吴小调 谢康

摘 要：随着数字经济的发展，社会对电商数据化运营人才的需求急剧增长，商务数据分析与应用专业正是为了满足这一人才需求而增设的交叉专业。本文通过Python爬虫程序从“前程无忧”招聘网站上爬取了该专业“电商数据化运营”与“数据分析”两个就业方向的招聘数据，经过数据去重、去空、分词等预处理，借助数据可视化技术分析对应岗位的需求特征，并使用TF-IDF模型对招聘信息中的职位要求进行文本挖掘，寻找岗位的核心基本能力和专业能力，并据此给出相应的人才培养建议。

关键词：商务数据分析与应用；Python；TF-IDF；文本挖掘；人才需求

中图分类号：F25     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.18.017

0 引言

随着5G、人工智能等新一代技术的普及应用，数字经济迅猛发展。我国人口体量庞大，数据应用场景丰富，形成了广泛的数据源以及海量的数据，进一步推动了数字经济的高速发展。据领英《2021年新兴职业趋势报告》数据显示，电子商务、数据分析等自带数字化基因的职位正在成为新的风口，新兴就业需求被释放，就业规模不断扩大。

高职商务数据分析与应用专业是在这一背景下增设的新型交叉专业之一，以电子商务、计算机等专业为依托，以发掘数据中潜藏的商业规律、发现商业知识为核心。为了使高校教育更加契合企业实务需求，本文将以该专业的对口岗位为关键词，通过Python爬虫程序从“前程无忧”招聘网站中爬取招聘信息，分析岗位需求与学历、经验的关系；通过TF-IDF模型对职位要求进行关键词提取，从而得出相关岗位的基本能力和专业能力，以期为高职商务数据分析与应用专业人才培养提出更有针对性的对策。……