基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析
前程无忧使用评估报告
前程无忧使用评估报告前程无忧是国内最大的人力资源服务商之一，其主要业务涉及招聘、人才培训和人力资源管理。
早在1998年，前程无忧就在中国人才市场中建立了领先的地位，成为了求职者和用人单位的首选平台。
为了深入了解前程无忧的使用情况并给出相关的评估报告，本文将从用户角度出发，分别从平台优点、缺点和未来发展三方面进行分析。
一、平台优点1.资源丰富。
前程无忧平台汇集了全国范围内的大量企业和求职者，提供丰富的岗位和人才资源，为用户提供高质量的招聘服务。
2.操作简便。
前程无忧平台的操作界面简洁明了，易于使用，用户可以方便地浏览招聘信息和简历等内容，提高了招聘效率。
3.服务好质量高。
前程无忧为企业客户提供专业的人力资源咨询服务，包括人才招聘、人事代理、工商代办等方面，满足用户的多元化需求，客户反馈满意度高。
4.安全稳定。
前程无忧平台的技术安全和平台稳定性得到了行业和客户的认可，好的平台安全性能是招聘网络的基础。
5.360度评测。
前程无忧的人才招聘、人才管理、职业生涯规划等多种服务均支持360度评测，确保企业和求职者能够真正了解对方的各方面能力和履历，为招聘和人才管理提供了更多数据和信息。
二、平台缺点1.价格较高。
前程无忧的服务价格较高，对于中小企业和刚刚起步的个体求职者来说，价格过高是一大障碍，可能会影响用户的使用选择。
2.行业龙头地位。
前程无忧在行业内处于绝对龙头地位，与其他竞争对手的竞争优势相对较小，这也导致前程无忧的创新和变革不够迅速，满足使用者的不同需求的能力相对较差。
3.匹配准确度有待提高。
在大量招聘信息和人才资源的基础上，前程无忧仍存在匹配准确度不高的问题。
在信息精准化和个性化服务方面还有待优化。
三、未来发展1.创新发展。
随着新经济时代的到来，前程无忧需要不断开拓创新，使自身服务不仅止于招聘市场，而是更广泛的人力资源服务市场，不断提升服务水平，深度发掘人才需求端和供给端的巨大潜力。
2.多元化服务。
前程无忧调研报告2023
前程无忧调研报告20231. 引言本报告是基于对前程无忧的调研结果，并对其在2023年的发展前景进行分析和评估。
前程无忧是中国领先的人力资源服务供应商之一，提供招聘、猎头、薪酬调研等服务。
随着中国经济的快速发展，人力资源市场的需求也日益增长。
本报告旨在了解前程无忧在2023年的发展策略以及面临的挑战，为投资者提供有关前程无忧未来发展的参考。
2. 市场概况在中国，随着劳动力市场的不断扩大和就业需求的增长，人力资源服务市场呈现出良好的发展势头。
作为领先的人力资源服务供应商，前程无忧在这个市场中占据了重要地位。
根据相关数据，前程无忧的市场份额在过去几年中保持了稳定增长，并且预计在2023年仍然具有较大的增长空间。
3. 公司战略分析3.1 市场扩张在面对日益激烈的竞争环境中，前程无忧积极采取多种策略来扩大其市场份额。
首先，前程无忧通过不断完善自身的产品和服务，提高客户满意度，巩固现有市场份额。
其次，前程无忧还加强了与合作伙伴的合作，拓展新的市场渠道，提高产品的覆盖范围。
最后，前程无忧还加大了在一二线城市的市场推广力度，延伸到三四线城市，进一步提升市场占有率。
3.2 技术创新随着信息技术的不断发展，前程无忧意识到技术创新对于其未来发展的重要性。
因此，前程无忧积极投资于技术研发和人才培养，努力开发出更多适应市场需求的创新产品。
例如，前程无忧推出了智能招聘系统，通过人工智能和大数据分析，提供更准确和高效的人才匹配服务。
这种技术创新不仅提高了前程无忧的竞争力，也加强了公司与客户之间的合作关系。
4. 面临的挑战虽然前程无忧在中国人力资源市场具有杰出的地位，但仍然面临一些挑战。
首先，随着互联网的普及和竞争对手的增加，前程无忧需要不断提高产品和服务的质量，以满足客户不断提升的需求。
其次，人才短缺和人才需求趋势的快速变化也给前程无忧带来了巨大的压力，需要更加灵活和敏捷地应对市场变化。
此外，政策的调整和法规的变化也可能对前程无忧的业务运营产生一定的影响，需要及时调整和应对。
企业数字化学习中教学设计人才需求探究——基于企业招聘信息的内容分析
内容 分 析 的 信 度 分 析 是 指 两 个 以 上 参
与 内容分析 的研究者对相同类 目判断的一致
性 。本 研 究设 置 了三位 研 究者 ，以笔 者为 主 评 判 员 ，另有 两名 助 理评 判 员 ，共 同进行 类 目评判 ，应用 公式 Ｒ ＝ ｎ ＊ Ｋ ／ ［ １ ＋ （ ｎ － ｉ ） ｋ ］ 计算 信 度值 ，其 中ｎ 代 表评 判 的总 人数 ，Ｋ 为平 均 相 互 同意度 。通过 计 算 ，三个 维 度 的信度 均 大 于０ ． ９ ，即可 以把主 评判 员的评 判结果 作为 内容分析 的结果 。 三 、研究 结果 与分析 （ 一） 关 于基本要 求 Ｉ ． 学历要 求 统计 结 果显 示 ，企 业对 教学 设计 人才 的 学 历要 求 较 高 ，达 到本科 及 以上 学 历要 求 的 占８ ３ ％ ，其 中研 究生 学历为 ７ ％ 。作 为一个 重度 知 识 密集 型 岗位 ，教 学 设计 者要 进 行构 思创 意 、策略 设计 等 创造 性 劳动 ，对 知 识储 备 、 应 用 、整 合和创 新要 求 自然很 高 。 ２ ． 专业 要求 统计 结 果显 示 ，企 业对 教学 设 计人 员专 业 背景 似乎还 没有 形成共 识 ，除 了４ ９ ％ 的企业 主要 求为 教 育技 术 学专 业或 教 学设 计研 究方 向外 ， 其它 从教 育 学 、计算 机 、文 学策 划或 与设 计 内容 相关 的 学科 专业 等招 揽 人才 ，甚 至还有 部分企 业对专 业没有 限制 。
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前程无忧 调查报告
前程无忧调查报告前程无忧调查报告近年来，随着经济的快速发展和就业市场的日益竞争激烈，人们对于职业发展和就业前景的关注度越来越高。
而作为中国最大的人力资源服务提供商之一，前程无忧在这个领域扮演着重要的角色。
为了了解当前就业市场的现状和趋势，我们对前程无忧进行了一项调查，并根据调查结果撰写了这份调查报告。
一、就业市场概况根据前程无忧的数据显示，当前就业市场总体保持平稳增长的态势。
随着新兴产业的兴起和传统产业的转型升级，许多新的职业岗位不断涌现，为就业市场提供了更多的机会。
同时，随着经济的发展，人们对于职业发展和薪酬待遇的要求也越来越高，不再满足于简单的工作岗位，而更加注重个人能力的提升和职业规划的发展。
二、热门行业与职位根据前程无忧的数据分析，信息技术、金融、医疗健康、教育和互联网行业是当前就业市场的热门行业。
这些行业在经济发展中起到了重要的推动作用，也为就业市场提供了更多的机会。
在这些行业中，软件开发、数据分析、销售与市场营销、人力资源和财务等职位需求最为旺盛。
这些职位不仅需要专业知识和技能，还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。
三、就业市场的挑战与机遇虽然就业市场总体保持平稳增长的态势，但仍然面临一些挑战。
首先，随着技术的发展和产业的变革，一些传统行业的就业机会逐渐减少，就业压力逐渐增加。
其次，毕业生就业形势依然严峻，竞争激烈。
在这个时代，仅仅拥有一纸学历是远远不够的，毕业生需要具备专业知识、实践经验和创新能力，才能在就业市场中脱颖而出。
然而，就业市场的挑战也带来了机遇。
随着新兴产业的发展，许多新的职业岗位和行业不断涌现，为求职者提供了更多的选择。
同时，随着人们对于职业发展和薪酬待遇的要求提高，企业也更加注重人才的培养和引进，提供了更多的发展机会和福利待遇。
四、职业发展与培训根据前程无忧的调查结果显示，职业发展和培训是求职者和雇主共同关注的重要问题。
对于求职者而言，职业发展意味着个人能力的提升和职业规划的发展。
人才招聘部招聘需求分析与人才储备计划
人才招聘部招聘需求分析与人才储备计划在当今竞争激烈的人才市场中，招聘是一个企业发展的重要环节。
精准的需求分析和合理的人才储备计划，对于企业的长远发展至关重要。
本文将介绍人才招聘部的招聘需求分析以及人才储备计划，为企业提供一种科学的人才管理方式。
1. 招聘需求分析1.1 岗位需求分析招聘需求分析的第一步是对岗位进行深入分析。
该部门需要与各部门密切合作，了解各岗位的职责和要求。
通过与部门经理的沟通，确定各个岗位的具体需求，并制定相关的招聘计划。
1.2 级别与薪酬分析在进行招聘需求分析时，还需要根据岗位的级别和职责来制定相应的薪酬方案。
根据市场薪酬水平以及公司预算情况，进行综合考虑和分析，以确保该部门薪酬制度的合理性和竞争力。
1.3 技能与能力要求分析不同的岗位需要不同的技能和能力。
因此，在招聘需求分析中，还需对所需技能和能力进行详细的分析和要求。
这样可以确保所招聘的人才具备相关的素质和能力，以符合岗位的要求。
2. 人才储备计划2.1 内部储备内部储备是指在公司内部寻找和培养潜在的人才。
针对一些核心岗位或关键职位，招聘部可以通过内部候选人的选拔和培养，为未来的需求做好准备。
这种方式可以提高员工的士气和忠诚度，并减少对外部市场的依赖。
2.2 外部储备外部储备是指通过招聘和市场调研，寻找外部的人才储备库。
这些人才可以是通过招聘渠道引进的，也可以是通过合作机构或人才库筛选而来的。
招聘部可以根据公司的战略规划和未来发展方向，通过与外部人才建立联系和关系，以便在需要时能够快速招聘。
2.3 长期储备长期储备是指为满足未来发展需要而建立的团队。
招聘部可以通过与高校、职业培训机构等建立合作关系，积极开展校园招聘和实习项目。
这样可以从源头上储备优秀人才，为企业的长远发展提供有力支持。
3. 人才招聘部的工作流程3.1 人才需求收集招聘部首先要与各部门进行沟通，了解各个岗位的具体需求。
通过该部门与部门经理的合作，及时收集到各个岗位的人才需求信息。
人才招聘数据分析报告
人才招聘数据分析报告一、引言在当今竞争激烈的人才市场中，企业需要仔细分析招聘数据以制定有效战略。
本报告旨在通过对人才招聘数据的分析，为企业提供决策支持和洞察力。
二、招聘活动概览1. 招聘渠道分析通过分析招聘渠道，可以了解哪些渠道对于吸引优秀人才更为有效。
根据我们的数据分析，公司的官方网站和专业招聘网站是最常用的招聘渠道。
公司的官方网站吸引了10%的应聘者，而专业招聘网站占据了30%的市场份额。
此外，推荐和员工内推也是重要的招聘渠道，分别占应聘者数量的15%和20%。
2. 招聘效果分析招聘效果是评估一个招聘活动成功与否的重要指标。
通过分析招聘数据，我们可以了解到不同岗位的招聘效果有所不同。
例如，销售部门的招聘较为成功，每个空缺职位平均有15位应聘者竞争。
而在技术部门，平均每个职位只有8位应聘者。
这表明，公司在技术岗位的招聘活动还需进一步改进。
三、招聘效率分析1. 招聘周期分析招聘周期是指从发布职位到最终招聘完成的时间。
我们发现，招聘周期因岗位不同而异。
高层管理职位的招聘周期最长，平均需要60天以上，而普通员工职位的招聘周期一般在30天左右。
为了提高招聘效率，公司可以采取一些措施，如优化招聘流程、提前预测人才需求等。
2. 招聘费用分析招聘费用是招聘活动的重要成本，也需要进行有效管理。
根据我们的数据分析，公司每年的招聘费用约为公司总收入的5%。
同时，公司每个职位的平均招聘费用为5000元。
通过进一步分析，我们发现，技术岗位的招聘费用相对较高，而营销岗位的招聘费用相对较低。
四、人才流失分析1. 员工离职率分析员工离职率是衡量员工流失情况的指标。
通过分析招聘数据，我们发现公司的员工离职率平均为15%。
其中，销售部门的员工离职率最高，达到25%。
这可能与销售工作的高压和竞争性环境有关。
为了减少员工流失，公司可以加强对员工的培训和激励措施。
2. 员工离职原因分析员工离职原因分析可以帮助公司找出导致员工流失的主要原因，并采取相应的措施加以改善。
基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析
关键词 ：数据人才 ；需求分析 ；技能类职位 ；关键词提取 ；职业路径图谱 ；数据挖掘
中图分类号 ：TP391.3
文献标识码 ：A
文章编号 ：2095-1302（2019）08-0112-05
0引言
随着互联网的发展及物联网的普及，行业应用所产生的 数据呈现爆发式增长。据国际数据公司 IDC 发布的报道 [1] ： 2018 年中国的数据量大约为 7.6 ZB，而到 2025 年，这一数 字将增至 48.6 ZB，中国的“数据圈”将以年均增长 30% 的 速度领跑全球。海量的数据蕴含着难以估量的价值，有效合 理的数据挖掘将成为推动经济发展的一大动力。伴随着海量 数据，扑面而来的是数据相关岗位需求量的持续增长。关注 市场需求，抓住时代机遇，培养数据人才，探索学科发展， 众多国内外专家、学者在学生培养、课程设置、人才需求等 方面进行了积极的探索与尝试。
Gonzales 收 集 并 分 析 了 2008—2018 年 期 间 Code4Libs Jobs 网站上 492 名图书管理员与档案管理员的职位发布情况， 并对编程技术、工作类型、公司类型进行了讨论 。 [13]
Hammad Rauf Khan 等通过对美国高校图书馆数据员招 聘广告进行内容分析，讨论了市场紧缺的数据馆员的技能需 求、技能偏好，并得出学术图书馆员需要创建和支持数据密 集型研究的结论 。 [14]
或缺的技能利器。此外，使用 TF-IDF 和 TextRank 两种算法对岗位职责进行关键词提取，排名前 3 的关键词均为“数
据”“经验”“能力”，这验证了市场对数据分析人才的期望，除了基本技能外行业经验。最后对大数据的岗位职责进行了挖掘，进而绘制出数据科学行业的职业路径图谱。
收稿日期：2019-04-13 修回日期：2019-05-17 基金项目：厦门大学嘉庚学院校级科研孵化项目（2018L01）
前程无忧、智联招聘、中华英才网站招聘比较分析
8、其他渠道。
招聘渠道很多，应根据招聘需求的实际情况选择招聘渠道，提高招聘效率。
c 信息更新快。网络招聘信息更新速度很快，每天更新的职位与人才很多，能够在第一时间掌握招聘单位的需求与人才信息。
d 信息空间大。招聘与求职无区域限制。无区域限制给招聘供方提供了足够的信息空间，给求职者创造更多的就业机会，特别是对于异地求职者， 如果采取传统的求职方式，恐怕还得来回奔波于两个城市之间，通过网络可以获取同等竞争的空间。 e 招聘成本低。招聘方在人才市场招聘，需要支付一定的摊位费，求职者要花不少钱制作精美的简历，加上门票、交通、通讯等费用，频繁进入人 才市场，招聘成本会大大高于网络招聘。而网络招聘是一次投入，长期受益，大大降低了招聘成本。
基于前程无忧招聘信息的物流管理人才需求分析
（4）岗位基本要求
① 学历及工作年限要求
从学历上来看，物流管理人才需求的学历要求大专及以上 占绝大多数，比例达76ݳ.ԕ8%к，其中，大专及以上达53.0%，本科及
以上达23.4%，硕士及以上仅为0.4%，而高中、中专及无要求比
本科及以上
23.4%
⨶Ӫ䴰≲བྷ平ˈ较ф高ᮤ，փ物㯚流䍴行≤业ᒣ具䖳儈有ˈ较⢙强⍱的㹼活ъ力ާ和ᴹ生䖳ᕪ命Ⲵ力⍫，企࣋业઼⭏越ભ来࣋越ˈ需Ա要ъ䎺ᶕ䎺䴰㾱
大专及以上 高中及以上 中专及以上
无要求
53.0% 5.6% 10.2% 7.4%
有工作经验的，具有较强职业能力的复合型物流管理人才。高 ᴹᐕ㓿傼Ⲵˈާᴹ䖳ᕪ㙼ъ㜭࣋Ⲵ༽ਸර⢙⍱㇑⨶ӪDŽ儈ṑѪӪⲴᆥॆสൠˈᓄ䈕
Ӿ所⢙示⍱㇑。说⨶ᤋ明㚈物流սⲴ管㯚理䍴人≤ᒣ才ᶕ市ⴻ场ˈ㯚的䍴薪䳶资ѝҾ水平整ݳ体ᴸ较㠣高，但 ݳ浮ᱟ动ᴸԱˈ范ъަᤋѝˈ㚈Ӫ业招ᰦ聘㘳人㲁才Ⲵ时䟽考㾱ഐ虑㍐的ˈ重ྲ要മ因素ᡰ，皮如DŽ图䈤3᰾所Ա示ъ。ٮ说ੁ明Ҿ企ᤋ业㚈倾ᰒ向ާ于ᴹ招䖳ᕪ⋏䙊ॿ䈳
㯚䞜≤围ᒣ较大 ，ݳ薪ᴸ资具有 ݳ较ᴸ大о的晋升ݳ潜ᴸ力。 ݳᴸⲴ∄ֻสᵜᤱᒣDŽᴸ㯚൘ 聘既具有较强沟通协调能力、抗压能力、团队合作意识和责任
10年以上经验
1.8%
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ᖸཊԱъ൘ᤋ㚈Ӫᰦ䜭无Պ需ሩ经ઈ验ᐕњӪ㙼ъ㜭࣋ᯩ䶒ᴹаᇊⲴ9.㾱7%≲DŽ൘⡜ਆⲴ⢙⍱㇑⨶Ӫ ᤋ㚈ؑѝˈሩս㾱≲ؑѝⲴ᧿䘠㙼ъ㜭࣋Ⲵ䇽≷䘋㹼ᨀਆˈᒦ㔏䇑䇽≷ࠪ⧠Ⲵ仁⦷ˈ
澾澿唈岢（㮒ⷑ3）薪资水平
取，并统计各词汇出现的频率，从而探知企业对物流管理人才
岗位需求匹配下的本科教学改革与实践——以大数据分析类课程体系构建为例
岗位需求匹配下的本科教学改革与实践———以大数据分析类课程体系构建为例康鹏1，臧洁2，曹立华1（1.辽宁大学新华国际商学院； 2.辽宁大学信息学院，辽宁沈阳110000）[摘要]以“前程无忧”网站为数据源，对大数据类岗位招聘信息进行中文分词，计算机及人工筛选词语，分类整理“知识-工具-能力-经验”四个维度的人才培养要素，构建“课程内容协同”、“课程模块协同”、“教学人员协同”的大数据分析类课程体系，进而提出“岗位需求-人才培养要素-课程体系”的逻辑框架,对高校本科大数据分析类课程体系进行改革，提升高校大数据分析人才培养质量。
[关键词]岗位需求；教学改革；课程体系[中图分类号]F270[文献标识码]A[文章编号]1009-6043（2021）04-0194-03第2021年第4期（总第536期）商业经济No.4，2021Total No.536[作者简介]康鹏(1978-)，女，辽宁沈阳人，讲师，管理学博士，研究方向：商业分析与创新决策；臧洁(1979-)，女，山东日照人，副教授，博士，研究方向：大数据管理；曹立华(1963-)，女，河北邢台人，教授，研究方向：国际化人才创新创业教育。
[基金项目]辽宁大学本科教学改革研究项目(JG2018ZC73,JG2018ZC81)；辽宁大学新华国际商学院教改项目（国际化商科人才创新创业教育模式研究）。
引言近年来，“数字经济”出现在我国政府工作报告中。
数据时代的来临，给各行各业带来巨大改变。
从壮大数字经济到打造数字经济新优势，我国致力于将海量数据转化为经济价值，发掘“大数据”这一新资源要素的经济驱动作用。
随着大数据引发我国经济发展模式的变革，各大企业对大数据人才的需求也越来越紧迫。
这一趋势也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。
2016年2月16日，教育部《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中首次增加“数据科学与大数据技术专业”，我国高校开始从本科专业层面培养大数据相关人才。
基于数据挖掘技术的数据类岗位招聘信息分析与研究
基于数据挖掘技术的数据类岗位招聘信息分析与研究作者：王姣姣姚华平来源：《现代信息科技》2024年第02期DOI：10.19850/ki.2096-4706.2024.02.004收稿日期：2023-06-14摘要：通過对招聘网站信息的挖掘分析了解岗位的需求分布和发展趋势，能够为求职者提供重要的指导。
首先采用爬虫技术获取“拉勾网”和“前程无忧”招聘网站的数据类岗位相关信息，经过数据预处理，采用jieba分词进行数据特征分析，以可视化形式展示数据类岗位数据分布特点，并得到福利待遇和公司类型的词云图；然后采用TF-IDF算法对五类数据类岗位的岗位要求提取关键词，使得求职者能够根据职位画像选择最佳岗位；最后基于LDA主题模型确定最优主题数，进而挖掘得到岗位要求。
关键词：岗位需求分析；爬虫技术；数据挖掘；可视化技术；LDA主题模型中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）02-0013-05Analysis and Research on Recruitment Information for Data Related PositionsBased on Data Mining TechnologyWANG Jiaojiao， YAO Huaping（Luoyang Institute of Science and Technology， Luoyang 471023， China）Abstract： By mining and analyzing information from recruitment websites， we can understand the distribution of job demands and development trends， which can provide important guidance for job seekers. Firstly， crawler technology is used to obtain relevant information on data related positions on the recruitment websites of “Lagou Net” and “51job”. After data preprocessing， Jieba segmentation is used for data feature analysis to visually display the distribution characteristics of data in data related positions， and a word cloud map of welfare benefits and company types is obtained; then， the TF-IDF algorithm is used to extract keywords from the job requirements of five types of data related positions， enabling job seekers to select the best position based on the job profile; finally， based on the LDA topic model， the optimal number of topics is determined， and then job requirements are mined.Keywords： analysis of position requirement; crawler technology; data mining; visualization technology; LDA topic model0 引言如今数字经济席卷全球，网络招聘信息平台现已成为企业发布招聘信息和求职者找工作的主要渠道，相比于传统的招聘方式，网络招聘没有空间和时间的限制，且招聘信息全、工作机会多，也避免了地域性限制，求职者可以通过在网上投简历从而找到心仪工作[1]。
前程无忧调研报告2022
前程无忧调研报告2022《前程无忧调研报告2022》前程无忧作为中国领先的人力资源服务提供商，每年都会进行一系列的调研，以了解中国就业市场的最新动态和趋势。
以下是2022年前程无忧调研报告的主要内容。
一、就业形势2022年，中国经济继续保持较快增长，就业形势总体稳定。
报告显示，多数行业依然面临人才供需矛盾，特别是高技能人才需求日益增长。
此外，服务业和新兴产业将继续成为就业市场的热点，而一些传统行业则面临技术升级与转型挑战。
二、薪酬水平薪酬水平在2022年呈现出持续增长的趋势。
根据报告，高技能和高素质人才的薪酬水平较为稳定且领先于其他岗位。
同时，新兴行业和创新型企业的薪酬水平也逐渐上升。
此外，一线城市的薪酬水平依然高于二线和三线城市，但后者的吸引力正在逐渐增加。
三、人才招聘与留任为了竞争激烈的人才市场，企业在人才招聘和留任方面付出更多努力。
报告显示，企业积极采用多元化的招聘渠道，包括线上招聘平台和社交媒体。
此外，企业也更加重视员工培训和职业发展，以提高员工满意度和忠诚度。
四、创新与技术驱动报告指出，创新和技术将成为企业竞争的重要因素。
随着数字化和人工智能的不断发展，许多行业正在经历技术革新。
因此，企业需要加强人才培养和引进，以满足这一变革带来的需求。
五、求职者关注的因素求职者越来越注重公司文化、工作环境和发展机会。
优质的企业文化和良好的工作环境对于吸引和留住人才至关重要。
此外，职业发展的机会和前景也是求职者考虑的重要因素。
六、青年就业需求报告还特别关注了青年就业需求。
青年一代注重工作的有意义和挑战性，愿意为实现自己的梦想付出更多的努力。
因此，企业应该提供良好的学习和发展平台，为年轻人提供更多的成长空间和机会。
通过这份调研报告，我们可以看到2022年中国就业市场的整体形势和趋势，以及企业和求职者的关注点和需求。
在这个快速发展和变化的时代，企业和个人需要不断适应新的挑战和机遇，并不断提升自身的竞争力。
招聘需求分析报告
招聘需求分析报告一、项目背景我们公司一直在稳步发展，业务量逐年增长，社会知名度越来越高，因此需要增加员工以应对业务发展所带来的挑战。
为了更好地开展招聘工作，我们决定进行招聘需求分析，以确定需要招聘哪些职位、哪些技能和专业背景的员工，以及所需招聘人数等。
二、分析过程我们开展了一系列的调查和分析，主要内容包括以下四个方面：1.业务发展趋势分析我们分析了公司未来一年的业务发展趋势，预计公司业务规模还会进一步扩大。
因此，我们需要引入更多的人才，在保证业务质量的同时，更好地支持公司的业务发展。
2.员工流失情况统计我们对公司员工的流失情况进行了调查，发现员工流失率较高，其中一部分原因是员工离职后无法找到满意的工作。
因此，我们需要确定员工流失的原因，针对性地提高员工的福利待遇，以及加强员工的职业发展规划，以留住优秀的人才。
3.现有员工构成情况我们查看了公司现有员工的构成情况，包括其专业背景、技能水平、工作经验等。
我们发现公司需要增加一些专业人才，以便更好地发挥他们的专业能力。
4.竞争力分析我们对行业同行的招聘要求进行了详细分析，发现同行公司大都对员工有很高的要求，对于具有专业背景、较高的学历、英语口语流利、有较强的执行力等方面的人才更加青睐。
因此，我们也需要在这些方面提高人才的招聘要求。
三、招聘需求基于以上分析，我们拟定了以下招聘需求：职位需要人数职位要求市场营销 2 本科及以上学历；市场营销相关专业优先；英语口语流利；具有3年以上相关工作经验；较强的市场分析和策划能力；沟通和协作能力强。
运营 3 本科及以上学历；计算机、网络等相关专业优先；英语口语流利；具有3年以上相关工作经验；熟悉各种网络运营和推广方式；沟通和协作能力强。
人力资源 1 本科及以上学历；人力资源、心理学、社会学等相关专业优先；英语口语流利；具有3年以上相关工作经验；熟练掌握招聘、培训、绩效管理等各项事务；沟通和协作能力强。
四、总结根据对市场营销、运营和人力资源等职位的需求分析，我们制定了相应的招聘计划。
数据分析人才需求现状及对策研究
数据分析人才需求现状及对策研究郑文军（重庆大学经济与工商管理学院，重庆400044）［摘要］随着大数据时代的来临，数据分析人才的缺口越来越大，深入探究数据分析人才的需求现状，能够为高校相关专业的人才培养提供有益的参考。
通过收集智联招聘、前程无忧两大国内知名招聘网站上有关数据分析人才的相关招聘信息，对所得到的包括岗位名称、公司名称、公司性质、行业类别、公司规模、地点、学历要求、经验要求、职位月薪、工作职责以及岗位要求在内的11项信息进行统计分析后，可以得出数据分析人才社会需求现状，进而为高校数据分析相关专业的人才培养提供对策建议。
［关键词］招聘网站，数据分析人才，需求现状［中图分类号］G64［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2018）06-0156-03［收稿时间］2017-11-24［作者简介］郑文军（1967-），女，河南郑州人，博士，副教授，研究方向：信息管理，数据管理。
2018年6月June ，2018University Education一、问题的提出随着信息技术在社会经济、人民生活等各个领域中的全面渗透，大数据时代已然来临［1］。
目前，数据已经成为各行各业公认的基础性战略资源，与之相应，数据分析领域的人才缺口日益突显。
2016年3月，职业社交平台LinkedIn 发布了《2016年中国互联网最热职位人才报告》，报告统计出了当前互联网行业最热门的六大需求职位，分别是研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。
其中，数据分析人才最为稀缺，供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺［2］。
2016年7月，国内首份《大数据人才报告》发布，报告显示，当前国内的大数据人才仅46万，未来3~5年内大数据人才的缺口将高达150万［3］。
这些都说明，当今社会数据分析领域人才紧缺，同时也反映了国内各大高校在数据分析领域的人才培养相对滞后，急需跟进。
近年来，越来越多的有识之士开始关注数据分析人才短缺这一热点问题，不少高校也开始结合自身特点积极探索数据分析人才的培养方案［4］。
基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析
基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析一、概要随着经济的快速发展，人才市场的需求日益增长，企业对于招聘数据人才的需求也越来越迫切。
前程无忧作为中国领先的招聘网站，为广大求职者和企业提供了一个便捷的招聘信息发布平台。
本研究通过对前程无忧平台上的数据人才招聘信息进行分析，旨在揭示当前数据人才市场的供求状况，为企业和求职者提供有针对性的招聘和求职建议。
本文首先对前程无忧平台上的数据人才招聘信息进行了详细的梳理，包括岗位类型、工作经验要求、学历要求、技能要求等方面的信息。
然后通过对比不同城市、不同行业的数据人才需求情况，分析了数据人才市场的地域性和行业特点。
结合前程无忧平台上的数据人才招聘信息，对当前数据人才市场的供求状况进行了评估，并提出了相应的建议。
A. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，企业对于人才的需求也在不断变化。
在这个信息爆炸的时代，招聘信息的获取和分析成为了企业招聘工作的关键环节。
前程无忧作为中国领先的招聘网站，为广大求职者提供了丰富的职位信息，同时也为企业提供了便捷的招聘渠道。
因此通过对前程无忧招聘信息的数据进行深入分析，可以更好地了解企业对于人才的需求，为求职者提供更精准的职业规划建议，为企业提供更有针对性的人才招聘策略。
近年来随着互联网技术的普及和发展，招聘行业也逐渐从传统的线下招聘向线上招聘转变。
前程无忧作为国内知名的招聘网站，为广大求职者和企业提供了一个便捷的交流平台。
然而随着招聘信息量的不断增加，如何从海量的招聘信息中筛选出符合企业需求的人才成为了一个亟待解决的问题。
因此基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析具有重要的研究背景和现实意义。
首先通过对前程无忧招聘信息的数据分析，可以帮助企业更加准确地把握市场需求，了解各行业的热门职位和发展趋势。
这将有助于企业制定更加合理的人才招聘计划，提高招聘效率，降低人力成本。
其次对于求职者而言，了解企业的人才需求有助于他们更加明确自己的职业发展方向，为自己的职业规划提供有力的支持。
前程无忧需求分析报告
前程无忧需求分析报告需求分析报告一、项目背景随着互联网的发展和普及，人们越来越关注自己的职业发展。
找工作已经成为了人们生活中一个必不可少的环节。
但是对于求职者来说，找工作不仅仅是一个困扰，还需要投入大量的时间和精力。
而对于公司来说，招聘适合的员工也是一项费时费力的任务。
因此，一个高效的招聘平台对于求职者和公司来说都是非常有价值的。
二、项目目标本项目旨在建立一个高效、便捷的招聘平台，帮助求职者快速找到适合自己的工作，并帮助公司招聘到合适的人才。
通过大数据分析和推荐系统，提高招聘效率和匹配度。
三、需求分析1. 求职者需求分析- 查找岗位：求职者可以根据自己的需求和兴趣，通过关键词搜索或者筛选进行快速查找岗位。
- 简历管理：求职者可以在平台上上传、编辑个人简历，并设定求职意向，方便公司根据其简历进行筛选。
- 职位推荐：平台可以基于求职者的个人信息和求职意向，推荐合适的岗位给求职者，提高匹配度。
- 求职进度跟踪：求职者可以通过平台跟踪自己的求职进度，了解面试结果和进展情况。
- 职业咨询：平台提供职业规划和职业发展方面的咨询服务，帮助求职者更好地进行职业选择和发展。
2. 公司需求分析- 发布招聘信息：公司可以在平台上发布招聘岗位和相应的要求，吸引求职者申请。
- 简历筛选：公司可以根据求职者的简历和求职意向进行筛选，快速找到合适的候选人。
- 面试安排：公司可以通过平台与求职者进行在线沟通和面试安排，提高招聘效率。
- 人才推荐：平台可以基于公司的需求和招聘信息，推荐合适的求职者给公司，提高招聘匹配度。
- 招聘进度管理：公司可以通过平台跟踪招聘进度，了解候选人的面试结果和进展情况。
四、技术需求1. 系统架构：采用分布式架构，实现高可用性和可伸缩性。
2. 数据库：采用关系型数据库管理系统，存储用户信息和职位信息。
3. 后端技术：使用Java作为后端开发语言，使用Spring框架实现业务逻辑，使用MyBatis框架进行数据库操作。
前程无忧薪酬调查报告
前程无忧薪酬调查报告前程无忧薪酬调查报告一、调查背景近年来，随着人力资源管理的不断深化和企业竞争加剧，薪酬成为企业员工关注度极高的重要问题之一。
为了了解当前企业薪酬情况，并为企业提供相应的薪酬管理建议，我们进行了一项针对前程无忧上海地区招聘信息的薪酬调查。
二、调查方法通过前程无忧网站上的招聘信息，我们收集了一定数量的上海地区企业招聘职位的薪酬信息，并进行了分类整理和分析。
本调查主要包括以下几个方面的内容：行业薪酬情况、不同职位的薪酬水平、薪酬与工作经验的关系、薪酬与学历的关系。
三、调查结果1. 行业薪酬情况我们选取了上海地区的十个主要行业，包括金融、IT、制造业、教育等，分别统计了各行业的平均薪酬水平。
结果显示，金融行业的薪酬水平最高，平均月薪在15000元以上；其次是IT行业，平均月薪在10000元至15000元之间；制造业和教育行业的平均薪酬略低，分别在8000元至10000元和7000元至9000元之间。
2. 不同职位的薪酬水平我们根据招聘信息中的职位分类，分析了不同职位的薪酬水平。
结果显示，高级管理岗位的薪酬水平最高，平均月薪在20000元以上；技术岗位和市场销售岗位的薪酬水平较高，分别在10000元至15000元和8000元至10000元之间；普通员工和助理岗位的薪酬水平相对较低，分别在6000元至8000元和5000元至7000元之间。
3. 薪酬与工作经验的关系我们进一步分析了薪酬与工作经验之间的关系。
结果显示，薪酬随着工作经验的增加而逐渐上升。
在同一职位下，工作经验超过5年的员工薪酬水平普遍高于工作经验不足5年的员工。
但是，值得注意的是，一些高级管理岗位的薪酬水平与工作经验的增加并没有明显的相关性。
4. 薪酬与学历的关系最后，我们分析了薪酬与学历之间的关系。
结果显示，学历对薪酬水平有一定的影响，但并不是决定性因素。
在同一职位下，具有本科及以上学历的员工的薪酬水平普遍高于专科及以下学历的员工。
基于招聘数据的新媒体人才需求分析及培养策略研究
传播与版权CHUANBO YU BANQUAN - 58 -2022年第9期 总第112期基于招聘数据的新媒体人才 需求分析及培养策略研究◎谭小玲，李 勇，欧阳雨舟［摘要］文章基于相关招聘数据，分析招聘单位对新媒体人才的具体需求，以优化高校的新媒体人才培养方案和教学计划。
文章以前程无忧和智联招聘两个综合性招聘网站发布的招聘信息为数据来源，通过对样本进行分词、关键词提取和LDA主题分析等，从招聘地区与行业、招聘企业类型与规模、招聘人员基本资格、工作内容与任职技能四个方面分析现今新媒体行业的人才需求，并依据分析结果，从新媒体人才培养的主体、培养机制以及人才认证标准方面提出对应策略。
［关键词］招聘数据；新媒体人才；技能要求；人才培养文化和科技融合催生了大量的新媒体产业。
2020年9月17日，习近平总书记在马栏山视频文创产业园考察时提出，“文化和科技融合，既催生了新的文化业态、延伸了文化产业链，又集聚了大量创新人才，是朝阳产业，大有前途”。
对此，各地高校和教育部门积极响应国家政策，通过设立学院、完善人才培养模式等举措来提升当地新媒体人才培养的质量。
同时，随着抖音、快手等短视频平台的迅速发展，VR、AR等技术的应用场景日益多元，新媒体行业从“用”“玩”“互动”等简单功能向“媒介融合”“内容为王”“文化体验”等全领域发展，使得市场对优质新媒体人才的需求也日益增加。
笔者基于相关招聘数据，分析现有研究成果发现，新媒体企业不仅要求应聘者具有特定专业背景且掌握前沿新媒体技术［1］，还考察应聘者的政治意识、专业背景、工作经验［2］，其中互联网思维、大数据分析处理能力、复合创意能力是新媒体企业希望应聘者具有的核心能力［3］。
但目前，高校存在人才培养质量与市场需求不匹配［4］、缺乏合理且具有特点的人才培养模式［5］等问题。
为此，不少学者从课程设计、师资力量以及培养体系等多个方面构建合理的新媒体人才培养模式［6-7］。
一、研究设计（一）研究思路文章的研究思路主要分为以下三个部分。
数据分析人才需求特征挖掘及培养建议
2023年10月第26卷第20期中国管理信息化China Management InformationizationOct.,2023Vol.26,No.20数据分析人才需求特征挖掘及培养建议路 健，刘彩娜，刘梦莹，张晶玉（河北地质大学华信学院，石家庄050700）［摘 要］随着大数据产业的不断发展，以云计算、大数据、物联网等为代表的新一代信息技术被广泛地应用于各个领域，社会对数据分析人才的需求极大增加。
文章采集前程无忧招聘网站中3 969条数据分析岗位招聘信息，利用统计分析、文本挖掘等技术进行多维度的数据分析岗位需求特征研究，描绘“知识—能力—素质—经验”人才需求画像。
以招聘信息分析结果为依据，为高校数据分析类人才培养提供参考意见。
［关键词］文本挖掘；数据分析人才；需求特征；人才培养doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.20.071［中图分类号］F49；C961 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）20-0224-030 引 言随着信息技术的迅猛发展，我国已经进入“大物云移”时代，即大数据、物联网、云计算与移动互联网时代［1］。
2021年，工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》提出，到2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。
大数据的发展将引发我国经济发展模式的变革，各行各业对数据分析人才的需求将日益增大。
如何培养满足行业需要、贴近岗位需求、聚焦能力生成的数据分析人才，是高等院校亟待解决的问题。
本文利用文本挖掘技术对数据分析岗位招聘信息进行多维度的岗位需求特征分析，依据需求特征明确人才培养要素，提高人才供给与企业需求的契合度，以满足社会新经济、新产业、新业态和新技术大背景下的人才培养新要求［2］。
1 数据收集与处理1.1 数据来源本文于2022年11月以“数据分析”为关键词，采集前程无忧网站的招聘数据，通过数据清洗，包括去除重复数据、填充缺失值、删除无效值和处理异常值等操作，保留了3 969条招聘数据。
前程无忧使用评估报告
关于开通前程无忧网站网络会员的申请报告经过半个月“前程无忧”网站的试用体验，我觉得此网站值得公司将其作为公司的一个信息发布平台，理由具体有以下几点：第一、每天的简历数量试用期间我在前程无忧上一共发布8个职位的招聘信息，5天内收到简历73份。
平均每天每个职位收到简历2份。
相比较智通和卓博两个网站，近6天我总共发布24个职位，收到简历168份，平均每天每个职位收到简历数为0.58份。
第二、简历的质量前程无忧是一家全国性的人力资源服务网站，有效用户7300万，有效简历6400万，日均浏览页面3亿页，数量决定质量，它强大的简历库为司招揽人才提供了强大的支持。
第三、更丰富的产品发布数、简历数更多，同时还搭配多种广告类型，多种产品同时使用，招聘效果更加明显有效。
第四、网站系统的设计更加科学合理，使人力资源的工作更加高效便捷1、前程无忧的"网才"招聘管理系统随着网络的发展，越来越多的企业通过互联网进行招聘工作。
同时企业也发现，网络招聘要发挥最大的作用，仍需经历较长的历程。
51job通过对企业招聘工作的细致研究，目前已推出了基于互联网的真正服务于企业招聘管理的操作系统_"无忧网才"。
2、应聘筛选及信件自动回复系统人性化的筛选方式，使企业能更快更有效地找到符合条件的人才，帮助人事招聘人员解决每天繁复的机械劳动。
与各种条件相对应的回信，使各类人才真正能与招聘企业建立相互信任的关系。
3、适合企业运作的招聘流程管理系统通过该系统的运作，以最为合适的方式将外来的应聘者信息传递到企业内部各个相关部门，协助人事管理人员最高效的完成招聘工作。
非常实用的HR工具箱，可以为企业提供相关实用的工具文件表单模板，薪酬查询，职位模板，相关法规，案例等。
开通前程无忧网站的可行性：根据了解，2014年度前程无忧新春优惠套餐如下：根据我司的具体情况和同行的招聘效果，我申请选用C0套餐，12个月价格1800元，费用预算计划来源于2014年招聘费用预算，预计在2014年后三个季度每个季度拿出600元*3合计1800元来支付网站费用，请领导批准。
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基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析作者：朱思霖郭丽清来源：《物联网技术》2019年第08期摘要：随着大数据时代的到来，企业对数据人才的需求越来越大。
如何成为企业青睐的数据人才，合理规划职业发展路径成为所有有志于投身数据产业的人需要思考的问题。
该文爬取2019年3月前程无忧网站1万多条大数据相关的招聘信息，通过分析、挖掘得到如下结论：大数据行业中技术类岗位需求量最大，占总量的67.7%;具有3～4年行业相关经验的本科生最容易找到工作;Hadoop，SQL，Spark，Java，Hive等是从事大数据行业不可或缺的技能利器。
此外，使用TF-IDF和TextRank两种算法对岗位职责进行关键词提取，排名前3的关键词均为“数据”“经验”“能力”，这验证了市场对数据分析人才的期望，除了基本技能外，同时看重是否有“数据”意识，具备相关行业经验。
最后对大数据的岗位职责进行了挖掘，进而绘制出数据科学行业的职业路径图谱。
关键词：数据人才;需求分析;技能类职位;关键词提取;职业路径图谱;数据挖掘中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2019）08-0-050 引言随着互联网的发展及物联网的普及，行业应用所产生的数据呈现爆发式增长。
据国际数据公司IDC发布的报道[1]：2018年中国的数据量大约为7.6 ZB，而到2025年，这一数字将增至48.6 ZB，中国的“数据圈”将以年均增长30%的速度领跑全球。
海量的数据蕴含着难以估量的价值，有效合理的数据挖掘将成为推动经济发展的一大动力。
伴随着海量数据，扑面而来的是数据相关岗位需求量的持续增长。
关注市场需求，抓住时代机遇，培养数据人才，探索学科发展，众多国内外专家、学者在学生培养、课程设置、人才需求等方面进行了积极的探索与尝试。
在国内，文献[2-10]分别从各学科方面的人才培养、课程设计、需求分析等角度出发，通过对网络招聘信息进行调查、分析、挖掘，各自给出了大数据环境下的学生培养、课程设置、人才需求方面的建议。
具体来说，周晓燕等通过对数据管理人才的招聘信息进行解析，得出了數据分析能力和计算机能力是社会对大数据管理人才的最真实需求的结论[6]。
在高等教育研究方面，何海地综合研究了美国大数据硕士研究生教育的背景及现状情况，并得出了“技术硬指标”和“人文软实力”是数据科学家的必备知识技能的结论[7]。
王曰芬等通过对Web of Science数据库中数据科学有关文献进行检索并分析挖掘，得出了国外的数据科学研究方向及趋势主要集中在数据的存储、归档、管理层面，系统设计、数据深度处理层面，高效的数据价值挖掘层面三个方面的结论[8]。
在招聘信息挖掘方面，张俊峰等通过对国内招聘类网站的数据类岗位进行特征挖掘，得出数据分析师、数据挖掘工程师和信息管理人员在能力、学历、专业知识、工具和计算机技能及工作经验方面的招聘信息有一定的相似性，也存在一定的差异的结论[9]。
黄山等利用关联规则分析了大数据领域的招聘信息，并得出一线城市需求量大且大数据的人才需求趋势处于增长态势的结论[10]。
在国外，Baumer认为数据科学是一个跨学科的领域，对于文科生修读数据科学课程应该进行架构性的课程设计，即通过具体问题来获取、管理、分析、处理、查询、可视化数据后，并以书面、图形和口头的方式展示最终成果[11]。
Hardin等则通过对七个机构的案例研究，展示了不同的数据科学方法在课程创新方面的应用，并对本科生参与数据科学课程设计及进行数据研究提供了借鉴[12]。
Gonzales收集并分析了2008—2018年期间Code4Libs Jobs网站上492名图书管理员与档案管理员的职位发布情况，并对编程技术、工作类型、公司类型进行了讨论[13]。
Hammad Rauf Khan等通过对美国高校图书馆数据员招聘广告进行内容分析，讨论了市场紧缺的数据馆员的技能需求、技能偏好，并得出学术图书馆员需要创建和支持数据密集型研究的结论[14]。
众多学者对大数据环境下多个领域的人才需求作出了指引，但是大数据方向的未来职业发展路径仍不够清晰，市场需求的知识技能尚不够明确，招聘企业的关键岗位职责也不够明了。
为了解决上述问题，本文爬取前程无忧网站中10 033条大数据相关的招聘信息，经过对数据的处理分析后，绘制了数据科学行业的职业路径规划，重点分析了大数据技术类人才的技能需求，最后利用TF-IDF[15]算法和TextRank[16]算法对大数据的岗位职责信息进行关键词提取，进而得出大数据方向从业人员的能力要求与知识特点，以期为投身于数据科学行业的相关人员指明方向。
1 数据来源本文数据源自2019年3月前程无忧网站大数据相关行业的招聘信息。
通过网络爬虫方式获取，爬取的关键词设置为“大数据”“数据”，对城市、学历等词条均不设限。
经过去重、去空、筛选等数据清洗操作后，有效招聘数据条目为9 608条，该数据词条基本情况如图1所示。
本文后续的分析、挖掘等操作均基于此数据，此后不再赘述。
2 数据分析2.1 不同工作岗位的数据人才分布情况根据工作岗位将招聘需求信息进行分类，具体为：技术、销售、产品、运营、其他方面等五大类。
在图2中展示了大数据行业各类岗位需求分布详情。
其中，图2（a）为大数据各类职位需求占比情况，技术类需求最多，招聘词条数为7 056条，占比67.7%，其余依次为产品（14.5%）、销售（7.9%）、教育（3.7%）、运营（2.6%）、其他方面（3.6%）等。
图2（b）展示了大数据职位的各个需求类别的详细划分与占比情况。
以技术类为例，技术类中涵盖了开发、工程、分析、架构、算法、技术、测试、可视化等八个子类，其需求占比数据是根据招聘词条的关键词进行筛选，如开发类需求数目为2 856条，技术类总条目数为7 056条，所以开发类占比为40.48%，以此类推。
2.2 技术类职位挖掘在大数据职位需求占比中，对于技术类职位需求最多，所以对技术类职位需求的技能信息进行重点挖掘。
（1）技能需求分析在爬取的大数据行业招聘信息中，对岗位要求信息中的英文单词进行提取，并统计各个单词出现的频率，进而绘制大数据技能要求词云图，结果如图3所示。
图中展示了词频排序前100的词语，所示单词的大小与其词频有关，所示单词的着色为随机着色。
例如，在岗位要求信息的英文单词中，Hadoop出现的次数最高，词频为5 202次，故在词云图中字体最大、最显眼。
通过词云图可以获知，想要从事大数据方面的技术类岗位，Hadoop，SQL，Spark，Java，Hive，Python，HBase等均是不可或缺的利器。
数据库类单词SQL，词频第2，说明随着数据量的增大，存储、处理等问题越来越受到市场的关注。
编程语言类单词Java词频最大，位于总词频的第4位，说明Java仍然是最受青睐的编程语言。
（2）编程语言及数据库需求情况编程语言方面，Java，Python，Scala占据了75%以上的比例，足以说明这三门语言在大数据行业的重要性;数据库方面，SQL一枝独秀，几乎占据了所要求数据库的半壁江山，其次分别为Oracle，ETL，Redis，MongoDB，Sqoop等。
详细数据如图4所示。
（3）工作经验及学历需求情况在工作经验及学历要求方面，大数据行业更青睐于有经验的技术类人员，其中3～4年经验最佳。
这在一定程度上说明，市场最需要的是具有行业经验以及一定技术能力的从业人员，而一般情况下，3～4年恰好在成本上也比较能让企业接受。
这就不难看出，对于经验需求方面，3～4年经验需求最大。
在学历方面，本科及大专学历占据了近80%的市场需求，这恰恰在一定程度上说明了大数据行业具有技能性的门槛以及经验性的偏好;而硕士、博士需求比例占比3.8%，则在一定程度说明了市场对用人成本的把控程度，详情如图5所示。
2.3 岗位职责关键词分析对大数据行业招聘信息中的岗位要求信息进行提取汇总，并作为岗位职责信息的语料。
使用Python中jieba库的逆文档频率（Term Frequency–Inverse Document Frequency，TF-IDF）算法和TextRank算法对岗位职责的文本信息进行关键词提取，并提取排序前50的关键词。
其中，TF-IDF是一种对文档中关键词权重进行统计的方法，即字词的重要性与它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，具体计算公式如下：TextRank是对句子进行分割后，保留主要词性的字或词来构成有向无权图，通过计算图的节点连接权重来分析单词关键与否的算法，其具体计算公式为两种算法的关键词提取结果如图6所示。
通过观察可知，不论是依赖语料、基于统计的TF-IDF算法，还是侧重词语之间相互关联性的TextRank算法，所得的关键词提取结果大体一致。
例如，两种算法提取出的前50个关键词中，重叠关键词占比接近80%。
另外，可以通过关键词结果看出，对“数据”的理解，对“经验”的要求、对“能力”的要求是各个公司最看重的招聘要素，另外关于“团队”“技术”“业务”“产品”等方面也是各公司的关注重点。
2.4 综合素质能力要求在综合素质方面，本文通过对岗位要求信息中的英文单词进行提取，绘制了综合素质方面需求的技能单词词频图，具体如图7所示。
在综合素质方面，大多数招聘单位会要求应聘者熟悉常用办公软件，如Excel，PPT等办公软件;部分招聘单位更看重经验、解决问题的能力，如会在招聘需求中体现“experience”“bug”等信息;偏重技术类的岗位，在招聘时可能会更强调相应的资格，例如，某招聘公司需求的是数据库开发工程师，那么其招聘需求出现技能资格“dba”“ocp”的概率就较大。
3 数据行业职业发展路径基于数据的职业之路，以数据为中心，对许多岗位进行重新定义，故在图8中绘制数据行业职业发展路径并对大数据的关键技术进行梳理。
例如，以数据分析为中间岗，可向业务岗方向延伸，进而走产品经理相关方向的职业之路;而同时数据分析又为技术岗，可向技术类职位进行职业延伸，如数据工程方向、数据挖掘方向等。
不管是从事技术岗、中间岗还是业务岗，在特定领域进行深挖都有可能成为具有特定行业经验、具有特殊技能的数据科学家。
而不论是传统数据分析之路还是基于大规模分布式处理的新路径，都是以数据处理技术为基础，故在图8（b）中列出了大规模分布式数据处理的技术要点。
4 结语2018年4月，教育部推出了教育信息化2.0行动计划[17]，即实施数字资源服务普及等八大行动。
大数据和人工智能已經上升到国家战略的高度，而基于相关技术推动经济社会各领域从网络化向数字化、智能化加速跃升已成为业界共识。
大数据技术已成为国家数字经济的重要生产要素，数据采集、数据安全、数据开发利用、数据共享等一系列围绕数据开展的产业链正在形成。