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    半速出问题什么情况

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转自DT财经 ,作者陷入焦虑的DT君 前两周播出的《明星大侦探—MGQ时尚风云》中,节目组设计了一个与中年危机相关的案件: 撒贝宁在这期节目中饰演一位40岁“上有老,下有狗”的杂志社时装编辑,虽然月入12w,但是每个月刨去房贷、车贷、儿子补习班费用、父母医疗保健费用以及各种家庭开支后,只能剩下1块钱。被主编无理辞退后,他由于年龄过大而迟迟找不到新工作,在家庭经济重担的支配下,对老板心生杀机…… 节目中的设定确实有些夸张,但剧本却是来源于真实生活的情绪。2019年“太南了”的一系列感叹中,充满了中年职场人的辛酸与苦涩。 微博上#35岁以上职场人去了哪儿#、#35岁定律#等话题屡屡冲上热搜,随便就能收获近亿的阅读量,知乎、朋友圈、头条……到处充斥着怎么应对35岁危机的回答和文章,“35岁危机”俨然已经成为一个大家公认的专有名词。 (图片说明:百度百科收录的“35岁危机”词条) 这让还未到35岁的小编,内心多少有些焦虑:35岁的职场人就业真有这么难吗?他们都面临着怎样的中年危机?难道除了卖保险,真的就无处可去了吗? DT财经联合智联招聘共同做了个小研究,通过招聘方与应聘者的数据,来看看35岁职场人真实的生存情况。 35岁真的很难吗? 首先,我们想知道,35岁真的面临一个更残酷的世界吗? 从人口结构的大盘面粗略判断,当代中年所面临的竞争,其实并不如他们的前辈或后辈那样激烈。 根据2010年国家第六次人口普查数据,到2019年我国34-43岁的中年人口数量为1.98亿,而44-53岁人口数量为2.42亿,24-33岁人口数量为2.27亿。 也就是说,不管是曾经的,还是未来的中年人,都比现在叫嚷着中年危机的劳动力数量旺盛不少,而他们所面临的,可并不是高速发展的黄金十年。 既然如此,为什么35岁危机的话题一直不绝于耳呢? 招聘方对岗位需求的描述,一定程度上能反映出职场的变幻风向。 从招聘需求来看,2019年第三季度所有的招聘岗位中,只有5%明确要求求职者的年龄低于35岁。 这个看起来并不高的比例,可能并不能完全说明市场的真实需求情况,毕竟从大家的日常吐槽和我们的小范围调研来看,许多公司对年龄的苛刻要求很多时候秉持着只干不说的原则,并不会明晃晃地写在岗位简介里。 但我们注意到一个变化趋势,明确要求求职者35岁以下的岗位比例,与两年前相比上涨了2个百分点,涨幅其实挺大的(60%)。这事实上表明,35岁职场人面临的境遇,确实是比两年前更难了些。 以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本,我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。 在各类企业中,要求35岁以下的职位比例最高的是国企,而民营公司在岗位要求中对35岁的求职者其实相对温和。 而从公司规模来看,规模越大的公司,要求35岁以下的职位比例就越高。10000人以上的超大公司在2017年就已超过6%;500-999人肩部大公司在两年前的比例还仅有2.1%,但两年间提高了近4个百分点至6%。 哪些行业更看重35岁的年龄线? 要求35岁以下的职位比例越来越高,其实与就业大环境和新兴行业的发展有关。 Linda在一家大数据创业公司做HR,她告诉小编:“这两年在招人的时候确实会优先选择35岁以下,甚至是30岁以下的年轻人,尤其是18年的裁员潮过后,大家其实都不好过。一般达到35岁的职场人在公司都担任比较重要的职务,而我们大数据属于新兴行业,公司的业务变化很快,在探索阶段并不需要那么多指挥官,我们更需要富有创造力、行动力强听指挥的战士。” Linda的话意味着,是否能在35岁前找到一家托付终身的企业至关重要。 可是,在35岁就找到能够让自己奋斗一生的公司,就和20岁就找到长相厮守的老伴一样不靠谱。这时候,选对行业很关键。 小编整理了2019年招聘需求中要求35岁以下职位比例最高和最低的行业。 我们发现,在众多行业中,银行、外包服务、中介服务、保险和通信行业对年龄的限制最大。也就是说,这些行业中有相对更多的岗位只需要年轻力壮的劳动力。 但也有计算机行业、检验检测、IT服务、学术科研和教育培训等行业,在招聘需求中对35岁以上的职场人相对比较宽容。 如果看一下这些行业给大家的固有印象,我们可以认为,在招聘中更看重35岁年龄线的行业,多属于大家印象中的传统行业;而在要求35岁以下职位比例最低的队伍中,新兴行业的比例会更高些。 从岗位来看,商超、保健、银行、房地产、社区等技术门槛较低的基础类岗位,在招聘中要求35岁以下的职位比例最高。 总结下来就是,工作内容更简单或对知识性技能要求更低的岗位,会更偏爱年轻人,毕竟人到中年,精力和体力都无法和年轻人相比。对于用人单位来说,与其去招一个成本更高的中年员工,不如多招几个应届大学生,年轻力壮,生产力更强。 而要求35岁以下职位比例最低的10个岗位中,IT、软件、硬件开发、IT管理、互联网产品、IT运维等互联网/技术岗位占去了大半,这都是对专业技术、创新性要求更高的行业岗位。至少从招聘需求来看,他们并不会太多强调年龄。 显然,这与我们的日常感受并不一致。 35岁话题中最常被吐槽的,恰好是这些不那么强调年龄的岗位从业者,而那些在招聘需求中有更多年龄限制的岗位,存在感并不太强。 这到底是为啥? 为什么35岁的你觉得“太南了” 我们需要明确的是,一个行业或岗位对年龄的限制少,并不意味着中年的求职者就会获得青睐。 35岁求职者的优势在于有更多经验与技能积累,而劣势在于体力和精力不够充沛,只有在更需要经验而非体力的岗位,中年职场人才会有更强的竞争力。 即使我们默认那些并没有对35岁划线的岗位都不需要干体力活,也并不意味着在这些岗位上,经验、积累和阅历就会有比较大的增值效果——如果年龄buff不能增效,用人单位自然会聘请更年轻、薪资要求更低的求职者。 所以,关键点在于,中年职场人是否进入了自己具备优势的行业。 根据智联招聘2019年第三季度的数据,互联网、房地产、教育培训、专业服务、计算机软件等行业,挤下了最多的35岁及以上求职者,而行政/后勤、销售业务、财务/审计/税务、人力资源和软件/互联网开发/系统集成等则是他们投递最多的职位。 我们计算了各个行业和岗位中简历投递数量与最终录用数量的比值,命名为竞争指数,以此来衡量应聘竞争的激烈程度。 我们发现,互联网、房地产、计算机软件、IT服务的行业竞争都格外激烈,而从职位来看,软件/互联网开发/系统集成的竞争指数更是一骑绝尘,97个人参与摸奖,只有1个人能获得offer,另外财务/审计/税务、人力资源、行政等职位的竞争指数也挺高。 这就意味着,上述岗位中,中年职场人不仅要和同龄人竞争,还要和年轻人竞争。 那么,在这些岗位中,中年职场人能获得年龄加成从而脱颖而出吗? 我们统计了各个职位要求工作经验10年以上的岗位数量,数量排名越靠前,则意味着这个职位对经验和阅历的需求度就更高,中年职场人也就相对更有优势。 从结果来看,要求工作经验10年以上岗位数量最多的职位主要可以分为两类,一类是管理向的,包括占比最多的高级管理,以及销售管理、生产管理、项目管理、质量管理等各类管理岗;一类是专业向的,包括土木建筑、财务审计、医院医疗、机械设计等等。 前面提到的竞争激烈的财务/审计/税务、人力资源和房地产相关职位,对工作经验的需求度都排在前列,中年职场人在这些赛道上握着更多本钱。 但相信你也注意到了,挤满了35岁以上求职者的互联网/IT/技术相关职位中,对于工作经验的需求度并没有那么高。虽然这是个典型的高薪赛道,但年龄并不会给中年求职者带来加成效果,如果薪资要求还比较高,实在很难竞争得过除了经验、什么都有的年轻人。 我们总结上述分析,被35岁危机困扰的核心问题可能在于,“理想”的薪资和岗位期望与“现实”竞争力存在分歧,而互联网、IT服务、计算机软件等行业的分歧更为严重。 38岁的陈斌曾经在一家互联网公司做新媒体运营,现在和朋友经营一家外贸公司,他也认同有些中年求职者理想与现实不匹配的问题:“见识过各行各业形形色色的中年求职者,他们对薪资的要求都很高,但被问到有什么核心竞争力的时候,又讲不出个所以然,对自己的未来也没有什么明确的规划。” 同样经历过35岁的他,认为并不存在什么35岁危机,没有能力每个年龄段其实都有危机:“足球运动员到了30岁一般都要大幅降薪,我觉得35岁的普通职场人应该要接受这个事实。你不接受,社会的毒打会让你清醒的。勿骄勿躁,努力提升自己,同时做好期望管理,少听媒体瞎bb。” 这话说得挺残酷,但从“35岁危机”中脱困的最好办法,确实是找到问题根本那个“理想”与“现实”的差距,实实在在地缩短它。 当然,对于已经有了家庭羁绊、要努力维持生活品质的中年人,这又是另外一个要不断感叹“太南了”的过程。 写到这里,我们突然想用《黄金时代》里的一段话作为结尾: “那一天我二十一岁,在我一生的黄金时代。我有好多奢望。我想爱,想吃,还想在一瞬间变成天上半明半暗的云。后来我才知道,生活就是个缓慢受锤的过程,人一天天老下去,奢望也一天天消失,最后变得像挨了锤的牛一样。可是我过二十一岁生日时没有预见到这一点。我觉得自己会永远生猛下去,什么也锤不了我。” (应受访者要求,Linda、陈斌为化名)

茶什i 2020-01-15 11:55:56 0 浏览量 回答数 0

问题

游戏云间之二-网络环境问题

起航 2019-12-01 21:43:15 23656 浏览量 回答数 10

回答

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0
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