大数据linkedin

⑴ 什么叫领英

领英是全球最大职业社交网站

LinkedIn（领英），全球最大职业社交网站，是一家面向商业客户的社交网络（SNS），成立于2002年12月并于2003年启动，于2011年5月20日在美上市，总部位于美国加利福尼亚州山景城。

网站的目的是让注册用户维护他们在商业交往中认识并信任的联系人，俗称“人脉”。用户可以邀请他认识的人成为“关系”（Connections）圈的人。现在用户数量已达2亿，平均每一秒钟都有一个新会员的加入。2014年2月25日，LinkedIn简体中文版网站正式上线，并宣布中文名为“领英”。

(1)大数据linkedin扩展阅读

为了更好地连接中国职场人士，为其提供全球化平台，助力他们实现职业理想，2014年1月，领英宣布正式进入中国，并启用中文名称 – “领英”。

领英在中国努力为中国用户提供更好的本地化产品和服务，并通过领英大数据和全球化平台帮助中国政府和企业与全球人才和商业机会相连，助力中国经济发展。自领英进入中国以来，中国用户数增长超过10倍，已逾4,500万；同时，有超过1,000家企业和政府客户携手领英招募优质人才，打造商业和雇主品牌。

⑵ 大数据前景，急需帮助！

大数据的前景.从AmazonGO无人超市的提出，阿里巴巴无人超市淘宝会员店于7月9日正式营业，无人零售的概念已经进入人们的视野.但是，这些概念的实现与人工智能无关.人工智能自诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域也在扩大，未来人工智能带来的科技产品将成为人类智能的容器.人工智能取得突飞猛进的背景，不能说近年来大数据发展的结果.

人工智能与大数据有什么关系？

如果我们把人工智能拥有无限潜力的婴儿，某领域专业的大量深度数据是饲养这种天才的奶粉.奶粉的数量决定了宝宝能否成长，奶粉的质量决定了宝宝后续的智力发育水平.

目前全国大数据人才仅46万人，今后3~5年大数据人才差距达到150万人，越来越多的人参加大数据训练，希望在大数据训练机构学习最先进的知识，找到好工作.

一、大数据就业前景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、营销、运营和数据分析是目前中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位.其中研发技术人员需求量最大，数据分析人才最少.领英报告显示，数据分析人才供应指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺.数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度19.8个月.

据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中行扒国基础数据分析人才差距达到1400万，BAT企业招聘的职位中，60%以上招聘大数据人才.

二、大数据就业方向

1.Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训主体，目前IT培训机构重点

对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等

2.数据挖掘、数据分析&；机器学习方向

学习起点高，难易度高，市场上只有少数研修机构.

对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机械学习工程师等

3.大数据运输&；云计算方向

市场需求中等，偏向Linux、云计算学科

对应岗位:大数据运输技术人员

精通任何方向的人，都是前(钱)之路无限.

三个方向中，大数据开发是基础.以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已达8K以上，工作一年月薪可达1.2W以上，有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可达30-50万，一般需要大数据处理的公司基本都是大公司，所以学习大数据专业也是进入大公司的捷径.

1、基础人才-数据分析师

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北京数据分析平均工资:.10630/月，从15526个样本中获得.与2016年相比，它增加了9%.

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资:30230/月.

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资:20130/月，自我取得1734样本.

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资:.21740/月，取得了3449份样本，比2016年增加了20份.3%

5、算法工程师

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北京算法工程师的平均工资:2.2640/月，从10176年获得样本.

四、大数据职业发展

最后一个问题，哪家公司需要大数据人才？

事实上，从世界500强到BAT等公司，从创业公司，他们都需要数据人才.

目前大数据人才数量较少，所以大部分公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监三个层次.

大公司可能根据应用领域的维度划分不同的团队，但小公司需要打工.一些特别强调大数据战略的互联网公司将设立另一个最高职位，如阿里巴巴的首席数据官.这个职位的大部分人都向研究方向发展，成为重要的数据战略人才.

另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解不亚于业务部门的员工，因此也可以转向产品部或市场部，甚至上升到公司的高级管理层.

马云说:我们从IT时代进入了DT时代，将来我们的汽车、灯泡、电视、冰箱等都档配昌会安装操作系统，整合数据，数据会使机器聪明.滴滴时卖族代，数据将成为主要能源，离开数据，任何组织的创新基本上都是空壳.

⑶ 领英是什么意思

LinkedIn（领英），全球最大职业社交网站，是一家面向商业客户的社交网络（SNS），成立于2002年12月并于2003年启动，于2011年5月20日在美上市，总部位于美国加利福尼亚州山景城。

网站的目的是让注册用户维护他们在商业交往中认识并信任的联系人，俗称“人脉”。用户可以邀请他认识的人成为“关系”（Connections）圈的人。现在用户数量已达2亿，平均每一秒钟都有一个新会员的加入。2014年2月25日，LinkedIn简体中文版网站正式上线，并宣布中文名为“领英”。

Linkedin不仅仅只是一个社交网站，它的商务性以及一些特殊功能已被一些商业网站用来当做营销的渠道，Linkedin真正地把社交关系变成了商业网络。

使用方法

用户注册以后，创建一个个人信息档案，总结自己的专业知识，经历和成就。然后，可以通过邀请所信任的其他联系人加入自己的“关系网”，形成持久的联系。关系网包括用户的联系人，用户的联系人的联系人，以及他们将用户介绍给的其他合格的专业人士和相关领域专家。

⑷ 大数据背景下招聘渠道有哪些

现场招聘、校园招聘、媒体公开招聘、内部招聘、中介机构推荐等。
大数据背景下招聘渠道有，现场招聘、校园招聘、媒体公开招聘、内部招聘、中介机构推荐等。
招聘是指招收和聘请工人、职员参加工作。在资本主义制度下，招聘职工采取自由竞争的原则。

⑸ LinkedIn怎么用大数据赚钱

我来重点讲一讲商业如何变现。我觉得这是国内最应该注重的一块，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。
举个例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持内部销售员工。当时加入我很幸运，公司才 500 个人，但是我一个人工作，要支持 200 名销售。那他们每天问我的问题，就是这些：
“Hi Simon，我应该给哪家公司打电话？谁是这个公司决策者？我应该怎么和这个决策者接洽？我们这么多人，谁去接洽？我们去到那边后，要讲一个什么样的故事？”
这里背景是：当时 LinkedIn 内大概有 300 万公司信息，这是从每个用户简历里抽取出来的，但这 300 万个公司，作为销售人员，他不可能给每个公司都打电话，那哪家公司，他最应该打？
也就是说：第一，我该给哪个公司打电话？这个公司，它对 LinkedIn 来说值多少钱？因为我们是客户每年交一笔钱这样的 Model；第二个问题，谁是这个公司决策者？比方说谷歌两万员工，难道要打两万个电话，还是说，应该给某个重点的谁打电话？
第三个问题，如何才能和这个人接洽？你想，因为 LinkedIn 是个职业社交网络，它还是非常讲究人与人之间的关系，我们知道，正确关系和桥梁能提高很大生产力。那第四步，我们 LinkedIn 有 200 名销售，谁最应该去和这个公司接洽？第五个问题，我们去到那边了，要讲一个什么故事？
现在我用 Linkedin 数据，来一一回答这五个问题。第一步大家可能知道，LinkedIn 最大业务是“猎头”这块，这块业务，大概占今天总收入 60%。那首先第一，哪家公司会花多少钱这个问题，我们能否用 LinkedIn 数据来解决？
第一，我们去分析每个公司，它有多少员工；第二，我们去分析，这个公司它招了多少人；第三，我们去分析，这个公司它流失了多少人；第四，我们去分析，这个公司都从哪里招的人？他的工作性质是什么，工种情况，头衔是什么，位置在哪里，功能是什么？他的职位，他的级别，一步一步一步，这些都是我们模型里面的各种功能。
下一步的话，我们去分析，他们内部有多少 HR 员工，多少负责猎头的人，他们猎头流失率，他们每天在 Linkedin 日活是多少。那当所有这些信息汇总完，我们做了一个看似简单但背后很复杂的模型，这个模型最后走完出来的结果，就是一个数字：Dollar。
就是：这个公司每年会在 LinkedIn 花多少钱。就这么一个数字，刚才说了那么多废话，最后给到销售人员。
比如当时谷歌我们预测，谷歌要花 10 个 Million 在“猎头”这块，这是谷歌去年数字。但我记得，我刚来时谷歌每年才花 3 个 Million。然后当时销售人员说，Simon，这是不可能的事。那我说，你根据数据分析出来的结果，就应该是这个数字，而且谷歌它只会花得更多，而不是更少。
接下来第二个问题：谁是决策人？当时我们通过分析谷歌内部社交网络，找到了那个决策人。这里，很多人认为他应该是 VP 或 HR 来买这个产品，但我们发现：这种想法比较靠谱，但还不是最靠谱。
我们最后发现：真正要买 LinkedIn 服务的人，其实是一线产品经理，是使用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人，他们才是真正想买 LinkedIn 服务的人。但是呢，他们上面的老板是签字的，所以说我们就 Target 这些中层的管理人，同时他还非常用 Linkedin 的这种人。这个转化率瞬间就增加了三倍，就是当时发现这个以后。
再下一个问题：如何接洽？我们通过分析我们 LinkedIn 内部销售人员，和这个相对来说的决策人关系，来找到哪个人对他有最高社会影响力，或者和他社会关系最近。那我们就派这个销售人员，去跟他接洽。
第四步就是，我们分析内部所有销售人员和这个公司关系，找到最强的那个销售人员，或者找到他团队里面，哪些人能支持他，哪些能帮他建立关系。你想想，不是我的关系认识比如说你，而是我的团队，帮我介绍这个“墙”的关系去认识你。这样来说，又一步把这个社会关系再一次地往上提升，进一步增加转化率。
也就是说，我们把所有这些步骤，从以前想做到这件事，大概需要四到八小时时间，缩短到今天 30 秒到一分钟时间。
以前的话，它需要花两个月，才能找到这些信息，和准备完这些信息。但三年前，它在 LinkedIn 变成了一个“钮”，销售人员只要把这个“钮”点了，它就能自动回答你这几件事，然后这几件事回答完了，一点，就出来整个这个故事。那故事是什么？故事是最重要的一点，故事就是：为什么说你们谷歌或者你们 GE 要买 Linkedin 的服务？为什么？
故事很简单，又回到了刚才我数据里的那几个问题，因为我们知道它人员流失情况，我们知道它公司增长情况，我们知道我们知道我们知道，我们知道远远比他们自己 HR 知道的东西多得多的信息，而且我们还知道，它在人力市场里竞争的这种优势和劣势。
这样来说，它就是一个完全相对真实的数据驱动的一个“故事”，而不是瞎编的比如说忽悠的一个故事，是一个基于事实的故事。
这样一搞转化率当时我记得，以前有销售人员和我说，他一个季度能 Close 一个客户比如说，上了这个后，他一个星期就能 Close 三个。这个在 2011 年年中左右，是我们当时非常大的一个 Win。
然后呢今天来说，这个“按钮”已经消失，我们都把这些信息推给我们内部的这些销售人员，通过手机，因为大家都在外面跑，没人有时间再点这个钮。现在来说，我们就直接把这个正确信息在正确的时间，推给正确的人，在正确地点。
那为什么可以用信息来推送？假设一个公司的 Senior Director of HR 离职了，立刻我们内部会驱动两个信息：第一个是通知这个客户经理，比如说内部哎你看，你这个 Top 的关系可能离职了，我们的竞争对手可能要进来；第二个信息：这个人离职了，又加入一个新公司，我们立刻又把这个信息，发给在管理那个客户的销售经理。比方说，一个非常大的候选人转到你那边了，你是否需要在他稳定下来后，把它拿下？
所有这些都是数据驱动销售的案例。今天来说，LinkedIn 内部有 3500 人以上在用这套系统，现在公司一共 6000 人，销售员工大概 3000 多人。也就是说，超过销售员工外还有人在用，那没用的话没人用，所以说这个东西是一个有价值的系统。
而且我们内部从大数据分析，还可以迭代出新的产品线。你知道 LinkedIn 三大商业模型：人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，这是我们传统三大收入支柱。但实际上，第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在今年 7 月底上线。