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一看问题有点大,点进来发现问题,果然好大!小红拖拉机虽然不算大V,但胸肌的深V还是有的,不能辜负了V字辈名声。

你能扯这么大的皮,我要是给你Ctrl+V一本鲁森斯的《组织行为学》上来,你又该说我没概括能力了。可这么大的问题,我要只用几千字概括出来,看完你又该抱怨仍说没干货。

大叔见招拆招,献丑了。

在我看来,一个好的招聘体系应该有三个系统,一是人力资源规划,二是素质模型,三是结构化面试(其实是结构化的筛选系统,为了好理解暂用面试)。

人力资源规划的重要性,在于变被动的服务支持为主动的改革推进,配合公司发展战略,构划出未来的人才结构与数量。

长的不说,就说3-5年的公司战略吧,战略的推进靠人力资源来实现,所以我们要思考几个问题:

  • 5年后的营业额是多少,按现在的业务模式得需要多少人员服务客户实现目标值如,需要如何配置不同部门员工比例以应付业务模式变化?针对客户数量和员工数量,应配置多少财务、人力等后勤人员?
  • 在5年为满足客户需求而扩大的这样一个数量的员工群体,是否需要划出更多层级或部门,每个层级人员配置如何?
  • 5年内是否有技术改进和管理品质提升带来的效率提升,降低业务或客户所配置的员工比例?
  • 未来业务模式和市场挑战,需要员工具备哪些能力,这些能力是招聘采购来,还是自己培养?
  • 近几年的员工哪些会晋升、解约、离职、退休,需要如何重新配置人员?

关于未来人力资源需求,常用德尔菲集体预测(Delphi Procedure)、定量分析、趋势分析、回归分析、标杆对比等方法测算。而内部人力资源供给预测,常用方法如马尔科夫模型(Markov Model)等,两者综合,就能确定未来的编制及招聘需求了。

Mercer给某公司做的人力资源规划

定了规划和编制,才能在一个较长的时间周期内,掌握招聘管理的主动性,使人力资源各职能工作更具系统性,给招聘更多发挥空间。

人力资源规划虽然超越了招聘体系,但也是一个完整的招聘体系不可或缺的重要前奏序曲。

对于招聘来说,人力资源规划是宣言书,是宣传队,是播种机……

素质模型之于招聘的意义,在于帮助我们画出人才的脸谱,告诉我们应该招聘什么样的人才。

拿单身狗萌举个栗子撒~

有人问,你想找个什么样女票噻?

单身狗说,也么撒子要求,有感觉就行!

人家只能说,卧槽,滚粗好不好~ 你就是说脸蛋像高圆圆,或声音像林志玲,或身材像周秀娜,老娘都能给你找到,需求很明确、目标有侧重嘛。可你有感觉是个什么鬼?我哪知道你对大胸还是长腿有感觉。

没错,素质模型在招聘方面就起这个作用,把组织到底对什么样的候选人有感觉,给明确化出来。

当然这里的组织有感觉,指的是这样的人进入公司后,能在组织内部把绩效搞High~

素质模型的科学定义是什么我就不说了,参见我之前的很多篇回答。但我要在这里给素质模型背书,谁让我是麦克利兰的脑残粉(开玩笑啦,大叔只是科学的脑残粉)。

素质模型是最具科学性的人力资源系统性管理工具,没有之一。虽然HayGroup被光辉国际收购,很多人落井下石地说,Hay被收购意味着素质模型的终结,其实我一点也不赞同。

继往开来的领路人,带领我们走进那新时代,高举旗帜开创未来……

告诉我,素质模型终结后,开创未来的是个什么鬼?你倒是给我拿出个东西粉墨登场光彩亮相啊?

学术界近40年并没有一个这样的东西出来,管理实践界编造不出一个能和素质模型日月同辉的倚天剑。

我自己拿spss亲测了素质模型的科学性,我用探索性因子分析得到了和预先投进去的素质指标数一致的因子数,而且最大解释面积没有超过40%,虽然没有拿Cronbach's α系数进行内部一致性分析,但是能得到因子数已经让我感叹。原谅我的啰嗦,以上一段文字的核心是:素质模型是科学的。见下图。

某素质模型调研中所得数据的探索性因子分析

要不然也不会在知网能搜到92万篇文章和论文是关于素质模型的。

素质模型理论被各家咨询公司学习吸收后,各家感觉卧槽,这是一个好宝贝,我拿来忽悠人没问题,Hay有麦克利兰的素质库版权,那我们变换词汇,删减增补,编出来自己的素质词典不就搞定了。

根据在众多国家、不同组织类型中40多年的实践表明,Hay的素质词典应该是最具科学性的。然而其他家的素质词典,却达不到这个样子的,这一点我没有用数据的数理关系推导过,但从心理学研究成果来看,很多公司的素质词典素质名称就出现了构念重叠、只有表象而没有水下冰山等诸多问题。

不过大家对素质模型之所以又爱又恨,也不是没有原因的。苍蝇不叮无缝蛋,小三不挖石头墙。

因为素质理论是一套准科学的工具,使用的学习成本较高。大家接触过素质理论的应该有概念,听能听个一知半解,讲也能讲讲水面上下。再往深里讲就蒙圈了,尤其对于其在人力资源管理实践中的应用,尤其是深层次应用,绝逼抓瞎。

比如在招聘结构化面试中的应用,在培训需求挖掘与人才培养规划中的应用,在人才管理中的分类应用,等等,都需要较为专业的人对其进行解读和分析。这也是为什么素质模型在学术界很火,但在企业管理中应用时往往虎头蛇尾,看上去很美,实施起来走形式,难掩曲高和寡之瑕。

即便如此,素质模型仍是一个很好用的工具。我曾给某公司建立起销售人员素质模型,有成就动机、关系建立、服务意识、信息收集、沟通影响等8个素质指标。然后我们就依据这些素质,结合销售人员的具体工作场景,用内隐连接的思路,建立简单易上手的精准推理模型(Inferential Accuracy Model),包括开发结构化的题库,设定观察项与关键行为,通过开放性题目和STAR法,获得对候选人的评估。在招聘领域推行一段时间后,得到客户的高度赞扬(虽说是真的,但怎么赶觉像老王卖瓜呢)。

1.3 结构化面试(筛选系统)

结构化面试的意义在于,我们如何客观、标准化地实现对候选人的筛选,并降低筛选成本。

很多经验丰富的HR老司机,路子野资源多,阅片无数阅人也无数,选人一般不会跑偏。但这些人虽能选出来子丑寅卯,却未必能说出来个一二三四,能传授的多半是零散的经验,而无法升华到更利于传播和推广的系统性知识层面。

因此,如果想更加科学系统,或者能跟老板用数据说话,实现面试的精准化与结构化,那就得往下看了。

对求职者候选人的筛选分4个维度,1人口特征与资质,2 数学、逻辑、语言的认知能力,3 个性与性格特质,4 专业能力。掌握这4个维度,就像多了一门语言,和谁沟通招聘都会比较容易。所以招聘工作的入门者可以通过这个建构你大脑中的模型和脸谱(profiling)了。

我们招聘,要不是弥补离职缺口,就是弥补业务缺口,无论哪种,我们都会在大脑里画出这个人的像,虽然还一个候选人没见,但性别年龄学历、个性与能力水平差不多就出来了。

如果作为一个招聘负责人,给你一个招聘需求,你脑子里却没有这个人的画像,那说明你在熟悉业务和招聘体系两方面上,至少有一个没有做到。

1.3.1人口特征与资质

人口特征与资质,是候选人比较稳定的特点,比如年龄、性别、户口、婚育、教育经历、工作经验等等,而且其中一些信息还能相互佐证。

这些信息有区间匹配之分,但却并不是锦标赛式的,不信你招个零工保洁,这时候一个UCLA的空气动力学PhD来投简历,你会不会面试?

这些信息看似简单,但是和后面提到的个性特质也是有联系的。当你确定要招一个内向而偏向研发的人员,那你拿他的履历看看社团与社会实践等经历,差不多就能有个数是不是相符了。

作为筛选体系的第一步,人口特征与资质与员工入职后的绩效并不存在较高的相关关系,也就是说学历高、身材高、名校毕业的人,绩效并不一定好。

它最大的作用在于,降低我们进入笔试或面试环节的候选人数量,也就是尽量筛选掉那些不合适的人员。

我们知道,减少招到不合适的人员的几率(取伪错误,或称β错误),就会提高我们错过合适人员的几率(弃真错误,或称α错误),好比我们要招个形象好的,这样才能促进公司销售额,殊不知我们错过了马云……

所以要精简点数,这里面最少的几个点不是说可以筛选掉大多数人的几个点,而是尽量排除那些不适合的人的点。这个点的严格还是宽松,取决于雇主品牌在市场上的影响力和招聘人力成本之间的平衡,总归不能因为怕错掉好的候选人而累死HR宝宝。

就是我们常说的智力或智商。包括数学、逻辑和语言,常用题如,Raven’s Progressive Matrices(瑞文图形推理测验)、Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal (WGCTA精细判断测验)。为了与实际的结合,一般数字和语言智力,会通过商业推理或社会经济等事例来进行,瑞文测验就是那些小方块、四边形、六边形让你猜猜少的是哪块类似题目。

在限定其他条件情况下,认知能力和绩效呈显著强相关。

这个在我给一个公司做素质模型的效果验证中,已经证实。见下图中的第一第二列的AT和CT,分别是逻辑思维和概念思维,尤其逻辑思维,员工实际绩效与绩效量表均呈显著的强相关关系。

某公司素质指标与绩效效标的验证分析

也就是说,在其他因素不确定或没有明显差异时,你招个聪明的人,显然比智力低的人能带来更高绩效。

但一般我们招聘的时候,也不会太在意这个,或对这个进行过高的赋值,通常来说,会给予一个最低可接受下限,即过了这条线,我们就不会因为其智力因素筛选掉他。常规来说,在平均分负一个标准差(-1s)以上的人,也就是84.13%人都可以接受。我是算的太过精确了,一般在70%~80%之间吧。

智力测验一般会以网络答题或线下笔试进行,但线下测验时一定要注意限时,因为大部分人基本上刚刚好在时间点之前完成,时间不会有富裕的。

1.3.3个性与性格特质

可以说,我们任何一个有过招聘经验的人,都会在面试的时候,通过几点来观察候选人,可是观察的对不对,鬼才知道。反正你有你的一套标准,我有我的一套思路。

我们在这的最大目标,就是合并大家的工具,用一种语言沟通。

当然了,看过我回答的知道我可能会推荐大五测评,不过你们错了,因为我是绝对会推荐大五测评。

但实际上因为大五不像那些江湖心理学,比如色彩性格,比如DISC测评,那么朗朗上口易传播,所以虽然已经存在很多年,在学术界享受被膜拜的地位,但是在测评市场上却并不怎么火热。

大五人格包含了五个大的维度,包括外倾性、尽责性、开放性、宜人性、神经质,你瞅瞅,这名称听着怎么这么不接地气呢?

实际上每个维度都不是一个单一的性格特质,首先每个维度都有对立的两端,比如外倾性对应内倾性,开放性对应控制性,神经质对应情绪稳定性等。

这五个大的维度,简称大五人格(OCEAN),也被称之为人格的海洋,为什么叫人格的海洋呢?当然不是因为OCEAN是五个词的首字母这么简单了,因为Allport 和Odbert两个人曾对英语词典中的人格特质术语进行了全面的收集和系统的分类,他们从《韦伯斯特国际词典》(Webster's New International Dictionary,1925)的40万个词汇中挑出了17953个符合“能够区分人类行为差异的术语”的词,分成了四大类。

后来Cattell使用聚类分析和因素分析的方法,对Allport&Odbert的词表进行研究,得到五个因素。

再后来Norman又从《韦伯斯特国际词典》(1961,Ver3)中选出了18125个特质形容词,也是得到了五个因素。

你看,人的个性,一个手掌就能表述清楚,其实还是蛮有意思的。

·外倾性(extraversion):表现出热情、社交、果断、活跃、冒险、乐观等特点。
·尽责性(conscientiousness):包括胜任、公正、条理、尽职、成就、自律、谨慎、克制等特点。
·开放性(openness):具有想象、审美、情感丰富、求异、创造、智慧等特征。
·宜人性 (agreeableness):包括信任、利他、直率、谦虚、移情等品质。
·神经质或情绪稳定性(neuroticism):包括焦虑、敌对、压抑、自我意识、冲动、脆弱等特质。

大五人格这么好,怎么用呢?

抱歉,这个可能就不是几千字能完结的了,而且目前国内没有特别容易理解有准确的读物。

但是,即便没有大五人格也没问题,像市场上的MBTI、DISC、16PF、Hogan、Belbin等等,都可以拿来用,有些时候,虽然测评信效度不佳,但容易上手啊。

用心理测评的最关键一点,是要学会建起模型。一般每个测评都会给出10个以上的维度,那么这些维度我需要看哪些?哪些又能分成一类?一般来说,除了学术界认可的及以上提到的测评工具,很多的心理测评会结合素质理论来进行,其实得到的结果是类似素质的维度。

如果他们的维度分类很多,你可以把心理特质大概可以分为三类:

·动力和情绪的:如成就动机、灵活性、行动导向等
·任务和目标的:概念思维、逻辑思维、创新思维等
·人际关系类的:关系建立、沟通影响、团结协作等

因为公司招聘职类较多,不同职位的工作环境、任务类型与工作目标差异很大,所以就专业能力来说,并没有统一的方法。

但其实这块并没有什么大难题。

从专业能力上应该分层去看,如果招聘一个基层HR,我们就不用他拥有过高的专业能力,只要匹配现在需求,有一定发展潜力就好。

针对一般的职位来说,通过star面试法,及背调等方式,或者直接出题及上级演练,都可以了解其能力的大概情况。

而如果我们招一个资深的IT架构工程师,作为HR你更不用愁了,因为只要有个候选人,我猜差不多都是人推荐来的,而且他过往履历也可以证明他的实力,再不行,你不还有CTO和IT manager嘛,有道是行家一出手,就知有没有。

真的高端的人群,还有公文框、情景模拟等方法,足可应付。另外,某些论坛或专业圈子得活跃度、影响力,以及发表的文章和回答的问题,这不都是佐证吗?

我只能说,关于留任,是个极其复杂的系统性工程,一不是有钱就能搞定的,二不是人多就能搞定的,这里面不仅涉及到了客观的实际,还涉及到了如何去影响员工的感知。蛮有挑战的~

2.1这个工程能前置吗?

你看看下表就知道,如果你要建个完善的留人任工程,你需要考虑的因素有多少,你肯定会顾此失彼,摸不到头脑。

注意,里面画-号的,就是它们越高,则员工离职意愿和行为越低的。画+号的,是它们越高,员工离职意愿和行为越高的。

所以你要想打造一个留人的工程,首先来说,不具备实际操作意义,成本太高了。

文献综述:与离职意愿(行为)存在相关关系的自变量

2.2这个系统工程是普适的吗

我觉得,这个留任工程,要看所处行业、企业发展阶段、财务实力、雇主品牌、等等多重因素后,取决于我们员工的实际情况和企业的实际问题。什么?你说你们企业没有问题?还能不能好好聊天了,别开这种玩笑好不好?

某家公司敬业度调查结果:哪些因素影响了员工离职意愿

上图,是给某公司做的敬业度调查的数据分析。我们把敬业度的三个小维度(乐于宣传、乐于留任、乐于努力)和它的驱动因子(如工作成就感、领导力、企业文化、薪酬福利等)进行了pearson相关分析,发现了这家公司以上的相关性分布。深红为强相关,颜色越浅,相关关系越弱。

我们发现关于留任(反向计分就是离职意愿,问题为“我几乎没有考虑过跳槽”),在这家公司的影响因素排名依次为:公司政策、绩效管理、领导力、工作成就感、薪酬福利、发展机会。

但换一家公司,未必就是这个样子,这个会受企业所处环境、自身文化、历史沿革等多各因素影响,是一个权变的命题,我们也只能具体问题具体分析,做出留任工程的改善。

但通过上述分析,大概你也能看出来了,政策制度能否有利于工作开展、领导力(上级与员工关系)、工作成就感,以及薪酬福利和发展机会,都是影响员工离职的重要因素。

所以,如果可以,要在这些方面提前做好。

之于怎么做才算做好,呵呵,我们再开一个题目回答吧。

1. 崔红,王登峰. (2004). 西方“大五”人格结构模型的建立和适用性分析. 心理科学,3,545-548.


知乎 Live 专题 「面试加分指南」

时隔数月,我终于又更新博客了,然而,在这期间的粉丝数也就跟着我停更博客而涨停了,唉

是的,我改了博客名,不知道为什么要改,就感觉现在这个名字看起来要洋气一点。

那么最近到底咋不更新博客了呢?说起原因那就多了,最主要的还是没时间了,是真的没时间,前面的那些系列博客都还没填坑完毕的(后续都会填上的)

最近有点空余就一直在开发我的项目,最近做了两个项目:

IPproxy,看名字就知道啦,就是一个ip代理池,爬取了各大免费的代理网站,然后检测可用性,   相关的介绍github上已经说明了

get_jobs,爬取了几十个招聘类网站的数据,   同样的,相关的介绍github上已经说明了

根据以上爬取的大概也许可能接近上百个网站吧,加上我初学爬虫的时候爬的网站,现在也算是爬了有接近上千个网站了,对爬虫也算是小有心得了,下面就开始说说吧

以下是总结式的解析,个人觉并不太适合零基础的朋友,也不会有过多的图文展示,当然我也会尽量的把问题说清楚点,而且我也不是爬虫大佬,只是根据最近的爬虫经历总结出的经验,我确实不太建议零基础的朋友往下看,你可以先看看我之前的博客文章或者看其他大神的文章之后再来看我这篇,因为爬虫涉及了前端和后端还有前后端之间的交互等的技术,一些底层的原理之类的,不是说不给零基础的朋友看,是如果没这些知识做基础可能看不懂(不是瞧不起小白的意思,我也是小白过来的)。当然爬虫界的大佬们如果偶然点开,那还请多多包涵,我目前技术确实还有待提升

/)网站就是这样的,而且很多同类的网站都是类似的操作。解决方法就是打开浏览器的调试工具,然后打断点测试,看看流程,基本都会有一系列的操作然后赋值给一个变量,找到这个变量名被如果的替换就行了,主要的破解难点就在js的部分,有的是做了js混淆加密的,有的是做了自定义处理的,这个就只有多尝试了

说到这,如果是上面的监听debug工具的+js加密的话,那可就真的难操作了,你一打开调试工具想打断点分析,结果就立马卡死了。哈哈哈,好像我还没有遇到网站这么干的

相关的js加密cookie破解教程,可以移步这里:



+ 关键词 查询,从而发现新数据

2)以下所列出的方法中,浏览器web数据抓取效率最高的方法是?

6)假如你要爬大量youtube视频的二进制内容,存储在本地,最佳的办法是?

7)如果想爬自己手机应用上的HTTPS的数据,获得明文,下面哪个说法是正确的?

A. 自己搭建一个HTTPS代理,让手机设置为这个代理,即可获得明文

B. 任何HTTPS明文都是可以获取的

C. 在PC上建立一个无线热点,让手机连这个热点,并使用Wireshare软件分析出HTTPS的明文数据

D. 通过让手机系统信任根证书,使用Man-in-the-middle中间人攻击技术,就可以获取任何HTTPS明文

C. 网络请求的响应式处理

D. 同个实例可以同时操作多个页面

9)爬取数据过程中,哪个情况是最不可容忍的?

A. 爬取的数据不完整,有部分数据遗失

B. 爬取程序非法关闭,内存泄露

C. 爬取的数据部分出错,手动修改

D. 不同版本的数据合并在一起

10)爬虫开发不会涉及到的技术或者知识有?

1)如何获得大量IP资源(业界主流方法)

2)如何获得账号资源,如何进行大量账号登陆

3)抓取系统如何构建,如何可扩展

5)如何将爬虫模拟成正常用户

6)每个模块使用到的最佳工具

7)其他系统杂项trick,如何流量均衡等等

1)爬虫为什么要做DNS缓存?

C: 减少下载数据大小

D:防止多次DNS请求被抓取目标网站封杀

2)Etag干什么用的?

C:提示web服务可以接受压缩数据

D:提示网页内容的标签信息

C:网页数据不可能同时即是压缩数据又是chunked数据

D:数据结尾标记是:一个数值(表示总长度)rnrn

5)当最后一个包比最小数据载荷还小时,TCP/IP协议如何处理是否结束?

A:在最后一个包的末尾填充特殊字符以表示数据结束

B:最开始协商的数据大小和已经接受的数据一致即可判断结束

C:再发一个最小数据载荷大小的空包已表示数据结束

D:和具体协议实现有关,并不完全确定

6)下面那一项是爬虫工程师不需要的

G:待遇持续保持在比较低的水平

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