我相信很多还在读大学的同学和我一样,从实习一开始就想接触与产品经理相关的实习,所以我帮你(和我自己)收集了170份产品经理实习招聘资格的相关数据,做了一份报告。(为什么是17
我相信很多还在读大学的同学和我一样,从实习一开始就想接触与产品经理相关的实习,所以我帮你(和我自己)收集了170份产品经理实习招聘资格的相关数据,做了一份报告。
(为什么是170条数据:一开始想收集200条数据,最后资源不够收集!好像要求不多,哈哈~)
样本采集自修行僧人,无利益相关。
PART【1】
废话不多说,我们从三点来分析一下:【做人】、【做事】、【专业技能】:
一:做人
共收集了品行、德行等关于“做人”的数据247条。
跟“认真负责”相关的有45条,占据约18%;跟“积极主动上进有自驱力”相关的有40条,占据约16%;跟“细心严谨细节控”相关的有32条,占据约13%。
二:做事
共收集了424条关于工作行为等“做事”的数据。
跟“表达沟通”相关的有93条,占据约22%;跟“逻辑思维”相关的有63条,占据约15%;跟“细心严谨细节控”相关的有56条,占据约13%。
三:专业技能
共收集了359条关于产品工作的“专业技能”数据。
跟“热爱互联网”相关的有39条,占据约11%;跟“数据分析处理对数据敏感”相关的有34条,占据约9%;跟“细心严谨细节控”相关的有31条,占据约8%。
(专业技能要求平面感。大家记得对症下药,多学习!)
看完以上三部分了吧?我们来玩一个关键词提取:提取《做人做事》中大于10的数据,设置最大字号为60,最小字号为18,那么最大数据为93,基数为10。计算字体大小的公式可以得到为:60-[(90-x)/1.97];
(第一次尝试这种关键词提取。很好玩,哈哈~)
部分【2】
一:工具倾向总共收集了110条关于工具使用的数据。
跟“Office”相关的有31条,占据约28%;跟“Axure”相关的有24条,占据约22%;跟“VISIO”相关的有10条,占据约9%。
(可见软件精通的要求基本都是原型工具或者数据工具。)
二:与技术相关的
收集了26条关于“编码语言”需要掌握或熟悉的数据。
跟“SQL数据库”相关的有9条,占据约35%;跟“Python”相关的有4条,占据约15%;跟“R”相关的有2条,占据约8%。
三:职业倾向
总共收集了182条关于学生“专业”的数据。
跟“理工类”相关的有70条,占据约38%;跟“经济类”相关的有46条,占据约25%;跟“艺术设计传媒类”相关的有18条,占据约10%。
(电脑赢了!挥个小旗~ ~ ~耶~ ~)
四:性别和学术取向
共收集到87条关于“学历”倾向的数据;
有“性别”要求的只有6条,男女各占50%;学历中要求“本科”相关的有66条,占据约76%;跟“硕士”相关的有9条,占据约10%;跟“重点本科”相关的有9条,占据约10%。
[摘要]
综合所有数据,总结出产品狗最重要的品质:
[琐事]
很多公司都有一定的“特殊要求”,比如栗子:
这些大多和公司性质有关,比如公司的产品是做什么的~和什么有关~是做哪一行的~
还有一些更深层次、更高层次的专业技能要求:
最搞笑的一家“颜值高优先”的公司,哈哈,为了这家公司隐私,只能告诉大家这公司名字是腾*:最搞笑的“高价值优先”的公司,哈哈,为了这家公司的隐私,我只能告诉你,这家公司的名字叫滕*: