京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编辑:Mika
问:老师好,我之前的话在去招聘网站上投简历的时候,我发现很难找到非常适合自己的岗位,您有什么好的办法吗?
答:了解,这样有很多小伙伴在招聘网站搜索时候都会有个误区,就是只搜索汉字。
比如说我找会计,我就直接搜索会计,我只搜索财务。
那么实际上当中要三个关键的维度。
一个就是时间维度,就是当你在6月份找工作的时候,你发现在6月份的目前这个阶段我看不到6月份特别合适的足够多的招聘岗的时候,你为什么不去看5月份呢?
通常情况下企业的试用期是3~6个月,意味着3~6个月以内的企业发布的招聘信息,我们都可以去看一下,因为企业会有补充招聘。
比如说你入职了,你在试用期也存在一个优胜劣汰双向选择。那么你已经在试用期了,那么企业在优胜劣汰过程中他发现你不合适了,他可能再补充招聘。这些信息实际上单凭从招聘网站是看不到的,这是时间维度。
还有一个地域维度,就是很多的伙伴实际上是习惯性的把自己画地为牢,就是说我的求职城市定在了某个城市。比如说我定在北京了,我就盯着北京这个城市,我就去找工作了。
但是当中也存在误区,是什么呢?
比如在北京周边的核心,只要待遇合适,离你的核心城市不是很远,那么你是可以要考虑到多个城市去求职。
因为很多人他选择一线城市去就业的时候,他会发现我在一线城市我要租房子。那么我除了北京之外,是不是还有其他的一线城市我也要租房子,在这件事上都是一样的情况下,我主要考虑的是岗位待遇和岗位的技能匹配,这是地域的一个关键额度。
第三个也是一个最关键的点,就是在搜索的时候,实际上大家习惯性的只去搜索它汉字的岗位名称。
比如说你去找数据分析,大家习惯性会在招聘网站上去搜索“数据分析”这4个关键字。
然后除了数据分析之后,我去搜索数据运营,那么往往你会发现当你把这些汉字都搜索完之后,我已经看不到更多的当期正在招聘的企业了,这里面会有误区。
除了搜索汉字以外,实际上也还可以去搜索很多的专业技术的工具名称。
比如说咱们常说的spss、还有power BI、还有Excel,包括一些函数的名称,比如说sumif、countif、index、vlookup,这些看似可能并不是我们平常习惯上使用的一些关键词,但是恰恰是这些关键词最容易搜索到更多的对口的,岗位。
咱们可以类比一下,比如说我们的逻辑是什么,我要去做某个岗位,那么这个岗位的专业技能当中,它会涉及到一些专业工具,而我们直接来搜索专业有工具的名称,而不仅仅是搜索它的岗位名称的时候,我们就会发现可以看到更多的使用这些专业工具的岗位。
这个时候我们就可以默认为,只要你使用了专业工具的岗位,它就应该是和咱们的专业技能相关的。
咱们比如说有些公司他在招会计的时候,他可能不一定叫会计这个名称,他会叫财务,可能叫税务助理,叫做出纳,可能叫任何一个名称,但是只要是会计,他就会涉及到财务报表,我们直接搜财务报表就好了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29