在消费医疗行业，从业者常常面临各种职场风险和挑战。本文通过DeepSeek的AI数据分析，揭示了消费医疗行业中的“江湖黑榜”，供大家参考。

写在前面的废话：

拖了一年没更… 前阵子拖某个不愿透露姓名的小兄弟的福，之前的“江湖黑榜-从业避雷.excel”又小火了一把… 再次看到这些数据，突然发现了一些新的有趣的结论…

众所周知，平时做这种带“函数”的数据分析有多麻烦… 得益于最大火的DeepSeek，我也尝试借用AI做数据分析后进行归纳，没想到出奇的好用…

分析方法如下：

1.根据美团加盟商数据，全国医美、口腔门诊入驻数量约2万家(忘了数据来源了，自己搜吧)；

2.“江湖黑榜”总计260条、涵盖250家门诊（数据截止时间：20250412）

os：“江湖黑榜”的统计范围约占比全国门诊总数1.25%…做过市场调研的都知道，这个统计范围无论如何都代表着一种“结论”！尤其这个1.25%还不是那种“形而上”的/是从业者手填的!

3.先用Deepseek进行数据叠词分析，围绕门诊名称进行关键词叠词排名

4.占比=相关词叠词数/门诊总预警数；

os：因为定量统计毕竟存在“地区填写随机性”…所以，概率数据排名的准确性远高于事实数据！

5.根据“占比”得出“排名”对从业者进行“预警”

os：具体“占比数”多少不用太在意，重点看“排名”！！！！

不废话直接上结论

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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保命Buff声明：以下内容均为“从业者预警”…“数据源”由网友匿名填写后，并由DeepSeek总结归纳得出“数据结论”，“典型机构案例”由DeepSeek联网生成！本文“数据结论”不存在“地域黑”，特此声明！

01 名词定性

因为关键词筛选叠词存在“AI理解”问题… 所以先做一下“名词定性”，如下：

02 拖欠工资？

我猜大家作为“从业者”，最关心的一定是“拖欠工资”：

是不是没猜着？堂堂天子脚下居然还有“拖欠工资”的？且排名还挺高？

不得不自我震撼下咱这行人类种群的多样性…

B端产品经理的能力模型与学习提升

B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 ...

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然而，事实上还有更恶劣的！！！！！！！

是不是又没猜到？恶意欠薪排名之首依然是我大帝京… 其次是河南、山东，鉴于山东消费医疗的“良好行业文化”，似乎也不咋意外…

03 “PUA”和“超时加班”？

这俩图得一起看…“PUA”和“超时加班”…现在看来这俩是“一码事”！

江苏、湖北、湖南的小伙伴们不容易啊！

04 “试用期陷阱”&“虚假招聘”

如果说两湖偏爱“PUA”，那江苏、北京绝对是“试用期陷阱”高发… 发现共性没？江苏兄弟们真心不咋好混啊… 江湖套路实在TMD太多！作为一个“满口流利东北话的江苏人”，是否应该庆幸自己没留在江苏混呢？唉！

05 传递点行业正能量

最后… 作为“从业者”还是要传递点正能量，如下：

当然，如Ds说的也行…

写在最后

以上光说Ds的方便之处，在使用过程中我也发现几个小的问题供大家“警示”

1）数据准确度

由于Ds的“语义理解”和“普通人的理解”还是有点出入… 所以，如果要“准确数”，Ds可能还是有差距…

2)逻辑推导可能还是有差距

Ds的“逻辑”和“普通人的逻辑”还是存在“区别”，以“拖欠工资”为例…

简单来说：就是Ds只能根据“事实数据”来“分析”，而不会根据“数据”做“推导”…

当然，也可能是我提示词没整对… 有擅长的小伙伴们也欢迎留言探讨！