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基于Python挖掘的大数据学术研究与人才需求的关系研究

更新时间：2019-12-22 13:39:46 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python大数据 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文以CNKI数据库收录的2006—2016年的硕博士相关论文与智联招聘网站27个热门城市硕博士学历的相关招聘信息为数据来源,分析了当前我国大数据在学界和业界的地域分布,学科(行业)分布和热点分布的现状,呈现了研究结果的可视化关系,发现了我国大数据人才需求特点与学术研究间的关系。从研究和人才需求关系的视角上弥补了关于大数据的文献计量重视学界研究分布趋势,而忽视业界人才需求的不足,其研究结果对企业和高校均有所启示。


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基于  
挖掘的大数据学术研究与人才需求的关系研究  
Ｐｔｈｏｎ  
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夏火松 潘筱听  
ꢀ
（ ，  
武汉纺织大学管理学院 武汉  
，
）
４３００７３  
［摘 要］ 本文以  
ꢀ ꢀ  
数据库收录的  
ＣＮＫＩ  
—
２００６ ２０１６  
年的硕博士相关论文与智联招聘网站  
个热  
２７  
门城市硕博士学历的相关招聘信息为数据来源，分析了当前我国大数据在学界和业界的地域分  
布，学科（行业）分布和热点分布的现状，呈现了研究结果的可视化关系，发现了我国大数据人才需  
求特点与学术研究间的关系。从研究和人才需求关系的视角上弥补了关于大数据的文献计量重  
视学界研究分布趋势，而忽视业界人才需求的不足，其研究结果对企业和高校均有所启示。  
［关键词］ 大数据  
ꢀ
智联招聘 人才需求  
ꢀ
ＣＮＫＩ  
ꢀ
ꢀ
［中图分类号］  
［文献标识码］  
［文章编号］ （ ）  
２０９５２１７１２０１７０１０００４０９  
－ － －  
ＴＰ２７４  
Ａ
ꢀ
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：
／
ＤＯＩ１０．１３３６５ ．ｉｒｍ．２０１７．０１．００４  
ｊｊ  
’
’
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉ ｂｅｔｗｅｅｎＢｉ ＤａｔａｓＡｃａｄｅｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｔｓＴａｌｅｎｔ  
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ＤｅｍａｎｄｂａｓｅｄｏｎＰ ｔｈｏｎ  
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ｙ
ＸｉａＨｕｏｓｏｎ ＰａｎＸｉａｏｔｉｎ  
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ｇ
ｇ
（
，
ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｅｍｅｎｔ ＷｕｈａｎＴｅｘｔｉｌｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｗｕｈａｎ４３００７３  
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，
）
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［
］
’
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ａｅｒｃｏｌｌｅｃｔｓｄａｔａｆｒｏｍｍａｓｔｅｒａｎｄｄｏｃｔｏｒｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎ２００６ａｎｄ２０１６ｗｈｉｃｈ  
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，
ｉｎｃｌｕｄｅｄｂ ＣＮＫＩｄａｔａｂａｓｅａｎｄｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆａｌｌ２７ｃｒｉｔｉｃａｌｃｉｔｉｅｓｏｎＺｈａｏｉｎ ．ｃｏｍ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ  
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ａｅｒａｎａｌｓｅｓｄｏｍｅｓｔｉｃｂｉ ｄａｔａｓ ｒｅｓｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｎｂｏｔｈａｃａｄｅｍｉａａｎｄｉｎｄｕｓｔｒ ｆｒｏｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆ ｅｏ  
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，
ｐｙ  
（
）
ｙ
，
ｒａｈ ｄｉｓｃｉｌｉｎｅ ｉｎｄｕｓｔｒ ａｎｄｈｏｔｓｏｔ ａｎｄ ｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｆｒｏｍｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｏｍｅ  
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，
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔａｌｅｎｔｍｏｂｉｌｉｔ ｃａｎｂｅｆｏｕｎｄ．Ｔｏｓｏｍｅｅｘｔｅｎｔ ｔｈｅ ａｅｒｍｏｄｉｆｉｅｓｄｅｆｅｃｔｏｆｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｌ  
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ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｂｉ ｄａｔａｗｈｉｃｈｖａｌｕｅｓａｃａｄｅｍｉａｍｕｃｈｍｏｒｅｔｈｅｎｉｎｄｕｓｔｒ ．Ｔｈｅｒｅａｒｅ ｅｒｈａｓｓｏｍｅｉｎｓｉｒａｔｉｏｎｓｔｏ  
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ｒｅｌａｔｅｄｅｎｔｅｒｒｉｓｅｓａｎｄｃｏｌｌｅｅｓ．  
ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ
ｐ
［
］
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ Ｂｉ ｄａｔａ ＣＮＫＩ Ｚｈａｏｉｎ ．ｃｏｍ Ｔａｌｅｎｔｄｅｍａｎｄ  
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ｙ
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［］  
［］  
４
赵蓉英 等许多学者 都 发 现 我 国 大 数 据  
３
仙
引言  
１
ꢀ
。 ， 、  
相关文献呈指数增长 在业界 百度 腾 讯 等  
《 》  
自然 杂志 在  
“
”
专
Ｂｉ ｄａｔａ  
年 开 设  
２００８  
ｇ
ꢀ
。
国内巨头先后推出了自己的大数据产品  
尽
。
栏被国内许多学者认为是大数据的发端  
而
、
管大数据的定义 特性等基本概念还处在百家  
，
在此之前 大数据的相关技术已经在业界有所  
， “ ” ，  
争鸣的阶段 但 大数据 早已不是一个新词  
。
应用并获得成功 例如沃尔玛公司在  
年
２００４  
。
其研究和应用都在向纵深发展 在这样的背  
发现了飓风天气和蛋挞销量存在着匪夷所思  
， ，  
景下 讨论大数据的发展趋势时 学术界和业  
［］  
１
。
［］  
２
、
杨 瑞  
， ，  
近 年 来 在 学 界 李 贺  
。
的关联 性  
界关注的异同是值得探索的  
［
］
ꢀ
“
本文系国家自科基金 大数据情景的  
”（ ） “  
和
７１５７１１３９ ２４  
基金项目  
分析与异类知识管理模式研究  
ｏｕｔｌｉｅｒ  
小时知识  
”（ ）  
的成果之一  
７１１７１１５３  
。
工厂的知识共享活动模型与服务支持系统研究  
［
］
ꢀ
，
男
， ， ， ， 、 、  
博士 教授 博士生导师 研究方向为知识管理 数据挖掘 物流信息管理和电子商务  
、 ；  
潘
ＤＳＳ  
作者简介  
夏火松  
， ， ， ， ，  
男 硕士生 研究方向为数据挖掘与信息管理 通讯作者  
：
Ｅｍａｉｌｎｅｔｓｗｏｒｄｏｆ １６３．ｃｏｍ  
＠
。
筱听  
４
以文献计量方法研究大数据发展趋 势 的  
相关硕博士论文为数据来源分析国内大数据研  
， ，  
学术论文 近年来学界成果较多 这或许与文  
；
究发展情况 以智联招聘网站相关岗位招聘信  
［］  
５
献计量方法以文献的外部特征为研究对 象  
息为数据来源挖掘和分析业界对大数据人才的  
［］  
６
。
的特性有关 例如张世怡 主要 关 注 相 关 论  
。
需求与学界关注问题的关系 从而探索学界和  
［］  
７
，
文作者的分布情况 张敏 主要从文献关键词  
。
业界对大数据的发展异同特点与趋势  
。
的视角梳 理 大 数 据 研 究 热 点 及 其 演 化 过 程  
研究方法与相关理论  
２
ꢀ
（
由于大 量 二 次 文 献 的 存 在 例 如  
、
ＣＮＫＩ ＷＯＳ  
文献计量与内容分析  
２．１  
ꢀ
）， （ ， ，  
等数据库 文献的外部特征 例如标题 作者  
（
）
（
与 内 容 分 析  
ｃｏｎ  
文献计量  
ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ  
－
）
关键词等 如今已经可以作为结构化数据完整  
）
两种研究方法都可以对文献及其  
ｔｅｎｔａｎａｌｓｉｓ  
－
ｙ
，
导出 便捷的数据获取或许直接刺激了类似研  
［］  
５
。
，
相关指标进行统计分析 在原理上基本一致  
。
究的数量  
，
但前者的研究对象偏向于文献的外部特征 以  
，
目前研究的不足是 结合学界的研究与关  
。
文献为基本分析单元 后者则强调信息内容的  
。
心我国大数据人才需求的研究关系并不多见  
， ，  
量化 其分析单元可根据需要细化至词汇 单字  
许多学者都注意到了大数据的迅猛发展以及  
。 ，  
甚至于标点符号 另外 笔者还注意到两种方  
，
大数据人才存在的巨大缺口 学科交叉融合等  
，
法存在着类似主题词这样的共同分析指标 这  
。
困难限制了大数据人才的培养 面对这样的  
为构建大数据人才需求主题词网络和大数据相  
［
］
８９  
－
，
问题 一些研究  
对于 大 数 据 人 才 培 养 的 思  
。
关论文关键词网络并两相比较提供了可能性  
，
考主要集 中 于 培 养 模 式 课 程 设 置 等 宏 观 层  
研究的技术路线及关键技术  
２．２  
ꢀ
［ ］  
１０  
。
面
虽 然 也 有 部 分 学 者  
提 及 了  
技
ＮｏＳＱＬ  
。
本研究的具体实现路径 如 图 所 示  
１
由
、
术
模型等大数据人才必须掌握的  
Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ  
ｐ
于从智联招聘网站上爬取的岗位要求信息不  
具有数据分析所需要的类似于论文关键词的  
，
具体技术 但缺乏从学术研究的趋势和人才招  
。
聘需求的关系研究的数据分析与挖掘支持  
，
分析单元 所以在整个技术路线中如何确定岗  
，
鉴于以上研究问题 本文综合文献计量与  
。
位要求信息中的主题词成为了关键技术  
，
内容分析法 通过  
，
ＣＮＫＩ  
数据挖掘 以  
的
Ｐｔｈｏｎ  
ｙ
图
技术路线  
１
ꢀ
，
再 根 据 此 权 重 倒 序 排 列 所 有 的 特 征  
本 研 究 在 抽 取 关 键 词 时 使 用 的  
重
ＴＦＩＤＦ  
－
ｗ
ｉ
ｊ
ꢀꢀ  
， 。  
值 抽取 一 定 数 量 的 关 键 词 其 权 重 算 法 如  
（
Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｕｅｎｃ ＩｎｖｅｒｓｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｒｅｕｅｎｃ  
ꢀ
ｙ
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－
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ｑ
，
下 其中  
（ ， ）  
是特征值 在文本  
ｔ
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中
ｄ
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ＴＦ ｄ ｔ  
ｉ
）
ｊ
算法是 一 种 基 于 统 计 信 息 的 关 键 词 提 取 方  
［
］
１
。
，
（ ）  
为在所有文本数据中出现特  
１
的频数  
ＤＦ ｔ  
ｊ
法
其主要思想为一个关键词在一个文本  
，
Ｍ
，
为 文 本 总 数 规 定  
征值  
的 文 本 频 数  
ｔ
ｊ
（
）
ｙ
，
越高 说明它  
中出现的频率  
ＴｅｒｍＦｒｅｕｅｎｃ  
ꢀ
ｑ
Ｍ
；
区分该文本的能力越强 一个词在不同文本中  
（ ） （  
ＩＤＦ ｔ ＝ｌ  
ｇ
）
。
为反文档频率  
ｊ
（ ）  
ＤＦ ｔ  
ｊ
（
ＩｎｖｅｒｓｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｒｅｕｅｎｃ  
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ｑ
）
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出 现 的 范 围  
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（ ， ）  
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＝
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＝
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（ ， ）  
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×
ｉ
ｊ
ｊ
ｊ
［ ］  
１２  
，
。
广 说明 它 区 分 文 本 的 能 力 越 低  
算 法 的  
）
在文本 ｉ 中的权  
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１１  
）
］
（
ｌ
× ｇ  
（）  
１
（
核心是计算特征值 词汇  
（ ）  
ＤＦ ｔ  
ｊ
ｄ
ｊ
５

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