本文數(shù)據(jù)由python抓取，數(shù)據(jù)來源于某直聘網(wǎng)站，還是北京、上海、廣州、深圳、杭州五大城市的崗位招聘信息，獲取了「數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理」這個崗位的2250條數(shù)據(jù)，來看看數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位的招聘情況是怎樣的？有哪些影響因素。

我想從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品向數(shù)據(jù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)崗，對于數(shù)據(jù)分析的技能掌握，我還是個初學者，為了提升學習效率，嘗試以這種輸出倒逼輸入的模式，將自己的學習思路和學習內(nèi)容分享出來，希望能與更多的產(chǎn)品人多多交流，大家多評論、多留言哈。

2.0改版心得：

1. 數(shù)據(jù)分析不是簡單的數(shù)據(jù)羅列，而是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)哪些信息，得出哪些結(jié)論；
2. 數(shù)據(jù)分析完后，一定要得出結(jié)論，數(shù)據(jù)講的是什么？有哪些差別？為什么會有這些差別？
3. 數(shù)據(jù)分析的目的是為了指導實踐，而不是寫一份報告；
4. 數(shù)據(jù)分析的方法和工具只是輔助手段，核心在于思維，用數(shù)據(jù)去量化和衡量業(yè)務現(xiàn)象；

下面正式開始文章內(nèi)容

一、數(shù)據(jù)來源

注：數(shù)據(jù)由python抓??；可視化由tableau制作；僅供學習交流，不可商用，如有侵權(quán)，請聯(lián)系刪除；

之前的文章講過，我爬取了某直聘網(wǎng)站，北京、上海、廣州、深圳、杭州五大城市的[數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理]崗位招聘信息，共計2250條；

獲取的數(shù)據(jù)有“職位名稱、工作地點、公司名稱、薪資、工作經(jīng)驗、學歷要求、行業(yè)、融資情況、公司人數(shù)、職位吸引標簽、福利及職位描述等”

那么，在這些數(shù)據(jù)中，我們能得到哪些有價值的信息呢？下面我們來梳理一下。

1. 影響崗位數(shù)量的因素有哪些？

1.1、不同城市及地區(qū)，對崗位數(shù)量有哪些影響？

1.2、不同行業(yè)，對崗位數(shù)量有哪些影響？

1.3、不同公司規(guī)模，對崗位數(shù)量有哪些影響？

2. 影響薪資的因素有哪些？

2.1、不同城市及地區(qū)，對薪資有哪些影響？

2.2、不同行業(yè)，對薪資有哪些影響？

2.3、不同公司規(guī)模，對薪資有哪些影響？

2.4、不同學歷，對薪資有哪些影響？

2.5、不同工作經(jīng)驗，對薪資有哪些影響？

3. 公司福利到底有哪些？哪些福利出現(xiàn)次數(shù)最多？哪些福利吸引力最大？

4. 職位吸引標簽有哪些？公司招聘中，是拿什么去吸引你投簡歷的？

5. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位，到底在招什么？職位描述中都寫了些什么？

二、分析詳解

1. 影響崗位數(shù)量的因素有哪些？

1.1 不同城市及地區(qū)對崗位數(shù)量有哪些影響？

?

細心的朋會問，圖表中怎么既有市，又有區(qū)呢？這是因為有些崗位信息中沒有寫明是具體哪個區(qū)，但是，我們還是可以得知：北京的招聘崗位主要集中在：海淀區(qū)、朝陽區(qū)；上海的招聘崗位主要集中在：浦東新區(qū)；廣州的招聘崗位主要集中在：天河區(qū)、番禺區(qū)、海珠區(qū)；深圳的招聘崗位主要集中在：南山區(qū)、福田區(qū)；杭州的招聘崗位主要集中在：西湖區(qū)、余杭區(qū)、濱江區(qū)；這些地區(qū)也是互聯(lián)網(wǎng)公司聚集的地區(qū)，軟件園和大廠較多；

為什么互聯(lián)網(wǎng)公司喜歡聚集扎堆呢？我想這跟當?shù)氐氖袌霏h(huán)境、供應鏈環(huán)境、人才環(huán)境、政策環(huán)境有關(guān)，這也是為什么做手機都喜歡扎堆在深圳，因為深圳的整個手機供應鏈及上下游環(huán)境非常成熟，對企業(yè)更友好；

企業(yè)聚集扎堆，對整個行業(yè)的發(fā)展來說，有什么影響呢？下面，我們結(jié)合行業(yè)一起來看；

1.2 不同行業(yè)，對崗位數(shù)量有哪些影響？

?

如果你是某個行業(yè)的從業(yè)者，看到上面的圖表，你會更加清楚，你所在的行業(yè)在當?shù)爻鞘兄校瑪?shù)據(jù)產(chǎn)品的崗位招聘情況，如果招聘數(shù)量較多，說明你所在的行業(yè)在當?shù)赜兄诲e的生態(tài)，有著較多的同類企業(yè)，如果招聘數(shù)量較少，也不用沮喪，關(guān)注所在行業(yè)中，招聘數(shù)量占比較多的城市，你做市場分析和競品分析的時候，會用得上的，招聘數(shù)量較多的城市，要么當?shù)卮嬖谥撔袠I(yè)中top級別的公司，要么當?shù)赝愋偷墓咎貏e多；

回答上一個問題，企業(yè)聚集扎堆，對整個行業(yè)的發(fā)展來說，有什么影響呢？

我認為這是一件好事，企業(yè)扎堆，有利于整個行業(yè)生態(tài)更活躍，而一個大公司能養(yǎng)活很多個做相關(guān)產(chǎn)業(yè)的中小公司，如阿里之于杭州，出現(xiàn)了“四通一達”，以及服務于阿里生態(tài)的眾多公司；

1.3、不同公司規(guī)模，對崗位數(shù)量有哪些影響？

公司人數(shù)及融資規(guī)模

?

在融資規(guī)模與人數(shù)對比中，我們發(fā)現(xiàn)：在B輪及以下公司，人數(shù)規(guī)模大多處在100-499人之間；C輪之后，公司人數(shù)擴招會比較多；逐漸破千；

從融資規(guī)模來看，上市公司的崗位招聘數(shù)量最多；值得注意的是，不需要融資的公司崗位招聘數(shù)量僅次于上市公司，且遠遠超過其他融資階段的公司；且在1000人以下規(guī)模的公司中，招聘數(shù)量最多；

我們在投遞簡歷的時候，不一定非得盯著上市公司、非大公司不投，其實還有很多盈利能力不錯、悶聲發(fā)大財?shù)墓?，這類公司有些不需要融資，我了解的就有一些，雖然名氣比不上一些網(wǎng)紅明星公司，但是盈利能力非常強，產(chǎn)品也不錯；

當你在網(wǎng)紅公司吭呲吭呲的加班，為怎么應對用戶退押金，而絞盡腦汁掉頭發(fā)的時候，也許這個時候所謂的不知名公司又實現(xiàn)了一個「小目標」；當然，這個純屬YY哈，就是舉個例子，雖然不大恰當；理想現(xiàn)實兩難全，每個人都有自己的選擇和堅守；

2. 影響薪資的因素有哪些？

聊完影響崗位數(shù)量的因素有哪些之后，我們再來看看，影響薪資的因素又有哪些呢？

2.1 不同城市及地區(qū)，對薪資有哪些影響？

崗位薪資；

北京：20k以上占比67.11%；15k以上占比96.44%，帝都的大公司資源、優(yōu)質(zhì)教育資源以及優(yōu)秀人才的扎堆，這個數(shù)字在意料之中；

上海跟深圳的薪資結(jié)構(gòu)差不多，20k以上占比分別為52.89%、54.22%；15k以上占比分別為86.67%、84%；主要都集中在15K以上；

杭州：20k以上占比47.33，15k以上占比82%；主要都集中在15K以上；

廣州：20K以上占比25.78%，15k以上占比77.11%；其中15k-20k占比達51.33%，主要集中在10k-20k之間；

廣州可能沒有其他城市那么多的超級大公司和獨角獸公司，跟廣州的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境有一定的關(guān)系，而且離深圳很近，企業(yè)和人才被分流；

2.2 不同行業(yè)，對薪資有哪些影響？
?

排序越往上，崗位招聘的數(shù)量越多；25K以上占比最多的是互聯(lián)網(wǎng)金融，果然是離錢越近的越掙錢哈；20K以上占比超過50%的行業(yè)有：互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)金融、O2O、社交網(wǎng)絡、通信/網(wǎng)絡設備、人力資源服務、貿(mào)易/進出口等；這些行業(yè)的公司在人才吸引上，給的薪資是很可觀的；

在找工作投遞簡歷的時候，選擇排序靠前的行業(yè)，相對來說，工作機會更多一些；同時也是當前非常熱門的行業(yè)；

2.3 不同公司規(guī)模，對薪資有哪些影響？

融資情況與薪資

?

天使輪與A輪公司，15k以下占比分別為44.74%、28.66%；

B輪公司，15-20k占比達52.46%；20k以上占比35.24%；

C輪公司，15-20k占比達39.63%；20k以上占比43.9%；

D輪及以上公司，15k以上占比達90.8%；20k以上占比56.49%；

上市公司，15k以上占比達90.02%；20k以上占比54.92%；

從融資情況來看，相比而言，初創(chuàng)公司的薪資待遇較低；B輪的時候，跳槽進入獲得的薪資相對較高；D輪公司薪資相對而言增幅是最高的；公司發(fā)展越大，會擴大對高級人才的需求；

從公司人數(shù)與薪資圖表中，可得公司人數(shù)越多、規(guī)模越大，高薪資的占比會越來越高，企業(yè)對高級人才的需求越來越大；同時，中小企業(yè)的薪資待遇分布占比呈橄欖形，薪資待遇相對而言要低；

2.4 不同學歷，對薪資有哪些影響？

本科在崗位要求中占絕大部分；

大專：10-20k占比達70%；

本科：15k以上占比達86.07%；

碩士：20k以上占比達64.06%；15k以上占比達93.75%；

博士：25k以上占比達100%；

市場的態(tài)度的確表示著，相比而言，更高的學歷獲得的薪資會更高；

2.5 不同工作經(jīng)驗，對薪資有哪些影響？

?

在校和應屆生們注意啦，本科應屆與碩士應屆在薪資上有多大差距呢？是6-10k與10-15k的差距；

特別值得注意的是，結(jié)合上圖學歷對薪資的影響，我們可以看到，相比而言，同等工作經(jīng)驗，更高的學歷獲得的薪資更高；

當然，也不要泄氣，學歷與工作經(jīng)驗，都只是代表過去的成就，更高的學歷及更長的工作經(jīng)驗，只是幫助公司來判斷你未來產(chǎn)出價值的一個數(shù)據(jù)指標；就如同數(shù)據(jù)是用來量化和衡量業(yè)務現(xiàn)象一樣；我們不會只根據(jù)一兩個數(shù)據(jù)就斷定業(yè)務的表現(xiàn)；

3. 公司福利到底有哪些？哪些福利出現(xiàn)次數(shù)最多？哪些福利吸引力最大？

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位的福利信息共計186798個字；

分詞完，累計38098個短詞；

?

?

公司的福利到底有哪些？

這也是我們非常關(guān)注的一件事情；

我們看到，年終獎出現(xiàn)3524次；占比9.25%；

股票期權(quán)出現(xiàn)2060次；占比5.4%；

值得注意的是，雙休福利出現(xiàn)次數(shù)為18次，不排除有些公司雙休但是沒有寫上去；總的來看，雙休的工作占比偏少；從我自己的工作經(jīng)驗和身邊朋友的例子來看，雙休占比也是偏少的；

住房免息貸款出現(xiàn)16次，這個福利還是很有吸引力的；

對于出現(xiàn)的頻次較少，但很有吸引力的福利有哪些？公司配mac累計出現(xiàn)了6次；健身房出現(xiàn)2次；美女如云出現(xiàn)4次；氛圍出現(xiàn)8次；

4. 職位吸引標簽有哪些？公司招聘中，是拿什么去吸引你投簡歷的？

職位吸引標簽共計61042個字；

分詞完，去除標點符號和換行等，累計11447個短詞；

?

?數(shù)據(jù)分析、sql、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、hive、python出現(xiàn)頻次非常高，產(chǎn)品人需要不斷的學習，才能緊跟時代的步伐，才能滿足企業(yè)發(fā)展的需要；

5. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位，到底在招什么？職位描述中都寫了些什么？

職位描述詳情共計1774170字；

分完詞，去掉不相關(guān)的詞語及標簽符號等，累計78724個短詞

?

從圖表中，我們看到，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理不僅要會產(chǎn)品經(jīng)理需要會的技能，還需要對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、python、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)可視化有了解；

三、總結(jié)

影響崗位數(shù)量的因素跟地區(qū)有關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)公司聚集的地區(qū)，受市場環(huán)境、供應鏈環(huán)境、人才環(huán)境、政策環(huán)境的影響；

跟行業(yè)有關(guān)系，總體來說，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)，對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的招聘需求量更大；

跟公司規(guī)模有關(guān)系，相比而言，人數(shù)較多或融資級別更高的公司，對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的招聘需求量更大，值得注意的是，有一些不需要融資的公司對崗位的需求量也比較大，這類中，存在不少盈利能力非常強、產(chǎn)品也非常優(yōu)秀的公司；

影響薪資的因素跟城市及地區(qū)有關(guān)系，相比而言，北上深杭的薪資相對較高，廣州的薪資相對較低，跟廣州的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境有一定的關(guān)系，而且離深圳很近，企業(yè)和人才被分流；

跟行業(yè)有關(guān)系，總體來看，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)薪資相對較高，互聯(lián)網(wǎng)金融的高薪資占比最高；在找工作投簡歷的時候，針對數(shù)據(jù)產(chǎn)品崗位來說，選擇互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)，工作機會更多一些；

跟公司規(guī)模有關(guān)系，相比而言，人數(shù)較多或融資級別更高的公司薪資相對更高；

跟學歷有關(guān)系，本科學歷要求達91.09%，市場的態(tài)度的確表示著，相比而言，更高的學歷獲得的薪資會更高；

跟工作經(jīng)驗有關(guān)系，相比而言，更長的工作經(jīng)驗獲得的薪資更高；

我們也不用太深究這些因素，學歷與工作經(jīng)驗，都只是代表過去的成就，更高的學歷及更長的工作經(jīng)驗，只是幫助公司來判斷你未來的產(chǎn)出價值；就如同數(shù)據(jù)是用來量化和衡量業(yè)務現(xiàn)象一樣；你的能力與崗位的招聘需求匹配，就是最好的選擇；

公司的福利我們可以看到，高頻出現(xiàn)的福利都是我們所熟知的，其中有一些福利還是挺有吸引力的，如果你特別在意某一些福利，可以有針對性的投遞對應的公司；

職位吸引標簽公司在發(fā)布崗位招聘信息的時候，為了提高我們搜索與崗位的匹配度，會設置一些標簽吸引我們?nèi)リP(guān)注該崗位，我們發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析、sql、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、hive、python出現(xiàn)頻次非常高，這也是市場需求的呼聲吧；

職位描述都寫了些什么從圖表中，我們看到，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理不僅要會產(chǎn)品經(jīng)理需要會的技能，還需要對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、python、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)可視化有了解；

最重要的是數(shù)據(jù)思維，再利用這些數(shù)據(jù)工具和方法去輔助業(yè)務，指導實踐；

希望大家多留言，多交流，謝謝

本文由 @阿白 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議