大数据告诉你如何求职数据产品经理

　　大数据这么火，想做数据PM？那数据PM如何求职？哪些公司爱招数据PM？ 什么样的数据PM符合企业期望？数据PM待遇如何？……凡事预则立，不预则废，本篇先带你了解了解行情。（其实就是爬了拉勾的数据做了个分析，分析过程若有不周之处，还望指正。）
　　一、数据来源
　　拉勾网20170519根据＂数据产品经理＂关键字可以搜索到的职位。由于拉勾只展示符合搜索条件的前450个职位，为了获得更多的数据，设定不同的筛选条件分别爬取汇总，然后清洗了下，最后只剩下456个职位，296家公司。
　　二、分析部分
　　分析要点：
　　什么样的公司爱招数据产品经理（数据PM需求现状）
　　什么样的求职者更符合企业期望 （企业对数据PM要求）
　　什么样的企业最壕（数据PM待遇）
　　1、什么样的公司爱招数据产品经理（数据PM需求现状）
　　（1）行业
　　从行业上来看，移动互联网包揽了半壁江山，其次是数据服务，电子商务，金融和O2O。
　　但是，除了数据服务外，其余几个皆是近几年很火行业，这些行业公司数量本身偏多，不排除有这方面因素的影响。
　　此外，行业并没有明显表现出对不同经验人才需求的差异性，最喜欢3至五年，其实是1-3年和5-10年，1年以下和10年以上的凤毛菱角。（多个行业标签的公司重复计算）
　　（2）发展阶段
　　未融资和天使轮需求量远远小于其他类型，上市公司需求量远远高于其他类型。公司上市了，有一定的规模和资金实力，数据方面开始投入和重视起来。而成立不久的小公司，很多公司这个阶段产品方向还没确定下来，业务和产品先走通更为重要，而且数据系统的建设还是很花钱的。
　　听起来好像很有道理，不过以上分析没有考虑到不同阶段的公司数量，请大家酌情参考，像未融资的公司不一定是不爱招数据PM，而是很可能这种类型的公司本来就不多，从而造成整体职位偏少。
　　但是奇怪的是， A、B、C、D轮并没有很多差异。考虑到各阶段公司数量不同的影响，还是不往下分析了，因为很可能是错的。
　　从人才层次看，上市公司、不需要融资、未融资和天使轮公司对5至10年经验人才的需求占比明显高于其他。未融资和天使轮的样本量很小，暂且不看。上市公司和不需要融资的公司的确是很喜欢大咖级人才。
　　（3）城市
　　剔除职位数量在5以下的城市，只剩下图上几个城市。
　　不管是公司还是职位，北京遥遥领先。职位数量是232，占了职位总数的一半，职位数量这么多，除了北京互联网企业多的原因外，我们我看看到北京的平均招聘人数也是远远领先其他城市的，看来相对于其他城市，北京的公司更爱招数据PM。
　　上海几乎和深圳持平，杭州领超广州，远远甩开其他二线，紧追上海深圳，本来想探寻上海职位偏少的原因，按照我的理解，上海虽然少于北京，但是还是该超深圳些，我去看了下上海公司的行业和发展阶段分布，奈于爬取数据量偏小，没找到原因。我大胆猜测下，很可能是因为上海的初创型公司偏多，而这类公司对数据pm需求偏小些。
　　下图是每个城市对不同经验数据PM的需求占比，差异性不大。不管是哪个城市，工作年限要求并没有太大的不同。都是3至5年经验的人才需求量最大，其次是1至3年和5至10年。
　　不过,经验不限的这块，杭州明显高于其他城市，特别是深圳和广州，从这个角度，不知道可以解读为杭州对于人才的包容性更高些？
　　2、什么样的求职者更符合企业期望 （企业对数据PM要求）
　　（1）学历
　　本科占比90%左右，专科不到6%。这张图告诉我们：本科学历算是个门槛，相对于其他类型的PM，数据PM对逻辑能力要求更高些，专科学历在数据PM这块很艰难。不过还好，硕士要求占比不高，作为一个本科生，我舒了一口气。
　　此外，不同行业不同发展阶段的公司对学历的要求并没有表现出差异性，图表就不放出来了。
　　（2）工作经验
　　正如上文提到：3至5年经验的人才需求量最大，其次是1至3年和5至10年。然后不管工作经验多少，学历上要求还是一样的：本科大多数，专科很艰难。
　　（3）技能要求
　　对职位的详情说明做了词云，本来还是分了3年以下和3年以上，不过出来的东西并没有太大差别，3年以上的＂管理＂，＂总监＂出现的更高频些，这里也不放出来了。词云反应了各家公司对于数据PM的职责和能力要求：
　　总结招聘数据PM的主要要求：数据分析、逻辑思维、数学、统计学、BI、报表、画像、指标、数据模型、算法、数据仓库、SQL、spark、python、spass、excel、机器学习、数据挖掘、推荐、商业化。
　　3、 什么样的企业最壕（数据PM待遇）
　　（1）整体概况
　　薪资取最高值和最低值的平均数，1年以下及10年以上由于样本太少，暂不分析。随着工作经验的增加，薪资也是上升趋势，其中1至3年经验，多数公司愿意给10k至20k。25k以上的职位虽然少但是还是存在的，如果实力真的强，公司还是愿意花钱的。一旦超过3年，绝大多数都是15k+，一半在20k以上。而5年以后，25k+占到一半。
　　（2）学历
　　后面的分析对工作经验做了区分，分为经验小于3年和经验大于3年，经验不限职位不计入分析。硕士职位过少，暂且不看。对于工作经验不足3年的职位，如下图所示，本科以上学历出现20至25k的待遇，甚至25k+，而大专学历20k以上为0，即使存在专科样本偏少的原因，但也足以说明本科学历有一定优势。
　　再来看看经验超过3年的职位，如下图所示，这时候，学历好像就没有那么重要，高薪占比差不了多少。
　　（3）城市
　　3年以下经验，不管是一线还是二线，北京待遇远超其他城市，杭州在二线城市中也很不错，如下图所示。
　　3年以上经验，北京上海持平，广州成都差些，而杭州比深圳还要好一些。想想北上深的房价，杭州的表现非常不错。
　　（4）发展阶段
　　天使轮数量太少暂不分析。
　　不管是经验多少，D轮以上和上市公司待遇领先。而D轮以上待遇甚至好于上市公司，猜测一下：D轮以上的公司多数已经发展的比较生熟，离上市还差最后一步，这时候，公司是不是对于人才更舍得花钱？
　　（5）行业
　　如图，整体来看，O2O待遇稍好一些。3年经验以上，行业待遇差别不大，3年经验以下，电商待遇偏低，但不排除样本偏少造成的误差。
　　三、总结
　　1、上市公司、北京、移动互联网行业最爱招数据PM。
　　2、百分之九十都要求本科学历，数据分析必须精通。
　　3、北京待遇最好，杭州性价比高，D轮以上公司最舍得。
　　本来还想分析下各家hr的活跃时间，处理用时，处理率等问题，样本太少，想想还是算了。
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