数据分析师可以充分挖掘数据中的隐含价值,是当今大数据时代下的热门职业,也是统计类专业毕业生较为对口的就业选择。但如今该岗位的招聘参差不齐,需要求职者随时关注市场需求,“量体裁衣”般地做好职业规划。因此,本文在前程无忧网站中爬取了5381条有关数据分析师的招聘信息,首先进行描述性分析,展示这一岗位的招聘特点,然后分地区建立岗位要求的LDA主题模型,探究招聘岗位的地域差异,最后使用自适应加权聚类算法处理招聘文本,根据聚类标签进行比较分析,为有意向成为数据分析师的求职者提供有针对性的求职引导。结果显示,数据分析岗位主要集中于华东地区和华南地区,而在东北地区分布较少,竞争较为激烈。互联网行业和民营公司最需要这类人才,但五千人以上规模的公司对此需求却趋于饱和,与此同时计算机行业和金融行业是数据分析师的高薪行业,主要提供五险一金、绩效和年终奖等福利。此外,数据分析岗位对于学历要求并不严格,从大专到博士均有涉及,工作经验可以弥补学历劣势。招聘岗位的要求可以分为“业务岗位”“软技能”“硬技能”三个主题,在业务岗位方面,运营岗位在各地区均有招聘,而开发类岗位主要位于华中地区、华南地区以及东北地区;在硬技能方面,数据分析人才需要掌握的分析软件有PYTHON、EXCEL以及SQL三种,并且华东地区、华南地区以及西北地区更看重计算机编程能力,西南地区则偏向于数据可视化人才;在软技能方面,各地区均有要求“沟通”“团队合作”“管理”等能力,地区间的差异性并不明显。文本聚类则将数据分析岗位分为技术类和业务类两类,业务类岗位同样在各行业各地区均有分布,技术类岗位则比较集中于互联网行业以及华东地区,并且薪资要高于业务类岗位。