大數據linkedin

⑴ 什麼叫領英

領英是全球最大職業社交網站

LinkedIn（領英），全球最大職業社交網站，是一家面向商業客戶的社交網路（SNS），成立於2002年12月並於2003年啟動，於2011年5月20日在美上市，總部位於美國加利福尼亞州山景城。

網站的目的是讓注冊用戶維護他們在商業交往中認識並信任的聯系人，俗稱「人脈」。用戶可以邀請他認識的人成為「關系」（Connections）圈的人。現在用戶數量已達2億，平均每一秒鍾都有一個新會員的加入。2014年2月25日，LinkedIn簡體中文版網站正式上線，並宣布中文名為「領英」。

(1)大數據linkedin擴展閱讀

為了更好地連接中國職場人士，為其提供全球化平台，助力他們實現職業理想，2014年1月，領英宣布正式進入中國，並啟用中文名稱 – 「領英」。

領英在中國努力為中國用戶提供更好的本地化產品和服務，並通過領英大數據和全球化平台幫助中國政府和企業與全球人才和商業機會相連，助力中國經濟發展。自領英進入中國以來，中國用戶數增長超過10倍，已逾4,500萬；同時，有超過1,000家企業和政府客戶攜手領英招募優質人才，打造商業和僱主品牌。

⑵ 大數據前景，急需幫助！

大數據的前景.從AmazonGO無人超市的提出，阿里巴巴無人超市淘寶會員店於7月9日正式營業，無人零售的概念已經進入人們的視野.但是，這些概念的實現與人工智慧無關.人工智慧自誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域也在擴大，未來人工智慧帶來的科技產品將成為人類智能的容器.人工智慧取得突飛猛進的背景，不能說近年來大數據發展的結果.

人工智慧與大數據有什麼關系？

如果我們把人工智慧擁有無限潛力的嬰兒，某領域專業的大量深度數據是飼養這種天才的奶粉.奶粉的數量決定了寶寶能否成長，奶粉的質量決定了寶寶後續的智力發育水平.

目前全國大數據人才僅46萬人，今後3~5年大數據人才差距達到150萬人，越來越多的人參加大數據訓練，希望在大數據訓練機構學習最先進的知識，找到好工作.

一、大數據就業前景

據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、營銷、運營和數據分析是目前中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位.其中研發技術人員需求量最大，數據分析人才最少.領英報告顯示，數據分析人才供應指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺.數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度19.8個月.

據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中行扒國基礎數據分析人才差距達到1400萬，BAT企業招聘的職位中，60%以上招聘大數據人才.

二、大數據就業方向

1.Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓主體，目前IT培訓機構重點

對應崗位:大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等

2.數據挖掘、數據分析&；機器學習方向

學習起點高，難易度高，市場上只有少數研修機構.

對應崗位:數據科學家、數據挖掘工程師、機械學習工程師等

3.大數據運輸&；雲計算方向

市場需求中等，偏向Linux、雲計算學科

對應崗位:大數據運輸技術人員

精通任何方向的人，都是前(錢)之路無限.

三個方向中，大數據開發是基礎.以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已達8K以上，工作一年月薪可達1.2W以上，有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可達30-50萬，一般需要大數據處理的公司基本都是大公司，所以學習大數據專業也是進入大公司的捷徑.

1、基礎人才-數據分析師

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北京數據分析平均工資:.10630/月，從15526個樣本中獲得.與2016年相比，它增加了9%.

2、大數據開發工程師

北京大數據開發平均工資:30230/月.

3、Hadoop開發工程師

北京hadoop平均工資:20130/月，自我取得1734樣本.

4、數據挖掘工程師

北京數據挖掘平均工資:.21740/月，取得了3449份樣本，比2016年增加了20份.3%

5、演算法工程師

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北京演算法工程師的平均工資:2.2640/月，從10176年獲得樣本.

四、大數據職業發展

最後一個問題，哪家公司需要大數據人才？

事實上，從世界500強到BAT等公司，從創業公司，他們都需要數據人才.

目前大數據人才數量較少，所以大部分公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監三個層次.

大公司可能根據應用領域的維度劃分不同的團隊，但小公司需要打工.一些特別強調大數據戰略的互聯網公司將設立另一個最高職位，如阿里巴巴的首席數據官.這個職位的大部分人都向研究方向發展，成為重要的數據戰略人才.

另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解不亞於業務部門的員工，因此也可以轉向產品部或市場部，甚至上升到公司的高級管理層.

馬雲說:我們從IT時代進入了DT時代，將來我們的汽車、燈泡、電視、冰箱等都檔配昌會安裝操作系統，整合數據，數據會使機器聰明.滴滴時賣族代，數據將成為主要能源，離開數據，任何組織的創新基本上都是空殼.

⑶ 領英是什麼意思

LinkedIn（領英），全球最大職業社交網站，是一家面向商業客戶的社交網路（SNS），成立於2002年12月並於2003年啟動，於2011年5月20日在美上市，總部位於美國加利福尼亞州山景城。

網站的目的是讓注冊用戶維護他們在商業交往中認識並信任的聯系人，俗稱「人脈」。用戶可以邀請他認識的人成為「關系」（Connections）圈的人。現在用戶數量已達2億，平均每一秒鍾都有一個新會員的加入。2014年2月25日，LinkedIn簡體中文版網站正式上線，並宣布中文名為「領英」。

Linkedin不僅僅只是一個社交網站，它的商務性以及一些特殊功能已被一些商業網站用來當做營銷的渠道，Linkedin真正地把社交關系變成了商業網路。

使用方法

用戶注冊以後，創建一個個人信息檔案，總結自己的專業知識，經歷和成就。然後，可以通過邀請所信任的其他聯系人加入自己的「關系網」，形成持久的聯系。關系網包括用戶的聯系人，用戶的聯系人的聯系人，以及他們將用戶介紹給的其他合格的專業人士和相關領域專家。

⑷ 大數據背景下招聘渠道有哪些

現場招聘、校園招聘、媒體公開招聘、內部招聘、中介機構推薦等。
大數據背景下招聘渠道有，現場招聘、校園招聘、媒體公開招聘、內部招聘、中介機構推薦等。
招聘是指招收和聘請工人、職員參加工作。在資本主義制度下，招聘職工採取自由競爭的原則。

⑸ LinkedIn怎麼用大數據賺錢

我來重點講一講商業如何變現。我覺得這是國內最應該注重的一塊，現在國內大家都在討論雲，討論雲計算，討論大數據，討論大數據平台，但很少有人講：我如何用數據產生更多價值。
舉個例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持內部銷售員工。當時加入我很幸運，公司才 500 個人，但是我一個人工作，要支持 200 名銷售。那他們每天問我的問題，就是這些：
「Hi Simon，我應該給哪家公司打電話？誰是這個公司決策者？我應該怎麼和這個決策者接洽？我們這么多人，誰去接洽？我們去到那邊後，要講一個什麼樣的故事？」
這里背景是：當時 LinkedIn 內大概有 300 萬公司信息，這是從每個用戶簡歷里抽取出來的，但這 300 萬個公司，作為銷售人員，他不可能給每個公司都打電話，那哪家公司，他最應該打？
也就是說：第一，我該給哪個公司打電話？這個公司，它對 LinkedIn 來說值多少錢？因為我們是客戶每年交一筆錢這樣的 Model；第二個問題，誰是這個公司決策者？比方說谷歌兩萬員工，難道要打兩萬個電話，還是說，應該給某個重點的誰打電話？
第三個問題，如何才能和這個人接洽？你想，因為 LinkedIn 是個職業社交網路，它還是非常講究人與人之間的關系，我們知道，正確關系和橋梁能提高很大生產力。那第四步，我們 LinkedIn 有 200 名銷售，誰最應該去和這個公司接洽？第五個問題，我們去到那邊了，要講一個什麼故事？
現在我用 Linkedin 數據，來一一回答這五個問題。第一步大家可能知道，LinkedIn 最大業務是「獵頭」這塊，這塊業務，大概占今天總收入 60%。那首先第一，哪家公司會花多少錢這個問題，我們能否用 LinkedIn 數據來解決？
第一，我們去分析每個公司，它有多少員工；第二，我們去分析，這個公司它招了多少人；第三，我們去分析，這個公司它流失了多少人；第四，我們去分析，這個公司都從哪裡招的人？他的工作性質是什麼，工種情況，頭銜是什麼，位置在哪裡，功能是什麼？他的職位，他的級別，一步一步一步，這些都是我們模型裡面的各種功能。
下一步的話，我們去分析，他們內部有多少 HR 員工，多少負責獵頭的人，他們獵頭流失率，他們每天在 Linkedin 日活是多少。那當所有這些信息匯總完，我們做了一個看似簡單但背後很復雜的模型，這個模型最後走完出來的結果，就是一個數字：Dollar。
就是：這個公司每年會在 LinkedIn 花多少錢。就這么一個數字，剛才說了那麼多廢話，最後給到銷售人員。
比如當時谷歌我們預測，谷歌要花 10 個 Million 在「獵頭」這塊，這是谷歌去年數字。但我記得，我剛來時谷歌每年才花 3 個 Million。然後當時銷售人員說，Simon，這是不可能的事。那我說，你根據數據分析出來的結果，就應該是這個數字，而且谷歌它只會花得更多，而不是更少。
接下來第二個問題：誰是決策人？當時我們通過分析谷歌內部社交網路，找到了那個決策人。這里，很多人認為他應該是 VP 或 HR 來買這個產品，但我們發現：這種想法比較靠譜，但還不是最靠譜。
我們最後發現：真正要買 LinkedIn 服務的人，其實是一線產品經理，是使用 LinkedIn 在上面獵聘的那些人，他們才是真正想買 LinkedIn 服務的人。但是呢，他們上面的老闆是簽字的，所以說我們就 Target 這些中層的管理人，同時他還非常用 Linkedin 的這種人。這個轉化率瞬間就增加了三倍，就是當時發現這個以後。
再下一個問題：如何接洽？我們通過分析我們 LinkedIn 內部銷售人員，和這個相對來說的決策人關系，來找到哪個人對他有最高社會影響力，或者和他社會關系最近。那我們就派這個銷售人員，去跟他接洽。
第四步就是，我們分析內部所有銷售人員和這個公司關系，找到最強的那個銷售人員，或者找到他團隊裡面，哪些人能支持他，哪些能幫他建立關系。你想想，不是我的關系認識比如說你，而是我的團隊，幫我介紹這個「牆」的關系去認識你。這樣來說，又一步把這個社會關系再一次地往上提升，進一步增加轉化率。
也就是說，我們把所有這些步驟，從以前想做到這件事，大概需要四到八小時時間，縮短到今天 30 秒到一分鍾時間。
以前的話，它需要花兩個月，才能找到這些信息，和准備完這些信息。但三年前，它在 LinkedIn 變成了一個「鈕」，銷售人員只要把這個「鈕」點了，它就能自動回答你這幾件事，然後這幾件事回答完了，一點，就出來整個這個故事。那故事是什麼？故事是最重要的一點，故事就是：為什麼說你們谷歌或者你們 GE 要買 Linkedin 的服務？為什麼？
故事很簡單，又回到了剛才我數據里的那幾個問題，因為我們知道它人員流失情況，我們知道它公司增長情況，我們知道我們知道我們知道，我們知道遠遠比他們自己 HR 知道的東西多得多的信息，而且我們還知道，它在人力市場里競爭的這種優勢和劣勢。
這樣來說，它就是一個完全相對真實的數據驅動的一個「故事」，而不是瞎編的比如說忽悠的一個故事，是一個基於事實的故事。
這樣一搞轉化率當時我記得，以前有銷售人員和我說，他一個季度能 Close 一個客戶比如說，上了這個後，他一個星期就能 Close 三個。這個在 2011 年年中左右，是我們當時非常大的一個 Win。
然後呢今天來說，這個「按鈕」已經消失，我們都把這些信息推給我們內部的這些銷售人員，通過手機，因為大家都在外面跑，沒人有時間再點這個鈕。現在來說，我們就直接把這個正確信息在正確的時間，推給正確的人，在正確地點。
那為什麼可以用信息來推送？假設一個公司的 Senior Director of HR 離職了，立刻我們內部會驅動兩個信息：第一個是通知這個客戶經理，比如說內部哎你看，你這個 Top 的關系可能離職了，我們的競爭對手可能要進來；第二個信息：這個人離職了，又加入一個新公司，我們立刻又把這個信息，發給在管理那個客戶的銷售經理。比方說，一個非常大的候選人轉到你那邊了，你是否需要在他穩定下來後，把它拿下？
所有這些都是數據驅動銷售的案例。今天來說，LinkedIn 內部有 3500 人以上在用這套系統，現在公司一共 6000 人，銷售員工大概 3000 多人。也就是說，超過銷售員工外還有人在用，那沒用的話沒人用，所以說這個東西是一個有價值的系統。
而且我們內部從大數據分析，還可以迭代出新的產品線。你知道 LinkedIn 三大商業模型：人才解決方案、市場營銷解決方案和付費訂閱，這是我們傳統三大收入支柱。但實際上，第四個商業模型叫「銷售解決方案」，它已經在今年 7 月底上線。