司空大數據

① 關於大數據你不可不知的大企業及大布局

關於大數據你不可不知的大企業及大布局_數據分析師考試

如果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話，那一定是谷歌。根據搜索研究公司康姆斯科（Comscore）的調查，僅2012年3月一個月的時間，谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。

谷歌不僅存儲了它的搜索結果中出現的網路連接，還會儲存所有人搜索關鍵詞的行為，它能夠精準地記錄下人們進行搜索行為的時間、內容和方式。這些數據能夠讓谷歌優化廣告排序，並將搜索流量轉化為盈利模式。谷歌不僅能追蹤人們的搜索行為，而且還能夠預測出搜索者下一步將要做什麼。換言之，谷歌能在你意識到自己要找什麼之前預測出你的意圖。這種抓取、存儲並對海量人機數據進行分析，然後據此進行預測的能力，就是所謂的「大數據」。

2012：大數據十字路口？

為什麼大數據突然變得這么火？為什麼《紐約時報》把2012年定義為「大數據的十字路口」？

大數據之所以進入主流大眾的視野，源自三種趨勢的合力:

第一，許多高端消費品公司加強了對大數據的應用。社交網路巨擎 Facebook 使用大數據來追蹤用戶在其網路的行為，通過識別你在它的網路中的好友，從而給出新的好友推薦建議，用戶擁有越多的好友，他們與 Facebook之間的黏度就越高。更多的好友意味著用戶會分享更多照片、發布更多狀態更新、玩更多的游戲。

商業網站LinkdIn則使用大數據在求職者和招聘職位之間建立關聯。有了LinkdIn,獵頭們再也不用向潛在的受聘者打陌生電話來碰運氣，而可以通過簡單的搜索找出潛在受聘者並聯系他們。與此相似，求職者也可以通過聯系網站上其他人，自然而然地將自己推銷給潛在的僱主。

第二，以上兩家公司都在2012年早些時候陸續上市。Facebook 在納斯達克上市,LinkedIn 在紐約證券交易所上市。這兩家企業和谷歌一樣，雖然表面上是消費品公司，然而其本質是大數據企業。除去這兩家，Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家幫助大中型企業提供運營智能的大數據企業。這些企業的公開上市提高了華爾街對於大數據的興趣。這種興趣帶來了空前的盛況——矽谷的風險投資家們開始前仆後繼地投資大數據企業。大數據將引發下一波創業大潮，而這次浪潮有望讓矽谷在未來幾年取代華爾街。

第三，亞馬遜、Facebook、LinkedIn 和其他以數據為核心消費品的活躍用戶們，開始期待自己在工作中也能獲得暢通無阻地使用大數據的體驗，而不再僅僅限於生活娛樂。用戶們此前一直想不通，既然互聯網零售商亞馬遜可以推薦閱讀書目、推薦電影、推薦可供購買的產品，為什麼他們所在的企業卻做不到類似的事情。

比如，既然汽車租賃公司擁有客戶過去租車的信息和現有可用車輛庫存的信息，這些公司為何就不能在向不同的租車人提供合適的車輛方面做得更智能一點？公司還可以通過新的技術，將公開信息利用起來——比如某個特定市場的狀況，會議活動信息，以及其他可能會影響市場需求和供給的事件。通過將內部供應鏈數據和外部市場數據結合在一起，公司就可以更加精確地預測什麼車輛可用，以及可用時間。

與此類似，零售商應當可以將來自外部的公開數據和內部數據結合在一起，利用這種混合的數據進行產品定價和市場布局。同時還可以同時考慮影響現貨供應能力的多種因素以及消費者購物習慣，包括哪兩種產品相搭配會賣得更好，這樣零售商就可以提升消費者的平均購買量，從而獲得更高的利潤。

谷歌的行動

谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。谷歌的優勢之一在於，它擁有一支軟體工程師部隊，這使得谷歌能夠從無到有地建立大數據技術。

谷歌的另一個優勢在於它所擁有的基礎設施。谷歌搜索引擎本身的設計，就旨在讓它能夠無縫鏈接成千上萬的伺服器。如果出現更多的處理或存儲需要，抑或某台伺服器崩潰，谷歌的工程師們只要再添加更多的伺服器就能輕松搞定。

谷歌軟體技術的設計也秉持著同樣的基礎設施理念。MapRece（谷歌開發的編程工具，用於大規模數據集的並行運算。——譯者注）和谷歌文件系統（Google File System）就是兩個典型的例子。《連線》雜志在 2012年初夏曾報道稱，這兩個軟體系統「重塑了谷歌建立搜索索引的方式」。

為數眾多的企業如今開始使用Hadoop, 它是MapRece和谷歌文件系統的一種開源衍生產品。Hadoop允許橫跨多台電腦，對龐大的數據集合進行分布式處理。在其他企業剛剛開始使用Hadoop的時候，谷歌早已多年深耕大數據技術，這讓它在行業中獲得了巨大的領先優勢。

如今谷歌正在進一步開放數據處理領域，將其和更多第三方共享。谷歌最近剛剛推出web服務BigQuery。該項服務允許使用者對超大量數據集進行互動式分析。按照谷歌目前的狀況，「超大量」，意味著數十億行數據。BigQuery 就是按指令在雲端運行的數據分析。

除此以外，谷歌還坐擁人們在谷歌網站進行搜索及經過其網路時所產生的大量機器數據。用戶所輸入的每一個搜索請求，都會讓谷歌知道他在尋找什麼，所有人類行為都會在互聯網上留下痕跡路徑，而谷歌佔領了一個絕佳的點位來捕捉和分析該路徑。

不僅如此，谷歌在搜索之外還有更多獲取數據的途徑。企業安裝「谷歌分析（Google Analytics）」之類的產品來追蹤訪問者在其站點的足跡，而谷歌也可獲得這些數據。網站還使用「谷歌廣告聯盟（Google Adsense）」，將來自谷歌廣告客戶網的廣告展示在其站點，因此，谷歌不僅可以洞察自己網站上廣告的展示效果，同樣還可以對其他廣告發布站點的展示效果一覽無余。

將所有這些數據集合在一起所帶來的結果是：企業不僅從最好的技術中獲益，同樣還可以從最好的信息中獲益。在信息技術方面，許多企業可謂耗資巨大，然而在信息技術的組成部分之一——信息領域，谷歌所進行的龐大投入和所獲得的巨大成功，卻罕有企業能望其項背。

亞馬遜步步緊逼

谷歌並不是惟一一個推行大數據的大型技術公司。互聯網零售商亞馬遜已經採取了一些激進的舉動，令其有可能成為谷歌的最大威脅。

曾有分析者預測，亞馬遜2015年營收將超過1000億美元，它即將趕超沃爾瑪成為世界最大的零售商。如同谷歌一樣，亞馬遜也要處理海量數據，只不過它處理數據帶有更強的電商傾向。消費者們在亞馬遜的網站上對想看的電視節目或是想買的產品所進行的每一次搜索，都會讓亞馬遜對該消費者的了解有所增加。基於搜索和產品購買行為，亞馬遜就可以知道接下來應該推薦什麼產品。而亞馬遜的聰明之處還不止於此，它還會在網站上持續不斷地測試新的設計方案，從而找出轉化率最高的方案。

你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎？如果你這樣認為的話，你應該再好好想一想。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計，其實都是在多次審慎測試後的最優結果。

以數據為導向的方法並不僅限於以上領域，按一位前員工的說法，亞馬遜的企業文化就是冷冰冰的數據導向型文化。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的，新的商業投資項目必須要有數據的支撐。對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。消費者常常會完全跳過谷歌之類的搜索引擎，直接去亞馬遜網站搜索商品、並進行購買。

爭奪消費者控制權的戰爭硝煙還在彌漫擴散，蘋果、亞馬遜、谷歌，以及微軟，這四家公認的巨頭如今不僅在互聯網上廝殺，在移動領域同樣打得難解難分。鑒於消費者們把越來越多的時間花在手機和平板電腦等移動設備上，坐在電腦前的時間越來越少，因此，那些能進入消費者掌中移動設備的企業，將在銷售和獲取消費者行為信息方面更具有優勢。企業掌握的消費者群體和個體信息越多，它就越能夠更好地制定內容、廣告和產品。

從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備，令人難以置信的是，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。亞馬遜在幾年前就預見了將伺服器和存儲基礎設施開放給其他人的價值。「亞馬遜網路服務（Amazon Web Services，簡稱 AWS）」是亞馬遜公司知名的面向公眾的雲服務提供者，為新興企業和老牌公司提供可擴展的運算資源。雖然AWS 成立的時間不長，但已有分析者估計它每年的銷售額超過15億美元。

AWS所提供的運算資源為企業開展大數據行動鋪平了道路。當然，企業依然可以繼續投資建立以私有雲為形式的自有基礎設施，而且很多企業還會這樣做。但是如果企業想盡快利用額外的、

可擴展的運算資源，他們還可以方便快捷地在亞馬遜的公共雲上使用多個伺服器。如今亞馬遜引領潮流、備受矚目，靠的不僅是它自己的網站和Kindle之類新的移動設備，支持著數千個熱門站點的基礎設施同樣功不可沒。

AWS帶來的結果是，大數據分析不再需要企業在IT上投入固定成本，如今，獲取數據、分析數據都能夠在雲端簡單迅速地完成。換句話說，企業過去由於無法存儲而不得不拋棄數據，如今它們有能力獲取和分析規模空前的數據。

實現信息優勢

AWS之類的服務與Hadoop之類的開源技術相結合，意味著企業終於能夠嘗到信息技術在多年以前向世人所描繪的果實。

數十年來，人們對所謂「信息技術」的關注一直偏重於其中的「技術」部分。首席信息官的職責只不過是對伺服器、存儲和網路的購買及管理。而今，信息以及對信息的分析和存儲、依據信息進行預測的能力，正成為企業競爭優勢的來源。

信息技術剛剛興起的時候，較早應用信息技術的企業能夠更快地發展，超越他人。微軟在20世紀90年代樹立起威信，這不僅僅得益於它開發了世界上應用最為廣泛的操作系統，還在於它當時在公司內部將電子郵件作為標准溝通機制。

在許多企業仍在猶豫是否採用電子郵件的時候，電子郵件事實上已經成為微軟討論招聘、產品決策、市場戰略之類事務的機制。雖然群發電子郵件的交流在如今已是司空見慣，但在當時，這樣的舉措讓微軟較之其他未採用電子郵件的公司，更加具有速度和協作優勢。擁抱大數據、在不同的組織之間民主化地使用數據，將會給企業帶來與之相似的優勢。諸如谷歌和Facebook之類的企業已經從「數據民主」中獲益。

通過將內部數據分析平台開放給所有跟自己的公司相關的分析師、管理者和執行者，谷歌、Facebook 及其他一些公司已經讓組織中的所有成員都能向數據提出跟商業有關的問題、獲得答案

並迅速行動。 以Facebook為例，它將大數據推廣成為內部的服務，這意味著該服務不僅是為工程師設計的，也是為終端用戶——生產線管理人員設計的，他們需要運用查詢來找出有效的方案。因此，管理者們不需要等待幾天或是幾周的時間來找出網站的哪些改變最有效，或者哪些廣告方式效果最好，他們可以使用內部的大數據服務，而該服務就是為了滿足其需求而設計的，這使得數據分析的結果很容易就可以在員工之間被分享。

過去的二十年是信息技術的時代，接下來二十年的主題仍會是信息技術。這些企業能夠更快地處理數據，而公共數據資源和內部數據資源一體化將帶來獨特的洞見，使他們能夠遠遠超越競爭對手。如同我所撰寫的《大數據的八大定律》（The Top 8 Laws Of Big Data）所言，你分析數據的速度越快，它的預測價值就越大。企業如今正在漸漸遠離批量處理（批量處理指先存儲數據，事件之後再慢慢進行分析處理），轉向實時分析來獲取競爭優勢。

對於高管們而言，好消息是：來自於大數據的信息優勢不再只屬於谷歌、亞馬遜之類的大企業。Hadoop之類的開源技術讓其他企業同樣可以擁有這樣的優勢。老牌財富100強企業和新興初創公司，都能夠以合理的價格，利用大數據來獲得競爭優勢。

大數據的顛覆

大數據帶來的顛覆，不僅是與以往相比可以獲取和分析更多數據的能力，更重要的是獲取和分析等量數據的價格也正在顯著下降，而價格越低，銷量就會越高。然而，隱含其中的諷刺關系正如所謂的「傑文斯悖論」(Jevons Paradox)。經濟學家傑文斯通過觀察工業革命得出該悖論，並以他的名字命名（傑文斯悖論的核心是，資源利用率的提高導致價格降低 , 最終會增加資源的使用量。——譯者注）。科技進步使儲存和分析數據的方式變得更有效率，公司將做更多的數據分析，因此並沒有減少工作。簡而言之，這就是大數據帶來的顛覆。

從亞馬遜到谷歌，從IBM到惠普和微軟，大量的大型技術公司紛紛投身大數據，而基於大數據解決方案，更多初創型企業如雨後春筍般涌現，實現開放源和共享雲。大公司致力於橫向的大數據解決方案，與此同時，小公司則專注於為重要垂直業務提供應用程序。有些產品優化銷售效率，還有些產品通過將不同渠道的營銷業績與實際的產品使用數據相關聯，為未來營銷活動提供建議。這些大數據應用（Big Data Applications，簡稱BDA）意味著小公司不必在內部開發或配備所有大數據技術；在很多情況下，它們可以利用基於雲端的服務來滿足數據分析需求。在技術之外，這些小企業還會開發一些產品，追蹤記錄與健康相關的指標並據此提出改善人們行為的建議。諸如此類的產品有望減少肥胖，提高生活質量，同時降低醫療成本。

大數據路線圖

產業分析研究公司福雷斯特（Forrester）估計，企業數據的總量在以每年 94% 的增長率飆升。這樣的高速增長之下，每個企業都需要一個大數據路線圖。至少，企業應制訂獲取數據的戰略，獲取范圍應從內部電腦系統的常規機器日誌，到線上的用戶交互記錄。即使企業當時並不知道這些數據有什麼用也要這樣做，這些數據的用處隨後或許會突然被發現。

數據所具有的價值遠遠高於你最初的期待，千萬不要隨便拋棄數據。企業還需要一個計劃以應對數據的指數型增長。照片、即時信息以及電子郵件的數量非常龐大，由手機、GPS 及其他設備構成的「感應器」釋放出的數據量甚至還要更大。

理想情況下，企業應該具備一種能夠讓數據分析貫穿於整個組織的視野，分析應該盡可能地接近實時。通過觀察谷歌、亞馬遜、Facebook和其他科技領袖企業，你可以看到大數據之下的種種可能。管理者需要做的就是在組織中融入大數據戰略。

谷歌和亞馬遜這樣的企業，應用大數據進行決策已數年有餘，它們在數據處理上已經獲得了廣泛的成功。而現在，你也可以擁有同樣的能力。

以上是小編為大家分享的關於關於大數據你不可不知的大企業及大布局的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

② 大數據、人工智慧時代催生了許多新興行業，在新時代飛速發展的大背景下，個人應該有怎樣的思考和選擇

不會，大數據人工智慧會給會計工作帶來新意，更加方便高效，但不可能取代這個專業或是行業。

③ 數據分析工作有哪些注意事項

【導讀】對於沒有從事大數據領域工作的人，或是剛進入大數據領域的朋友，對大數據工作者日常工作內容可能並不十分了解，只是直覺地認為數據分析可能就是跟數據打交道，就是處理數據。那麼，數據分析工作有哪些注意事項呢?

一、數據分析工程師可有可無

大數據分析師並不像如何成為一名程序員那麼有章可循。高校也沒有專門的數據分析專業，有的也是傳統統計學范疇的，大數據分析師就是一個邊緣職位，可有可無，招聘一枚懂資料庫查詢的人就可以搞定。

二、萬物皆可分析，貪大求全

數據分析，分析什麼東西呢?哪裡有數據，哪裡就有數據分析，什麼都可以分析，貪大求全。讓數據分析師工作疲於奔命，最後得到結果也不能讓領導滿意，因為數據質量差，分析結果參考價值大打折扣，或是與實際結果大相庭徑。

三、數據分析師崗位定位不明確，處於打醬油狀態

數據分析師是軟體工程師嗎，做編程嗎，是管理層嗎，是商務人員嗎，屬於市場或銷售人員嗎。天天跟數據打交到，很少看你寫代碼呢，管理決策不都是領導和老闆說了算嗎，你也沒客戶，也沒做市場營銷啊。最後數據分析師什麼也不是，工作任務就是找找數據、整理整理數據表、做做各種報表、寫寫
ppt、打打小報告了。

四、超出業務范圍，好高騖遠

某些領導或公司管理人員，要求數據分析大而全，拍拍腦袋要結果。大到以國家，行業，公司規模作為緯度的，瀏覽量和 UV
都要。在他們眼裡，數據分析師什麼都能弄，什麼都應該很簡單，不管什麼平台不平台，中台不中台，因為收集數據是最簡單的體力活。這樣的場景，可能做數分析的你，已經司空見慣。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析工作有哪些注意事項?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

④ 怎樣看待各大互聯網公司利用大數據「殺熟」的行為

應該堅決打擊。互聯網公司很多大的互聯網公司，利用大數據殺熟的行為，個人認為是明顯違規和違法的，對於這樣的行為還是應該加大對他們的處罰力度，真正保證消費者的權益了。

⑤ 大數據告訴你求職者是如何面試的

大數據告訴你求職者是如何面試的

大數據告訴你求職者是如何面試的，對沒有多少經驗的求職者來說，想要輕松面試，可以多看一些被人面試的案例，這樣能提高自己面試的技巧。下面是大數據告訴你求職者是如何面試的！

大數據告訴你求職者是如何面試的1

又到每年的招聘旺季，想跳槽的人都已經走在了面試的路上，運氣好的人已經拿到了offer。

無論如何，面試是找工作中躲不開的一環，作為正在找工作的我們，是不是時常有這樣的困惑，為什麼別人面試輕輕鬆鬆，「一面」就過了，而自己卻連個面試機會都沒有；

為什麼別人上午面，下午就被錄用了，而自己面試「一面」、「二面」，最終卻「黃」了；求職者面試不能遲到，但面試官卻遲到了，作為求職者該等多久才合適；

面試結束多久沒迴音，就真的沒戲了……這些面試時的「疑難雜症」到底如何解開？想知道大家是如何面試的嗎？別急，這篇文章將揭曉答案。

好不容易來面試了，而我卻不想要，什麼原因？

沒面試，盼面試，有面試，卻不想去，這是出了什麼狀況？日前，前程無憂在網上發起了《個人面試行為習慣》大調查；

調查顯示：「薪資談不攏」、「公司本身信息缺失」、「風評不好」、「路程太遠」和「公司只發簡訊通知面試」這五個情況成為個人有面試機會卻不想去的主要原因。其中薪資達不到期望是首因。

有趣的是，對於「路程太遠」這一投票選項，女性比男性更在意。數據顯示，63%的女性受訪者表示公司離家太遠的話就不想去面試了，而僅有37%的男性表示介意路程問題。

哪些情況會讓你不想要面試機會

12%左右的人會放公司「鴿子」

調查顯示，如果約好的面試，因為各種原因不想去了，大部分人（超八成）會告知公司，僅有12%左右的人直接爽約，什麼也不幹。

數據還顯示：直接爽約率與工作年限成反比。例如，工作1—2年的受訪者，面試爽約率在14%左右，而擁有6年工作時間的受訪者，面試爽約率在12%左右，工作10年的受訪者面試爽約率為11%左右。

顯然大部分人在面試約定這件事上做到了誠信，保持著良好的職業素養。

通過此次調查還發現，個人取消面試的主要原因是公司風評不好。受訪者表示，在答應面試以後，會對公司進行初步的了解，如果看到公司在網上有不好的風評，會直接打消面試念頭。

此外，實地考察路途太遠，也是取消面試的重要因素。當然還有一類重要原因是，個人同時拿到了更為心儀的公司面試邀請，而面試時間發生了沖突，不得不取消原來的面試約定。

公司離家近是一種什麼樣的體驗？

前面提到，路途太遠成為個人不接受面試或是取消面試的重要原因。那究竟公司離家多遠才算遠呢？進一步調查顯示，61%的受訪者表示，半小時是忍耐的界線。

公司離家近節約的不僅僅是交通費，還有時間成本。一位網友表示：「上份工作，去公司單程時間要2個小時，當同事在家吃晚飯時，我還在路上；同事吃完飯出門散步遛娃的時候，我還在路上；

同事都上床休息，陪著娃做睡前閱讀了，我終於打開了家的大門，這是一種怎樣的體驗？」

單程上班時間多長能忍受？

另外一位網友感嘆：「公司離家遠，天天頂著星星出門，看著月亮回家，不見天日。當時間不再像是手握流沙而是被整塊整塊地搬走時，我很快就覺悟到了人們口中『錢多事少離家近』中那『離家近』 的含義。」

面試地點在酒店客房？不去！

調查發現，受訪者曾經去過的'面試地點「五花八門」，郊外、倉庫或是居民區，已經司空見慣，那種明晃晃地把面試地點安排在酒店客房的情況，還真叫大家無法接受。

受訪者表示：酒店客房、交通樞紐和酒店大堂是讓人最不能接受的面試地點。

有位從事HR工作的網友表示：「有些公司在異地招聘時可能會把面試地點定在酒店，但一般會在酒店的大堂或是咖啡吧等公共區域。所以個人找工作時還是要具體情況具體分析，不用一見地點是酒店就疑神疑鬼。」

哪些面試地點讓你猶豫？

異地面試，成本是個問題

根據最近的前程無憂求職者跳槽意願度調查顯示，近6成的個人願意異地找工作，異地跳槽已是常態。但是在異地招聘過程中，如果公司不報銷面試費用，個人異地面試的意願度會急劇下降。

本次調查顯示，如果公司不承擔面試費用（交通費、住宿費等），65.7%的受訪者不願意去異地面試。在不願去異地面試的人群中，女性佔比高於男性。

無憂專家建議：雖然異地面試成本高，但是對於心儀的工作，公司在行業中排名靠前的話，個人不妨可以要求公司先視頻面試，做初步溝通，如果雙方都有意向，再進行異地面試也為時不晚。

異地面試，公司不負擔費用，你會去面試嗎？

面試官遲到，到底等不等？

近7成受訪者表示，最多等面試官一個小時，其中有2.73%的受訪者表示耐心有限，只等五分鍾，另有33.45%的受訪者表示會等半小時。

面試官遲到，你會等多久？

大部分網友表示：等還是不等？看自己對機會的渴望度！網友「時間換空間」認為：「福利待遇一般的公司我可以等30分鍾；較好的公司我等60分鍾。差的公司，10分鍾不來我就走人。」

網友「xiaomin80」表示：「面試官遲到要不要等，看你是不是真的很需要一份工作。

我剛畢業的時候去一家日企等過十個小時，當時老闆體會到我的誠意，當場就錄用了我。如果面試當天自己沒有其他重要的事情，等等也無妨。

關鍵是看，面試官出現後是不是能很誠懇地表示歉意，並且解釋遲到的原因。有時候老闆的事情突如其來，他又不得不處理，我們要體諒。」

面試後多久沒通知，你覺得沒戲了？

前程無憂調查顯示，9成受訪者認為面試結束2周內沒通知，面試就是沒戲了。還有7%受訪者認為，4周內沒通知，才是真的面試失敗了。

進一步調查顯示，當面試沒迴音時，近七成受訪者不會聯系公司，認為聯系了也沒有用；有36%的受訪者會聯系公司詢問情況。

面試結束多久沒通知，就沒戲了？

面試後（一周以上）沒有迴音有可能遇到以下幾種情況：

情況一： 還需要安排下一輪面試，而面試官一般是級別較高的領導，出差、會議安排多，HR要和其協調安排面試時間，這個過程會比較費時，但進入下一輪甚至入職的希望也會相應增加。

情況二： 還有其他的候選人。你的面試表現只是過關，但並非是最好最令人滿意的，只是侯選池中的一員，因此要等整一輪面試過後才能決定你的「命運」。

如果在之後的候選人中有表現優異的，那「暫時」沒有迴音就成了「永遠」沒有迴音了。

情況三： 一些較高層的職位本身的招聘時間會更長一些，企業會更慎重地考量、挑選候選人，所以很可能面試一周後還沒有回復。

情況四： 很不幸，你被淘汰了。

總之，面試後沒迴音是「正常」現象，若是你所心儀的公司，發個郵件或打個電話跟進詢問一下也無妨，說不定你的熱忱和主動會打動HR或面試官，再給你一次機會呢。

離面試成功到底要過幾關？

調查顯示，面試需要經過5輪以上的受訪者並不在少數，佔到了14%左右。63%的受訪者面試2輪以內。

在被錄取前，你面試了幾輪？

獵頭J女士表示，通常管理崗位面試時間較長，需要面見的面試官也較多；而基礎崗位的面試輪次基本在1—2輪。面試的輪數越多，從另一個方面也可以證明崗位的重要性，公司方出於謹慎需要幾輪面見才能最終決定。

從事HR工作的王女士這樣透露：「面試的時候，經歷了五輪面試後沒有消息的，問題並不一定出在第五輪。

很多時候可能是前面的面試官意見有分歧，但是還是需要考察完再慎重考慮，這個時候一般會讓候選人走完整個招聘流程。

所以在分析面試為什麼沒成功時，要通盤考慮，失敗原因是綜合的，終面沒過並不代表問題出在終面上。」

最後，我們還是要時時刻刻提醒自己，我們只是在找工作，不是「求」工作。面試是雙向的，也是平等的。只有在面試前做足應對准備，對形勢有充分地預估，那麼在面試中才能游刃有餘掌控全局。

大數據告訴你求職者是如何面試的2

面試中技術很重要，但是如何去溝通表達你的技術更重要，這篇文章內容會講一些面試中的方法論，後續將不定期進行更新。首先，在這里我想提前說三個問題：

大數據面試

1、面試和工作要懂得分開，先不要過多擔心自己寫內容在真正工作時不會做，要先解決第一個問題，先有機會進到公司。至於工作的問題是後話，有另一套方法論解決，不是當前要考慮的問題。

2、當前的復習不要追求大而全，不要盲目復習，要根據自己的簡歷復習，怎麼根據簡歷做看下面內容。

3、高薪肯定是好的，但是要有自我的認知，付出努力會有回報，要追求卓越，要有自驅力。

簡歷書寫

格式

1、專業技能點(8~10 行，主要描述自己掌握的技術棧，可以按照框架劃分)

2、工作項目個數(1年經驗[1~2]個項目，2年經驗[2~4]個項目，3年經驗[3~4]個項目)

3、項目描述(概況說明項目即可，但是不能太短，不要兩三句話就結束了)

4、架構組件(項目中涉及的技術組件列出來 A+B+C+…的形式)

5、項目流程(可以將項目的整個流程，以列表形式描述出來，要包含所用的關鍵技術組件，注意用技術的名詞，組件名詞，別都是中文描述)

6、項目職責(個人職責[3~5]條)，`這里注意個人職責，先概況說明，有必要的話再細化一些，比如負責計算了XX指標，描述出來通過什麼方式，或者用了什麼函數計算了XX指標`。每條不要一句話參與了XX事情，就結束了。

7、自我評價(自己發揮，正能量即可，比如追求卓越，自驅力等)

內容

1、錯別字和技術組件的大小寫問題，要注意檢查，同一個技術組件不要有的大寫有的小寫。

2、項目內容的時間順序要有邏輯比如採集-數倉-畫像-推薦 在時間上的順序要遞進，但是這里注意項目在簡歷中可以倒序排列。

3、項目可以根據自己對組件的掌握程度，已經對我們學習項目的掌握程度來寫，比如 Flink掌握不好，可以不寫，但是Spark是必須的。

4、簡歷項目一定要認真讀，認真思考，我在簡歷項目中已經把涉及到的問題講解的比較清晰了，借用到自己的項目中時，要轉換為自己的語言。

如何溝通？

項目架構圖

你的每一個項目都要將項目架構圖畫出來(這很重要)，架構圖中要提現出你項目中所涉及的技術組件，弄清楚一條數據在你架構圖中的每個組件的輸入輸出都是什麼；

每一個組件在架構圖中的作用是什麼，為什麼用它，能解決什麼問題。尤其在你寫的自己的項目職責，要在架構上有體現。

架構圖畫出來有兩名方面的作用：

架構圖能讓你對你的項目有更明確深入的理解，有助於你思考問題。同時在描述項目是思路會更清晰。這就要求你畫架構圖是不僅僅是列出來組件，而是要明白數據在：

1、組件中的流轉，每個組件對數據都做了怎樣的處理，我為什麼要用這個組件，它有什麼優勢，有沒有可以替代的其他方案。當然上述這些不是每個人都能做的完美，請記住我們這句話Done is better than perfect。

2、當你做完自我介紹後，不要傻傻的等著面試官問你問題，如果手邊有紙和筆，或者身邊有黑板，就對面試官說，您好，我能把我項目的架構圖畫一下嗎；

這樣我們有一個上下文，也比較容易溝通，我對著架構給你講一下我們項目的技術棧，期間你有什麼技術問題，可以隨時打斷我。

這樣是不是就可以把你們溝通的思路圈定到你線下准備的架構上了，是不是對你就更有利了？

當然會遇到面試官不需要或者沒有給到機會畫架構，不必擔心，那就正常走面試流程就可以了。

3、因為在溝通過程中，不可避免會問到你項目中關鍵組件的一些技術原理問題，比如你用ClickHouse，問你ClickHouse為什麼你得知道吧，因此關鍵組件的基本原理還是要掌握一些，但也不要追大。

技術問題

你的每一個項目都要准備兩個相關的技術問題，有深度一些的，准備這些問題作用如下：

當你描述自己的項目的時候，不要只是去講解項目流程，同時要說一個問題，比如「我在做項目的時候，在什麼樣的場景下，遇到了XX問題，然後我是怎麼解決的」。

這樣會讓面試官聽起來更有質量，同時面試官也可能會追問這個問題，你們是不是就有共同語言了。

比你沉默不語要好得多」。

心態

1、前幾次的面試，是找經驗的，不必關心結果，不用感覺到面試回答不好，就影響到心情，這是很正常的事情。

你要做到的就是面試之後的「總結」，這個非常重要，每一次面試之後都要深刻總結問題，不僅是技術問題；

還有自己在面試過程中的表現，有沒有找到機會畫架構圖，有沒有一些問題是自己會的，但是當時由於什麼原因沒有答上來，下次該如何調整。

2、面試時不用緊張，此處不留爺，自由留爺處，你和這個面試官可能一輩子就這一次見面的機會，有什麼可緊張的，就是表現的再不好，又有什麼可怕的。

3、面試的過程其實就是與人交流的過程，要善於抓住機會把自己的能力表現出來，也要能夠抓住機會，引導面試官問你會的問題。

比如上邊說的描述項目中，說出來自己遇到的問題，已經怎麼解決的，就可能把面試官的思路引導到你解決問題的場景和組件上。 還有自我介紹後的畫架構圖，都是這個思路。

⑥ 大數據時代，帶來了哪些便利和優勢

你注意到了嗎？商場專櫃里，女孩們的手腕間，她們的包包，越來越精緻小巧了。

這是為什麼呢？

作為一名女生，我之前出門，要帶錢包、卡包、零錢包等等一大堆，如今，只需要帶一個手機就行了。

無論是支付、還是會員優惠卡，打車還是購物，我都可以在手機上直接完成。需要帶的東西少了，包包自然可以精緻小巧一些了。

除了給女孩的包包減負之外，大數據還給我們帶來了哪些便利了呢？

收集用戶數據，進行用戶畫像，然後進行精準營銷。這在各行各業早已經司空見慣了。但是現在的大數據，開始「成長」了。

比如，你這個月搜索了廚房水槽、浴室櫃等家裝產品，接著它會給你推薦馬桶、衛浴等同類你可能會用到的產品。不僅如此，之後的三個月內，你可能會陸續看到牆紙、燈具、傢具、窗簾乃至於家居裝飾品的推送。

再比如，你今天購買了一歲兒童適用的玩具，那麼你除了能看到一歲兒童的衣服、鞋子之外，之後的幾年，你會看到2歲兒童的、3歲兒童的、4歲兒童的玩具衣服和各類用品。

你的數據，不僅僅被記錄，還會被分析「成長」。

你有沒有發現，不知道什麼時候起，周邊的餐飲店、便利店忽然之間變多了？

這些曾經的小飯店、小超市，靠著老闆帶著幾個工人守著，做些不大不小的生意。如今卻像春風吹過，遍地開花了。

這里有一個很重要的原因，就是資本的介入。

那為啥之前資本沒有介入？因為之前主要靠現金收款，人工記賬。對賬本，資本方存在著很多不確定性。

那為啥現在資本肯介入了呢？因為現在大多數採用電子支付，數據可追溯，真實性和可信度自然也就更高了。資本方能看到更真實的數據，也就更能分辨出好項目進行投資了。

你有沒有發現，如今走在街上，小偷越來越少了？

他們良心發現了嗎？也許是的。不過更重要的原因，是大數據技術的普及。

中國有句古話叫「天網恢恢疏而不漏」，如今在我們的城市上空，是真的有「天網」。政府布置了很多高清攝像頭，可以精確的捕捉到人物特色乃至於表情。一旦發現犯罪嫌疑人，便會出現警報，快速定位、追蹤。壞人便無可遁形。

想要犯罪？嘿嘿，您先學個易容術吧。

今年元月，高郵法院審判的一起案件引起了關注:

這43個人，自以為發現了數據的漏洞，於是就按捺不住的想鑽一鑽。但沒想到的是，美團後台發現了異常的數據，順藤摸瓜的一查便查到了根源。所以，抓起這些人來，一點不費力氣。

2016年，凱文凱利在《必然》里作了個大膽的推測:「科技本身是一種生命，會不斷的自我進化。」

如今我們生活的這個時代，已經是大數據的時代了。隨著科技的快速發展，大數據的應用也會不斷的升級。未來會是什麼樣子，大數據還會會我們帶來哪些變化？不得而知，但我很期待！未來一定會更美好！