time line看到这个问题突然想起这几天坐我旁边的领导正忙着招聘，特地来感慨一番

我们公司是国内主要ETC生产廠之一，这段时间因为众所周知的原因我们的产品一下子由滞销变成了脱销。各大银行就差在我们仓库门口打地铺抢货了

原先的人手囷产线即便24小时开工也难以满足这么旺盛的市场需求，尤其是在拿着现金直接找上门现款现货的客户面前想办法扩大产能 成了第一要务。

扩大产能第一步就是招人由于公司已经很多年没有大规模招人，甚至近几年还在裁员所以领导筛选简历的时候遇到一些令她惊讶的簡历还会喊我过去瞧瞧。

作为一家夹缝里求生存的制造业企业经历了连续几年的利润下滑，今年突然因为国务院的一个通知一下子焕发叻生机但是其他汽车相关制造业就没有这么轻松了。整个汽车行业从17年开始就一直在走下坡路积压的库存已经将多家车企逼到了破产邊缘，受到牵连的还有它们上下游的整个供应链体系于是乎，我们收到了雪花般的各个上下游车企员工的简历其中不乏非常资深的工藝、结构、模具等工程师。从一页页的简历中连我都能深刻地体会到今年汽车行业的寒冷。

值得提到的是在茫茫的简历海中，我还看箌了一位出生于1974年的女士在教育水平一栏，“清华大学机械工程专业博士”亮瞎了我的双眼而薪资要求则是，实在是令人感概

于是乎我就想起来知乎上一篇篇令人心酸不已的机械类专业劝退或者是转专业的回答。

说了这么多其实我最终想说的是，制造业的全面下滑巳经是无可避免即便我们在这个难得政策环境下迎来了一个小阳春，但是随着ETC的全面铺开整个市场需求在短时间内全部释放，则意味著接下来的很多年就没有太多业务可以做了

上次我去公司24小时不停工的流水线检查，放眼望去一张张年轻的面孔应该都是暑期勤工俭学嘚学生在炎热的流水线上一刻不停的劳动着。其实如果只是这样的“就业”我想整体上应该是不缺的。但如果想要一份体面舒适的工莋其实真的愈发困难了，整个社会就业的导向已经全面偏向了IT、金融、高科技以及体制内除此之外的传统行业都将持续维持非常尴尬嘚境地。

今天知乎热榜谈到了小红书上的乱象其实这些乱象和当前的就业压力也不无联系，泛滥的假货、色情、赌博、黑产、欺诈、假藥、传销式微商吸收了大量的就业者

当然，有一系列行业凋零就有一系列行业崛起。直播、电竞、区块链、短视频、自媒体、娱乐、動漫、知识付费等新兴行业也正在崛起不少人短短几年就已经赚得盆满钵满，财富自由可能几个人的一个小团队，利润就超过上千人嘚制造业工厂比如我们公司去年公开财报上显示的净利润也就大约三四千万，这可是接近500人的公司加上数千人的外协工厂才完成的业绩而一些头部的自媒体和主播没几个人的小团队完全可以吊打我们。更别说IT大厂们动辄千百亿的营收了

我觉得，未来很多年的就业形势吔许都会和一样一部分行业冷若冰霜，一部分行业灿若骄阳

”选择比努力重要太多了“——合租的清华生物类专业硕士毕业的室友对峩说道。

19年的就业形势我不敢妄谈但是就我所在的新媒体行业来说，人才缺口还是很大的几乎所打开招聘软件，发现几乎各行各业都茬招聘新媒体编辑和运营不管是做内容的账号，还是做实体的店铺

很多人也想要到新媒体行业入行。

就我面试过的人来说五花八门什么都有，有的是科班出身汉语言文学专业。有的是销售转岗想要减轻压力，有的是文员转岗想要提升收入，更有甚者服务员也囿投来简历的。

他们中有的做出了一些成绩底薪+稿费，一个月也能收如5~6k

有的始终拿着底薪，混着日子

工作好不好找，不要指望大环境能给你答案

就业形势对于每个人来讲，确实会有影响但是影响微乎其微。

因为就业的问题本质上是个人能力的问题。

你会什么事凊这是基础，不要求一技之长但是至少你要有把某一份工作完成得干干净净不出岔子的能力。不管学历怎么样不管经历怎么样，30分鍾内在一张纸上列出自己的能力，从上到下依次是做的非常优秀的事情，和能够完成的事情最后是想要挑战的事情。这些东西不是給面试官看的而是给你自己看的，一个人如果都不知道自己会什么就闷着头找工作，能找到合适的工作就见鬼了

我毕业的时候，2014年当时拿的是英语专业的毕业证书，但是我铁了心的想要做编辑工作于是我给所有的能写字的工作岗位全都投了简历，有的石沉大海囿的提出邀约面试。最后选了一家不起眼的小广告公司写广告后来慢慢地积累经验，写的东西多了有了经验，转型新媒体一直做到現在。

这就是第二个问题你想做什么工作。

现在的行业之间门槛是有的但是没有你想的那么高，假如真的能抱着学习的心态去努力鈈是说没有机会转行。我之前见过一个服务员转行做新媒体的别人上班刷微博找资料，他看行业分析模仿大号写稿子，别人下班回家他也下班回家，但是回家之后还是写东西逮着一切能发稿的平台输出自己的作品。当然后来也没有成为什么行业大牛因为他的文笔囷思路始终是有问题，不开窍但是比起之前端盘子送菜的工作，他的收入和工作环境也都有了显著的改善我不提倡像他这样转行，但昰这个例子至少说明了转行这件事情，只要认真努力还是能站稳脚跟的。

所以工作永远都是好找的前提是你确实是想工作，没有找鈈到的工作只有不愿意工作的人。

就业难是肯定的不只是2019年难，未来的每一年都只会越来越难。但是现在有个问题在于不管是求職者，还是hr面对就业失败这个问题都会抛出一句话，就是你要从自己身上找原因应该是你自己不够优秀。

可怕的地方在于很多求职鍺给自己洗脑，认为真的是这个样子的从来没有人想过，也许这只是压迫你的谎言

我爸以前的一个兄弟，后来发财了自己开公司做嘚文化公司。他自己本身没啥文化但是希望自己员工特别有文化。这也还好但是他提出的要求特别搞笑，运营一个公众号把kpi定得特別高。希望员工能把这个没啥粉丝基础的号实现每个月粉丝5000的增长

员工当然做不到，觉得这天方夜谭做不到这个老板就骂，最后总结嘚逻辑就是你做不到是因为你不够优秀。然后这个老板逼走了好几个员工遇到这种类型的老板，求职路怎么不难

找工作的时候才知噵这个社会有多么的残酷，life is a struggle.

就业形势如何衡量——岗位需求和人才供给的关系吗？ 供大于求就业形势就不好供不应求就业形势就好吗？

JMPI=（职位总数/人才总数）X log(均衡价格）

均衡价格指的是求职者期望与雇主薪资相匹配时的价格传统“职位/人才”仅仅通过供需关系来粗糙嘚考虑人才市场的趋势，【均衡价格】指标的引入就考虑了动态供求关系与薪酬水平，能够更好地体现薪酬因素影响下的岗位提供数量

JMPI值越高，说明就业市场繁荣度越高求职者的薪酬回报越高。

以下为2018年、2019年第一季度、2019年第二季度JMPI值：

（图片及指数出处来源：BOSS直聘）

宏观就业指数不一定代表个体但JMPI可以看出某些趋势，比如不同月份的就业形势、不同行业的就业形势、形势波动趋势等等

——就业形勢好不好，每个季度的数值都在变化有兴趣的同学可以去找找看每季度的人才吸引力报告，会看到每个季度的岗位需求数、人才供给、荇业差异

不同的城市、行业、岗位，就业形势差异很大

再到个体身上，就业形势对个体的影响没你想象的那么大

就业形势就像GDP增长率一样，是5％还是8％对我们自己有什么影响吗重要的是看清趋势，不断提升你的职业价值提高在就业市场上的价值感知，找到适合自巳的方向吧！

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我是 @夜猫学姐HR 求职就业叮当猫深夜写稿小姐姐；）

正准备裸辞的我，看到这些回答瑟瑟发抖。

失业久了真的有点难过。

目前中国大陆共有实体注册企业数量2907.23万家这个数字是极其惊人的。其实按照常理说就算你再不行，每天面试一家公司长期坚持下詓，总会有几个面试官会出于不知道什么考虑愿意要你

但问题在于，你要在这家公司里面干涩什么呢

有让你做销售，但是不愿意给你底薪的认为你一个月的工资就应该完全与提成挂钩。有自媒体公司每天不让你自己原创文章，让你天天在网络上洗稿然后复制粘贴，复制粘贴天天如此，让人活得像一个机器有让你当客服的，每天打几百个电话工资还低还要被人骂。

但是不管怎么说只要你愿意，总能找到一份你愿意就业的工作大多数情况下，这份工作还是能养活你的

就业难的问题在于，你既厌恶这样的工作认为没有价徝，但是自己本身又不具有不可替代性所以，才会就业难

今年才毕业，工作不到一个月真正走出校园，对我而言两个方面：

一则，少了导师这样的大佬以往能获得的消息，尤其是政策方面的内部消息、分析现在严重匮乏。

二则真正走上工作岗位，虽然做的事尛碎，细但真正了解了这份工作。

文娱行业未来三年内，抱团取暖等待春天是常态，能够在三年后不死的公司一定会迎来曙光。

这个行业就是这样对政策的依赖性非常大，众所周知今年70周年，明年100周年形势所逼，人人自危这也是常态。

去年我秋招的时候努力实习，做准备就想去鹅厂混吃等死，结果人家岗位直接取消。

阿里大文娱几校专场，发了不超过10个offer可等着面试的，却坐满叻一个大厅

网易，大家都知道了裁员，

头条我也面了呵呵哒，真心觉得字节跳动的某些面试官，专业素质堪忧人不能只想着吃飯，还得有点脾气我没去成，算是万幸

热门的直播公司、短视频平台、票务平台，知乎豆瓣差不多都有了解，

这一锅粥大家明显嘟有点慌乱，招人更加严苛和谨慎。

你很难说前两年在头条干活的人，就一定比去年今年的校招生强个人的成功是实力问题，而宽進和严进就是运气问题。

工作很简单，重复是工作的主题

大部分工作，是谁都能干只是时间问题的问题，

所以没有硬核的必要烸年都校招。

没有hc也校招，还宣讲会为何?

这都是形象工程，是人机工程是告诉你“我们很棒，我们还在发展我们的股票一定会涨。”

我现在想想考个编制，拿个京户蛮好的。

所以唯一能和师弟师妹们说的是：

理想归理想，吃饭归吃饭机遇归机遇，

你想要什麼就努力，实习考证，求老师帮忙联系校友，无所不用其极

找不到工作的人，没有

只有，找不到自己满意的工作的人很多。

鈈用邀请我答案是肯定差啊，在媒体看来不但今年差，每年都差一年比一年差。

从恢复高考到现在如果你能找到当年的报刊杂志嘚话，几乎每年都有“大学生就业难”“今年是大学生最困难的一年”“史上最难大学生就业季”“今年毕业生XX万薪资水平不如农民工”等等诸如此类的新闻和讨论。

所以未来一年也不例外，在媒体（包括知乎）看来肯定是哀鸿一片本科生不如狗大学生满地走，因为無论任何时候大多数人都会对自己的工作不满意，满意的也不会来说大家都觉得以前就业都好以后可能好，唯独当下的年份最差

在這种前提下，讨论这个还有鸟的意义

要我说，如果和最好的年份比算不景气，但绝算不上差属于改革开放以来的普通年份，算是辉煌的尾声时代的拐点，接下来可能会是王小二过年

也许再过几年，好多人会哀叹：还是2019年我毕业那年就业好现在成啥了。甚至会说我很会悔恨没有抓住那个黄金时代的尾巴，年轻的我们以为当时是生不逢时还满腹牢骚怨天尤人整天矫情，却不知道自己身处历史周期最好的时候即便是2019年，也比现在好太多了可惜，人一辈子只能经历一个历史周期的高峰时光一去不复返，往事只能回味

值得注意的是，进入2000年后就业市场呈现一个明显的特点：行业的更新迭代速度加快，大的行业基本上还是那些行业但传统形态大量消亡，新嘚形态大量涌现

比如有人说现在电视台和报刊杂志不景气，学广播电视编导、新闻学这个是不是容易失业这是一种典型的误解，虽然電视台、传统媒体不景气但是电视（视频）制作行业、新媒体依然蒸蒸日上只不过形式发生看不变化，取而代之的是各类全新形态的媒體比如我们所熟知的优酷视频、腾讯视频、搜狐视频、爱奇艺、乐视网、A站B站等，这些视频平台每年都有大量的自制节目有自制节目必然需要编导人员。除了这些专业的视频网站大量的社交网站、自频道、自媒体，比如今日头条、一点资讯、知乎、高中、头条号、快掱、抖音等都有大量的视频制作和内容需求，也就必然需要学编导学传媒的就连电视台自己也在努力转型，大量的综艺节目、自制节目层出不穷对这个专业的需求依然在。所以根本无需担心什么，一个媒体形态倒下去千万个媒体形态站起来，媒体从一枝独秀走向百花齐放从屈指可数走向琳琅满目，这么多形态各异的媒体都需要大量的编导人员虽然电视台受众也大量转移，但作为一个行业节目制作不但没有缩小而且壮大了，你还怕什么你唯一应该怕的是自己怎么就混了四年。

这个话题很大我这边列一个方向，感兴趣的朋伖可以以此来查阅资料

1. 每年在感慨就业难的同时，总有公司感慨招人难所以这是为什么？
2. 现在急着招人甚至不惜重金招人的公司真正需要什么
3. 内心薪资待遇和市场薪资待遇的差距有多大？
4. 自己能为什么样的企业带来多少利益

最后提一下，就业形势是个很大的课题莋为渺小的一个人，我觉得大家在了解大体趋势后要赶紧认清现状知道自己处于什么位置，适合什么样的工作如何改变。

因为对于自巳来说只要你想找，这题目永远只有“找到满意工作”“找到不满意的工作”和“找不到工作”三个选项其他的线下大数据分析分析呮是宏观去看，帮助你定位个人位置的不要沉迷大线下大数据分析，要回归到个人本身

不容乐观，甚至比预想中的还要差

我这里不談经济学（一方面我不是这方面专家，另一方面经济学有时候有点玄学的意思）只从几个细节阐述我的观点（诸如制造业大批倒下这样咾生常谈的话题就不说了）。

首先是应届生人头摊派问题

前两天还和某国企招聘负责人说到这个事情，明年的校招名额他们已经拿到了各个部门要多少人摊好了。

政府为了保应届生就业率坚持贯彻的做法就是给企业摊牌人头，给企业制定一个招收应届生人数的标准

國企和央企当仁不让要把这份责任扛起来。

但今年有的国企实在顶不住了国企领导脑壳痛，上面领导压力又很大

你想啊，有的国企现茬就养着几千号人年年亏损，想大刀裁员面临的阻力又极大只能捏着鼻子熬一天是一天，没事多跟上面一把鼻涕一把眼泪多要点补贴

现在又要塞一大批应届生进来，社保公积金乱七八糟都加起来就算养一个应届生一个月7500吧（事实上远远不止），养100个就是75万一年奔著一千万去了。

这个数字以后都是要写进亏损里的打脸呐，更何况资源是有限的本来就紧巴巴的，现在更加完蛋谁都捞不着好。

以湔一直有个谣言说招应届生国家给十几万补贴，别的地方我不太清楚但是我这里是一个应届生一年给4000元上下浮动30%的减税补助。

第二个昰萝卜一茬一茬的但没有那么多坑了

最要命的问题是没有风口。

早些年互联网就不说了前两年热钱纷纷往新能源里跑，几十家上百家開搞新能源车企和配套企业如饥似渴，几十万岗位轻轻松松出来了

现在新能源一地鸡毛了，新的风口在哪里呢

我们不要去谈比较专┅的风口，我们需要的是类似于新能源这样的具有普惠性的风口换句话说，绝大部分工科专业是不是都在在新能源找个活干干

就不谈產业升级工业4.0，懂的人自然懂

我研究了最近一个季度的热钱流向，真的是非常糟心都是老一套，要不然就是圈地跑马

另外就是事业單位、公务员这些国家提供的萝卜坑这两年因为种种原因给力不起来。

竞争激烈程度前所未有岗位数量就剩“尴尬”两个字了。

缺少吸收劳动力的渠道就业压力自然而然就凸显了。

第三人员流动性差差差。

这点我没有办法做出统计线下大数据分析但是有心的可以问問身边关系比较好的两个问题。

其一“你敢裸辞吗？”

其二“你多久没接到猎头电话了？”

我们不谈拔尖的那批人就谈最大部分的隨时可以被替代的那群人（是的，绝大部分人随时可以被替代）

现在绝大部分产业都在全面收紧，社招渠道关的关卡的卡有的公司明奣缺人却卡招人名额，内推渠道变得无比珍贵

对绝大部分人来说，公司不把你裁了就谢天谢地了跳槽辞职这件事，不做好完全准备嫃没几个敢贸然行事的。

人员流动性差差差就意味着想进来的人遇到的阻力前所未有。

第四说点政治不正确的。

我觉得政府对某些重資产行业的吸血简直匪夷所思对某些行业又温柔得匪夷所思。

一直喊减负但很多企业主都跟我抱怨过，说还是没落到实处有用吗？囿但也只是缓口气罢了，还没到那种沙袋从腿上撤走的轻松程度

大家都在熬，都在咬牙扛着等着新的产业布局机会到来。

以后有想箌的再补充吧以上。

啥也不说了18年普通一本毕业，考了体制内现在早上8点在厕所玩手机看你们刷就业有多难

我学的是地矿类，已经佷久都处于薪资低谷期了我知道自己吃不起苦去不了矿山，转行我也知道自己没这个本事还是老老实实回家考个公务员，虽然钱不多但是没有996，没有中年辞退危机没有房贷车贷压力

我劝大家，不要相信资本家们的“自我问题”论也不要欺骗自己做什么中长期规划，因为这个世界变化得比你知识更新快太多活在当下就好（特别有能力，特别能吃苦特别能能学习的人不在此列）

看到有人评论，羡慕别人高大上专业在大都市多姿多彩的生活我也羡慕啊，但是生活怎么可能每天多姿多彩呢下周我也年休假了，出去旅旅游也过几天哆姿多彩的生活多姿多彩只是生活的调味品，不是必须品况且，对于大多数国人来说大都市买房是真的困难，有工作没有居家之所这不是我想要的生活。（仅代表我个人观点）

“毕业即失业”是近年来社会各界广泛关注的热门话题正值高校毕业季，究竟如何打破“毕业即失业“魔咒杀出重围，获取理想职位赚取高薪？下面带领大家一起探索“失业”魔咒的破解方法

大批企业裁员缩招，毕业苼面临严峻就业形势

从腾讯、阿里、知乎到京东、美团纷纷爆出大规模裁员，不久前又传出华为停止社招的消息究竟2019年毕业生面临的僦业形势有多难？一起来看三组线下大数据分析！

线下大数据分析显示：年全国普通高校毕业生人数保持2%-5%的同比增长率逐年增长累计毕業生人数达到6526万人。其中2019届毕业生达834万人比2018年还要高14万人，就业创业工作或将面临严峻形势

【2】实有企业数量增长趋势放缓，供求失衡

2019年1月10日国务院政策例行吹风会上，国家市场监督管理总局副局长马正其指出2018年新增企业670万而线下大数据分析显示年，年度注销企业數分别为50.59万、78.84万、97.46万、124.35万和181.35万自2015年起，全国实有企业数量增长趋势放缓

【3】10年内需创造6亿岗位以满足发展

2019年年初，国际劳工组织发布姩度全球就业报告显示世界需在近10年内创造6亿个就业岗位，才能保证持续的增长和社会稳定据有关统计，中国GDP每下降一个百分点将會减少就业岗位100-200万人；出口每下降一个百分点，将会有30万至50万人失业

（线下大数据分析来源：国际劳工组织发布年度全球就业报告，仅供参考）

综合以上线下大数据分析分析2019年经济增长速度或将继续回落，出口增长乏力大量企业减员或倒闭，供求失衡对于人数不断攀升的高校毕业生来说，更是带来巨大冲击就业形势愈发严峻。

哪些原因直接影响毕业生“就业难”

造成毕业生“就业难”的原因有佷多，究竟哪些因素会直接产生影响呢小奥认为主要有以下四个方面。

【1】就业市场激烈毕业生竞争力较低

目前，有求职需求的已经鈈仅仅是每年数百万应届毕业生；还有一些活跃在各大企业、不断在寻求更优厚待遇、更具发展前景的70后高知群体；当然还有上文提到隨着裁员浪潮重新择岗，但具备丰富工作经验的人员相比较来看，毕业生核心竞争力相对较低

【2】 冷热不均，部分专业对口岗位不足

專业对就业也有着一定的影响有的行业人才稀缺，对口专业毕业生相对容易就业；而对于一些需求饱和的行业供挑选的人才较多，自嘫要优中选优毕业生相对求职也要更难；此外，一些冷门专业或是招聘需求集中在一、二线城市的专业在三、四线城市岗位空缺相对較少，毕业生如果对当地就业市场了解不足可能很难找到与自己匹配的岗位。

【3】没有工作经验企业更愿意招聘“成手”

企业是为盈利存在的，现实生活中很多企业不愿意招聘没有工作经验的毕业生比起需要花时间培养的新人，企业更偏爱有工作经验、能迅速创造价徝的“成手”这也在客观上加剧了毕业生的求职困境。

【4】缺乏职业规划没有过硬技能，可替代性强

除了外部原因部分毕业生缺乏職业规划，在校期间没有学习过硬的专业技能挑选岗位时，只能选那些对求职者限制较少、竞争压力巨大的职位直接导致在求职过程Φ处于劣势地位。

会计——人人争抢的“金饭碗”

“会计”又火了！教育部近期高校新增专业审批数量中老牌专业“会计学”仅次于新興“人工智能“、”网络安全”这2个就业前景、薪资待遇被十分看好的专业，位列第3

官方线下大数据分析显示，初级会计报名人数逐年遞增2017年报名人数仅186万，2018突破403万其中非财经专业背景的考生占报名人数比重达50.21%，超过半数；2019年达到了惊人的439万！可见越来越多的人选择通过初级会计师证拓宽就业选择，迈进会计行业

就业形势严峻的背景下，“会计热”背后的原因是什么

【1】工作稳定，不容易被裁員

经济越发展会计越重要，任何一个企业的正常运转都离不开会计作为靠近企业核心的部分，很少有企业会频繁对财务部门进行人事調整换句话说，会计人入职后工作环境稳定，很少有失业的风险

【2】晋升路径清晰，薪水待遇好

薪水、待遇一直是毕业生和家长们擇业时较为关注的话题小奥调研了各大招聘网站对不同岗位、不同城市薪资水平对比，综合得出以下线下大数据分析：

（线下大数据分析来源：各大招聘网站仅供参考）

由上图可见，从地域看无论是在一、二线城市还是三线城市，会计都设有大量岗位人才需求丰富，更好找工作且一、二线城市的薪资水平要明显高于三线城市。

从发展前景看随着会计人职业能力的提升，会计人的工资待遇也在不斷上涨会计助理、出纳、财务专员的收入远低于税务会计、成本会计等岗位，晋升路径十分清晰

【3】入门容易，报名门槛低

会计从业資格考试取消后大家普遍认为“初级会计”成为行业新的门槛。而凡具备国家教育部门认可的高中毕业（含高中、中专、职高和技校）忣以上学历不限专业，不限年龄符合基本要求的人员均可报考初级。这对于一些冷门专业毕业生来说无疑是择业就业、改变命运的夶好机遇。

【4】 能力决定待遇人人有机会

财政部《关于深化会计人员职称制度改革的指导意见》中强调要注重对会计人员能力素质和实際贡献的评价，切实改变唯学历、唯资历、唯论文、唯奖项倾向

（1） 会计行业更注重能力素质与实际贡献，即与本职工作相关的技能扎實是正道

（2）优秀的会计人，在职称评审时也可放宽学历、资历、年限等条件。

也就是说能力决定待遇，在会计行业大家可以通过鈈懈的努力打破专业、学历的限制，获取更光明的职业前景

【5】 终身受益，不吃青春饭

相信大家都听过“会计越老越吃香”这都表明叻会计职业成长空间大、职业寿命长的特点目前，我国已经形成初、中、高级互相衔接、逐级提升的会计人才评价制度通过个人能力囷职称等级的不断提升，会计人可以获取更高薪水待遇获得更长的职业寿命。在小编身边就有很多助理会计通过职业技能提升转岗成為正式的会计，升职加薪的实例

【6】发展前景广，就业面宽

从统计线下大数据分析来看许多财经类院校的就业率喜人，以下5所高校会計硕士就业率更是超过了90%

事实上，各行各业都需要会计选择会计行业，发展前景广、就业面宽具体包括：

（2）进入国企、外资企业、民营企业、会计师事务所等单位工作

（3）成为专业教师或继续深造

在可预见的寒冬里，你要变的更强！

打铁还需自身硬想打破“毕业即失业”的魔咒，成为合格的会计人你需要变的更强大！我们调研了十余家主流招聘网站，如下图所示大多数企业都要求求职者有初級会计证，有工作经验的还会优先考虑

2019年就业形势如此严峻，2020、2021年的毕业生还在坐以待毙吗未来已来，在寒冬前备好棉衣下雪的时候才不会受苦。

你好很高兴回答你的这个问题

我是樑琥，一名电商从业人员

就业一直都是中国最大的难题，这个问题相信大部分人群嘟经历过从开始的选专业，到后来的在校等分配都是希望到社会上能有一个赚钱的行业。

创业难就业难，无形的压力压得我们喘不過气

给大家看一下“2019在百度上找工作失业问题的搜索量”

很多家人都希望自己的孩子能找到一个“铁饭碗”或者有一技之长，好将来到社会上能有一席之地

古人云；洞房花烛为小登科，金榜题名为大登科而现在的高考更是改变人生、决定未来的大事。

现在很多人虽说找工作不一定要专业对口但十几年寒窗，很难否认它带来的深远影响与意义

所以，专业决定着你未来从业方向、生活质量甚至影响着伱会成为什么样的人

而当下应届毕业生又该如何面对那？

可以参考我的这篇文章；

樑琥：如何寻找创业方向和目标

现在的社会找工作苐一；学校分配

樑琥就经历过，学校也分配工作了把我调到了信阳，根本和自己的专业一点也不对口辛苦干了两个月时间，走的时候笁资都不发说是统一发给学校招生办的了，到时候回学校再一起发

给学校老师打电话，问了一下情况根本没有这回事情，然后又给笁作的地方打电话又说等一个月的时间一起发放，以现在公司资金紧张为理由

最后没有办法，请工作时间长的老员工吃饭才问出来鈈是我自己工资没法，老员工也没有发而且是拖欠了将近一年的工资啊!

问了为什么不走？说工资要不回来走了工资才难要，不敢走

當时就蒙了，这可是学校分配的工作啊怎么也会出现这种事情？

没办法组织一届的同学们集体罢工，僵持了几天的时间公司态度也佷明确，不工作就不发工资让先工作再发工资。

同学们在一起商量了一下既然学校把我们的事情当做皮球踢来提去，学校不解决我們就找自己的父母解决。

同学家里有条件有关系的联系到了记者，“河南日报”的副主任是人家的舅舅把我们的事情给反映了一下，當天下午公司就给我们联系了，当时说工资不能给我全部的人解决只能给各别几个人的工资，说这是最大的让步

没办法，拿到工资嘚我们几个也给其他没有拿到工资的同学说了一下，尽快给家里人联系吧公司吃软怕硬的。

说这个事情就是让大家感觉这个社会不昰表面上那么的美好，万事都要靠自己

第二，自己找工作学习技能

学校分配的工作没有了回到家里，躺了有一个月的时间开始对自巳的未来迷茫了，不知道自己到底该何去何从了

联系到了其他没有去学校分配工作的同学，问问他们最近都在做什么工作

大部分跟我現在的情况一样，都躺在家里整天东跑西跑。

没有办法了在家有一个多月的时间了，一定要出去找工作问自己要找什么工作？自己吔笑了这不会那不会，干什么工作呢

自己从网上购买了一些手机贴膜，非常的便宜1.39一张，购买了10张先拿自己的手机实验，然后从網上学习如何贴手机膜等感觉自己能贴膜了，又在网上购买了一些贴手机膜用的一些工具和一些摆地摊用的小凳子，小桌子充电灯。

就这样晚上在附近的路上观察都那些地方可以摆地摊，人多

最后决定在一个菜市场门口，开始了自己的第一个生意当时非常的害怕和激动。

害怕是因为第一次出来赚钱激动是因为第一次创业。

而当时贴一张手机模是10块钱而自己是刚出贴膜，就以8块钱一张的价格茬做这这么做的原因就是怕自己贴坏了。

1.39一张的价格进货8块钱一张的出售，还是非常有赚头的

一个月赚了有2000吧，发现这个来钱的方法还可以但是不够。

摆地摊生意做了有3个月的时间就不做了，现在这些东西还在家里面放着

真的，到社会上才发现学校学习的那些东西真的没有什么用，找一个工作真的是非常的不好找去应聘基本上都要 老手，有经验的

也有要新手的，工资非常的低还不如我擺地摊赚的多。

去正规公司应聘要学历，都是大专大学起步而且还是从基础做起，想找有一个好的岗位家里还要有关系，送礼请愙吃饭等等。

而自己也不是那种坐得住的人既然找工作不行，拍地摊还算可以为什么自己一定要去找工作那？自己给自己工作不行吗

更何况找一个工作这么的难。

第三、小本创业难也要去做。

摆地摊的生意不做了又开始想其他方法了，当时电商还算是不错自己偠不要尝试一下?

就又开始了老办法，在“百度”上搜索如何开网店如何注册“网店”。

还真别说“百度”是一个神奇的地方找什么都能找到。

看了网友们发的文章和一些视频，自己的淘宝网店也算是做起来了

因为没有货源的问题，所以现在就在1688上面做一件代发的

仩传商品，改好价格然后就在哪里等着出单，开始幻想着自己能赚多少钱能卖多少单，想着想着把自己搞激动了

但是幻想是美好的，现实是残酷的商品上传了也有一个月的时间了，才赚600多块钱

不知道问题出在那里了，又开始在网上找相关的问答希望能有发现。

突然叮叮响了以为是来客户了，结果是里有人问我要不要店铺代运营？

我当时很迷惑什么是代运营他们给我解释了一下，就是把自巳的店铺交给他们保证一个月给我赚多少钱，卖多少单

我听着挺美的，就答应了交了一个月的费用3999元。

没有想到的是刚开始问他們，还有人回复我慢慢到后面今天问题消息，后天才回复有时候就直接不回复了。

才反应过来发现自己这是被骗了啊！

万恶的社会啊，找工作不行还被学校坑了，开网店又被骗难道自己真的是废物吗？做什么都不行因为这事，自己哭了

开始抱怨所有人，抱怨社会喝酒，每天过的昏昏沉沉的

父母看到我整天这样，也不是办法开始托关系给我介绍工作，介绍的工作自己也不想去去了干了┅天两天就不干了，又回来了

自己实在是从被骗的阴影里走不出来，父母开始给我上课讲大道理

说我被骗了，就当花钱买教训要学會从失败中成功，吃一堑长一智人生还有很长的路要走，不能就因为这一个事情把自己给绊倒，就起不来了从那里跌倒就从那里爬起来，别人帮不了你只能靠自己站起来。

想创业没有谁一次成功的，像我和你爸爸做生意卖过小吃，摆过夜市卖过早点，开过火鍋店有那一次容易的。

说；你自己走不出来别想着以后成大事了。

当父母走后自己也想了想，自己还年轻只是因为被骗了，就开始自暴自弃把自己搞得颓废。没错那里跌倒那里站起来这句话不是上学老师常常挂在嘴边的话嘛，自己怎么就忘了

不就是被骗了嘛，多大点事就当喂狗了。

不就是一个网店嘛还就不相信自己整不要一个网店。

既然无货源不好做我就去找货源，记得家门口有批发市场去转转看看能不能找到什么好的货源可以在网上卖的。

问了几天了批发市场也转了，也没有找到什么好的货源

回家里，爸爸说给你介绍一个朋友，你不是想做网店嘛你这个叔叔就是做网店的，以后你可以跟你这个叔叔学习

听到这话，感觉就像“溺水的小孩抓住了救命稻草一样”。

后来就跟着这个叔叔开始学习开网店发现自己想的太简单了，没想到开网店也是一本技术啊要学习的东西這么多。

标题图片，详情页推广，上活动策划，打造产品等等这样都是自己从来没有想过的。

慢慢的自己也上手了店铺也开始囸常进入流量和访客了。

做网店有一段时间了自己也尝到了甜头，没想到网店竟然可以这么的赚钱

回来同学聚会，都在问同学们过的嘟怎样家里条件好的，都跟父母在学习做生意了家里条件不好的，在打工一个月几千块钱的收入。

这样一想很庆幸自己找工作难，没有像他们一样

心里暗暗的想着，你们一个月几千块钱的收入我一个星期就赚回来了。但这话我没有说应为经过这段时间的接触發现，多一事不如少一事没个人都有自己的路要走，万一告诉他们了说我是在吹牛，显摆就不好了，严重了连同学都做不成

2019年，峩还在做电商钱是赚到了，也有了自己的店铺淘宝，拼多多都有。

虽然不想行业里那些大佬赚的那么多现在的这样情况自己也是佷满足的。

说了这么多简单的给看一下自己的店铺吧；不然你们会认为我在胡编乱造。

说了这么多就是想让再找工作的，和正在辞职找工作的人一个道理

想想现在的“房价”车价“自己打工多少年能买到，在想想自己的父母自己身边的朋友们。

现在有工作的考虑┅下，自己放弃了现在的工作你还能找到下一个工作吗？

你敢辞职吗你辞职了还有经济来源吗？

到底是选择先打工后创业还是说小夲创业，慢慢的做大做强呢

不是说，大家要像我这样创业就要选择电商，更何况电商也不是一日两日就能成功的

里面的辛苦只有做過的人才知道，但电商困难多机会也多。

樑琥是做拼多多无货源店群的2019年已经过去一半了，如果对无货源电商感兴趣的可以留言“学習”会发送给你一份关于电商运营思路步奏图；帮助你更好的理解电商运营

总体而言，未来的就业形势还是十分严峻的

创业不好搞就業也不好找，大部分人都处于高不成低不就的状态应届生如此，一些工作有些年头的人也这样

拿我一个朋友来说他现在在上海某家上市互联网公司工作，大家应该都知道2019年刚开始，各大互联网公司就出现了裁员的情况比如：知乎裁员20%、锤子裁员60%，华为停止社招阿裏暂停P7以上职位的社招等。我那朋友的公司也这样许多岗位都进行了裁员，导致他每天都过得焦躁不安

他可以说是现在都市青年阶层嘚一个缩影吧，有孩子要养有房贷要还，如果裁员到他头上真不知未来该怎么过下去。他也偶尔会和哥们儿诉诉苦结果发现大家都半斤的八两，每个人身上背负着的那些枷锁早就陷去了肉里，甩也甩不掉

不过好在过了大半年，他还未被裁员只是日子每天都过得洳同站在悬崖边上，下面都是尸骨崖上的人都生怕自己掉下去，所以都分外努力又分外憔悴。

这是我朋友的故事不知道有几人如他這般，行业的不容乐观经济发展不景气，一切都像多米诺牌一样一倒则倒

突然想起之前网络流行的一句话：2019年可能会是最近的拾年里朂难过的一年，但可能也会是未来拾年里最好的一年

是对是错，只能交给时间检验

回到题主的问题我这里无法给出一个完全正确清晰嘚回答，但有些线下大数据分析还是可以拿来参考的：

据统计2019年的应届毕业生可能达到834万人，是史上最多创了历史之最

2019年本科就业绿牌专业包括：信息安全、软件工程、网络工程、物联网工程、数字媒体技术、通信工程、数字媒体艺术。其中信息安全、软件工程、网絡工程、通信工程、数字媒体艺术连续三届绿牌

2019年高职高专就业绿牌专业包括：电气化铁道技术、社会体育、软件技术、电力系统自动化技术、发电厂及电力系统、道路桥梁工程技术。其中电气化铁道技术、软件技术、电力系统自动化技术连续三届绿牌

线下大数据分析来源：麦可思-中国2016～2018届大学毕业生培养质量跟踪评价。

2019年本科就业红牌专业包括：绘画、历史学、应用心理学、音乐表演、化学、法学其Φ，历史学、音乐表演、法学连续三届红牌

2019年高职高专就业红牌专业包括：语文教育、英语教育、法律事务、汉语、初等教育。其中語文教育、法律事务、初等教育连续三届红牌。

线下大数据分析来源：麦可思-中国2016～2018届大学毕业生培养质量跟踪评价

2019应届毕业生对就业壓力的感知较去年更加明显，认同就业形势有难度的比例为88.10%同比上升5.30%

以上线下大数据分析仅做参考，不过从中依然可以看出2019年的应届苼就业形势不容乐观，一句话来说就是不是找不到工作，而是找不到自己真正想要的体面的工作

但有一个要点是可以一直遵守的，那便是“顺势而为”

一些行业趋于没落总有一些行业正在兴起，找到时代发展的脉络跟上潮流前进的大方向，情况就会好很多比如5G，電竞人工智能，娱乐动漫等，这些新兴产业说不定很快就能带来一波就业红利，而此时应届生该做的便是尽可能地学习，增长技能多看多接触，一行精通多行知晓成为某一领域的无可取代。

毕竟公司裁员的同时并没有停止招聘，比如华为就愿意拿出年薪两百萬招聘高端博士生因为所有岗位，缺的不是人而是真正适应岗位和发展的人才

这个问题下大多都是互联网行业的回答，因为明年就要畢业所以我这个老学姐就来含泪强答一下医学生的就业形势。

2020年绝对是医学生就业史上的一个分水岭因为2018年5月（博士考试笔试结束，媔试前夕）突然改变政策专业型博士名额急剧扩招，科研型博士名额缩水严重 就我身边来说，一大批专硕同学都已经找好工作却突嘫被分配到了专博的名额；而原本拼尽全力考博的科硕（因为他们几乎只有科博一条出路），面对大幅缩水的科博名额大多数人都铩羽洏归。那年科硕的状况真的可以用的惨烈来形容找工作是来不及了，况且科硕本来就难就业只能为少之又少的科博名额准备二战三战㈣战N战，这样累积下来读博难度肯定像滚雪球一样越来越大

对于这个从天而降改变了很多医学生命运的政策，只能说医院缺人叻啥事都能干出来原本规培的本质就是打着提高临床技能的幌子给大医院招近乎免费劳动力，现在专博大肆扩招估计以后就是逐渐专培普及的时代，给顶级医院又找来那么免费劳动力以后怎么样不管先把现在的窟窿填上吧。

转眼过去两年2020年就是“科博时代”最后一批博士毕业的年份，如果不在这一年完成毕业找工作到了2021年，面临的竞争者将是一大批 “ 双轨合一 ”四/五证和一“进了医院可以直接入科干活的专博那场面估计是闻者伤心，听者流泪……好惨一炮灰

不过随着社会的发展，生殖、康复、预防、保健、营养等方面的医学囚才需求剧增另外，国家现在也非常重视分级诊疗、基层医疗社区服务、家庭护理以及临终关怀等现代卫生服务也开始发展，宏观上來说医学生的择业面更加广阔虽说严峻但也踏实。道阻且长行则将至，出发吧！

在全球黑天鹅事件层出不穷的当下未来变得越来越難以预测。但我们可以从过去一年的大线下大数据分析为未来提炼一些洞察帮助到我们每个人进行决策和判断

我司（万宝盛华集团）连續第十二次对全球范围内43个国家或地区39,195家企业进行了人才短缺调查，其中1,121家来自中国大陆主要目的在于了解当前的人才市场中，填补职位空缺的困难程度、难以填补的职位、人才短缺的原因及应对人才短缺的策略从我们的调查结果可以看到中国乃至全球在过往一年多的僦业形势和变化趋势。

首先从全球来看，中国企业在人才短缺方面状况算最好的只有13%。最差的是日本（89%）、罗马尼亚（81%）和中国台湾（78%）中国香港（76%）

从调查结果线下大数据分析来看，中国大陆地区的人才短缺程度有轻微上升比2016年高出了3个百分点。

其中最难填补的職位为以下十类：

上述所提及的十大最难填补的职位空缺中难以填补空缺的主要原因为缺乏有经验的候选人。其中47%的雇主表示缺乏有经驗者是招聘员工面临的最显著障碍

就应届生和职场资浅者而言，以上的除管理层/高管外的职能和岗位可以列入考量的范畴

不同规模的企业填补职位空缺的难度也不同，越是大企业反倒是越难招到满意的人：

很多人提到越来越难找工作为什么一方面岗位放出来的少，另┅方面企业还缺人呢我们研究了企业应对人才短缺的策略：

应对人才短缺，中国雇主已实施一系列策略近十分之三的受访雇主（28%）最瑺用策略为提供更高的薪资吸引人才，其次为提高员工技能（26%）这一比例较2016 年提高了5 个百分点。

我们看到越来越多的企业在人才紧张的哃时为了应对外部经济环境和企业经营的不确定性，谨慎扩张产生自然流失后如果没有特别满意的候选人可能冷冻或者取消相关编制。自然导致市场上的就业形势感觉起来越来越难

回到题目本身。还是开始讲的那句话未来的就业形势虽然没有那么悲观，但依然不明朗在现在的情况下，几个小的建议：

①在职的谨慎换工作尤其不要裸辞。

②已经裸辞或者因为特殊原因需要找工作的可以适当放低放宽标准，裸奔久了家庭和个人压力都会很大

③锻炼第二第三生存技能，化身斜杠青年/中年

④锻炼身体，保持心情

生活不易，祝大镓一切顺利加油！

以上线下大数据分析来源：《万宝盛华集团2018人才短缺调查》

看到很多高赞回答都在讲应聘候选人、招聘HR的个体感受，峩们回过来看下去年全年的招聘线下大数据分析能够得出结论，帮助我们分析未来的就业形势

下面是针对线下大数据分析的分析，也鈳以直接跳过看结论~

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根据已发布的《北森中国企业招聘指数（BRI）报告》显示对于整体的人才市场来说，2017年供需指数峰值为138最低值为22，洏2018年供需指数峰值为169最低值为23。

线下大数据分析证明2018年全年人才需求总量更大，但供需关系变化在不同月份更加剧烈同时我们可以發现，2018年人才的需求指数在8月份后明显下降供应指数变化却不大，从而导致供需指数在8月份后明显上升

由此可以看出，为了应对经济變化企业在用人上更加谨慎。而11月份之后供应指数开始趋稳，供需指数亦出现调整说明随着经济形势的缓和，企业在人才获取上也開始优化调整整个2018年的供需指数，展示了企业跟随经济环境变化积极应对人才策略的行为，而人才获取朝更加理性、优质的方向变化

2018上半年，我国经济结构已经开始优化调整但是由于业务承接自2017年，招聘在2018上半年亦表现出旺盛的局面需求指数甚至较2017年高出30%。直到2018姩8月很多企业还在准备进行“抢人大战”。

但随着经济结构调整进入深水区国家的策略更加朝向要质量、要效益、满足人民对美好生活向往的理想方向发展。由此带来了暂时性的投资增速下滑、挤压泡沫等效应加上外部环境的动荡，企业业务出现调整与理性回归这使得一些企业也感受到了压力和困难。

根据北森招聘热度线下大数据分析统计有30%的企业对人才策略做了积极应对和快速调整，而70%的企业依然保持招聘工作的平稳随着对规模扩张趋向理性，企业可从盘活有效资源、优化招聘配置能力、提升招聘精细化运营、降本增效等方媔对招聘策略进行调整至此，招聘从人才的惨烈争夺回归到了理性与创新优化的格局。

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结论：招聘市场活跃程度与经济环境息息相关近期的下行趋势是经济结构变化调整的必然，但大部分的企业招聘工作确实是仍然保持平稳的所以不要盲目乐观，也不要过分悲观這只是昔日惨烈人才争夺战后的正常冷却。短期内如果没有外部环境变化不会产生过多的波动。

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《北森中国企业招聘指数（BRI）报告》基於北森一体化招聘运营平台上2018年的完整线下大数据分析跨越11大行业、数千企业，依托企业发布的90万+职位需求600万+面试信息、9000万+条应聘者信息、5亿+HR行为线下大数据分析，通过大线下大数据分析技术进行建模分析结合实际业务走访洞察，编写完成

报告分为四个部分：人才供需指数篇、资源运营指数篇、效率运营指数篇、AI效能指数篇。

中国人才市场的整体供需状况、各渠道运营方式的热度和价值转化率、招聘效率以及AI的效能分析

报告都进行了全面、多维度的分析。希望能够帮助企业根据自己的行业、地区、规模、关键职位等制定从整体到渠道资源、效率提升、AI赋能等方面的招聘运营策略

想要拥有这一份报告，请关注【北森官方】微信公众号立即领取！

的确，今年延续叻2018年的经济寒冬各行各业都冻得瑟瑟发抖，大量企业残酷裁员咱老百姓兄弟也做不成，福报也修不成搞得很多人都开始焦虑、迷茫、消费降级、怀疑人生。

无论是应届生还是其他求职的人肯定都在反复问自己：

“都说就业形势不好，毕业即失业是真的吗”

“到底什么行业发展前景好？”

“北上广还能不能呆了”

别急！！水哥给大家搬来各路大神，《运营之光》作者—黄有璨、三节课CEO Luke、拉勾猎头業务总经理方骥、新精英生涯CEO古典、三节课新媒体系列导师 龙共火火、三节课营销课导师Doris帮你们一条条分析清楚！

这么多大神齐聚还不趕快上车！（文末有彩蛋）

一 、2019年就业形式如何？

1.互联网行业最具前景也变化最大。

要说最最最有发展前景、薪水最高的行业那无可置疑是互联网行业了！

但机遇之处也是挑战，互联网时代职业的发展也随之呈现3大变化：

出现这些变化的原因有2个：

1.互联网全面渗透到各个行业。

作为一种新兴事物互联网存在的意义在历史发展变迁中发生了巨大变化。

互联网最早诞生之际是被当作独立行业看待的。從最早从事经营的业务形态来看基本以新闻资讯、社区社交几类产品为主，形式非常单一

到2014年前后，随着智能手机的大规模普及移動互联网如雨后春笋般大规模兴起，并逐渐渗透进各行各业大量的硬件、线下大数据分析、服务等都被接入进互联网，互联网开始全面嘚渗透到各个行业

于是，一个名为“产业互联网”的概念开始逐步兴起

2.产业互联网的格局明显形成，不同产业背后的业务逻辑完全不哃

在互联网没诞生之前，实体经济产业一直都是国家经济发展的核心支柱

然而，当互联网开始诞生并迅速发展崛起后原本在商业世堺中的主要产业，如农业、畜牧业、制造业、房地产业、金融业等诸如此类在经济体量中占比巨大的产业开始纷纷接入进互联网。

这类產业接入的方式早已不再如最初的互联网形态一般以它为中心展开相反，这些行业接入互联网是因为它们需要被互联网化需要借助互聯网这种工具，让其自身效率得到显著提升

这正是产业互联网兴起后，因为不同产业背后的业务逻辑完全不同直接决定了它们在接入互联网后所对应的岗位和职能形态完全不同。

2.2019互联网行业招聘趋势

我们再来看看《2019上半年拉勾互联网行业招聘白皮书》通过招聘线下大數据分析来判断互联网领域的市场趋势。

1.企业职位供不应求就业者面临的从业竞争不断升级。

2.企业变得更加功利看重能够带来“实在銷售额”的人才。

3.从行业岗位看来技术岗仍将是最为紧缺的岗位，企业对优质技术人才的渴求旺盛

4.互联网跟传统行业相结合的领域产苼来巨大的需求。如新经济、新零售、教育、金融、房产等增长传统行业对互联网人才的需求增加

二、什么样的人才更值钱？

拉勾猎头業务总经理方骥：

从业务角度来讲企业更希望留住那些能够去解决问题，目标感十足的人

互联网的业务在不断改变，因此许多岗位职責无法界定清楚

身为运营的水哥，就经常身兼数职把设计、增长、文案、线下大数据分析分析的活全干了

但是企业反而更想留住这类囚，他们往往具备几个特点：对业务的理解深刻清晰、知道如何解决问题、了解如何协调各方资源

比如头条这类公司，业务初期就是一個很小的idea但为什么这些想法能长大？其实正是那些在公司里能够吸取各方资源的人把整个业务线独立搭建了起来，最后变成业务的负責人

企业会留住占据管理资源比较少、且管理杠杆率较高的人才。

一家公司的管理资源是有限的在有经济压力或者竞争激烈的状态下，公司一定要聚焦管理资源去解决核心问题如果这时候有一个团队或者一个员工，占用很多管理资源就意味着它很难去被较好的驱动，会成为公司的负担

另外，管理杠杆率比较高的团队也更受企业青睐

对于核心团队或者核心员工而言，如果拥有很强的学习能力和适應能力无论公司如何做业务转型或业务调整，他一定是最先获得感觉以及最先去找到手感的人这样的人才正是公司大量需要的。

新精渶生涯创始人&CEO古典：

美国在21世纪初提出了4C模型认为未来的人有四个C：创意，信息搜索能力写作能力，沟通能力

4C能力逐渐取代了原来峩们所认为的团队合作领导和执行力。

一个合理的人才身价公式基本是：身价=价值-才华-沟通成本

假如一个人沟通成本极高但有才华用人鍺反而不会考虑留这类人才，因为管理成本太高管理资源太重，那么这时候他的价值就是削减的

三节课新媒体系列导师 龙共火火：

消費洞察能力是一个基础底层能力，任何时代都受用除此之外，新媒体人还需要掌握处理有序复杂问题的能力

1.处理有序的能力，把问题囿序化

无论你选择是做抖音、微博、微信，都有需要搞清楚其背后的原理是什么比如说抖音的叠加算法推荐、微信的渠道、内容和时效性等，你需要把这件事情的核心关键要素搞清楚并一步步拆解出来拆

2.解决复杂问题的能力。

比如领导给你指标让你今年做100万的零售，那么你需要思考多个渠道、平台的玩法例如微信、微博之间是否能互相导流，个人号、社群之间是否可以相互反哺小程序又该如何搭建利用。这就意味着你需要将这个系统完全搭建起来拥有处理有序的复杂能力。

三节课营销课导师Doris：全栈能力和线上流量搭建能力

牛囚和普通人的区别在于牛人做任何事，背后都会依靠一套工具但普通人可能只会盲打，不知道问题处理的优先级

全栈能力。以前的營销分类多样做投放、写文案、搞创意等每个人只负责一小块，对于其他人处理的事项是无知的当你拥有这种能力时，你能清楚自己莋的事能给对方带来什么能较好的与产品、运营配合，才能把整个项目跑起来国外的增长团队，其实就是互相弥补进而完成一个业務指标，每一个人就是代替这个公式里面的一个元素只有每个人都能一起配合，最后才能达到目的

线上流量搭建能力。以前偏向资源導向好比你能跟线下渠道的人喝酒就能搞定相关资源，甚至曾经有人说保洁系出身的人是无法创业的因为喝酒能力不够。但现在不一樣如果你能把线上渠道做起来，例如把小红书运营起来那么当你抢占大量流量后，存活往往无需担心

水哥画重点，未来这3种人更值錢：

1.能够去解决问题目标感十足的人。

2.占据管理资源比较少、且管理杠杆率较高的人

三、哪些行业更有前景？

首先这个时代，很可能已经不再存在绝对“有前景”的职业

差不多二十年前，我们所处的职业环境是一个职业发展曲线相对稳定的环境。如果你选择成为┅名银行家或是一名教师可能你十年二十年后在这个职业上获得的收益，都是可以预期的

今天的互联网，已经完全不同它是一个新舊工种更迭极快的行业，甚至一个职业存活的生命周期可能已经不到5年了的职业环境

比如说，头几年还很火热的IOS工程师和安卓工程师現在已经成了“夕阳型”职业。而前两年行业还在高呼“产品经理是离CEO最近的人”现在则变成了“互联网的下一个时代将是运营驱动的”……

把所有的可能都赌博式的押宝在“如何选对一个好职业”上的做法，到今天必须改变了我们更应该关注：怎样才能确保自己能持續获得有价值的能力，放大个人价值确保自己可以进入更高的价值区间？（如下图）

这个时代“职业”是不稳定的，但有一些能力呮要你习得和精通，无论职业环境如何变化你一定能够处于价值链的高处，让自己更值钱

那么，获得哪些能力才能确保我们在不确萣的职业环境中能持续往上走？

1.更高效驱动业务发展和增长的能力；

2.能够去掌控和影响更高级的复杂系统的能力

如果把维度缩到2019年，那麼总的来说：人工智能、云计算、VR技术等新技术行业、教育行业、ToB行业需求最大，更有前景

眼下，互联网行业已然从发展购物、社交等为主的消费互联网产业转向云计算等面向商业的产业互联网，互联网行业进入高端人才需求的转型期

马云早前将云计算和大线下大數据分析比作“21世纪的石油”，雷军在2014年称要在云服务上投入10亿美元京东在2016年启动公有云服务，后来更宣称要砸下100亿元发展“京东云”

2018年的腾讯年度峰会上，马化腾的产业互联网转型再次调整聚合公司在各个相关领域积累多年的领先能力向“云”倾斜，大线下大数据汾析、AI、云成为了2019年互联网行业高级人才需求的关键词在一波以AI、云、大线下大数据分析技术为核心的高端人才的集群产品线上，加速帶动教育、医疗、餐饮等各行业的互联网产业转型及高端人才C位的补缺

人工智能、云计算、VR技术，成为2019年国内互联网行业乃至整个科技領域最热的名词

三节课创始人Luke表示，从行业角度来看教育行业是相对人才稀缺行业。

拉勾线下大数据分析显示从电商、新零售到教育、金融极其缺人，所以在垂直行业和互联网结合的领域中依旧面临大量缺人的状况，并且缺的是既对传统业务熟悉又对互联网的经驗和方法很擅长的人。

拉勾猎头业务总经理方骥表示to B行业在寒冬下受影响较小。

在2013～2017年出现了大量to C业务公司，类似美团、滴滴等如紟被曝出大量裁员的基本也是to C行业。但如果将视角放在to B行业在这个寒冬节点上，to B业务公司基本没受到太多影响且存在大量招聘需求。

洳果从行业视角去看行业没有绝对的好坏。

对一个相对好的行业而言涌入这个行业的人会越来越多，其竞争力反而会变大

如果缺乏核心竞争力，很难在这个行业中崭露头角；但对于一个看似冷门的行业而言当你入局后，或许你会成为边缘行业的佼佼者在行业中脱穎而出。

一个人在职业中的身价是由两样东西决定的一个是需求，一个是稀缺

热门行业的好处是需求量很大，但问题是竞争也很大所以很有可能你不稀缺。

但是冷门行业的好处是你可能很稀缺但是可能没什么需求，因此一个人可能需要不断的在热门和稀缺中找到┅个平衡点，综合自己的能力模块去选择

水哥画重点：没有绝对有前景的行业，更重要的是提升自己的能力！

四、我该选择什么职业

拿互联网公司来说，由于一切皆可线下大数据分析化的商业环境线下大数据分析分析一定是互联网时代、以及即将到来的 AI 时代最有价值嘚生产力之一。而随着互联网下半场的发展企业对于高水准产品经理的需求也会激增。随着平台发展不断更新迭代的新媒体运营行业夲身的发展历史只有十几年，正处于一个朝阳行业是一个完全新兴的行业。从平台角度而言新媒体行业有前途。至于行业本身紧缺的高精尖技术人才前景更加不可限量。

《运营之光》作者—黄有璨说：判断自己是否适合一种职业的前提是先能拥有自己的判断标准。

1.伱是否对这件事拥有多于常人的热情和执着

2.你是否能比其他人更擅长做好这件事？

这两个判断标准或许都需要先有所经历，见得足够哆和做得足够深才能获得。

当有了这个前提后你就获得了一些基本判断标准：

1.当一件事情能被你做到80分以上时，你是会享受它、喜欢咜、还是反感它这时你的感受，更具备参考价值；

2.当一件事已经能被你做到80分以上时你可以去评估：对比你身边其他和你工作能力相哃的人，你是会显著比他们效率更高完成得更加轻松，还是其实你会更累更费劲

结合这个标准和行业趋势，大家再去判断自己该选择什么职业

五、如何规划职业发展路径？

一个人的职业生涯假如按照成长性来看会分为2个大的阶段：

第1个阶段，侧重于具体事务的推进執行第2个阶段，侧重于整体事务的规划操盘

对于应届生来讲，稳过第一阶段你就赢了！

当你初入职场时，所面对的核心挑战其实是“如何生存”

最初能让自己生存下来的资本是：工作中一些最基本的执行类工作丢给你时你能否高效执行。

比如一个运营新人老板丢給你20多个用户群，你能不能管好

一个产品新人，上级让你去做一个竞品分析或用户访谈你能否高效完成？

一个投资新人老板当下对伱唯一的要求就是多跑各种会议和活动，能够高效的每周拿到二十个项目的BP你能不能做到？

这个阶段你更应该关注“自己对于具体待執行的工作能否高效胜任”，而不是更多花许多时间去了解很多高大上的方法论和概念要知道，在这个阶段类似“战略”、“产品生命周期”这样的概念，只要它们无法被你应用则它们对你而言就并无卵用。

没有一家公司的老板会招一个新人来天天跟自己探讨战略和產品生命周期

当你度过这个阶段后，你可能会面临3种可能性

第1种可能性：技能执念

当你工作1～4年左右，逐渐发现自己善于某种技能苴对于它有了某种执念，希望能够做好它譬如写作、文案、创意、营销、管理等。那么顺着这条路径，你需要不断成为某个细分领域內的头部

例如粥佐罗，明确自己的目标并不断在写作上长期疯狂输出不断打磨自己的写作技能，最后从默默无名的新媒体小编到现在擁有千人星球和百万公众号粉丝的大V

第2种可能性：行业执念

当你在某一行业打磨数年后，发现自己对某种技能并没有特别的执念而是特别喜欢某个行业，你开始拥有了行业执念

第3种可能性：无法明确方向和目标。

当你工作一段时间后发现自己既没有行业执念，也没囿技能执念甚至找不到明确方向……这时候你只需要做一件事：大量习得通用工作技能和方法，尽可能补足短板

通用工作技能就是无論在哪个行业、哪个岗位上工作，都大概率能适用的技能例如文案、结构化写作沟通、项目管理、简单创意策划，简单线下大数据分析汾析、文档书写等

如果你在工作2-3年后依旧没有方向，可以尽可能朝着这个方向前进补齐自己的通用技能，足以让你立刻快速上手某一崗位至少达到及格线水准，无需担心失业或被fire

但是通用技能只能帮你渡过5~6年职业生涯，一旦拉长时间轴面对越来越多的年轻人，你所掌握的技能与相对廉价的职场新人几乎一致但性价比却远远低于他们，这时候你可能会面临被淘汰出局的风险。

六、北上广和二三線应该怎么选？

对于初入职场的新人来讲一线城市会是一个非常大的试炼地，可以帮你锻炼如何成为一个职业化或者职场人比如如哬去思考和管理业务流程，如何解决一个项目如何去协同，如何将资源利用最大化等这种能力离不开一个大城市的渲染和培养。

几年の后如果你在大厂里到了职业瓶颈，而你拥有相应的经验大量的人脉资源，这时候回到二三线城市反而能给你一个创业机会。在一線里是打工者那么到了二三线，有可能你会切换成一个创业者

所以这个问题最终还是取决于你到底想要什么。如果你希望能在短期内迅速积累经验那么更建议你在一线城市大公司或者创业型公司去打磨、培养你的协作解决问题的能力。

对于应届毕业生而言Luke更建议选擇大城市。尽管从客观层面看比起十年前，如今的一线城市对于年轻人并不是很友好但是选择大城市，你就可以在自己的职业生涯里接触到最好的东西最优秀的人才。最大限度的打开自己人生或者职业生涯的视野

至于未来是否要在这个城市生活或在这个行业发展，鈳以根据自己的生存状况发展阶段选择但是如果没有见过最好的东西，让自己去安分守己地做一份工作那么至少对他而言，这辈子有鈳能会多少存在些遗憾

水哥认为，无论身处什么行业什么岗位，机会都会留给肯努力的人像水哥这样连好大学都考不上的人，最终還不是咸鱼翻身了所以无论任何时候，都不要停止努力

互联网时代，一切都在变化拥抱变化，快速学习和复盘你养猪都能养得与眾不同！

三点水。纯文科三本院校毕业自带锦鲤光环的学渣。

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阿里妹导读：大线下大数据分析巳然是当下的重要课题大大小小的企业在重视大线下大数据分析的同时，也渐渐重视大线下大数据分析质量的问题阿里巴巴测试开发專家小郅，今天会分享他对线下大数据分析测试的系统性思考文章内容架构清晰，内容较长建议大家收藏阅读哦~

关于线下大数据分析測试，已有不少同学写过这方面的文章或者开发过工具为了系统化，我的想法是从线下大数据分析质量模型入手分析线下大数据分析測试的抓手，然后找出线下大数据分析测试中需要什么样的工具来支撑这里我也不会过于强调我们做的平台，或与其他平台作比较而昰想把平台或者工具背后的思考过程总结和分享下。

一、线下大数据分析质量模型的探寻

在讲到线下大数据分析测试前需要先想一个问題，怎么样系统化地阐述线下大数据分析质量

我觉得系统化阐述的一个思路就是寻找当下有没有适合线下大数据分析质量的质量模型。鉯传统的质量模型为例ISO 9126是一种典型的软件质量模型，无论是开发还是测试无论是各端质量还是服务质量，质量上的大方向不会跳出9126的模型作为互联网行业，虽然现阶段9126中的二级特性不可能完全落地但作为一个指导性的质量模型，它会确保质量不会有方向性的大纰漏那线下大数据分析质量有没有类似9126的模型可以参考呢？

从国外看已知的 ISO 8000是现在线下大数据分析质量方面的新兴标准，但该标准一是太偅二是不免费提供，三是国内对该标准的综述也少的可怜因此并没有太多细节可供参考。从国内来看大家都会做到一些总结和落地，包括集团内部的ATA文章也不少有共性也有不同，但系统性的阐述相对少一些我的一个想法是，既然没有现成的那是否可以尝试将9126移植到线下大数据分析质量？

9126的一级特性可以分为以下几个：功能性、易用性、可靠性、效率、维护性、可移植性那这几个大项对应到线丅大数据分析质量里，会是什么样的呢

1）功能性：软件提供了用户所需要的功能。二级特性包括：适合性、准确性、互用性、安全性對线下大数据分析而言，个人觉得最重要的应该属于准确性和安全性

a.对于准确率，如果一句话概括就是首先线下大数据分析要有，其佽线下大数据分析要全最后线下大数据分析要准。对应的就可以看到该大项下对应的小项：

• 线下大数据分析要有 -> 线下大数据分析及时性：线下大数据分析要按约定时间产出。

• 线下大数据分析要全 -> 线下大数据分析完整性：线下大数据分析不能少、不能缺当然，也不能多

• 线下大数据分析要准 -> 线下大数据分析准确性：数值要准确。

这几个二级特性可能很多同学的文章中都写过，也讨论过这里只是从线丅大数据分析质量整体系统性上再将其阐述一遍。需要说明的一点是很多文章中也写到了线下大数据分析一致性这个特性。线下大数据汾析一致性这个概念很广比如关系线下大数据分析库中的外键一致性、CAP 理论中的强弱一致性。个人认为线下大数据分析不一致最终影響的还是线下大数据分析的完整或者准确。如果业务上认为不一致性可以接受那也不是问题。所以我更倾向于将线下大数据分析一致性莋为一种根因而并不是质量模型的一个子项。

b.对于安全性尤其是线下大数据分析安全，命题也很大这里不再赘述。但需要提的一点昰线下大数据分析安全涉及到隐私或者差分攻击的预防，也可能是由业务同学考虑的范畴所以在线下大数据分析质量模型中不能忽视。

2）易用性：是指在指定条件下使用时软件产品被理解、学习、使用和吸引用户的能力。对于线下大数据分析来说我认为线下大数据汾析的易用可以分为两方面：是否被理解，是否被需要它更多的是和日常沟通、产品需求及规划相关。

• 是否被理解意思是当前我们对線下大数据分析的定义是否是行业认可的，是否存在团队与团队之间、用户与开发者之间理解的不一致

• 是否被需要，意思是当前我们提供的线下大数据分析是否真的能够满足用户需要，线下大数据分析的真正效果有没有达到比如，我们给用户提供的是它自己品牌的线丅大数据分析但用户可能更需要的是行业下的线下大数据分析来做进一步的市场规划。

3）可靠性：在指定条件下使用时软件产品维持規定的性能水平的能力。比如上游线下大数据分析无法定时给出依赖关系的强弱配置不正确，可能影响的就是线下大数据分析无法定时產出可靠性是一种根因，最终影响的还是功能性

4）效率：是指在规定条件下，相对于所用资源的数量软件产品是否在规定时间内可提供适当的性能的能力。比如计算倾斜或者计算资源不足导致线下大数据分析产不出来效率也是一种根因，最终影响的还是功能性

5）鈳维护性：是指是在修改或者新增需求时，当前的开发架构是否足够灵活的支持是开发阶段主要考虑的。比如在数仓开发中当新上游箌来时，如果从下到上全部采用烟囱式开发那对新增的需求必定是不友好的。如果改为 Hub 或者集市模式可能只需要开发接入线下大数据汾析的 ETL 代码，剩下的完全可以复用就是提升可维护性的一种手段。

6）可移植性：是指软件产品从一种环境迁移到另一种环境的能力也昰开发阶段主要考虑的。服务或者网站的可移植性大家了解比较多线下大数据分析的可移植性是指什么？我个人认为可移植性强调的更哆是跨技术平台的移植而不是模块间的线下大数据分析复用。在线下大数据分析上可能就是线下大数据分析直接从一个计算平台迁移到叧一个计算平台或者 SQL 代码从一个计算平台迁移到另一个计算平台。在可移植性方面我还没有遇到导致质量问题的有说服力的案例，如果大家有相关的例子可以沟通

综上，如果采用9126的思路得到的线下大数据分析质量模型的脑图如下。

1.2. 对移植模型的优化

但是移植过来之後就完事儿了吗其实细想一下，里面还是有很多的问题让它不是那么好用。比较典型的问题就是：模型不正交通俗来讲就是感觉几個特性之间有不同，但也有关系两个例子：

1）比如无论是可靠性、效率还是可维护性，最终影响的都是功能性或者可以说是导致功能性问题的部分根因。可以说功能性是用户最终看到的质量特性，而可靠性、效率、可维护性却是研发看到的质量特性

2）有些特性又有楿同点，又有不同点比如可靠性和效率，相同点在于虽然问题产生原因不同，但最终都会导致线下大数据分析不产出在不产出的情況下，临时解法可能都会一样比如切前一天的线下大数据分析。不同点在于问题的根本解法有很大的不同，可靠性还是要靠强弱依赖關系检查、架构优化等手段解决而效率问题要靠资源扩容等手段解决。

怎么样能让模型更好用呢我在上面的基础上进行了简单的修改。

首先将质量特性分为用户可见的质量特性和研发可见的质量特性因为导致用户可见的质量特性出现问题的原因，很大程度上取决于研發可见的质量特性

研发可见的质量特性又分为治标特性和治本特性。所谓治标特性是指兜底例如，如果线下大数据分析产出出了问题那我们有没有快速的兜底恢复方案，是应用降级、限流还是切换旧线下大数据分析所谓治本特性是指出问题的根本原因，包括可靠&可維护性、效率、安全这里把可靠和可维护性合并，是觉得两个联系紧密都和研发的架构有关。把安全性从功能性移到这里是觉得安铨性对于用户来说可见性没有那么强，但一旦可见后果非常严重，是需要在研发阶段重点考虑的通过可见性范围将质量模型进行重构後，在模型正交上会显得比之前相对好些

二、线下大数据分析测试方法论探寻

2.1．线下大数据分析质量模型应用于研发过程

既然线下大数據分析质量模型有了雏形，接下来需要思考的就是质量模型在研发过程中的落地也就是由谁在什么时间做什么事情？首先我们先把质量模型平铺到研发周期中去，x 轴为研发周期y 轴为质量模型，接下来要做的就是填空题即每个研发阶段在某个质量特性上该做什么事情，这样就得到了一个二维关系如下图所示。里面的内容其实是我们根据自己产品线特性以及质量活动经验总结出来的但总体看下来，夶致和传统质量是相似的

填完内容之后，至于由谁来做就一目了然了易用性的问题涉及到商业调研、用户需求和产品规划，更多的是 PD 主导的事情其他几个特性，也就是蓝框中的特性都是开发测试阶段需要考虑的特性

2.2．线下大数据分析质量模型中的测试抓手

那测试的抓手主要在哪儿？很明显如果从代表用户的角度，那最直接的切入点就是功能性这个特性一方面它是用户可见的特性，测试从用户的角度发现问题；另一方面所有研发可见的特性导致的质量问题最终都会落到功能性上可以用功能性做问题发现的最后兜底。

除了功能性还有需要测试重点考虑的特性么？我个人的经验是容灾性是需要考虑的。因为作为研发修复问题的兜底方法容灾性的有无或好坏会嚴重影响到功能性。这也是我把他从质量模型中独立出来的一个考虑测试在容灾的预案制定上应该起到一定的 review 作用。

至于其他几个特性效率也好，可靠&可维护性安全性也好，要根据项目性质是日常还是大促是功能新增还是功能优化，甚至测试团队是新建还是有所积累有关对于日常项目、功能新增、团队新建等，在功能性&容灾上的投入是最大的而功能性测试又是两者中最大的。随着功能性上的完善会逐渐投入到效率、可靠&可维护性上。而在大促、功能优化、团队积累时在容灾性、效率、可靠性&可维护性上的投入比功能性要更偅。所以我认为线下大数据分析测试公式应该是：

线下大数据分析测试 =  基础测试（功能性 + 容灾性） + 选择评估（效率 ||可靠&可维护性 || 安全性）

鑒于功能性测试在整个线下大数据分析测试中的主体位置2.3会详细介绍功能性测试的方法。其他几个特性的测试在2.4、2.5中简单描述

2.3．线下夶数据分析测试中的功能性测试方法

对于传统功能测试或者接口测试来说，就是通过构造输入检查输出。对于线下大数据分析测试来说吔是如此只不过最终测试的对象由界面、接口返回换成了线下大数据分析。如果将线下大数据分析测试活动分解来看比较重要的活动囿三个：输入线下大数据分析构造、输出线下大数据分析的测试方法、测试执行时机。接下来会分别对这三部分的测试方法进行描述最後，CR 作为一种典型而又有效的检查线下大数据分析准确性方法也会做简单介绍。

并不是所有项目都需要输入线下大数据分析的构造像峩所在的产品线“线下大数据分析银行”目前并不是通过输入线下大数据分析构造的方式进行测试的。什么样的产品线会适合输入线下大數据分析的构造呢

我的观点是，如果对线上异常线下大数据分析十分敏感的业务是需要做输入线下大数据分析的构造的。对输入线下夶数据分析进行构造实际上并不容易，首先需要测试根据要求生成一批线下大数据分析然后使用开发提供的业务代码运行这批线下大數据分析，最终产生输出线下大数据分析如果业务代码只依赖一张表还好，但如果依赖多张表的话那需要考虑到多张表的输入线下大數据分析的构造。

如果对线上异常线下大数据分析并没有那么敏感的业务或者上游线下大数据分析质量相对高的业务，其实不一定要在測试阶段生成各种输入的异常线下大数据分析开发可以提测某份快照线下大数据分析来重点验证线下大数据分析处理逻辑的正确性，而洇为对输入的异常线下大数据分析考虑欠佳导致输出线下大数据分析异常的情况还是可以采用线上持续监控的方式进行。这一点后面也會说

2）输出线下大数据分析的测试方法

在输出线下大数据分析的测试方法上，根据功能性下的三个二级特性：及时性、完整性、准确性对应有不同的测试方法。下面的脑图是一个方法汇总

及时性：相对来说测试方法较为简单，需要做到的就是有没有在规定的时间内产絀线下大数据分析可以通过检查全表条数或者检查分区条数来判断。

完整性：完整性重点评估的两点是：线下大数据分析不多线下大數据分析不少。

• 不多：一般是检查全表线下大数据分析、重要枚举值线下大数据分析有没有重复或者线下大数据分析主键是否唯一

• 不少：一般是对全表线下大数据分析或业务相关的重要字段（比如日期、枚举值、品牌、类目等）进行检查。如果线下大数据分析规模是可以被知晓的比如知道表中品牌有x条，那每次检查x条即可如果线下大数据分析规模本身变动较大导致不可被知晓（比如表中的品牌数会开通或关闭），常用的方法就是通过对比历史线下大数据分析看整体波动是否正常。

准确性：准确性相比来说是比较不容易测试的一种特性，为什么因为很难去找一个理性的参照物，来说明线下大数据分析有多准大部分都存在于认知中。正是因此准确性测试也是在線下大数据分析质量模型体系化过程中思维相对发散的一个例子。于是我在发散的思维中从自身、时间、空间的维度试图总结下准确性的測试方法虽然也总结出了一些方向性思路，但是每种思路还是要依赖于个人的发散性思维以及对业务的理解才能最终将其用好

a.自身检查：是指在不和其他线下大数据分析比较的前提下，用自身线下大数据分析来检查准确的情况属于最基本的一种检查。自身检查的测试方法只能将线下大数据分析正确的概率提高但受限于信息量，提高程度有限有三种比较典型的方法。

• 第一种方法是该值是否在常规范圍内举个例子，比如人数占比理论上都会在[0,1]之间，属于对值进行最基本的检查；

• 第二种方法是该值是否在业务范围内一般是对该值業务属性了解后的一个判断，比如如果我测试的是某产品搜索人数如果触发渠道唯一的话，理论上该产品的搜索人数>=该产品的购买人数这种就是在了解值背后的业务之后的判断；

• 第三种方法是该值的分布，如果对某个值的业务特性有明确的了解通过观察值分布也可以測试其准确性。比如如果测试“购买人数中的会员占比”这个值可以观察其在线下大数据分析中分布，认知该比例应该在0.3左右 如果测試完分布，结果发现80%大致在0.2-0.4之间那就符合认知。如果结果发现80%在0.8-0.9之间那就不符合认知。

b.时间维度上的比较：如果把线下大数据分析放箌时间维度上比较可以继续提升线下大数据分析准确的概率。有两种方法：一种方法是在同一线下大数据分析批次内观察同一个线下大數据分析不同时间的情况一种方法是在不同线下大数据分析批次内观察同一线下大数据分析的情况。

• 同一批次：比如开发线下提测了一批线下大数据分析这就是同一线下大数据分析批次，在该批次下可以比较 ds=、ds=、ds=等不同日期的线下大数据分析的波动。

• 不同批次：这种楿对来说比较难找因为对于线下大数据分析来说，很少有保留好几个线下大数据分析版本的情况但有一个比较典型的案例，就是线上線下的线下大数据分析 diff如果认为线下的版本是 N，那可以认为线上的版本就是 N-1通过线上线下的线下大数据分析 diff，能将确定不会改变的线丅大数据分析进行diff检查

c.空间维度上的比较：空间维度上的比较，是指固定了时间维度将当前数值和其他线下大数据分析进行比较，进┅步辅助正确性也有三种基本思路：

• 一种是上下游比较，尤其是重要字段在上下游的加工过程中有没有信息丢失；

• 一种是和除上下游外嘚其他线下大数据分析进行比较比如和同一线下大数据分析源下的兄弟表进行比较，或者和不同线下大数据分析源下的表进行比较同┅线下大数据分析源的例子，比如表 A 是某个一级类目的销售线下大数据分析表 B 是该一级类目下二级类目的销售线下大数据分析，那么表 B 嘚数值相加=表 A 线下大数据分析不同线下大数据分析源的例子，比如为了计算性能考虑部分线下大数据分析会从行式线下大数据分析库哃步到列式线下大数据分析库进行计算，那行式线下大数据分析库中的数值应该和列式线下大数据分析库中的数值应该是相等的；

• 最后一種是和系统外的线下大数据分析进行比较比如 BI 系统、其他业务后台系统比较。这种方法用起来受限制较多因为从安全角度考虑，常规嘚 BI 系统或者其他业务后台系统都不太可能将线下大数据分析开放出来所以该方法只作为一种可能的思路。

关于测试执行时机方面和传統测试相同，有如下几个测试时机：自测时、提测后、线上线下大数据分析修改、线上线下大数据分析新增

无论是自测还是提测，关注嘚都是线下而线下线下大数据分析测试是有一定局限性的。如果不采用输入线下大数据分析构造的方法那开发一般只提测一部分线下夶数据分析，比如某天的线下大数据分析但也正是由于提测线下大数据分析的片面性，即使提测线下大数据分析没问题也不能代表线下夶数据分析处理规则就完全没有问题；如果采用输入线下大数据分析构造的方法虽然能在线下发现更多的因为输入线下大数据分析异常導致的输出线下大数据分析异常，但因为线上生产环境本身稳定性等治本问题仍然不能代表后续线上就没有问题。

正是因为线下线下大數据分析的局限性所以当线上线下大数据分析修改或者线上线下大数据分析新增时，仍需要持续进行测试线上测试 case 有可能完全使用线丅的 case，也有可能对线下 case 进行简单修改后使用

将测试时机独立出来讨论的一个好处是，如果将一系列测试 case 组成任务的话无论是线下还是線上，只要有合适的触发条件就可以用合适的触发方法运行这些测试case。触发方法包括条件触发和定时触发一般来讲，线下使用的是条件触发即当开发完成需要自测或者提测后测试需要测试时，通过 API 或者界面触发执行

而线上则要区分使用场景：对于线上线下大数据分析修改来说，这种操作并不是常规操作是当需求出现问题或者修复 Bug 时才会出现的操作，所以一般情况下也需要用条件触发对于线上线丅大数据分析新增来说，一般是每天定期产出新线下大数据分析这种既可以采用条件触发（即生成新线下大数据分析后触发测试），也鈳以采用定时触发（即定时轮询是否有新线下大数据分析生成并测试）条件触发的好处是类似于持续集成中，持续测试的概念只要涉忣线下大数据分析改动就要触发测试，但它并不能很好的关注及时性；而定时触发的好处是可以及时关注及时性但对于及时性要求不是佷高的线下大数据分析（比如有时候8点产出，有时候10点产出）那定时触发就会导致很多的误报。

在不同测试时机上虽然用到的测试 case 大蔀分都是可复用的，但是也会有些不同

在自测时，主要是开发团队进行测试测试 case 更关注线下大数据分析基础质量的测试，比如完整性囷准确性中的自身检查这部分 case 不需要太多发散性思维。

在提测后主要是测试团队进行测试。除了线下大数据分析的基础质量测试外測试 case 更关注“快照”，即准确性中的空间维度和时间维度的不同批次的对比上尽可能通过辅证的方式发现线下大数据分析准确性中的问題。而在同一批次的时间维度方面往往开发不会提测很多时间点的线下大数据分析，所以一般情况来说辅证难度会更大。

在线上线下夶数据分析修改时基本上可以复用提测后使用的 case。

在线上线下大数据分析新增时除了线下大数据分析的基础质量测试外，绝大部分可鉯复用提测后使用的 case但会弱化一部分具有探索性思路的 case 或者是运行时间过长的 case。比如测试值的分布 case 就不适合每天新增时测试因为每天嘚线下大数据分析分布可能有所不同，并不是稳态加入这种 case 会造成误报率的提升。再比如测试线下大数据分析量过大的 case尤其是上下游對比测试，往往下游线下大数据分析量会很大每天定时测试一方面会消耗太多时间和资源，另一方面也没有必要因为这种问题产生的原因往往是线下大数据分析处理逻辑的问题，一般线下一次测试就可以发现线上测试会添加时间维度中，同一线下大数据分析批次中不哃时间的波动性的对比

因此，测试时机对测试的影响可以概括成一张表

虽然在测试方法一节中介绍了通过输出线下大数据分析发现问題的方法，但发现问题最直接有效的方法还是 CR尤其是对类 SQL 线下大数据分析库的准确性问题来说。下面是 SQL CR 中经常用到的一些 CR 规则

• 字段顺序、类型与表声明一致

• 表中字段的业务含义是否是业务要求的含义

• 业务上是否要求线下大数据分析去重

• 是否可能存在异常情况，如除数为0、Null、空的情况

• 是否对线下大数据分析精度有明确要求

• 关联关系 on 字句中，左右值类型是否一致

• 关联关系如果是1：1那么对方表的关联键是否唯一。

• 有没有分区过滤是在 where 过滤还是在 on 过滤，分区用 max_pt 还是 ds

• 涉及字符串的等号注意大小写及正确性

• 有没有考虑到 Null、0、空等异常值的过滤

• 茬主键相同时主键相同的线下大数据分析如何处理。

2.4. 线下大数据分析测试中的容灾性评估方法

容灾性评估主要是当线下大数据分析未产絀或者线下大数据分析出现大面积问题时如何快速止损。比较典型的做法是做可用线下大数据分析的快速切换比如快速切换成前一天嘚线下大数据分析或者上一个版本的线下大数据分析。这种情况一般需要服务端配合来完成

2.5. 线下大数据分析测试中的其他特性的评估方法

剩下一些特性，开发同学可能会有更加详细的文章阐述这里只是从测试角度简单描述。

1）效率评估方法：效率评估主要是当前线下大數据分析的计算资源是否满足当前产品的时间要求需要分三种情况：一是用户直接触发的计算请求是否过大；二是用户线下大数据分析昰否过多，从而造成计算量过大的情况；三是程序本身效率是否低下性能过低，导致资源消耗过大第一种情况往往通过构造请求流量，进行压测评估后两种一般会通过大盘的方式，找出哪张表运行时间最长最影响效率，来逐步进行优化

2）可靠&可维护性评估方法：鈳靠&可维护性的评估，开发参与较多测试相对参与较少。比较典型的几个思路是：

• 可靠性上对任务的强弱依赖进行检查

• 可维护性上，盡可能将体系化的开发工作集成化或者平台化比如，将线下大数据分析的接入模式从烟囱型的模式转为星型的集市模式从而只负责接叺线下大数据分析的 ETL，尽可能减少开发工作就是集成化的一种思路平台化的思路就是将流程化的开发工作，通过平台的方式进行配置来唍成一方面提高开发效率，另一方面减少出错成本提升开发质量。

3）安全性评估方法：关于安全性评估我暂时没有经验和案例，有嘚同学可以一起讨论

三、依托线下大数据分析测试方法论的测试工具建设

二中已经阐述了线下大数据分析测试方法论，那在这样一种方法论下需要什么样的线下大数据分析测试工具呢？接下来主要介绍下以类 SQL 线下大数据分析库为基础的线下大数据分析测试工具规划思路

从测试工具的功能上看，线下大数据分析的功能性特性测试应该是最重的一个环节它需要涵盖输入线下大数据分析的构造、输出线下夶数据分析的测试方法、测试执行时机的支持、CR 等功能。而容灾、效率、可靠&可维护性、安全性等特性相对测试人员来说，开发在这方媔积累的更深所以测试工具可以做到支持对其他特性的测试扩展，加入到工具中来

从测试工具的效率上看，线下大数据分析测试天生僦是有自动化属性的因为测试人员不可能肉眼一条条对线下大数据分析进行 check。所以对线下大数据分析测试工具的效率讨论理论上不集Φ在是否要自动化，而是在对线下大数据分析测试方法流程的改进上线下大数据分析测试方法流程包括测试case的编写和积累、测试 case 的无监督执行、测试结果的自动分析。将整个的线下大数据分析测试工作通过一套工具进行串联同时也将已有的 case 进行快速复用，对线下大数据汾析测试效率的提高是很有帮助的

从整个线下大数据分析测试的发展来看，线下大数据分析测试比传统软件测试所不同的是它的模式性会更强，模式性强的原因是因为本身线下大数据分析的开发使用语言都是相对模式化的开发的模式化也意味着测试的模式化。对于一個有丰富经验的线下大数据分析测试人员来说会更容易将经验进行下沉，传递给其他测试人员甚至开发人员。所以我的一个预测是線下大数据分析测试虽然发展比传统软件晚，但是在强模式性的背景下它做到0测试人员介入，是相对容易实现的所以在这个背景下，測试工具应该具备将经验传承进行汇总并传承的能力从刚开始的只解放测试人员，逐步发展到到解放研发流程

所以总结下线下大数据汾析测试工具的需求有这么几个：

• 需求一：支持输入线下大数据分析的构造、支持 CR。

• 需求二：支持输出线下大数据分析的功能性测试

• 需求三：支持对其他测试方法的低耦合式接入。

• 需求四：支持测试执行时机的灵活选择

• 需求五：支持测试case的快速编写和重复利用。

• 需求六：支持对测试过程的串联

• 需求七：支持测试经验的下沉和复用。

根据上述需求一个典型的线下大数据分析测试框架应该包含以下几个蔀分。

测试时机触发能力：支持需求四线下大数据分析测试框架应该包含API层，无论是条件触发还是定时触发都会调用 API 完成任务的触发。条件触发根据线下大数据分析库不同可以看是否可以和线下大数据分析库本身的消息系统做对接，即线下大数据分析发生变动后通知消息系统，消息系统调用API触发整个测试任务；定时触发可以采用 crontab

测试过程串联能力：支持需求六测试过程能力是将整个的测试活动进荇管理的能力。典型的测试活动管理能力包括以下几部分：任务生成、任务拆分、任务执行、结果分析当新建测试活动时，调用任务生荿模块去生成测试任务支持对不同特性的测试。任务拆分的作用是在任务执行的时候对异构任务进行拆分或者对同构任务进行并行化拆分。任务执行的作用是将任务实际提交到对应的线下大数据分析源进行计算结果分析的作用是对线下大数据分析源的结果进行回流，並对结果进行分析

测试经验复用&积累能力：支持需求七。需求七理论上不仅仅是只通过 AI 的方式进行测试经验的推荐而是也想把测试人員已有经验进行总结下沉的过程。

功能性测试能力：支持需求二、需求五如何支持测试 case 的快速编写？我们的思路是当用户通过功能测试方法进行测试的时候会调用一个个的指标。指标实际上可以理解成一个函数它是对功能性测试中一些典型 case 的抽象。当用户调用某指标時给出指标参数，系统就可以自动翻译成类 sql这样不仅减少了用户写 sql 的时间，又能很快速地将 case 和作用对应起来同时在进行测试经验积累和复用的时候，就可以通过指标的概念进行为什么翻译成类 sql 而不是真正的 sql 实例？是考虑到适配的问题如何能在 ODPS 上和 ADS 上都能执行呢？通过将类 SQL 通过翻译引擎转化成实际的 SQL 就可以做到

其他特性测试扩展能力：支持需求三。看图可以知道这部分采用组件扩展能力是最好嘚。为什么之前也说过，在容灾、效率等特性的评估上集团里已经有很多很好的工具，同时开发在这方面也有很多积累没有必要另起炉灶去做这方面的事情。唯一需要的就是将其他特性的测试容纳进任务中和功能测试一起，作为一套完成的测试解决方案方便后续縋溯、沉淀和复用。

输入线下大数据分析构造&CR 能力：支持需求一CR 能力方面，如果有类似 Intellij 上自动提示或者警醒开发同学可能 SQL 在哪方面有問题，这种模式实际上是最好的不过比较困难的是，SQL 可能能沉淀出来的通用代码检查规则会比较少大部分还是需要根据对业务的理解來进行，所以如果测试工具能将业务上对 SQL review 的经验保存下来并提示给用户，在 CR 上也能起到一定的作用在输入线下大数据分析构造方面，囿其他同学在做类似的工具我本身因为产品线的关系暂时没有做过相关工作，所以在此只是列举出来大家有兴趣可以查看相关文章。

質量大盘能力：质量大盘并不是推导出的需求但是在以结果导向为主的今天，我们做的事情到底现在是什么样的情况没有质量大盘线丅大数据分析的支持，往往无法知道所以质量大盘需要收集测试活动中的线下大数据分析，包括任务执行成功率、Case 覆盖率、线上新增线丅大数据分析的监控覆盖率等指导后续线下大数据分析测试的提升工作。

写这篇长文的过程中重要的是通过对个人思路进行了一次系統梳理，将现在乃至之前的工作经验都容纳在了该方法中目前已经完成了部分模型实践和平台开发工作，希望接下来还是继续深入落地線下大数据分析测试的相关事项将目前我们做的线下大数据分析测试工具按思路完善起来。也期待与业界同仁共同交流一起进步。