS軟件，學習過統計學與商務數據分析，在競爭的大環境里，該專業學生具有比較優勢。招聘崗位多樣也使數據分析成為行業里不可或缺的職業，數據分析人才需求量大，據相關資料，數據分析市場呈供不應求趨勢。

2.3"關系分析

學歷要求和工作經驗要求在人才招聘中具有一定的關聯，但并不是簡單的線性關系。以下是對學歷要求和工作經驗要求關系的分析：

（1）學歷和工作經驗的平衡：通常，隨著學歷的提高，對工作經驗的要求也會相應增加。這是因為較高的學歷在一定程度上反映了個人的學習能力和知識積累。然而，學歷并不是唯一的判斷標準，一定的工作經驗也是衡量一個人能力的重要指標。

（2）行業特點：不同行業對學歷和經驗的需求有所不同。有些行業更加注重工作經驗，因為實際操作能力和專業技能在這些領域中更為重要。而一些需要理論知識和專業背景的行業，學歷要求更加重要。例如，醫生需要具備良好的醫學知識和臨床經驗，而科研工作者則需要有扎實的學術背景。

（3）職位級別和責任：根據職位的不同，對學歷和工作經驗的要求也有所差異。高級職位通常對學歷和工作經驗都有較高的要求，因為這些崗位需要更深入的專業知識和豐富的實踐經驗。

（4）綜合素質評估：除了學歷和工作經驗，綜合素質也是雇主考慮的因素之一，包括工作態度、溝通能力、團隊合作能力、創新能力等。在人才評估過程中，綜合素質的評估往往比單純的學歷或工作經驗更重要。

3"結語

通過前程無憂網站的招聘數據采集，以薪資為導向，分析崗位職能需求，可以看出對技術難度、工作經驗、個人能力、專業知識要求的區別。企業需要的數據分析人才處在多個技能層級中，由普通的數據標注，人工數據收集與錄入到編程，數據庫工具的使用，數據運營，并關系到企業的管理，再到更高級的大數據治理框架的設計，挖掘用戶需求。隨著層級的升高，對思維邏輯和知識體系的要求越來越高，這個知識體系不光是理論的，更要與實際業務相結合。數據分析在當今社會和商業環境中具有重要的地位和作用，以下是數據分析的幾個重要方面：

（1）決策支持：數據分析能夠提供可靠的信息，幫助決策者做出基于事實的決策。通過對大量數據的收集、整理和分析，可以揭示隱藏的模式和關聯，提供決策所需的見解。數據分析能夠幫助企業發現問題、解決挑戰，并采取有效的戰略行動。

（2）業務優化：數據分析可以幫助企業識別業務中的痛點和問題，并提供改進建議。通過分析客戶行為、市場趨勢和競爭對手的情報，企業可以及時調整業務模式、產品策略和市場營銷方法，提高效率和競爭力。

（3）資源管理：數據分析可以幫助企業更好地管理和規劃資源。通過分析生產過程、供應鏈和人力資源等方面的數據，企業可以優化資源配置、提高生產效率、降低成本、減少浪費，提升企業的績效和利潤。

（4）產品創新：數據分析可以為企業的產品研發和創新提供指導。通過對市場需求、消費者反饋和用戶行為數據的分析，企業可以了解用戶喜好、發現潛在需求，為產品設計和改進提供依據，推出滿足用戶期待的新產品。

（5）風險管理：數據分析可以幫助企業識別和管理風險。通過對市場風險、供應鏈風險和金融風險等數據的分析，企業可以及時發現潛在風險，并采取相應的措施來降低風險的影響和損失。

以上五個方面，綜合為商務數據分析的作用。一方面體現在企業業務上，可以更加理性和科學地運營和發展，精準獲得商業先機，或者為客戶提供解決方案，保持競爭優勢，實現可持續發展。另一方面，體現在企業管理上，數據分析可以發現問題，追蹤問題，解決問題，提高企業的管理效率，在管理上更加合理和高效。人才的加入和培養是企業管理層培養儲備力量的主要來源，數據分析人才是綜合型人才，但往往對于高校應屆畢業生來說比較難以勝任綜合能力要求高的管理工作，還需要經過較長時間的實踐以及人品的考察。這對人才的培養提出了新的要求，為高校的人才培養以及培訓機構的發展起到了引導作用。科研型大學和應用型大學都可以培養數據分析人才，培養的側重點不一樣，科研型可以側重于算法、基礎研究，應用型大學可以側重于工具應用，努力做到業務場景。同時，高校的學習時間畢竟有限，且技術也在不斷革新，有的學生認為需要進行再學習，也為培訓行業提供了課程設置的參考。

參考文獻

［1］加娜提·哈力克.論數據分析在企業經營管理中的重要性[J].中小企業管理與科技（上旬刊），2019，（12）：1112.

[2]喬益民.餐飲企業業務運營數據分析及應用關鍵技術研究[D].西安理工大學，2020.

[3]朱愛璐.基于文本挖掘的數據分析崗位人才需求分析[D].江西財經大學，2020.

[4]蔡曉偉.電子商務運營數據分析漫談"[J].現代營銷（經營版），2021，（04）：126127.

[5]陳明紅，何玲玲，李瑤瑤，等.基于實習招聘信息的信管專業人才崗位需求分析[J].情報探索，2022，（08）：4754.