京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员?
今天中午和同事聚餐的时候讨论一个有趣的话题:我们经常用朴素贝叶斯来过滤垃圾邮件,可以用朴素贝叶斯算法来挑选靠谱的小伙伴、过滤掉不靠谱的求职者吗?
正方观点招聘的时候我们一直在使用贝叶斯。挑选100个优秀的员工,100个表现差的员工,对他们的个性进行分词(tokenization),然后统计各种特性在两个群体中的词频,和概率。(样本训练)
对求职者的个性、技能进行分词,然后根据朴素贝叶斯算法计算出这个人是优秀人才的概率。(计算后验概率)
反方观点履历好、高学历可能是人渣,辍学生也有可能是优质人才。我们不该带着有色眼镜去看待别人。
酒足饭饱后,大家的话题也转移到妹子、过年回家的计划等等,就不再继续讨论了。
我却觉得很有趣,故写下此文。
在招聘新人时,哪些特性(token、tag、filter)是敏感度高、特异度高的过滤器呢?
以下是我整理的「特性」列表,如果你恰好符合,说明咱俩是一丘之貉;如果你不符合,也无大碍,咱俩求同存异。
三观 过滤器
| 和 | 不和 |
|---|---|
| 反星座 | 吃饭必谈星座 |
| 反中医 | 爱中医、爱国粹 |
和:谈得拢
不和:话不投机
对待中医
一个没有学习过现代医学、医学统计学、药理学,很难对中医有理性思考。尤其是文科生,对中医文化情有独钟。
|
1
|
<span class="pun">若不从事医学行业,对中医的无知都是可以原谅的。大不了只坑害自己,不会坑害别人。</span>
|
星座关于星座,没什么好说的。判断力正常又迷恋星座的有两类人:
|
1
2
|
<span class="pun">*</span> <span class="pun">销售人员:</span> <span class="pun">通过谈论星座套你生日,随手把你录入自己的</span><span class="pln"> CRM </span><span class="pun">系统,定期给你送生日礼物,维护客户关系。</span>
<span class="pun">*</span> <span class="pun">「女性产品」的产品经理,比如大姨妈,西柚,薄荷。</span>
|
产品经理的过滤器
1. 书单
| 和 | 不和 |
|---|---|
| 设计心理学 | 不读书 |
| Rework |
|
| Dont’t make me think |
|
| 黑客与画家 |
|
| 精益创业 |
|
如果一个产品经理工作一年,这几本书都没读过,就可以过滤掉了。
2. 手机
| 和 | 不和 |
|---|---|
| 多部手机,覆盖 Android/iOS/Windows |
|
| 安装了很多App (>100) |
|
| 各种平板设备 |
|
对互联网有感觉的产品经理会尝试各种新奇的、好玩的、有趣的事情,他的手机里会不自觉的安装各种App。
所以,一个产品经理的手机里若只有寥寥几个App,我觉得也可以过滤掉。
3. 口头禅
| 和 | 不和 |
|---|---|
| 用户反馈、文案、细分、DAU、PV、UV、转化率、A/B test 、打开率、EDM | 战略、布局、市场、模式、平台、虎嗅、小米模式、O2O |
根据口头禅也可以过滤产品经理?
听上去很扯,其实我是有理由的。
有一次李宁面试人人网出来的一个产品经理,聊了20分钟,此人满嘴都是战略,听上去一副怀才不遇,即将大展拳脚的样子。深入细问:你打算怎么做呢?对方顿时语塞。
经常见一些产品经理整天探讨小米模式、苹果成功的秘密、互联网的未来、《三体》揭露的互联网未来的启示录,热衷于预测趋势,分析战略。却写不好文案、不会看数据、不会分析数据、不回复客服反馈,不会用户访谈,我招你有什么用呢?
相反,我认识的几个优秀的的产品经理既都是非常务实的,** 他们的口头禅都是「可执行的」。**
二爷:Google Analytic 用到了极致,从来都是用数据说话,不凭感觉。他的口头禅是 细分 / UV / PV。
李宁:喜欢回复用户反馈,根据反馈迭代。他的口头禅是 整理数据 / 原型图 / 用户反馈 / 会议记录。
李作刚的口头禅是 文案 / 用户心理 / EDM 。
张进:丁香园CEO,曾经的产品总监,执行力很强的一个人。口头禅是 Due date / 论坛用户反馈。
冯大辉的口头禅是 错别字 / 圆角 / 字体 / 像素 / 响应式 / 流量。
相反,整天满嘴跑火车,把战略和模式挂在嘴边的都是不靠谱的「互联网分析大师」。
4. 工作习惯
| 和 | 不和 |
|---|---|
| Fuck meeting | Love meeting |
| Work async(发邮件,写文档) | Love IM chatting |
| Chase user | Chase boss/vc |
| Utilize calendar and tasks to the max. |
|
| GTD(或其他时间管理方式) |
|
用工作习惯这个过滤器可以筛掉工作效率低的产品经理。
日历、邮件、GTD重度用户一般都是时间管理高手
不愿整天扯犊子的一般都是沟通高手
喜欢写邮件的都喜欢一次性陈述完毕,do it once. 喜欢IM 工具的产品经理一般啰哩啰嗦,需要反复沟通。
5. 工具
| 和 | 不和 |
|---|---|
| Axure / Omni Graffle |
|
| Evernote/为知/有道笔记 |
|
| 友盟 |
|
| Google Analytic |
|
| Things/Omni Focus/ Do.it |
|
| Gmail |
|
| Markdown |
|
以上是我总结的产品经理过滤器的五个大方面。
三 程序员过滤器
对待技术小伙伴,我的个人好恶只有一条:
| 和 | 不和 |
|---|---|
| love coding | coding is just a job.(养家糊口型) |
在 Github 上有(或参与)开源项目。如果满足此项,说明此人已经熟悉 Git,熟悉 Github work flow。
Vim党。打磨农具很花时间,优秀的程序员不一定喜欢打磨农具,但痴迷于 Vim 这个农具的的程序员一般都比较优秀。(丁香园的明城、薄荷的zgm 都是样本)
开发环境在 Linux/Mac。
Blogger,热爱分享技术。
会翻墙
有 Side Project。说明他热爱 codiing
2. 养家糊口型程序员的过滤器
我用来筛选此类程序员的一个特别敏感的过滤器:业余时间的分配。
他们在闲暇的时间一般不看技术书籍、不看技术博客、不优化代码。
结束语
题图是贝叶斯,一个牧师,业余数学家,创建了一个数学流派。贝叶斯算法是其代表作品。
本文的讨论总结下来就是在计算两个先验概率:
如果优秀的产品经理(程序员)都有A这项特质,那么一个含有A这项特质的人,有多大的概率是个优秀的产品经理(程序员)?
如果 Garbage PD (programmer) 都有B这项特质,那么一个含有B 特质的人,有多大概率是个 Garbage PD(programmer)?
你在面试别人时有没有灵敏度高、特意度高的过滤器?你如何预见求职者一年后的样子?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27