基于大數(shù)據(jù)的電信協(xié)優(yōu)人員畫像研究與應(yīng)用

摘? 要：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益成熟，以數(shù)據(jù)為支撐進(jìn)行科學(xué)決策得到普及。該研究用數(shù)據(jù)畫像的方法，通過對(duì)電信協(xié)優(yōu)人員的管理平臺(tái)數(shù)據(jù)及其網(wǎng)上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從大量的員工基本信息、工作信息、考證信息、在線學(xué)習(xí)信息中篩選隱藏?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不同類型員工特征，提出并建立協(xié)優(yōu)人員畫像的標(biāo)簽體系，從而構(gòu)建員工畫像，用于對(duì)協(xié)優(yōu)人員進(jìn)行科學(xué)化管理。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);在線學(xué)習(xí);員工畫像;標(biāo)簽體系

中圖分類號(hào)：TP311.13? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）24-0093-04

Research and Application of Profile of Telecom Optimization Assistance Employees Based on Big Data

CAO Fang

（Guangdong Vocational College of Post and Telecom，Guangzhou? 510630，China）

Abstract：With the growing maturity of big data technology，making scientific decision supported by data is getting popularity. By means of the method of data portrait，through analyzing management platform data and online study data of telecom optimization assistance personnel，this study screens hidden data from a large number of employee basic information，job information，certification information，online learning information，and discovers different types of employee characteristics，proposes and establishes the label system of the profile of optimization assistance personnel，so as to establish employee profile. Which can be used for the scientific management to optimization assistance personnel.

Keywords：big data;online learning;employee profile;label system

0? 引? 言

為加強(qiáng)中國(guó)電信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化外包協(xié)助（以下簡(jiǎn)稱“協(xié)優(yōu)”）工作的規(guī)范化管理，保障協(xié)優(yōu)工作質(zhì)量和促進(jìn)協(xié)優(yōu)人員（指外包企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員）技術(shù)水平的提升，中國(guó)電信集團(tuán)公司從2014年起啟動(dòng)協(xié)優(yōu)企業(yè)資質(zhì)和協(xié)優(yōu)人員考試認(rèn)證工作，每年舉行一次認(rèn)證，協(xié)優(yōu)企業(yè)只有具備協(xié)優(yōu)資格證書才有參加中國(guó)電信網(wǎng)優(yōu)項(xiàng)目投標(biāo)資格，因此擁有協(xié)優(yōu)工程師證書是人員網(wǎng)優(yōu)水平的重要參考。

為加強(qiáng)協(xié)優(yōu)人員管理和能力提升，電信集團(tuán)建立了“中國(guó)電信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)優(yōu)管理平臺(tái)”，并從2019年開始，在學(xué)習(xí)平臺(tái)上建立了“中國(guó)電信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)優(yōu)認(rèn)證培訓(xùn)”，開展協(xié)優(yōu)人員線上學(xué)習(xí)。

廣東郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院作為中國(guó)電信集團(tuán)網(wǎng)優(yōu)認(rèn)證唯一的承辦單位，其中一項(xiàng)重要的工作就是每年對(duì)上百家協(xié)優(yōu)企業(yè)，上萬(wàn)名協(xié)優(yōu)工程師的考試成績(jī)及考前培訓(xùn)情況進(jìn)行分析，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，為企業(yè)更好地提供及時(shí)、多維度、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，學(xué)校開展科研立項(xiàng)“基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)優(yōu)人員能力畫像與個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究”，作者為該項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，本研究借鑒大數(shù)據(jù)中用戶畫像方法論及技術(shù)，高效的數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)協(xié)優(yōu)人員進(jìn)行多維度分析，及可視化呈現(xiàn)，幫助企業(yè)更加精準(zhǔn)的了解協(xié)優(yōu)人員在專業(yè)能力、員工穩(wěn)定性，學(xué)習(xí)態(tài)度等各方面信息，進(jìn)一步作出科學(xué)決策。另外，協(xié)優(yōu)人員也可以通過個(gè)人畫像，更加直觀、全面地了解自己。

關(guān)于用戶畫像的概念，普遍認(rèn)為最早是由“交互設(shè)計(jì)之父”Cooper提出來(lái)的，他認(rèn)為用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬表示，是基于一系列真實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)用戶模型。用戶畫像（user profile）作為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)信息服務(wù)的一種工具，近年來(lái)在圖書館、電子商務(wù)、健康醫(yī)療、旅游管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷等領(lǐng)域得到了較為廣泛地應(yīng)用，但用戶畫像在結(jié)合員工工作、專業(yè)技能、在線學(xué)習(xí)等方面的員工畫像應(yīng)用較少，本研究從協(xié)優(yōu)人員的基本信息、工作信息、專業(yè)能力、學(xué)習(xí)行為四個(gè)維度聚合出不同類型的用戶畫像。

1? 電信協(xié)優(yōu)人員的員工畫像構(gòu)建

1.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究基于中國(guó)電信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)優(yōu)管理平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，和“中國(guó)電信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)優(yōu)認(rèn)證培訓(xùn)”在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集行為數(shù)據(jù)，涵蓋了協(xié)優(yōu)企業(yè)信息、及協(xié)優(yōu)人員的基本信息、考試信息、工程項(xiàng)目信息、學(xué)習(xí)信息等五大板塊。

1.2? 構(gòu)建流程

構(gòu)建基于工作信息和學(xué)習(xí)行為分析的用戶畫像，首先，從協(xié)優(yōu)管理平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)和協(xié)優(yōu)認(rèn)證線上培訓(xùn)Web日志中分別抽取和清洗員工的工作、項(xiàng)目、認(rèn)證、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)，收集的信息主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)（基本屬性）和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（行為屬性）;然后，結(jié)合協(xié)優(yōu)人員工作、學(xué)習(xí)進(jìn)行特征提取，分為基本特征、工作特征、學(xué)習(xí)特征，并建立員工畫像的分析維度和標(biāo)簽體系;其次，通過分類、聚類、預(yù)測(cè)、文本分析技術(shù)等算法對(duì)用戶行為建模;最后，通過可視化呈現(xiàn)技術(shù)對(duì)協(xié)優(yōu)人員進(jìn)行整體畫像、典型群體畫像和個(gè)體畫像，并針對(duì)畫像結(jié)果進(jìn)行多維度的應(yīng)用。電信協(xié)優(yōu)人員畫像構(gòu)建流程如圖1所示。

1.3? 建立標(biāo)簽體系

本研究結(jié)合協(xié)優(yōu)工作及學(xué)習(xí)特點(diǎn)，從學(xué)員的基本信息、工作信息、認(rèn)證信息和學(xué)習(xí)行為四類維度統(tǒng)計(jì)，梳理了47項(xiàng)常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)?；拘畔⒅饕ǎ号c員工相關(guān)的人口學(xué)屬性，包括姓名、性別、出生日期、學(xué)歷等;工作信息包括所屬企業(yè)、所屬省市、工作年限、資質(zhì)類別、崗位信息、參與項(xiàng)目的信息、入離職信息等、參與項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)及所承擔(dān)的工作內(nèi)容，是否是項(xiàng)目經(jīng)理等;認(rèn)證信息主要包括：考試時(shí)間，考試成績(jī)、考試狀態(tài)、不通過審批理由等;學(xué)習(xí)行為信息是學(xué)員課程學(xué)習(xí)和網(wǎng)站操作行為的合計(jì)，包括登陸時(shí)間、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成、線上小測(cè)等。

用戶畫像建模其實(shí)就是對(duì)用戶“打標(biāo)簽”，從對(duì)用戶打標(biāo)簽的方式來(lái)看，一般分為統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽、規(guī)則類標(biāo)簽、機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘類標(biāo)簽，統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽是最為基礎(chǔ)也最為常見的標(biāo)簽類型，例如平均年齡、平均工作年限、平均成績(jī)等;規(guī)則類標(biāo)簽基于用戶行為及確定的規(guī)則產(chǎn)生，例如確定規(guī)則月登錄次數(shù)超過20次的為活躍度高，月平均學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)超出20學(xué)時(shí)的為參與度高，學(xué)習(xí)進(jìn)度完成70%并且作業(yè)完成70%的為投入度高，在線測(cè)驗(yàn)超過70分的為學(xué)習(xí)效果好，并可將活躍度高低等描述用系數(shù)描述;機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘類標(biāo)簽通過機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘產(chǎn)生，用于對(duì)用戶的某些屬性或某些行為進(jìn)行預(yù)測(cè)判斷，例如對(duì)項(xiàng)目表中“承擔(dān)工作內(nèi)容”項(xiàng)用大數(shù)據(jù)中文本分析技術(shù)，做數(shù)據(jù)提取和詞頻分析，結(jié)合工作實(shí)際建立項(xiàng)目?jī)?nèi)容工作字典，并按工作技術(shù)要求給出難度系數(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘確定員工項(xiàng)目能力難度和寬度（承擔(dān)項(xiàng)目?jī)?nèi)容的種類多少）評(píng)價(jià)系數(shù)。

良好的畫像標(biāo)簽?zāi)軌驖M足清晰的可視化效果，畫像標(biāo)簽即為用戶特性劃分結(jié)果的形象化表示，因此標(biāo)簽需要依據(jù)員工不同維度數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及分類結(jié)果制定畫像標(biāo)簽即為用戶特性劃分結(jié)果的形象化表示，在不同場(chǎng)景下側(cè)重不同，在加強(qiáng)協(xié)優(yōu)人員管理和能力的場(chǎng)景下，員工畫像的服務(wù)對(duì)象主要是電信集團(tuán)及協(xié)優(yōu)企業(yè)的管理人員，本研究主要從以下四個(gè)維度考慮標(biāo)簽的設(shè)置，一是從基本信息維度，如協(xié)優(yōu)人員的總?cè)藬?shù)、年齡分布，學(xué)歷占比等;二是從工作維度，例如，各省市協(xié)優(yōu)人員的分布、網(wǎng)優(yōu)工作時(shí)長(zhǎng)人數(shù)分布、員工流失率等;三是從能力維度，如協(xié)優(yōu)人員資質(zhì)總?cè)藬?shù)、占比，網(wǎng)優(yōu)認(rèn)證成績(jī)各層次人員占比，項(xiàng)目經(jīng)理占比等，四是學(xué)習(xí)維度，員工線上學(xué)習(xí)行為的活躍度、學(xué)習(xí)習(xí)慣、參與度、投入度、學(xué)習(xí)效果五個(gè)維度。根據(jù)以上考慮，設(shè)計(jì)網(wǎng)優(yōu)人員畫像標(biāo)簽體系，如圖2所示。

2? 協(xié)優(yōu)人員畫像可視化呈現(xiàn)設(shè)計(jì)及應(yīng)用

根據(jù)以上協(xié)優(yōu)人員畫像標(biāo)簽體系，進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)，按照協(xié)優(yōu)人員的歸屬關(guān)系，電信集團(tuán)和各個(gè)協(xié)優(yōu)公司可采用不同權(quán)限查看所管轄的協(xié)優(yōu)人員畫像，只是人員范圍不同，但呈現(xiàn)形式一樣，以下為整體畫像、典型群體畫像和個(gè)體畫像可視化呈現(xiàn)設(shè)計(jì)思路。

2.1? 整體畫像

2.1.1? 整體情況描述

統(tǒng)計(jì)協(xié)優(yōu)人員的總?cè)藬?shù)，平均年齡、離職人數(shù)、認(rèn)證通過人數(shù)等總體數(shù)據(jù)可用表格的形式描述;統(tǒng)計(jì)各年齡人數(shù)占比、性別占比、學(xué)歷占比、有資質(zhì)人員占比、離職人員占比等，可用餅圖的形式描述;各省市的協(xié)優(yōu)人員人數(shù)分布情況，可用地圖的形式描述。

2.1.2? 工作情況描述

統(tǒng)計(jì)員工從事網(wǎng)優(yōu)工作時(shí)長(zhǎng)，以直方圖形式展示各時(shí)段中的人數(shù)分布，可了解有經(jīng)驗(yàn)的人員分布;近幾年離職率用折線圖展示，并且用柱狀圖展示每個(gè)公司的離職人數(shù)、接受離職人數(shù)，可看出離職趨勢(shì)和哪些公司流出流入比較多。

2.1.3? 能力情況描述

統(tǒng)計(jì)網(wǎng)優(yōu)認(rèn)證的通過人數(shù)及未通過人數(shù)、網(wǎng)優(yōu)考試認(rèn)證平均成績(jī)，協(xié)優(yōu)項(xiàng)目經(jīng)理人數(shù)等可用表格的形式描述;各工程師資質(zhì)占比，網(wǎng)優(yōu)考試成績(jī)優(yōu)良及格不及格比例，項(xiàng)目經(jīng)理比例，可用餅圖的形式描述;能承擔(dān)不同難度的項(xiàng)目人員，不同寬度的項(xiàng)目人員的分布，以直方圖形式展示各難度系數(shù)和寬度系數(shù)中的人數(shù)分布。

2.1.4? 學(xué)習(xí)情況描述

展示員工的學(xué)習(xí)行為全貌，將活躍度，參與度，投入度，學(xué)習(xí)效果的平均值，用雷達(dá)圖表示。

2.2? 典型群體畫像

2.2.1? 認(rèn)證通過人員和認(rèn)證未通過人員的群體畫像

協(xié)優(yōu)人員經(jīng)過協(xié)優(yōu)考試，考試及格的人員則通過認(rèn)證，將通過認(rèn)證和未通過認(rèn)證的人員從平均年齡、入職平均時(shí)長(zhǎng)、平均從事網(wǎng)優(yōu)工作時(shí)長(zhǎng)，從認(rèn)證平均成績(jī)、每個(gè)分?jǐn)?shù)段的人數(shù)、每個(gè)項(xiàng)目平均數(shù)和項(xiàng)目平均時(shí)長(zhǎng)等方面分別進(jìn)行畫像，進(jìn)一步細(xì)分考證未通過的人員分布，作為開展精準(zhǔn)化認(rèn)證培訓(xùn)的參考。

2.2.2? 協(xié)優(yōu)項(xiàng)目經(jīng)理群體畫像

從協(xié)優(yōu)經(jīng)理人數(shù)、人數(shù)占比、平均年齡、平均網(wǎng)優(yōu)認(rèn)證成績(jī)、入職平均時(shí)長(zhǎng)、平均從事網(wǎng)優(yōu)工作時(shí)長(zhǎng)、參與項(xiàng)目數(shù)、項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)、主要項(xiàng)目中承擔(dān)內(nèi)容、跳槽頻次等維度進(jìn)行畫像。

2.2.3? 離職人員群體畫像

從離職人員人數(shù)、人數(shù)占比、平均年齡，年齡分布、平均跳槽次數(shù)、入職平均時(shí)長(zhǎng)、平均從事網(wǎng)優(yōu)工作時(shí)長(zhǎng)、參與項(xiàng)目數(shù)等維度進(jìn)行畫像。離職員工分析，根據(jù)離職人員畫像，分析處于哪種情況的員工容易離職，做好這些員工的激勵(lì)和發(fā)展規(guī)劃，及人員培養(yǎng)，對(duì)協(xié)優(yōu)人員流失率高的企業(yè)，發(fā)放調(diào)查表，定向分析原因，并提出預(yù)警，跳槽到其他協(xié)優(yōu)企業(yè)的，分析其吸引原因。

2.2.4? 不同學(xué)習(xí)類型的群體畫像

將員工從在線學(xué)習(xí)的活躍度、參與度、投入度、學(xué)習(xí)效果四個(gè)維度劃分，4個(gè)維度都低的劃分為提升型，至少三個(gè)維度高于平均水平劃分為成長(zhǎng)型，各維度均高于平均水平劃分為榜樣型，三類人員分別用雷達(dá)圖描述活躍度、參與度等四個(gè)維度。針對(duì)提升型員工可側(cè)重關(guān)注學(xué)習(xí)的體驗(yàn)和督促，建立學(xué)習(xí)群，每天學(xué)習(xí)打卡，交作業(yè)提醒;針對(duì)成長(zhǎng)型員工多推送感興趣的內(nèi)容，加強(qiáng)同學(xué)間的學(xué)習(xí)分享;針對(duì)榜樣型，加強(qiáng)激勵(lì)，學(xué)習(xí)積分排名，及積分轉(zhuǎn)換獎(jiǎng)勵(lì)等。

2.3? 個(gè)體畫像

個(gè)人的在線學(xué)習(xí)四個(gè)維度，用雷達(dá)圖展現(xiàn)個(gè)人畫像，各維度值的平均值和優(yōu)秀值作為參考，在展示學(xué)員自身學(xué)習(xí)畫像的同時(shí)，也反映出學(xué)員與全網(wǎng)平均水平的差距。

3? 畫像系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在明確了數(shù)據(jù)收集的內(nèi)容，數(shù)據(jù)處理和分析的策略，數(shù)據(jù)展現(xiàn)的具體目標(biāo)后，利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)將員工畫像系統(tǒng)進(jìn)行整體設(shè)計(jì)，主要分為四個(gè)層次，分別是數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層和數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)展示層，系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示。

4? 結(jié)? 論

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人力資源管理，通過用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)協(xié)優(yōu)人員進(jìn)行畫像，將員工畫像轉(zhuǎn)換為切實(shí)可見的洞察力，構(gòu)建協(xié)優(yōu)人員畫像之后，即可更清晰的了解員工的基本情況，工作情況，學(xué)習(xí)情況，從而制定更有效的管理政策，和實(shí)施更有效的措施提升線上學(xué)習(xí)效果等。

參考文獻(xiàn)：

[1] COOPER A，REIMANN R，CRONIN D. About Face 3：The Essentials of Interaction Design [M].New Jersey：Wiley，2007.

[2] 徐芳，應(yīng)潔茹.國(guó)內(nèi)外用戶畫像研究綜述 [J].圖書館學(xué)研究，2020（12）：7-16.

[3] 趙宏田.用戶畫像：方法論與工程化解決方案 [M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2020.

[4] 楊浩.高校學(xué)生畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) [D].北京：北京郵電大學(xué)，2019.

[5] 伯納德.馬爾.人力資源數(shù)據(jù)分析：人工智能時(shí)代的人力資源管理 [M].胡明，黃心璇，周桂芳，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2019.

[6] 劉樹軍，王穎，許志坤.大數(shù)據(jù)視角下郵政企業(yè)教育培訓(xùn)用戶畫像研究與應(yīng)用 [J].郵政研究，2019，35（6）：36-38.

[7] 仲勇.大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)員工標(biāo)簽體系中的應(yīng)用 [J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（10）：162-163.

[8] 吳奭登.基于大數(shù)據(jù)分析的電力企業(yè)供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究 [J].現(xiàn)代信息科技，2019，3（2）：191-193.

[9] 劉艷.基于大數(shù)據(jù)的校園就業(yè)用戶畫像的構(gòu)建與應(yīng)用 [J].現(xiàn)代信息科技，2019，3（17）：110-112.

[10] 李晶潔，彭喜梅，李嵐，等.基于大數(shù)據(jù)方法的高校圖書館數(shù)據(jù)畫像研究——以天津商業(yè)大學(xué)為例 [J].現(xiàn)代信息科技，2020，4（1）：90-96+101.

作者簡(jiǎn)介：曹芳（1971.01—），女，漢族，甘肅天水人，講師，軟件工程碩士，研究方向：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、軟件工程。