数据产品经理真的比数据分析工资高吗？
大家好，我是暴躁大黄。7年产品经理经验，其中4年从事数据产品经理。
在我并不漫长的职业生涯中，和数据分析师聊天的过程里被问得最多的问题就是——数据产品经理到底干嘛的？为什么好像比我们数据分析师工资高？我能转型数据产品经理吗？
那么今天我们就聊聊这些事：
1. 从市场需求来看不同级别的数据产品经理、数据分析师的需求量&薪资情况；
2. 如果数据分析师想转行数据产品经理，这是否可行？是否是较优的选择？需要准备什么？
数据产品和数据分析的需求&薪资
首先，从下图市场需求量来看，数据分析是数据pm的3倍，这也基本符合大部分互联网公司内部两个岗位hc的比例。而放大一线大厂的需求，数据分析仅为数据pm的不到2倍。
（数据来自拉勾，截至5月3日，base北京的数据产品与数据分析的在招岗位对比。一线互联网大厂：百度、阿里、腾讯、字节、美团、滴滴、快手）
大黄认为主要原因是——
数据产品经理作为近5年新流行的岗位，市场人才供给还远远不够，尤其是作为互联网大厂，内部业务&人事更加错综复杂，更需要数据pm去提升数据应用的效率（or maybe大厂就是有钱，就是喜欢求新）。但数据分析从传统制造业时代就存在，市场人才供给相对较大。
其次，从下图平均薪资来看，无论是大厂还是普通厂，数据pm工资的上下限均比数据分析略高一点点点。（各位数据分析大佬轻拍，毕竟我的观念倾向于公司愿意付给打工人的薪资是供需关系决定的）
数据来自拉勾，截至5月3日，base北京的数据产品与数据分析的在招岗位对比。一线大厂：百度、阿里、腾讯、字节、美团、滴滴、快手
转行数据pm，需要准备什么？
了解完这两个岗位的市场需求后，就进入第二个问题——如果数据分析想转行数据pm，需要准备什么？
在此先简单介绍下数据pm的分类，想转行的朋友可以参考。以3～5年经验的数据pm岗为例，我通过自己7年的经验积累+与多位数据pm带薪聊天（不可能），将其分类四大类：
针对身边有一些想从数据分析转型数据pm的朋友，以下是我的观点：
如果实在想不开要转型，个人建议转型的方向是根据自己过往分析方向酌情选择后三类。
平台工具型
属性更偏pm，而非数据，且要求过往有类似产品的设计经验。一直做分析的朋友们恐怕难以胜任。
业务型
适合过往做过企业经营类分析、给众老板搭报表、整天跟指标口径打交道的数据分析。
如果你工作中和数据pm接触非常多，那就更方便你转行了。毕竟你可以近距离观察她每天在干嘛（怎么发挥她强大的沟通能力把老板拿捏住）。
流量型
很适合过往做c端产品业务的数据分析师，整天研究c端用户行为用户路径。
如果你比别人更加知道埋点是怎么回事&有哪些坑，你也比别人更加知道用户分析的模型和框架应该怎么搭。那么你转行后简直得心应手。
策略/AI型
适合那些和算法团队打的火热的数据分析/挖掘大佬。
我认识很多数据分析技术没有算法那么牛，但又很馋算法的工资，就想干脆通过变成“pm”加入到算法团队。当然我知道的很多公司的算法团队非常欢迎有业务sense&落地方案的分析&产品同学加入，毕竟算法团队主要做技术攻克，但是只有“落地”了，算法的价值才是真正可衡量的。
然而，我认为在当前环境下，有远大抱负的数据分析转产品不是一个很明智的选择。
这并不是因为产品门槛太高不好转（人人都是产品经理）。而是产品说了算的时代已经过去了——产品同质化严重，当前各厂拼的主要是业务+精细化运营。
（产品大佬们不要呛我，我此处只是指产品岗位，非产品思维，有强大产品思维的人走遍天下都是王）。
产品虽然能够更快到达一个相v对较高的年薪，但是在当前互联网环境下，大部分产品的天花板是远低于做业务的（少看那些产品出身最终当上ceo的老板们的，时代不同了）。
所以，如果你追求年薪千万财务自由，那还是通过数据分析紧贴业务后当上各方向业务老大比较靠谱；
但如果你想再努力几年争取年薪百万然后颐养天年不想过于拼搏了，那你转吧，产品欢迎你。
（比如我，深知自己不是财务自由的那块料，也不想费劲捅破天花板，毕竟成功人士都很少睡觉但我头发稀少）。
所以，如果各位数据分析大佬看了以上内容仍想转型数据pm，我给出的一些小建议是——除了在网上看一些产品入门书籍、找一些知识付费的课程学习外，还一定要做以下两件事：
1. 多和你身边的数据pm聊。聊各种ta的日常工作，okr、方法论、思维模式等。
2. 多面试。实践是检验真理的唯一标准，我们做这么多还不都是为了在跳槽的时候拿到一个高于市场均价的offer，那以终为始，知行合一。市场经济下，市场需求缺什么，我们就补什么，年薪百万那就指日可待了！
最后，感谢你看到这里。我是大黄，一个脾气暴躁的数据产品经理。后续会更新很多关于数据产品的面试面经、工作分享等私人干货，感兴趣的话请关注公众号“数据三剑客”~
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