| 孙倬,李嘉欣,鲁晓明,杨瑞仙.大数据管理与应用专业岗位能力需求分析及人才培养优化策略——基于招聘信息的文本挖掘[J].数字图书馆论坛,2026,22(6):39~48 |
| 大数据管理与应用专业岗位能力需求分析及人才培养优化策略——基于招聘信息的文本挖掘 |
| Research on an Evidence Chain Enhanced Multi-Agent Group Discussion Fact-Checking Framework |
| 投稿时间：2026-04-21 |
| DOI：10.3772/j.issn.1673–2286.2026.06.004 |
| 中文关键词: 大数据管理与应用；招聘信息；文本挖掘；能力组合；需求分析；人才培养 |
| 英文关键词: Big Data Management and Application; Recruitment Information; Text Mining; Competency Combination; Demand Analysis; Talent Development |
| 基金项目:本研究得到2025年度郑州大学研究生教育研究项目“生成式人工智能在研究生论文写作指导与学术规范教育中的应用研究”（编号：YJSJU2025075）、2025年度郑州大学研究生优质课程项目“用户需求分析与系统设计”（编号：SFKC202538）、2025年度郑州大学课程思政教育教学示范课项目“管理学原理”（编号：2025ZZUKCSZ061）资助。 |
| 作者 | 单位 | | 孙倬 | 郑州大学信息管理学院，河南省数据治理研究中心，河南省“双一流”建设研究中心 | | 李嘉欣 | 郑州大学信息管理学院 | | 鲁晓明 | 郑州大学信息管理学院，河南省数据治理研究中心 | | 杨瑞仙 | 郑州大学信息管理学院，河南省数据治理研究中心，河南省“双一流”建设研究中心 |
|
| 摘要点击次数: 8 |
| 全文下载次数: 11 |
| 中文摘要: |
| 在数字化转型与产教融合不断深化的背景下，大数据管理与应用专业存在人才供给与岗位需求错配问题。本研究选取前程无忧网站在线招聘文本，统计分析学历、经验、职位类型与地区分布等岗位基本需求，并采用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）模型识别能力主题，结合技能抽取与能力共现刻画岗位能力需求。研究发现，岗位基本需求呈现四个方面特征：学历要求以本科为主；近半数岗位面向的是有工作经验者；岗位地区分布集中在核心城市与区域中心城市；岗位类型可归纳为数据类、工程研发类、业务管理类。岗位能力需求主要围绕智能化项目管理与协作、数据驱动的业务优化分析、客户关系与销售运营管理、数据系统开发与数据库技术运用四个能力维度展开，且不同类型的岗位对人才能力的需求存在显著差异。基于需求侧视角对大数据管理与应用专业岗位能力需求的分析，本研究提出针对性人才培养优化策略，为专业人才培养提供实践依据，助力国家大数据产业发展。 |
| 英文摘要: |
| Against the backdrop of deepening digital transformation and the integration of industry and education, the Big Data Management and Application major faces a mismatch between the supply of talent and job market demand. This study selected online job postings from the 51job website to conduct a statistical analysis of basic job requirements, including educational background, experience, job type, and geographic distribution. It employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model to identify competency themes and combined skill extraction with competency co-occurrence analysis to characterize the competency requirements for these positions. The study found that basic job requirements exhibit four key characteristics: the educational threshold is primarily a bachelor’s degree; nearly half of the positions require prior work experience; positions are mainly distributed in core cities and regional central cities; and job types can be categorized into data-related, engineering and R&D, and business management roles. Job competency requirements primarily revolve around four competency dimensions: intelligent project management and collaboration; data-driven business optimization and analysis; customer relationship and sales operations management; and data system development and database technology application. Furthermore, there are significant differences in competency requirements across different job types. Based on this demand-side analysis of job competency requirements, this study proposes strategies for optimizing talent development in the field of big data management and application, providing a practical foundation for professional talent cultivation and
contributing to the development of the national big data industry. |
|
查看全文
查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
