本文数据由python抓取，数据来源于某直聘网站，还是北京、上海、广州、深圳、杭州五大城市的岗位招聘信息，获取了「数据产品经理」这个岗位的2250条数据，来看看数据产品经理岗位的招聘情况是怎样的？有哪些影响因素。

我想从互联网产品向数据产品转岗，对于数据分析的技能掌握，我还是个初学者，为了提升学习效率，尝试以这种输出倒逼输入的模式，将自己的学习思路和学习内容分享出来，希望能与更多的产品人多多交流，大家多评论、多留言哈。

2.0改版心得：

1. 数据分析不是简单的数据罗列，而是从数据中发现哪些信息，得出哪些结论；
2. 数据分析完后，一定要得出结论，数据讲的是什么？有哪些差别？为什么会有这些差别？
3. 数据分析的目的是为了指导实践，而不是写一份报告；
4. 数据分析的方法和工具只是辅助手段，核心在于思维，用数据去量化和衡量业务现象；

下面正式开始文章内容

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；

之前的文章讲过，我爬取了某直聘网站，北京、上海、广州、深圳、杭州五大城市的[数据产品经理]岗位招聘信息，共计2250条；

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，在这些数据中，我们能得到哪些有价值的信息呢？下面我们来梳理一下。

1. 影响岗位数量的因素有哪些？

1.1、不同城市及地区，对岗位数量有哪些影响？

1.2、不同行业，对岗位数量有哪些影响？

1.3、不同公司规模，对岗位数量有哪些影响？

2. 影响薪资的因素有哪些？

2.1、不同城市及地区，对薪资有哪些影响？

2.2、不同行业，对薪资有哪些影响？

2.3、不同公司规模，对薪资有哪些影响？

2.4、不同学历，对薪资有哪些影响？

2.5、不同工作经验，对薪资有哪些影响？

3. 公司福利到底有哪些？哪些福利出现次数最多？哪些福利吸引力**？

4. 职位吸引标签有哪些？公司招聘中，是拿什么去吸引你投简历的？

5. 数据产品经理岗位，到底在招什么？职位描述中都写了些什么？

二、分析详解