文本信息向量化中的BOW (词袋模型)和TF-IDF (词频–逆文档频率)是两种常用的方法。

BOW (Bag of Words)是一种常用的文本向量化方法，它将文本数据表示成能够表达文本语义的向量。具体来说，BOW方法将文本中的每个词表示为一个向量，向量的维度等于词典的大小。每个词的向量表示方式通常是该词在词典中的位置或权重。BOW方法的优点是简单易行，能够快速地将文本数据转换为数值向量。但是，BOW方法忽略了词序和语义信息，因此对于某些任务可能不够准确。为了解决这个问题，可以采用一些改进的方法，例如使用N元模型等上下文信息来生成词向量。

TF-IDF是一种常用的文本向量化方法，全称为词频–逆文档频率，用于评估某个词在一份文件中的重要程度。具体而言，其中，TF(词频)，顾名思义是指某个词占文档总词数的比例；IDF (逆文档频率)则主要用于评估某个词语普遍重要性。TF-IDF的公式为：

$\text{TF}-\text{IDF}\left(t,d\right)=\text{TF}\left(t,d\right)\ast \text{IDF}\left(t\right)$

其中，TF (t, d)是指词t在文档d中出现的频率，IDF (t)是指词t的逆文档频率。TF-IDF的优点在于能够考虑到一个词在特定文档中的重要程度，并且能够降低噪音和无关词的影响。因为一个词在文档中若出现频率较高，则表明与文档的关联性强，从而具有一定的代表性；而一个词在多个文件中出现，说明该词比较通用，对于特定文档的代表性可能较弱。在实际应用中，TF-IDF在风险评估、舆情分析和文本分类等应用相当不错。同时，通过标准化的TF-IDF向量，为后续工作提供基础，并开展相似度比较、分类、聚类等操作。

2003年，Blei [10] 等学者在进行文档主题分布研究时，提出LDA主题模型。该模型可通过对文本数据进行分析，从中探寻其中暗含的主题结构。按照LDA模型的相关理论，认为文本的是指为某种特殊的概率分布。其中，每个文档中混合着大量的不同主题。而对于不同的主题，则包含着大量的单词。根据LDA模型生成过程的特点，可划分为三个阶段，主要包括：第一，确定文档的主题分布；第二，确定文档主题；第三，选择单词。然后对上述过程进行反推，最终可以获取到LDA模型的参数估计方法。再深入地讲，可以借助文本数据中观察到的单词，从而评估出各个主体的单词分布，再进一步获取到各个文档的主体分布，以此类推最终推断出文本的主题结构。

LDA模型的应用非常广泛，包括情感分析、主题识别、趋势预测等。在商业环境中，LDA可以帮助企业分析客户反馈、了解市场趋势、预测销售业绩等。同时，在学术研究领域，LDA在新闻推荐、电子商务、信息检索等诸多场景均得到不错的应用 [11] [12] 。

本文的主要关注点是中国对统计专业人才的需求。在某种程度上，网站招聘信息可以反映就业市场对统计专业人员的需求，现阶段线上招聘已经成为企业最为普遍的招聘途径，其中以官网和第三方招聘网站为主。对于官方网站，招聘信息普遍地分散和凌乱，而对于第三方招聘网站，对于信息发布具有明确的要求和统一的规格，便于后续的分析和统计，用于招聘信息搜集更为合适。因此，本文选择前程无忧作为数据来源，数据收集截止于2024年1月26日，以Python为工具爬取了岗位详情页信息等相关字段信息。

通过搜集到的信息分析发现，其中存在诸多问题，具体表现为：第一，招聘企业的信息可能重复，岗位信息部分内容缺失；第二，部分内容所取字段过多，不利于后续开展数据分析，其中的典型代表为公司情况介绍、地理位置等；第三，以“统计”为关键词，搜索范围过于宽泛，难以对统计专业人才的实际需求进行精准获知。对于以上出现的问题，本文采用的解决方案如下：对于重复值和缺失值进行取舍、补充，其次对统计专业进行识别，并将数据标准化处理。

对于中文这类非结构数据，分词是其中的重要环节，主要内容是将句子转换为单词表示。例如，“熟练使用办公软件”可分为“熟练/使用/办公/软件”。通过进行分词，从而实现文本向量化，并在统计分析的基础上构建词频矩阵，使文本信息转换为数字信息。因此，分割工作发挥着决定性的作用。因为不同的分割结果，必然产生不同的文本挖掘结果，直接影响后续共工作的成败，应予以重点关注。在本文研究中，应用了Python的jieba库进行分词。

1、企业画像

从公司名称来看，“科技”关键词更为突出，占比接近50%。通过对 图1 分析可知，科技型企业对统计专业人才需求比较旺盛。因为此类企业普遍涉及信息、生命科学、精密制造、生物医药等高精尖技术领域，比较侧重于应用数据和信息进行决策。在此基础上，以“科技”为关键词，进行拓展分析。经过统计可知，“食品科技”、“医药科技”和“材料科技”最为常见，表明这些科技型企业主要集中在食品、医药、材料工程等方向。此外，“汽车”、“医疗”、“实业”等关键词出现频率较高，均为5%左右，表明汽车技术、医疗技术和工业企业对统计专业人员也有一定的需求。

从公司所在地来看，对统计专业人才需求占比前三的分别为：上海、宁波、广州，占比分别为22%、15%、13%。通过地域对统计专业人才需求进行统计，其中，华东和华南的需求量最大，占比分别为41.77%和35.16%。通过深入分析发现，其中，上海、苏州、常州等对统计专业人才需求较多的城市，均集中于华东区域。而广州、深圳、佛山等对对统计专业人才需求较多的城市，主要集中于华南地区。除此之外，对于华北、西南和华中区域进行统计，占比分别为8.31%、5.98%和10.02%。而对于西北和东北地区，具有统计专业人才需求的企业相当之少，占比不足2%。对于企业而言，选择落户的因素可能包括人才资源丰富、交通便利、市场潜力大、政策扶持等。例如，长三角城市群开设医疗器械相关专业的高校数量最多，共有103家；粤港澳大湾区在专业服务方面存在领先优势；而从交通基础设施来看，长三角地区基础设施建设水平高，主要交通运输指标都明显优于京津冀。这些地区企业重视科技创新，对信息化和自动化等新兴科技比较敏锐，对企业数字化探索转型探索更为深入。因此，对统计专业人才的需求也很旺盛。

2、资历画像

从工作经验来看( 图2 )，其中1年经验出现最为频繁，而3~4年经验、2年经验紧随其后，占比也较高。通过对上述情况分析可知，企业为减少人员培养成本，尽快入手岗位工作，普遍会优先考虑具有工作经验的统计专业人才。从教育水平来看，统计专业人员对大专学位的需求最多，其次是中技，占15%。对博士学位的需求相对较小，仅为0.1%左右。

总之，通过对统计专业人才需求统计分析可知，其中与工作经验和教育具有密切关联。其中，对于尤其是对于1年工作经验和大专学历，需求最为旺盛。而上述规律呈现的特点为：即企业对教育背景的要求不高，但是对经验的要求更高。企业不愿意培养刚毕业的本科生的原因有很多，其中一些原因包括：① 企业培养人才的成本较高。② 技术工种的特点决定了对经验的要求更高。③ 本科生的教育背景可能与企业需求不匹配。

图2. 工作经验(左)及学历(右)词频情况

3、岗位画像

从职位名称的单词云图( 图3 )可以看出，“统计”、“主管”、“财务”和“统计师”等词出现频率较高。其中，技术岗位主要为质量管理、数据挖掘、数据分析等专业素养要求较高的岗位。而“主管”“仓管”“管理部”等词条，表明需要统计专业人员具有一定的管理能力，主要以财务、HR等领域为主。除此之外，它还包括生物学、医学、产品、市场和研究等领域的统计工作。根据岗位信息整体分布情况可知，每个月4~7千的薪资占据主体，对于7千~1.125万的薪资紧随其后。通过分析发现，统计专业人才月薪主要在7千附近范围波动。

通过对上文分析可知，统计专业人才市场需求主要以“统计”、“主管”、“财务”类型为主，侧重于技术类和管理类。而上述岗位除对专业知识要求严格外，对管理能力也提出较高要求，并应该具有一定团队合作和沟通交流能力。而研究中显示，月薪主要分布在4千~1万的区间内，7千左右是主流。

图3. 岗位名称词云图(左)及岗位薪资条形图(右)

由于LDA主题模型的无监督性质，我们无法获得最佳的主题数量。因此，我们可以使用一致性(Coherence)度量来计算主题中高概率单词的语义相似性，并评估LDA主题模型的质量。通过计算一致性公式来测量不同主题的一致性，一般情况下，具有较高一致性的主题数量被认为是LDA模型的最优主题数量。计算公式为：

$Coherence\left(V\right)=\underset{\left(V_i,V_j\in V\right)}{{\displaystyle \sum }}score\left(V_i,V_j,\epsilon \right)$

其中，V表示描述主题的一系列单词，以及 $\epsilon$表示平滑系数。计算不同主题的一致性，一致性较高的主题数量通常是LDA模型的最优主题数量。如 图4 所示，主题个数为3~5时，一致性得分较高，为位于0.6~0.8之间，而6往后则呈现波动状态，综上初步确定主题数为3。

使用pyLDAvis这个可视化模块，我们可以将LDA主题模型中的三个主题编号与其对应的主题进行可视化展示，具体结果如上图所示。pyLDAvis可在二维坐标系中绘制出文档的主体分布，具体情况如图1~3所示。其中，面积大小反映出主题在文档中的出现机率，不同圆圈的距离则反映出主题的相似程度。具体而言，如 图5 所示，当K = 3时，三个圆分散在坐标系的三个角上，其距离相对较远，这表示主题之间的相似度较低。因此，此时主题之间的差异化程度较高，并且该LDA模型的表现较好。

综上所述，根据一致性指标分析和主题模型可视化结果，我们可以将主题模型中的主题数量参数设置为3。

在理解了单词的含义之后，可以将这三个主题概括如下( 表1 )：

主题1是数据分析，包括统计软件、算法、数据挖掘、编程、收集数据等。技能要求掌握统计学基础，如描述性统计、推断性统计等；熟悉数据处理工具，如Excel、SQL、Python等；理解数据可视化的基本概念和技术，如Tableau、PowerBI等；具备基本的机器学习和数据挖掘知识。岗位职责主要负责收集、整理和分析业务数据，为决策提供数据支持；通过数据分析，发现业务问题，提出改进方案；建立和维护数据分析模型，提高数据分析效率。

主题2是协同沟通，需要承担一些研究任务，主要面向市场调研、医药研发、金融服务等岗位。技能要求具备良好的沟通能力和团队协作能力、能够有效地表达自己的观点和想法、理解和尊重他人的观点和想法、具备基本的项目管理知识和技能。岗位职责包括与团队成员、其他部门或外部合作伙伴进行有效沟通，确保信息的准确传递；协调各方资源，推动项目的顺利进行；解决项目过程中出现的问题和冲突。

主题3是生产管理，需要具有执行层面的能力，例如组织、策划、协调等方面。技能要求掌握生产管理的基本理论和方法，如生产计划、生产控制、质量管理等；具备基本的项目管理知识和技能；理解和掌握生产流程和工艺。岗位职责要求制定和执行生产计划，确保生产目标的实现；监控生产过程，确保产品质量；优化生产流程，提高生产效率；处理生产过程中出现的问题。

综上，从企业的角度来看，由LDA主题模型可以将应聘者能力提炼为三个主题，也就是企业对应聘者能力的要求，分为数据分析能力、协同沟通能力和生产管理能力。

通过岗位需求文本聚类，可从中全面地了解不同类型岗位的需求特征。具体的应用过程如下：首先，使用TF-IDF对文本进行向量化，将文本转换为数值表示。然后，基于多个聚类结果的可解释性，选择适当的聚类数量。接下来，应用T-SNE算法将文本特征向量进行降维处理，以便于可视化展示。在此基础上，输出聚类结果的可视化图形，并根据作业名称中关键词的频率来命名每个聚类类别。这样可以使得聚类结果更具可解释性和可理解性。

在本文研究中，对于招聘数据中的岗位要求，应用K-Means聚类算法进行文本聚类。同时，经过多次尝试之后，在观察每个类别的特征后，发现了一些有噪声的数据。由于噪声数据对聚类结果的显著影响，它们被删除。选择2个聚类产生最佳的聚类效果和最强的可解释性( 图6 )。

分别对两个岗位类别排名前10的聚类词频进行了统计，如下所示：

岗位类别1：数据、协作、管理、沟通、报表、系统、监督、文员、职能、办公。

岗位类别2：技术、操作、软件、汇总、计算、统计员、开发、表格、SAS、SQL。

从上述两个岗位类别的聚类词频中可以清楚地看出，文本聚类非常有效地帮助我们将工作需求分为两类，并且这两类在工作所需的高频词方面存在显著差异。第一类侧重于数据、协作、管理和通信等关键词。可以看出，这种类型的数据分析职位更倾向于商业，强调管理、沟通、合作等软实力，而不是技术。第二类职位的关键词主要集中在技术、运营、软件总结上，表明这类职位主要倾向于技术。然而，在这两类职位的高频术语中，有“表格”和“报告”。由此可见，无论是从事技术数据分析还是业务数据分析，都需要处理大量的报告，最终输出分析报告。

综上，从求职者角度来看，由k-means文本聚类可以将岗位分成业务类和技术类两类。首先，从行业分布来看，业务类岗位分布更广，数据类岗位主要分布在互联网行业。其次，业务类岗位更加强调和注重财务、会计和人力资源等方面的知识储备，特别是行政管理等方面具有较高要求，更加强调办公职能；对于工作技能来讲，办公软件、SAS、SQL是普遍需要掌握的。对于不同岗位，侧重点有所不同。对于技术类岗位，对于编程语言和大数据工具要求比较严格；对于数据分析师而言，对视觉呈现更为关注。因此，对于SAS和PERL应用的相对较为频繁。从综合素质的角度而言，对于沟通协调、团队协作、文字表达、逻辑思维等能力，所有岗位都迫切需要和非常重视。但是，对于不同岗位的侧重点存在差异，例如技术类岗位需要具有准确判断力、执行力强且思维缜密，业务类岗位更强调执行力和抗压能力。