信息找人模式_开启找人模式

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• 1、什么是大数据时代的思维
• 2、信息服务
• 3、网络营销中的百度推广和百度信息流的区别在哪里
• 4、关于疫情的八种找人法是什么？
• 5、互联网猎头怎么找人
• 6、找人的方法和技巧是什么

什么是大数据时代的思维

一、数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心

大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

二、数据价值原理：由功能是价值转变为数据是价值

大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

三、全样本原理原理：从抽样转变为需要全部数据样本

需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

四、关注效率原理：由关注精确度转变为关注效率

关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。

五、关注相关性原理：由因果关系转变为关注相关性

关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

六、预测原理：从不能预测转变为可以预测

大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。

七、信息找人原理：从人找信息，转变为信息找人

互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术，让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。

信息服务

计算机、通讯和网络等技术的进步导致了信息环境的剧变，给信息服务业带来了前所未有的机遇与挑战，信息的搜集、组织、存储、传播和交流的方式以及用户的信息需求、信息获知、信息获取的方式也发生了很大变化。为了满足用户日益增长的信息需求，信息服务也处于不断的变革之中。

10.2.1　互联网的个性化信息服务

个性化信息服务是网络信息服务发展的重要方向，已经引起国内外许多专家学者的研究兴趣，因而近几年这方面的研究成果较多。在一些文献里，又将个性化信息服务称之为个性化服务、个性化定制服务、个性化信息搜索服务、个性化信息推荐服务、个性化信息提醒服务和个性化信息代理服务等。

互联网是海量信源，而且其信息的组织是异构的、多元的和离散分布的，由于信息不断地更新和增加，信息量以指数规律迅猛地增长和扩展，因而形成了“信息爆炸”。但是这种爆炸式的信息增长，并没有给用户带来真正的“信息”增加，大量的无用信息掩埋了用户真正需要的有用信息。

纵观互联网信息服务的发展过程，其信息服务的理念演化经历了“信息资源中心—信息交流中心—信息用户中心”的变化过程。“信息资源中心”是指以信息资源建设为中心，“信息交流中心”是指以信息资源的传递和交流过程为中心，而“信息用户中心”则是以主动、适时地为用户提供满意的信息服务为中心，强调要针对每一个用户或者独特用户群的信息需求提供个性化信息服务。“信息资源中心”和“信息交流中心”都是以信息为本位，关注的焦点都是信息，忽略了用户的需求特点。现有的信息服务系统存在着明显的缺陷，比如资源分散，检索集中，对所有用户是一副面孔，有求则应，无求不动；用户按格式请求，系统按字面匹配，因而查询方式局限、死板。解决这些问题关键在于将互联网从被动接受浏览者的请求转化为主动感知浏览者的信息需求，实现互联网系统对浏览者的主动信息服务。“信息用户中心”的服务理念体现了“用户本位”的思想，信息服务组织的原则是“用户需要什么服务就提供什么服务”。个性化主动信息服务将是未来信息服务的主流模式，它实现的是“信息找人，按需服务”。其实现途径就是通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史的搜集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而指导用户的浏览过程和信息检索，或向用户主动推送信息。

具体而言，个性化信息服务具有以下特点：①以用户为中心。所有的服务必须以方便用户、满足用户的需求为前提。②允许用户充分表达个性化需求，能够对用户需求行为进行挖掘。信息服务的系统不仅要提供友好界面，而且要方便用户交互，方便用户描述自己的需求，方便用户反馈对服务结果的评价。要能够了解用户的个人需求、习惯、爱好和兴趣，为其提供“量身订制”的个性化信息服务。③服务方式更加灵活、多样。不仅要为用户提供更加准确的信息，而且还要能够按照用户指定的方式进行服务，如满足用户对信息的显示方式、提供结果的方式（纸质、电子版、网络版、电子邮件等）的要求，对服务时间的要求，对服务地点的要求等。如著名的搜索引擎 Yahoo的个性化订制，允许用户用简单的词或主题词列表来指定自己感兴趣的主题，流行的浏览器如 IE和Firefox都允许以一个个性化的方式组织书签等。④能够主动将用户所需信息推送给用户。信息推送服务，是利用推送技术（Push）自动搜索网络上用户感兴趣的信息，并主动推送到用户面前的服务，也可以称为基于“推”模式的网络信息服务。

个性化是一个非常活跃和广阔的研究领域，其目标是就领域知识表示用户的信息需要和兴趣，向用户提供个性化的信息服务和主动的信息服务。个性化主动服务既可以为人们带来实惠，又可以给信息服务商和软件开发商带来效益，因此是大有可为的一项工作。而且它在技术上可以开拓一个新的天地，在基础理论上也可以刺激一些新的增长点。Web信息服务正在进入一个新的时代，个性化的研究将促进新一代的信息服务日趋完善。

10.2.2　数字图书馆的信息服务

由于数字化时代的到来，人们对信息获取、储存、传递的能力和条件得到了极大的提高和改善，作为社会信息中心的图书馆得到了空前的发展，人类社会在经历了农业社会和工业社会后，开始进入信息社会。与此相适应，图书馆在走过传统图书馆阶段、自动化图书馆阶段后，也开始步入数字图书馆阶段。

自1998年10月中国数字图书馆工程正式立项启动以来，中国数字图书馆事业历经10多年发展历程，迎来了数字图书馆服务时代。从目前的发展来看，数字图书馆已经能够为用户提供资源检索、资源导航、虚拟参考咨询、基于网络的文献传递、网络教育培训等各种常规服务，以及其他特色服务，如个性化订制、科技查新、代查代检、新书通告、多媒体信息服务等。数字图书馆的信息资源除文字信息外，还有许多图像、图形信息及声音、视频、动画等数字化信息，图书馆利用计算机把各种信息转换成信息代码，通过与多媒体技术的有机结合，进行统一存储和管理。

10.2.2.1　关于数字图书馆个性化信息服务

1999年，美国图书馆与信息技术联合会（LITA)10位著名的数字图书馆专家在研讨会上，把个性化定制服务列为数字图书馆发展的七大趋势之首。2000年底，数字图书馆个性化信息服务研究开始得到国内的关注，2002～2006年国内出现了个性化服务理论与实践的研究热潮。归纳起来，研究主要集中在以下几个方面：

（1）个性化信息服务概念。个性化信息服务，是针对不同用户采用不同服务策略和方式提供不同信息内容的服务。它具有以用户为中心、对用户需求进行挖掘、灵活多样和主动将信息推送给用户的特点。其类型有：个性化内容定制服务；个性化信息检索定制服务；个性化界面定制服务。用户个性化需求可通过用户访问记录挖掘、Bookmark和Agent获取。在数字网络时代，图书馆的工作应以满足每位信息用户的信息需求为工作目标，图书馆个性化服务体现在为用户构建信息资源框架、信息交流通道、信息过滤工具、个人知识管理场所。个性化服务将从根本上提升数字图书馆的服务能力和对用户的贡献力度。

（2）个性化信息服务模式。个性化信息服务模式主要包括网络个性化定制服务、搜索引擎个性化信息服务模式、信息推送服务模式、个性化最新资料快报服务模式、个性化Web推荐与搜索服务模式、呼叫中心服务模式、网络智能知识服务模式、MyLibrary个性化服务系统等服务模式。

（3）个性化信息服务支撑技术。数字图书馆个性化信息服务的应用技术主要包括：信息推送技术、智能代理技术、智能搜索引擎技术、网页动态生成技术、数据挖掘技术、信息过滤技术、过程跟踪技术、安全身份认证技术、数据加密技术等，其中信息推送（Push）技术、智能代理（Intelligent Agent）技术、数据挖掘技术是关键技术。信息推送技术是由 PointCast Network公司于1996年提出的，它较好地解决了网上盲目点击和无目的阅读问题。智能代理技术主要应用于 Web用户当前访问信息的在线采集及历史访问信息的获取与采集。利用Agent收集信息时也必须要受信息安全技术的访问控制机制的约束，以保障用户的隐私权。数据挖掘技术是对用户访问 Web时在服务器上留下的访问记录进行挖掘，并从中学习用户的访问模式，根据特定的用户，自动改进 Web站点上的信息组织与显示，可应用于 Web个性化信息服务中。

（4）个性化信息服务系统 MyLibrary。个性化信息服务在国外的研究始于 20世纪90年代末，并将研究成果应用于图书馆的实践中，最早建立 MyLibrary的有北卡罗来纳州立大学、南加利福尼亚州立大学、加利福尼亚州立工艺大学、康奈尔大学、犹他大学、纽约大学等 10多所高校。MyLibrary个性化信息服务系统包括 Mylinks和Myupdates,Mylinks主要用于用户个人搜集和组织数字化资源，而 Myupdates将图书馆新到资源及时通知用户。目前，国内数字图书馆个性化信息服务的成功案例有：浙江大学图书馆的“My Library”、中国科学院国家科学数字图书馆建立的“我的数字图书馆——基于个性化集成订制的门户网站”以及中国人民大学图书馆的“数字图书馆个性化服务系统”。

10.2.2.2　数字图书馆服务的发展趋势——以用户为中心的图书馆2.0时代

2004年，O’Reilly公司和Media Live国际公司之间的头脑风暴产生了 Web 2.0的概念。Web 2.0经历了数年的发展，已经从一个高度热门的概念，逐渐转化为一个个清晰的应用，比如博客、Wiki、RSS、社会性网络（SNS）、标签和民俗分类法。2006年2月，中国互联网协会对 Web 2.0的定义是：“Web 2.0是互联网理念和思想体系的一次升级换代，由原来的自上而下的由少数资源控制者集中控制主导的互联网体系转变为自下而上的由广大用户集体智慧和力量主导的互联网体系。Web 2.0内在的动力来源是将互联网的主导权交还个人从而充分发掘了个人的积极性并参与到体系中来，广大个人所贡献的影响和智慧、个人联系形成的社群的影响就替代了原来少数人所控制和制造的影响，从而极大解放了个人的创作和贡献的潜能，使得互联网的创造力上升到了新的量级。”

2005年9月以来，西方图书馆学网络媒体出现了一个新名词：图书馆 2.0(Library 2.0）。这个概念当时没有十分明确的定义，一般的理解是：图书馆 2.0是 Web 2.0的技术或服务在图书馆信息服务中的应用。图书馆2.0的概念给我们描绘了一种新的理念，使我们对图书馆服务的思考模式有一个重大的转移。

图书馆2.0的概念出现的时间不长，但在这一概念出现之前，众多的Web 2.0服务，特别是维基（wiki）、博客（Blog）和RSS，向图书馆提示了在网络环境下拓展图书馆信息资源，延伸图书馆信息服务，实现与提升图书馆服务理念的无限可能。

Web 2.0的各种技术和应用的确已经越来越多地被图书馆接受采纳。当然从未听说过Web 2.0或者使用过 Web 2.0相关应用的图书馆人也不在少数。因为毕竟 Web 2.0发迹于网络。Web 2.0具有交互性（参与性）、个性化、相关性和开放性的特点，从模式上是单纯的“读”向“写”，向“用户主动创造互联网信息”发展。图书馆应用 Web 2.0技术来改善图书馆的服务资源共建共享工作，主要目标在于：利用用户协作模式帮助图书馆发现和采集资源；为用户提供创造和传播知识的渠道；为用户与图书馆之间，以及用户与用户之间的思想交流提供空间。例如，我们大家所熟悉的Wiki百科全书。Wiki是 Web 2.0的非常重要的组成部分。它充分体现了 Web 2.0所蕴涵的精神。维基应用最被人所熟知的是维基百科全书，这是一个由网络用户共同协作开发维护、编辑修改的网络百科全书。注册用户既可以是某个词条的读者，又能够对词条进行添加编辑。维基百科全书建立在庞大的用户数量和对用户充分的信任，在内容创建方面已经引起一场深远的变革继而产生广泛的社会影响。

图书馆业已运用维基创建各馆的百科全书，有的是让读者一起参与，有的是让馆员维护编辑，读者作出评论。

随着 Web 2.0技术在国内外数字图书馆的进一步应用实践，数字图书馆的服务模式、服务内容都因此产生重大变革，将实现真正意义上的以用户为中心服务主导型数字图书馆。我们满怀信心期待，一个图书馆2.0的时代即将到来。

10.2.3　信息可视化

近几年来，随着互联网的飞速发展，商业数据的大量计算，电子商务的全面展开，以及数据仓库的大规模应用，产生了一个广泛的需求：可视化技术不仅要用于科学数据，而且要作为一个基本工具，应用于抽象信息，揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征。信息可视化是比较年轻的信息服务技术，其本意是为了解决人们如何从浩如烟海且日益膨胀的知识和信息中快速有效地获取所需的信息，而且这些信息以可视化的结构和关联方式联系在一起。该技术起源于1983年美国耶鲁大学统计学教授 E.R.Tufte发表的数据图理论。1987年，美国国家科学基金会发表了一份研究报告《科学计算中的可视化》。这份报告被认为是科学可视化这一领域诞生的标志。

从1995年以来，国际两大学术会议专注于信息可视化：一是北美地区每年10月召开的信息可视化学术会议；二是欧洲每年7月在英国伦敦召开的信息可视化国际学术研讨会。讨论的专题已发展到20多个：如，信息可视化（Information Visualization）、数字图书馆（Digital Library）、可视化教育与艺术（Visualization Education and Art）、Web图形与可视化（Web Graphic and Visualization）、虚拟现实建造（Virtual Reality in Construction）等。信息可视化研究包括信息对象特征描述与组织的可视化、信息检索操作的可视化和检索结果的可视化。其研究领域一般细化为七类：

（1）一维信息可视化。一维信息是简单的线性信息，如文本或者一列数字。研究较多的是时间流信息。

（2）二维信息可视化。二维信息是指包括两个主要属性的信息，如城市地图和建筑平面图都属于二维信息可视化，研究较成熟的是地理信息系统（GIS）。

（3）三维信息可视化。许多科学计算可视化都是三维信息可视化，因为科学计算可视化的主要目的就是表示现实的三维物体。

（4）多维信息可视化。多维信息是指在信息可视化环境中的那些具有超过3个属性的信息。

（5）层次信息可视化。抽象信息之间的关系最普遍的一种就是层次关系，如磁盘目录结构、文档管理、图书分类等，其研究的重点是如何在有限的空间内全局显示文档信息。

（6）文档（文本）信息可视化。我们面临的信息中，绝大多数是文本信息，如电子邮件、互联网文档、科学论文、报纸文章等。文档信息是我们记忆的延伸，我们需要经常和文档信息进行交流。文档信息可视化可以分为两类：一类是对单个文档本身的可视化，另一类是对大型文档集合的可视化。其研究重点是如何从各种堆积如山的文档信息中快捷地获取我们需要的内容和知识。

（7）网络信息可视化。目前，Web上的信息以 TB计，这些信息分布在遍及世界各地的上百万个不同的网站上，网站通过文档之间的超链接彼此交织在一起。并且，不论Web的规模有多大，有一点是肯定的，它还将继续膨胀。如何方便地利用 Web上的信息，成了一个迫切需要解决的问题。然而，目前的信息访问方式却远远不能让人满意。信息可视化在帮助人们理解信息空间的结构，快速发现所需信息等方面将会扮演令人信服的重要角色。其研究重点在于帮助人们理解信息空间的结构，快速发现所需信息，有效防止信息迷途等方面。

国内对可视化的研究与应用主要集中在科学计算可视化方面，对信息可视化的研究与应用，特别是在商业软件方面，同国外先进水平还有相当的差距。信息可视化与智能化检索的研究与应用正趋向二者相互融合、相互推进的发展方向。信息可视化技术将是知识管理的一种重要工具。

网络营销中的百度推广和百度信息流的区别在哪里

百度信息流广告指的是在百度信息中穿插展现的原生广告，特点是广告内容化，从硬广走向原生资讯，无缝融合内容。百度信息流广告内容定向精准、跨屏覆盖、高转化率、用户干扰少。在百度竞价中百度信息流和百度百意以及百度搜索构成了竞价中最长使用的三种广告投放模式。

百度信息流广告主要展示在百度首页（手机百度APP、百度首页WAP端）、百度贴吧（贴吧APP、WAP、PC）以及百度浏览器（APP）上，当用户在浏览信息时所穿插的一种广告展示形式。

如果把客户的需求比做糖果。竞价就是提前了解到了客户喜欢的口味，然后对症下药，药效猛见效快。但信息流广告却像是一把不同口味的糖，等着有人来认领。其实用户也在等，等自己感兴趣的那颗糖出现。其实你完全可以用信息流广告让他明白自己喜欢的口味，然后用百度竞价来帮他确定自己的口味。

所以，你有没有找到属于自己的那颗糖果？

关于疫情的八种找人法是什么？

疫情可以通过电话找人，通过政府机关找人，通过网络找人等！

互联网猎头怎么找人

首先我们要知道什么是互联网猎头？

猎头的精髓是把合适的人用合适的薪水，放在合适的位子上。

早期的猎头机构，猎头往往依靠顾问的人脉资源和公司积累的人才库进行人才猎寻。由于信息的不对称，众多猎头仅仅扮演着“职业中介”的角色，通过中高级人才信息的交互来赚钱。然而随着互联网的逐步发展，数据搜索和提取技术的发展，人才信息本身已经不再成为猎头公司掌控的独特资源，猎头行业的一种新模式：互联网猎头应运而生，并快速发展起来。

低端猎头将慢慢被淘汰。  尤其是不具备专业能力、主要运作中低端职位的小猎头将逐步被互联网猎头取代。这些小猎头公司最多不过十来人，它们掌握的资源很有限，挖的人质量不高，成功率较低。互联网猎头可以通过技术手段实现人才信息的获取，并通过线上千千万万的猎头顾问予以推荐，相比之下，这种猎取人才的渠道更广，成本也较为低廉，对比猎头招聘服务,互联网猎头可以为企业平均节省60%的招聘成本，可以逐步取代低端猎头的简单人才推荐工作。  

互联网猎头平时的工作模式：

从客户（也就是招人的公司）那里拿到需要招聘的岗位，分析职位，然后通过各种渠道，开始找合适的人。

资深的猎头顾问跟潜在的候选人联系后，会从以下几个维度对候选人进行综合评估：

能力方面匹配度（既技术水准，业务能力）

对目标公司的意愿度

换工作的心态（是单纯为了涨工资？还是为了个人发展？）

目前薪水情况及期望薪酬

现阶段是否适合跳槽（跳槽太频繁的，基本就被忽略了）

个人性格与客户公司文化是否match

找人的方法和技巧是什么

根据信息(比如你们同学关系啊,朋友啊,发小啊),然后在各个网络应用中寻找.比如qq中查找好友,现在有 "可能认识的人" 系统帮你找, 人人啊 网站 搜索 有没有他/她个人的信息. 茫茫人海祝你好运.

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