司空大数据

① 关于大数据你不可不知的大企业及大布局

关于大数据你不可不知的大企业及大布局_数据分析师考试

如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司康姆斯科（Comscore）的调查，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。

谷歌不仅存储了它的搜索结果中出现的网络连接，还会储存所有人搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是所谓的“大数据”。

2012：大数据十字路口？

为什么大数据突然变得这么火？为什么《纽约时报》把2012年定义为“大数据的十字路口”？

大数据之所以进入主流大众的视野，源自三种趋势的合力:

第一，许多高端消费品公司加强了对大数据的应用。社交网络巨擎 Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。

商业网站LinkdIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkdIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。

第二，以上两家公司都在2012年早些时候陆续上市。Facebook 在纳斯达克上市,LinkedIn 在纽约证券交易所上市。这两家企业和谷歌一样，虽然表面上是消费品公司，然而其本质是大数据企业。除去这两家，Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家帮助大中型企业提供运营智能的大数据企业。这些企业的公开上市提高了华尔街对于大数据的兴趣。这种兴趣带来了空前的盛况——硅谷的风险投资家们开始前仆后继地投资大数据企业。大数据将引发下一波创业大潮，而这次浪潮有望让硅谷在未来几年取代华尔街。

第三，亚马逊、Facebook、LinkedIn 和其他以数据为核心消费品的活跃用户们，开始期待自己在工作中也能获得畅通无阻地使用大数据的体验，而不再仅仅限于生活娱乐。用户们此前一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。

比如，既然汽车租赁公司拥有客户过去租车的信息和现有可用车辆库存的信息，这些公司为何就不能在向不同的租车人提供合适的车辆方面做得更智能一点？公司还可以通过新的技术，将公开信息利用起来——比如某个特定市场的状况，会议活动信息，以及其他可能会影响市场需求和供给的事件。通过将内部供应链数据和外部市场数据结合在一起，公司就可以更加精确地预测什么车辆可用，以及可用时间。

与此类似，零售商应当可以将来自外部的公开数据和内部数据结合在一起，利用这种混合的数据进行产品定价和市场布局。同时还可以同时考虑影响现货供应能力的多种因素以及消费者购物习惯，包括哪两种产品相搭配会卖得更好，这样零售商就可以提升消费者的平均购买量，从而获得更高的利润。

谷歌的行动

谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。谷歌的优势之一在于，它拥有一支软件工程师部队，这使得谷歌能够从无到有地建立大数据技术。

谷歌的另一个优势在于它所拥有的基础设施。谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。

谷歌软件技术的设计也秉持着同样的基础设施理念。MapRece（谷歌开发的编程工具，用于大规模数据集的并行运算。——译者注）和谷歌文件系统（Google File System）就是两个典型的例子。《连线》杂志在 2012年初夏曾报道称，这两个软件系统“重塑了谷歌建立搜索索引的方式”。

为数众多的企业如今开始使用Hadoop, 它是MapRece和谷歌文件系统的一种开源衍生产品。Hadoop允许横跨多台电脑，对庞大的数据集合进行分布式处理。在其他企业刚刚开始使用Hadoop的时候，谷歌早已多年深耕大数据技术，这让它在行业中获得了巨大的领先优势。

如今谷歌正在进一步开放数据处理领域，将其和更多第三方共享。谷歌最近刚刚推出web服务BigQuery。该项服务允许使用者对超大量数据集进行交互式分析。按照谷歌目前的状况，“超大量”，意味着数十亿行数据。BigQuery 就是按指令在云端运行的数据分析。

除此以外，谷歌还坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，而谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。

不仅如此，谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析（Google Analytics）”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟（Google Adsense）”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。

将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。在信息技术方面，许多企业可谓耗资巨大，然而在信息技术的组成部分之一——信息领域，谷歌所进行的庞大投入和所获得的巨大成功，却罕有企业能望其项背。

亚马逊步步紧逼

谷歌并不是惟一一个推行大数据的大型技术公司。互联网零售商亚马逊已经采取了一些激进的举动，令其有可能成为谷歌的最大威胁。

曾有分析者预测，亚马逊2015年营收将超过1000亿美元，它即将赶超沃尔玛成为世界最大的零售商。如同谷歌一样，亚马逊也要处理海量数据，只不过它处理数据带有更强的电商倾向。消费者们在亚马逊的网站上对想看的电视节目或是想买的产品所进行的每一次搜索，都会让亚马逊对该消费者的了解有所增加。基于搜索和产品购买行为，亚马逊就可以知道接下来应该推荐什么产品。而亚马逊的聪明之处还不止于此，它还会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。

你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？如果你这样认为的话，你应该再好好想一想。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，按一位前员工的说法，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。消费者常常会完全跳过谷歌之类的搜索引擎，直接去亚马逊网站搜索商品、并进行购买。

争夺消费者控制权的战争硝烟还在弥漫扩散，苹果、亚马逊、谷歌，以及微软，这四家公认的巨头如今不仅在互联网上厮杀，在移动领域同样打得难解难分。鉴于消费者们把越来越多的时间花在手机和平板电脑等移动设备上，坐在电脑前的时间越来越少，因此，那些能进入消费者掌中移动设备的企业，将在销售和获取消费者行为信息方面更具有优势。企业掌握的消费者群体和个体信息越多，它就越能够更好地制定内容、广告和产品。

从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，令人难以置信的是，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。亚马逊在几年前就预见了将服务器和存储基础设施开放给其他人的价值。“亚马逊网络服务（Amazon Web Services，简称 AWS）”是亚马逊公司知名的面向公众的云服务提供者，为新兴企业和老牌公司提供可扩展的运算资源。虽然AWS 成立的时间不长，但已有分析者估计它每年的销售额超过15亿美元。

AWS所提供的运算资源为企业开展大数据行动铺平了道路。当然，企业依然可以继续投资建立以私有云为形式的自有基础设施，而且很多企业还会这样做。但是如果企业想尽快利用额外的、

可扩展的运算资源，他们还可以方便快捷地在亚马逊的公共云上使用多个服务器。如今亚马逊引领潮流、备受瞩目，靠的不仅是它自己的网站和Kindle之类新的移动设备，支持着数千个热门站点的基础设施同样功不可没。

AWS带来的结果是，大数据分析不再需要企业在IT上投入固定成本，如今，获取数据、分析数据都能够在云端简单迅速地完成。换句话说，企业过去由于无法存储而不得不抛弃数据，如今它们有能力获取和分析规模空前的数据。

实现信息优势

AWS之类的服务与Hadoop之类的开源技术相结合，意味着企业终于能够尝到信息技术在多年以前向世人所描绘的果实。

数十年来，人们对所谓“信息技术”的关注一直偏重于其中的“技术”部分。首席信息官的职责只不过是对服务器、存储和网络的购买及管理。而今，信息以及对信息的分析和存储、依据信息进行预测的能力，正成为企业竞争优势的来源。

信息技术刚刚兴起的时候，较早应用信息技术的企业能够更快地发展，超越他人。微软在20世纪90年代树立起威信，这不仅仅得益于它开发了世界上应用最为广泛的操作系统，还在于它当时在公司内部将电子邮件作为标准沟通机制。

在许多企业仍在犹豫是否采用电子邮件的时候，电子邮件事实上已经成为微软讨论招聘、产品决策、市场战略之类事务的机制。虽然群发电子邮件的交流在如今已是司空见惯，但在当时，这样的举措让微软较之其他未采用电子邮件的公司，更加具有速度和协作优势。拥抱大数据、在不同的组织之间民主化地使用数据，将会给企业带来与之相似的优势。诸如谷歌和Facebook之类的企业已经从“数据民主”中获益。

通过将内部数据分析平台开放给所有跟自己的公司相关的分析师、管理者和执行者，谷歌、Facebook 及其他一些公司已经让组织中的所有成员都能向数据提出跟商业有关的问题、获得答案

并迅速行动。 以Facebook为例，它将大数据推广成为内部的服务，这意味着该服务不仅是为工程师设计的，也是为终端用户——生产线管理人员设计的，他们需要运用查询来找出有效的方案。因此，管理者们不需要等待几天或是几周的时间来找出网站的哪些改变最有效，或者哪些广告方式效果最好，他们可以使用内部的大数据服务，而该服务就是为了满足其需求而设计的，这使得数据分析的结果很容易就可以在员工之间被分享。

过去的二十年是信息技术的时代，接下来二十年的主题仍会是信息技术。这些企业能够更快地处理数据，而公共数据资源和内部数据资源一体化将带来独特的洞见，使他们能够远远超越竞争对手。如同我所撰写的《大数据的八大定律》（The Top 8 Laws Of Big Data）所言，你分析数据的速度越快，它的预测价值就越大。企业如今正在渐渐远离批量处理（批量处理指先存储数据，事件之后再慢慢进行分析处理），转向实时分析来获取竞争优势。

对于高管们而言，好消息是：来自于大数据的信息优势不再只属于谷歌、亚马逊之类的大企业。Hadoop之类的开源技术让其他企业同样可以拥有这样的优势。老牌财富100强企业和新兴初创公司，都能够以合理的价格，利用大数据来获得竞争优势。

大数据的颠覆

大数据带来的颠覆，不仅是与以往相比可以获取和分析更多数据的能力，更重要的是获取和分析等量数据的价格也正在显著下降，而价格越低，销量就会越高。然而，隐含其中的讽刺关系正如所谓的“杰文斯悖论”(Jevons Paradox)。经济学家杰文斯通过观察工业革命得出该悖论，并以他的名字命名（杰文斯悖论的核心是，资源利用率的提高导致价格降低 , 最终会增加资源的使用量。——译者注）。科技进步使储存和分析数据的方式变得更有效率，公司将做更多的数据分析，因此并没有减少工作。简而言之，这就是大数据带来的颠覆。

从亚马逊到谷歌，从IBM到惠普和微软，大量的大型技术公司纷纷投身大数据，而基于大数据解决方案，更多初创型企业如雨后春笋般涌现，实现开放源和共享云。大公司致力于横向的大数据解决方案，与此同时，小公司则专注于为重要垂直业务提供应用程序。有些产品优化销售效率，还有些产品通过将不同渠道的营销业绩与实际的产品使用数据相关联，为未来营销活动提供建议。这些大数据应用（Big Data Applications，简称BDA）意味着小公司不必在内部开发或配备所有大数据技术；在很多情况下，它们可以利用基于云端的服务来满足数据分析需求。在技术之外，这些小企业还会开发一些产品，追踪记录与健康相关的指标并据此提出改善人们行为的建议。诸如此类的产品有望减少肥胖，提高生活质量，同时降低医疗成本。

大数据路线图

产业分析研究公司福雷斯特（Forrester）估计，企业数据的总量在以每年 94% 的增长率飙升。这样的高速增长之下，每个企业都需要一个大数据路线图。至少，企业应制订获取数据的战略，获取范围应从内部电脑系统的常规机器日志，到线上的用户交互记录。即使企业当时并不知道这些数据有什么用也要这样做，这些数据的用处随后或许会突然被发现。

数据所具有的价值远远高于你最初的期待，千万不要随便抛弃数据。企业还需要一个计划以应对数据的指数型增长。照片、即时信息以及电子邮件的数量非常庞大，由手机、GPS 及其他设备构成的“感应器”释放出的数据量甚至还要更大。

理想情况下，企业应该具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野，分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业，你可以看到大数据之下的种种可能。管理者需要做的就是在组织中融入大数据战略。

谷歌和亚马逊这样的企业，应用大数据进行决策已数年有余，它们在数据处理上已经获得了广泛的成功。而现在，你也可以拥有同样的能力。

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② 大数据、人工智能时代催生了许多新兴行业，在新时代飞速发展的大背景下，个人应该有怎样的思考和选择

不会，大数据人工智能会给会计工作带来新意，更加方便高效，但不可能取代这个专业或是行业。

③ 数据分析工作有哪些注意事项

【导读】对于没有从事大数据领域工作的人，或是刚进入大数据领域的朋友，对大数据工作者日常工作内容可能并不十分了解，只是直觉地认为数据分析可能就是跟数据打交道，就是处理数据。那么，数据分析工作有哪些注意事项呢?

一、数据分析工程师可有可无

大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的，大数据分析师就是一个边缘职位，可有可无，招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。

二、万物皆可分析，贪大求全

数据分析，分析什么东西呢?哪里有数据，哪里就有数据分析，什么都可以分析，贪大求全。让数据分析师工作疲于奔命，最后得到结果也不能让领导满意，因为数据质量差，分析结果参考价值大打折扣，或是与实际结果大相庭径。

三、数据分析师岗位定位不明确，处于打酱油状态

数据分析师是软件工程师吗，做编程吗，是管理层吗，是商务人员吗，属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到，很少看你写代码呢，管理决策不都是领导和老板说了算吗，你也没客户，也没做市场营销啊。最后数据分析师什么也不是，工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写
ppt、打打小报告了。

四、超出业务范围，好高骛远

某些领导或公司管理人员，要求数据分析大而全，拍拍脑袋要结果。大到以国家，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和 UV
都要。在他们眼里，数据分析师什么都能弄，什么都应该很简单，不管什么平台不平台，中台不中台，因为收集数据是最简单的体力活。这样的场景，可能做数分析的你，已经司空见惯。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析工作有哪些注意事项?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

④ 怎样看待各大互联网公司利用大数据「杀熟」的行为

应该坚决打击。互联网公司很多大的互联网公司，利用大数据杀熟的行为，个人认为是明显违规和违法的，对于这样的行为还是应该加大对他们的处罚力度，真正保证消费者的权益了。

⑤ 大数据告诉你求职者是如何面试的

大数据告诉你求职者是如何面试的

大数据告诉你求职者是如何面试的，对没有多少经验的求职者来说，想要轻松面试，可以多看一些被人面试的案例，这样能提高自己面试的技巧。下面是大数据告诉你求职者是如何面试的！

大数据告诉你求职者是如何面试的1

又到每年的招聘旺季，想跳槽的人都已经走在了面试的路上，运气好的人已经拿到了offer。

无论如何，面试是找工作中躲不开的一环，作为正在找工作的我们，是不是时常有这样的困惑，为什么别人面试轻轻松松，“一面”就过了，而自己却连个面试机会都没有；

为什么别人上午面，下午就被录用了，而自己面试“一面”、“二面”，最终却“黄”了；求职者面试不能迟到，但面试官却迟到了，作为求职者该等多久才合适；

面试结束多久没回音，就真的没戏了……这些面试时的“疑难杂症”到底如何解开？想知道大家是如何面试的吗？别急，这篇文章将揭晓答案。

好不容易来面试了，而我却不想要，什么原因？

没面试，盼面试，有面试，却不想去，这是出了什么状况？日前，前程无忧在网上发起了《个人面试行为习惯》大调查；

调查显示：“薪资谈不拢”、“公司本身信息缺失”、“风评不好”、“路程太远”和“公司只发短信通知面试”这五个情况成为个人有面试机会却不想去的主要原因。其中薪资达不到期望是首因。

有趣的是，对于“路程太远”这一投票选项，女性比男性更在意。数据显示，63%的女性受访者表示公司离家太远的话就不想去面试了，而仅有37%的男性表示介意路程问题。

哪些情况会让你不想要面试机会

12%左右的人会放公司“鸽子”

调查显示，如果约好的面试，因为各种原因不想去了，大部分人（超八成）会告知公司，仅有12%左右的人直接爽约，什么也不干。

数据还显示：直接爽约率与工作年限成反比。例如，工作1—2年的受访者，面试爽约率在14%左右，而拥有6年工作时间的受访者，面试爽约率在12%左右，工作10年的受访者面试爽约率为11%左右。

显然大部分人在面试约定这件事上做到了诚信，保持着良好的职业素养。

通过此次调查还发现，个人取消面试的主要原因是公司风评不好。受访者表示，在答应面试以后，会对公司进行初步的了解，如果看到公司在网上有不好的风评，会直接打消面试念头。

此外，实地考察路途太远，也是取消面试的重要因素。当然还有一类重要原因是，个人同时拿到了更为心仪的公司面试邀请，而面试时间发生了冲突，不得不取消原来的面试约定。

公司离家近是一种什么样的体验？

前面提到，路途太远成为个人不接受面试或是取消面试的重要原因。那究竟公司离家多远才算远呢？进一步调查显示，61%的受访者表示，半小时是忍耐的界线。

公司离家近节约的不仅仅是交通费，还有时间成本。一位网友表示：“上份工作，去公司单程时间要2个小时，当同事在家吃晚饭时，我还在路上；同事吃完饭出门散步遛娃的时候，我还在路上；

同事都上床休息，陪着娃做睡前阅读了，我终于打开了家的大门，这是一种怎样的体验？”

单程上班时间多长能忍受？

另外一位网友感叹：“公司离家远，天天顶着星星出门，看着月亮回家，不见天日。当时间不再像是手握流沙而是被整块整块地搬走时，我很快就觉悟到了人们口中‘钱多事少离家近’中那‘离家近’ 的含义。”

面试地点在酒店客房？不去！

调查发现，受访者曾经去过的'面试地点“五花八门”，郊外、仓库或是居民区，已经司空见惯，那种明晃晃地把面试地点安排在酒店客房的情况，还真叫大家无法接受。

受访者表示：酒店客房、交通枢纽和酒店大堂是让人最不能接受的面试地点。

有位从事HR工作的网友表示：“有些公司在异地招聘时可能会把面试地点定在酒店，但一般会在酒店的大堂或是咖啡吧等公共区域。所以个人找工作时还是要具体情况具体分析，不用一见地点是酒店就疑神疑鬼。”

哪些面试地点让你犹豫？

异地面试，成本是个问题

根据最近的前程无忧求职者跳槽意愿度调查显示，近6成的个人愿意异地找工作，异地跳槽已是常态。但是在异地招聘过程中，如果公司不报销面试费用，个人异地面试的意愿度会急剧下降。

本次调查显示，如果公司不承担面试费用（交通费、住宿费等），65.7%的受访者不愿意去异地面试。在不愿去异地面试的人群中，女性占比高于男性。

无忧专家建议：虽然异地面试成本高，但是对于心仪的工作，公司在行业中排名靠前的话，个人不妨可以要求公司先视频面试，做初步沟通，如果双方都有意向，再进行异地面试也为时不晚。

异地面试，公司不负担费用，你会去面试吗？

面试官迟到，到底等不等？

近7成受访者表示，最多等面试官一个小时，其中有2.73%的受访者表示耐心有限，只等五分钟，另有33.45%的受访者表示会等半小时。

面试官迟到，你会等多久？

大部分网友表示：等还是不等？看自己对机会的渴望度！网友“时间换空间”认为：“福利待遇一般的公司我可以等30分钟；较好的公司我等60分钟。差的公司，10分钟不来我就走人。”

网友“xiaomin80”表示：“面试官迟到要不要等，看你是不是真的很需要一份工作。

我刚毕业的时候去一家日企等过十个小时，当时老板体会到我的诚意，当场就录用了我。如果面试当天自己没有其他重要的事情，等等也无妨。

关键是看，面试官出现后是不是能很诚恳地表示歉意，并且解释迟到的原因。有时候老板的事情突如其来，他又不得不处理，我们要体谅。”

面试后多久没通知，你觉得没戏了？

前程无忧调查显示，9成受访者认为面试结束2周内没通知，面试就是没戏了。还有7%受访者认为，4周内没通知，才是真的面试失败了。

进一步调查显示，当面试没回音时，近七成受访者不会联系公司，认为联系了也没有用；有36%的受访者会联系公司询问情况。

面试结束多久没通知，就没戏了？

面试后（一周以上）没有回音有可能遇到以下几种情况：

情况一： 还需要安排下一轮面试，而面试官一般是级别较高的领导，出差、会议安排多，HR要和其协调安排面试时间，这个过程会比较费时，但进入下一轮甚至入职的希望也会相应增加。

情况二： 还有其他的候选人。你的面试表现只是过关，但并非是最好最令人满意的，只是侯选池中的一员，因此要等整一轮面试过后才能决定你的“命运”。

如果在之后的候选人中有表现优异的，那“暂时”没有回音就成了“永远”没有回音了。

情况三： 一些较高层的职位本身的招聘时间会更长一些，企业会更慎重地考量、挑选候选人，所以很可能面试一周后还没有回复。

情况四： 很不幸，你被淘汰了。

总之，面试后没回音是“正常”现象，若是你所心仪的公司，发个邮件或打个电话跟进询问一下也无妨，说不定你的热忱和主动会打动HR或面试官，再给你一次机会呢。

离面试成功到底要过几关？

调查显示，面试需要经过5轮以上的受访者并不在少数，占到了14%左右。63%的受访者面试2轮以内。

在被录取前，你面试了几轮？

猎头J女士表示，通常管理岗位面试时间较长，需要面见的面试官也较多；而基础岗位的面试轮次基本在1—2轮。面试的轮数越多，从另一个方面也可以证明岗位的重要性，公司方出于谨慎需要几轮面见才能最终决定。

从事HR工作的王女士这样透露：“面试的时候，经历了五轮面试后没有消息的，问题并不一定出在第五轮。

很多时候可能是前面的面试官意见有分歧，但是还是需要考察完再慎重考虑，这个时候一般会让候选人走完整个招聘流程。

所以在分析面试为什么没成功时，要通盘考虑，失败原因是综合的，终面没过并不代表问题出在终面上。”

最后，我们还是要时时刻刻提醒自己，我们只是在找工作，不是“求”工作。面试是双向的，也是平等的。只有在面试前做足应对准备，对形势有充分地预估，那么在面试中才能游刃有余掌控全局。

大数据告诉你求职者是如何面试的2

面试中技术很重要，但是如何去沟通表达你的技术更重要，这篇文章内容会讲一些面试中的方法论，后续将不定期进行更新。首先，在这里我想提前说三个问题：

大数据面试

1、面试和工作要懂得分开，先不要过多担心自己写内容在真正工作时不会做，要先解决第一个问题，先有机会进到公司。至于工作的问题是后话，有另一套方法论解决，不是当前要考虑的问题。

2、当前的复习不要追求大而全，不要盲目复习，要根据自己的简历复习，怎么根据简历做看下面内容。

3、高薪肯定是好的，但是要有自我的认知，付出努力会有回报，要追求卓越，要有自驱力。

简历书写

格式

1、专业技能点(8~10 行，主要描述自己掌握的技术栈，可以按照框架划分)

2、工作项目个数(1年经验[1~2]个项目，2年经验[2~4]个项目，3年经验[3~4]个项目)

3、项目描述(概况说明项目即可，但是不能太短，不要两三句话就结束了)

4、架构组件(项目中涉及的技术组件列出来 A+B+C+…的形式)

5、项目流程(可以将项目的整个流程，以列表形式描述出来，要包含所用的关键技术组件，注意用技术的名词，组件名词，别都是中文描述)

6、项目职责(个人职责[3~5]条)，`这里注意个人职责，先概况说明，有必要的话再细化一些，比如负责计算了XX指标，描述出来通过什么方式，或者用了什么函数计算了XX指标`。每条不要一句话参与了XX事情，就结束了。

7、自我评价(自己发挥，正能量即可，比如追求卓越，自驱力等)

内容

1、错别字和技术组件的大小写问题，要注意检查，同一个技术组件不要有的大写有的小写。

2、项目内容的时间顺序要有逻辑比如采集-数仓-画像-推荐 在时间上的顺序要递进，但是这里注意项目在简历中可以倒序排列。

3、项目可以根据自己对组件的掌握程度，已经对我们学习项目的掌握程度来写，比如 Flink掌握不好，可以不写，但是Spark是必须的。

4、简历项目一定要认真读，认真思考，我在简历项目中已经把涉及到的问题讲解的比较清晰了，借用到自己的项目中时，要转换为自己的语言。

如何沟通？

项目架构图

你的每一个项目都要将项目架构图画出来(这很重要)，架构图中要提现出你项目中所涉及的技术组件，弄清楚一条数据在你架构图中的每个组件的输入输出都是什么；

每一个组件在架构图中的作用是什么，为什么用它，能解决什么问题。尤其在你写的自己的项目职责，要在架构上有体现。

架构图画出来有两名方面的作用：

架构图能让你对你的项目有更明确深入的理解，有助于你思考问题。同时在描述项目是思路会更清晰。这就要求你画架构图是不仅仅是列出来组件，而是要明白数据在：

1、组件中的流转，每个组件对数据都做了怎样的处理，我为什么要用这个组件，它有什么优势，有没有可以替代的其他方案。当然上述这些不是每个人都能做的完美，请记住我们这句话Done is better than perfect。

2、当你做完自我介绍后，不要傻傻的等着面试官问你问题，如果手边有纸和笔，或者身边有黑板，就对面试官说，您好，我能把我项目的架构图画一下吗；

这样我们有一个上下文，也比较容易沟通，我对着架构给你讲一下我们项目的技术栈，期间你有什么技术问题，可以随时打断我。

这样是不是就可以把你们沟通的思路圈定到你线下准备的架构上了，是不是对你就更有利了？

当然会遇到面试官不需要或者没有给到机会画架构，不必担心，那就正常走面试流程就可以了。

3、因为在沟通过程中，不可避免会问到你项目中关键组件的一些技术原理问题，比如你用ClickHouse，问你ClickHouse为什么你得知道吧，因此关键组件的基本原理还是要掌握一些，但也不要追大。

技术问题

你的每一个项目都要准备两个相关的技术问题，有深度一些的，准备这些问题作用如下：

当你描述自己的项目的时候，不要只是去讲解项目流程，同时要说一个问题，比如“我在做项目的时候，在什么样的场景下，遇到了XX问题，然后我是怎么解决的”。

这样会让面试官听起来更有质量，同时面试官也可能会追问这个问题，你们是不是就有共同语言了。

比你沉默不语要好得多”。

心态

1、前几次的面试，是找经验的，不必关心结果，不用感觉到面试回答不好，就影响到心情，这是很正常的事情。

你要做到的就是面试之后的“总结”，这个非常重要，每一次面试之后都要深刻总结问题，不仅是技术问题；

还有自己在面试过程中的表现，有没有找到机会画架构图，有没有一些问题是自己会的，但是当时由于什么原因没有答上来，下次该如何调整。

2、面试时不用紧张，此处不留爷，自由留爷处，你和这个面试官可能一辈子就这一次见面的机会，有什么可紧张的，就是表现的再不好，又有什么可怕的。

3、面试的过程其实就是与人交流的过程，要善于抓住机会把自己的能力表现出来，也要能够抓住机会，引导面试官问你会的问题。

比如上边说的描述项目中，说出来自己遇到的问题，已经怎么解决的，就可能把面试官的思路引导到你解决问题的场景和组件上。 还有自我介绍后的画架构图，都是这个思路。

⑥ 大数据时代，带来了哪些便利和优势

你注意到了吗？商场专柜里，女孩们的手腕间，她们的包包，越来越精致小巧了。

这是为什么呢？

作为一名女生，我之前出门，要带钱包、卡包、零钱包等等一大堆，如今，只需要带一个手机就行了。

无论是支付、还是会员优惠卡，打车还是购物，我都可以在手机上直接完成。需要带的东西少了，包包自然可以精致小巧一些了。

除了给女孩的包包减负之外，大数据还给我们带来了哪些便利了呢？

收集用户数据，进行用户画像，然后进行精准营销。这在各行各业早已经司空见惯了。但是现在的大数据，开始“成长”了。

比如，你这个月搜索了厨房水槽、浴室柜等家装产品，接着它会给你推荐马桶、卫浴等同类你可能会用到的产品。不仅如此，之后的三个月内，你可能会陆续看到墙纸、灯具、家具、窗帘乃至于家居装饰品的推送。

再比如，你今天购买了一岁儿童适用的玩具，那么你除了能看到一岁儿童的衣服、鞋子之外，之后的几年，你会看到2岁儿童的、3岁儿童的、4岁儿童的玩具衣服和各类用品。

你的数据，不仅仅被记录，还会被分析“成长”。

你有没有发现，不知道什么时候起，周边的餐饮店、便利店忽然之间变多了？

这些曾经的小饭店、小超市，靠着老板带着几个工人守着，做些不大不小的生意。如今却像春风吹过，遍地开花了。

这里有一个很重要的原因，就是资本的介入。

那为啥之前资本没有介入？因为之前主要靠现金收款，人工记账。对账本，资本方存在着很多不确定性。

那为啥现在资本肯介入了呢？因为现在大多数采用电子支付，数据可追溯，真实性和可信度自然也就更高了。资本方能看到更真实的数据，也就更能分辨出好项目进行投资了。

你有没有发现，如今走在街上，小偷越来越少了？

他们良心发现了吗？也许是的。不过更重要的原因，是大数据技术的普及。

中国有句古话叫“天网恢恢疏而不漏”，如今在我们的城市上空，是真的有“天网”。政府布置了很多高清摄像头，可以精确的捕捉到人物特色乃至于表情。一旦发现犯罪嫌疑人，便会出现警报，快速定位、追踪。坏人便无可遁形。

想要犯罪？嘿嘿，您先学个易容术吧。

今年元月，高邮法院审判的一起案件引起了关注:

这43个人，自以为发现了数据的漏洞，于是就按捺不住的想钻一钻。但没想到的是，美团后台发现了异常的数据，顺藤摸瓜的一查便查到了根源。所以，抓起这些人来，一点不费力气。

2016年，凯文凯利在《必然》里作了个大胆的推测:“科技本身是一种生命，会不断的自我进化。”

如今我们生活的这个时代，已经是大数据的时代了。随着科技的快速发展，大数据的应用也会不断的升级。未来会是什么样子，大数据还会会我们带来哪些变化？不得而知，但我很期待！未来一定会更美好！