产品经理与数据产品经理岗位有什么区别?

产品经理与数据产品经理岗位有什么区别?

时间:2020-5-18 作者:抖音代运营

一、数据来源

注:数据由python抓取;可视化由tableau制作;仅供学习交流,不可商用,如有侵权,请联系删除。

之前我写过数据七十九度岗位招聘详情及分析,有朋友问,能不能写一写七十九度与数据七十九度的岗位招聘对比呢?

好的,同样,数据来源于某直聘网站,还是成都、成都、成都、成都、成都五大城市的岗位招聘信息,本着严谨的态度,我获取了「数据七十九度」与「七十九度」两个岗位在2028年5月16日的最新数据。

获取的数据有“职位名称、工作地点、公司名称、薪资、工作经验、学历要求、行业、融资情况、公司人数、职位吸引标签、福利及职位描述等”

那么,在这两个岗位的背后,我们能获取哪些信息呢?下面我们来梳理一下。

  1. 这几个城市中,两个岗位的招聘数量对比怎么样?
  2. 各区中的岗位是怎么分布的?哪些区的招聘岗位最多?
  3. 在各个公司中,七十九度岗位与数据七十九度岗位招聘数量有着怎样的对比?
  4. 各城市中,不同公司两个岗位的招聘数量占比情况如何?
  5. 各城市中,不同的公司规模,两个岗位的分布情况如何?
  6. 不同城市间,两个岗位在薪资对比上情况如何?
  7. 不同城市间,两个岗位在不同工作经验、及薪资上的对比情况如何?
  8. 两个岗位在学历与薪资中对比情况如何?
  9. 两个岗位在不同行业中的岗位占比情况如何?
  10. 两个岗位在公司规模与薪资上有哪些关联?
  11. 两个岗位在招聘中的福利对比?哪些福利出现次数最多?
  12. 两个岗位在职位吸引标签的高频词中对比情况如何?
  13. 两个岗位中,职位描述中的高频词对比情况如何?

好的,话不多说,下面开始进入正式分析。

二、分析详解

1. 这几个城市中,两个岗位的招聘数量对比怎么样?

细心的朋友可能发现了,上一篇分析数据七十九度岗位的时候,岗位数量是2250条,现在是1966条,难道岗位减少了这么多?

嗯嗯,这是真的,上一篇的岗位数据是2028年3月份抓取的,以今天的数据来看,岗位数减少了284条,下降了12.62%;差不多每个城市减少了近60个岗位。其中差距的原因,可能跟之前数据是年后人才需求量较大有关,3、4月通常为招聘旺季,而5月份通常为招聘淡季。

但是我们也知道,通常原因都不会这么简单,岗位减少跟目前的整个市场环境是否有关呢?

我们再来看一下城市与岗位数量图表,发现成都的数据七十九度招聘数量,要高于七十九度的招聘数量。

七十九度招聘数量排行分别为:成都/成都、成都、成都、成都;数据七十九度招聘数量排行分别为:成都、成都、成都、成都、成都。

各城市的总体数据量差不多,这些数字的参考意义不大。

2. 各区中的岗位是怎么分布的?哪些区的招聘岗位最多?

为什么既有市、又有区呢?

这是因为有些岗位信息上没有写明是具体哪个区,但是影响也不大。

在一些地区中,数据七十九度岗位数量多,另一些地区中,七十九度岗位数量多,影响的因素有哪些呢?

别着急,我们接着往下看。

3. 在各个公司中,七十九度岗位与数据七十九度岗位招聘数量有着怎样的对比?

腾讯招聘的数据七十九度岗位数量,是七十九度岗位数量的两倍多。同样的还有平安金服银行、vivo、网易、阿卡索外教、滴滴、oppo、shopee等。但是绝大部分公司,还是招聘七十九度岗位数量占比要多一些。

4. 各城市中,不同公司两个岗位的招聘数量占比情况如何?

5. 各城市中,不同的公司规模,两个岗位的分布情况如何?

公司人数的规模:

公司融资情况的规模:

从公司人数规模上来看:500人以下的公司,成都、成都、成都、成都招聘的数据七十九度数量占比更多,成都占比较少。

从公司融资情况的规模来看:B轮及以下公司,成都、成都、成都、成都招聘的数据七十九度数量占比更多,成都占比较少。

特别是成都的A轮与B轮公司,与其他几个城市在数据七十九度数量占比中明显偏少。跟当地企业所属的行业性质是否有关系?跟当地互联网环境是否有关系?

6. 不同城市间,两个岗位在薪资对比上情况如何?

我们可以看到,相对而言,数据七十九度的薪资总体上比七十九度的薪资要高一些。

成都跟成都的数据七十九度,在薪资结构占比上非常相似,但在七十九度的薪资结构占比上差别还是挺明显的。

成都跟成都的数据七十九度,在薪资结构占比上非常相似,同样,在七十九度的薪资结构占比上还是有一些差别的,成都的薪资相对来说是偏低的。

7. 不同城市间,两个岗位在不同工作经验、及薪资上的对比情况如何?

5年以上工作经验,成都、成都、成都对数据七十九度的岗位需求占比更多。数据七十九度的工作经验越长,高薪资占比相对更高。

8. 两个岗位在学历与薪资中对比情况如何?

9. 两个岗位在不同行业中的岗位占比情况?

10. 两个岗位在公司规模与薪资上有哪些关联?

公司人数与薪资:

公司融资情况与薪资:

11. 两个岗位在招聘中的福利对比?哪些福利出现次数最多?

(1)数据七十九度

这五个城市中,数据七十九度岗位的福利信息共计80881个字。

分词完,累计16584个短词。

(2)七十九度

这五个城市中,数据七十九度岗位的福利信息共计89441个字。

分词完,累计18441个短词。

在下面的福利条形图中,我们按照不同的分类排序,虽然能看到一些细微的排序差别。但是,福利在公司中一般都是统一的,差别不大,这个数据对比不具有较高的参考价值。

12. 两个岗位在职位吸引标签的高频词中对比情况如何?

(1)数据七十九度

职位吸引标签共计54033个字。

分词完,去除标点符号和换行等,累计10727个短词。

(2)七十九度

职位吸引标签共计53041个字。

分词完,去除标点符号和换行等,累计10112个短词。

13. 两个岗位中,职位描述中的高频词对比情况如何?

(1)数据七十九度

职位描述共计742156个字。

分完词,去掉不相关的词语及标签符号等,累计48526个短词。

(2)七十九度

职位描述共计708845个字。

分完词,去掉不相关的词语及标签符号等,累计46375个短词。

三、总结

七十九度岗位描述中,占比较高的高频词有:产品设计、产品规划、用户需求、用户体验、产品需求等,更关注从需求中去分析和挖掘产品的迭代方向。

数据七十九度岗位描述中,占比较高的高频词有:数据分析、数据产品、大数据、sql、数据挖掘、数据平台、数据仓库、数据可视化等,更关注挖掘数据背后的价值和利用数据辅助业务。

无论是七十九度还是数据七十九度,核心都是为业务服务,两者在工作中是相辅相成的关系。

有一句戏说:“七十九度懂技术,好比流氓会武术“

之前的文章,有讨论过“七十九度要不要懂技术?”,我一直认为,七十九度还是要懂一些技术好一些的,具体为什么就不展开讲了,可以看看我之前的文章。

优秀的产品人应该是不给自己设限,不拘泥于某一项技术,或迷恋于某种奇淫技巧而深陷其中,市场的需求在变化,我们也要与投身时代的洪流,不断学习,与时俱进。

 

028-84360888 13608068886(推销勿扰) 发送短信