01 / 分析问题
AI 岗位分布在哪些地区、需要哪些技能、对学历和经验有哪些要求？在不同技能组合下，薪资表现是否存在差异？
项目围绕企业招聘需求，分析 AI 人才市场的岗位结构与能力要求。
02 / 数据处理
爬取智联招聘 AI 岗位相关数据，完成薪资标准化、缺失值处理等清洗工作，整理岗位地域、学历、经验与技能要求等分析维度。
在 Tableau 中制作折线图、词云和条形图，展示需求趋势、地域分布、学历结构与核心技能。
03 / 模型与洞察
参与 LDA 主题建模及薪资影响因素分析，提取 11 个技能主题，并通过回归分析验证 T 型人才的薪资溢价现象。
- 算法、Python、PyTorch 是材料中识别的核心技能需求。
- 样本分析显示硕博士学历需求上升，薪资与经验、学历高度相关。
- 结合主题建模与回归，研究复合型 AI 人才的薪资表现。
04 / 成果与价值
完成多维招聘市场分析、Tableau 可视化与 11 个技能主题的建模分析。
项目锻炼了从数据采集、清洗、探索分析到模型验证与洞察输出的完整分析能力。
结论对应项目时间段内的招聘样本，不代表当前全市场统计，也不将统计关联表述为因果关系。