阐述大模型岗位需求快速增长的背景及其对企业和求职者的重要意义，揭示当前行业人才供需矛盾及技术迭代对岗位需求的影响，强调研究的必要性和紧迫性。
明确研究的目标，即通过文本挖掘和数据分析技术解析大模型岗位的能力需求特征，并回答核心问题，如需求分布特征、能力组合规律、薪资驱动因素等。
详细介绍研究的技术路线，包括数据获取、清洗、分析、建模和可视化等步骤，同时强调研究的创新点，如关联规则与聚类分析的结合，以及多主体应用方案。
说明数据来源，包括猎聘平台的岗位数据，覆盖大模型、自然语言处理等相关关键词，数据集包含岗位名称、薪资、技能标签等字段，确保数据质量与可靠性。
系统化清洗与标准化处理原始数据，剔除关键信息缺失或表述模糊的岗位，确保数据质量，为后续分析奠定可靠基础。
采用文本挖掘与可视化技术，结合统计分析方法，系统解析大模型岗位的能力需求特征，包括文本关键词提取与词云生成、薪资与需求分布统计、关联规则与聚类建模等方法。
统计岗位需求分布情况，揭示大模型岗位在行业、企业及地域维度的显著集中性特征，分析互联网、计算机软件等行业及字节跳动、阿里巴巴等企业的岗位需求。
从学历、经验与技能三个维度解析能力对薪资的影响，发现硕士学历与3-5年经验构成基础门槛，掌握高阶技术技能可带来超30%的薪资溢价。
基于文本挖掘生成的技能词云图，提炼大模型岗位的核心能力体系，涵盖技术、业务与通用能力三个维度，揭示行业对人才能力的共性需求与差异化定位。
基于K-means聚类与PCA降维可视化结果，将大模型岗位划分为五类，解析各类岗位的核心能力要求与技术定位差异，揭示岗位特征与能力-薪资关联规律。
从企业招聘建议和个人技能提升路径两个角度出发，提出差异化招聘建议与技能提升路径，助力精准匹配人才需求。
全面总结研究的主要结论，强调大模型岗位需求的行业与地域集中性、能力-薪资关联规律、岗位能力画像的三类五维特征等关键发现。
回顾研究过程中的创新点，详细阐述研究在方法论、动态可视化设计及多主体应用方案上的独特价值，突出研究的学术与实践意义。
诚恳地指出研究存在的不足之处，反思研究过程中的失误和遗憾，为后续研究提供经验教训，展示研究者的自我审视能力。
对未来该领域的研究发展表达期望，希望后续研究能够在本研究的基础上不断深入和拓展，取得更多有价值的成果，共同推动该领域的进步。