文章目录

一、数据挖掘应用概况

二、工业工程岗位招聘信息数据获取与处理分析

（一）工业工程岗位招聘信息的采集与预处理

    1. 工业工程岗位招聘信息采集

    2. 工业工程岗位招聘信息预处理

（二）工业工程岗位招聘信息一般性统计分析

    1. 单一维度统计分析

    2. 多维度统计分析

三、工业工程师岗位画像构建

（一）岗位画像预处理

    1. 文本分词

    2. 停用词过滤

    3. 岗位画像词典构建

（二）岗位画像分析

    1. 岗位画像词云图分析

    2. 岗位画像LDA模型分析

四、岗位画像对工业工程人才培养的启示

（一）对培养单位的启示

（二）对工业工程学生的启示

文章摘要:智能制造需要新型工业工程人才,利用数据挖掘技术,结合统计分析工具为新技术背景下工业工程师岗位画像相较于传统的访谈调查方法具有明显优势。通过对前程无忧等综合招聘网站的数据进行爬取,搜集全国工业工程类岗位的招聘信息,利用一般性统计分析方法对招聘信息进行多维度分析。对于企业具体的岗位信息,采用jieba中文分词制成语料库,对语料库进行词频统计并绘制成词云图,直观呈现词语在语料库占比。通过语料库构建LDA主题模型,形成工业工程岗位画像。研究发现,大部分招聘企业位于东南沿海地区,以中型企业为主,企业看重工作经验超过学历,对初级工业工程师企业更偏向要求专业技能基础扎实,对高级工业工程师则更多偏向协调与管理等能力。工业工程人才培养单位应强化专业技能培养,提高动手操作能力,基于企业真实需求动态调整培养计划,工业工程从业人员应了解基本就业情况与企业需求,完善自身发展规划。

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