数据分析师八大能力培养（什么类指标是电子商务数据监控的核心之一）

本文目录

• 什么类指标是电子商务数据监控的核心之一
• 优秀店长的八大能力
• 面试必胜的九大素质及八大能力
• 数据分析能力模型
• 面试官最看中求职者的八大能力
• 简短航天科学小知识

什么类指标是电子商务数据监控的核心之一

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优秀店长的八大能力

1、指导能力和改变观念的能力。

销售高峰期之前，店长要领导员工打好基础功，让员工相信可以取得好业绩，而不是单纯压任务给员工。

2、培训能力。

店长要善于表达，有感染力、洗脑的能力；店长应该是一个培训师、体验师、数据师。

3、要有目标。

找方法，包括人脉、团队、激励去达成你的目标。

4、专业知识能力。

只有专业的知识，才能使员工信服，也能让顾客满意，从而提升整个店铺的形象和业绩。

5、数据分析能力。

互联网时代下，数据分析是绝对不能忽略的。

6、对外沟通能力。

一名店长每天要与外界打交道，一定要培养沟通能力，不能什么事情都等老板解决。

7、对内协调能力。

对内要有协调各部门的能力。

8、灵活变通的能力。

灵活处理店内大小事务，包括退换货、人员调配等。规则是死的，人是活的。

9、自我提升不断学习的能力。

店长绝对不能携带负能量、越级汇报、不执行、个人主义、不讲原则、打压员工。

10、信任（自信与忠诚）的能力。

要敢挑战大店，挑战领导岗位。

面试必胜的九大素质及八大能力

面试必胜的九大素质及八大能力

面试必胜的九大素质及八大能力，职场的生活充满了竞争，面试是最为重要的关卡，压力过大的时候也要试着调节放松，我带大家简单了解一下面试必胜的九大素质及八大能力，你学会了吗？

面试必胜的九大素质及八大能力1

九大素质

一、管紧自己的嘴巴，三思后答

考官们经常采用的一个基本策略就是尽量让应试者多讲话，你在面试时一定要注意管紧自己的嘴巴，以免画蛇添足。

二、留足进退的余地，随机应变

面试当中，对那些需要从几个方面来加以阐述，或者“圈套”式的问题，要注意运用灵活的语言表达技巧，不要一开始就把话讲死。

三、稳定自己的情绪，沉着理智

有时面试时，考官会冷不防地提出一个令应试者意想不到的问题，这时，你需要的是稳定情绪，千万不可乱了方寸。

四、不置可否地应答，同样讨好

应试场上，考官时常会设置一些无论你作肯定的回答还是作否定的回答都不讨好的问题。而你模棱两可的回答，能让自己置于一个有利的位置。

五、圆好自己的说辞，滴水不漏

在面试中，有时考官提的问题并没有什么标准答案，这就要求应试者答题之前要尽可能考虑得周到一些，以免使自己陷于被动。面试在某种程度上就是一种斗智，你必须圆好自己的说辞，方能滴水不漏。

六、不拘一格的思维，歪打正着

面试中，如果考官提出近似于游戏或笑话式的过于简单化的问题，你就应该多转一转脑子，想一想考官是否另有所指，是否在考察你的智商、情商或是职商。如果是，那就得跳出常规思维的束缚，以求收到“歪打正着”的奇效。

七、摆平自己的心气，委婉机敏

应试场上，考官往往会针对求职者的薄弱点提出一些带有挑战性的问题。面对这样的考题，你一定要心平气和，较为委婉地加以反驳和申诉，绝不可情绪激动。

八、放飞想象的翅膀，言之有物

面试中，偶尔也会出现一些近乎怪异的假想题，这类题目一般都具有不确定性和随意性，这也使应试者在回答时有了发挥想象的空间和进行创造性思维的领域，你只要充分利用自己积累的知识，大胆地以“假设”对“假设”，就能够争得主动、稳操胜券了。

九、面对“刁难”巧“较量”，针锋相对

应试场上，若遇考官“刁难”，善于“较量”也是一个“杀手锏”。应聘者不妨换个角度，从你现在要应聘的公司着手，组织几个原因，最好能实际而具体地提出公司发展潜力与个人欣赏公司风格的地方，明确地表达应聘动机和工作热情。

八大能力

一、解决问题的能力

每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决断的人行情将持续升温，在商业经营、管理咨询、公共管理、科学、医药和工程领域需求量骤增。

二、专业技能

现在，技术已经进入了人类活动的所有领域。工程、通讯、汽车、交通、航空航天领域需要大量能够对电力、电子和机械设备进行安装、调试和修理的专业人员。

三、沟通能力

所有的公司都不可避免地面临内部雇员如何相处的问题。一个公司的`成功很多时候取决于全体职员能否团结协作。因此，人力资源经理、人事部门官员和管理决策部门必须尽量了解职员的需求并在允许的范围内尽量予以满足。

四、计算机编程技能

如果你能够利用计算机编程的方法满足某个公司的特定需要，那么你获得工作的机会将大大增加。因此，你需要掌握C++、Java、HTML、VisualBasic、Unix和SQLServer等计算机语言。

五、培训技能

现代社会一天产生和搜集到的数据比古代社会一年的还要多。因此，能够在教育、社区服务、管理协调和商业方面进行培训的人才的需求量逐年增加。

六、信息管理能力

信息是信息时代经济系统的基础，掌握信息管理能力在绝大多数行业来说都是必需的。系统分析员、信息技术员、数据库管理员以及通信工程师等掌握信息管理能力的人才将会非常吃香。

七、外语交际能力

美国需要从别国进口原材料和商品，美国的商品和服务也要出口到全球市场。掌握一门外语将有助于你得到工作的机会。现在热门的外语是俄语、日语、汉语和德语(对于中国人来说，掌握英语显得尤为重要)。

八、商业管理能力

生意就是生意，掌握成功运作一个公司的方法是至关重要的。这方面最核心的技能一方面是人员管理、系统管理、资源管理和融资的能力；另一方面是要了解客户的需要并迅速将这些需要转化为商机。

面试必胜的九大素质及八大能力2

面试必胜的五个技巧

1.不打无准备之仗

参加面试前必须主动做好相关功课，可以通过公司网站、百度上的关键词搜索、新闻、访谈等等去了解该公司发展的历程以及目前状况。如果可能的话，最好能通过熟悉的人打探一下公司内部的真实状况，比如领导风格、员工满意度等等。

2.绝对不要迟到

参加面试一定不能迟到，如果对公司位置不熟悉，就应该提前问好路并提早出发，如果早到了可以在外面稍等。曾经有个女孩子参加公司组织的群面，大家坐好之后，她姗姗来迟，结果还要让大家等她去洗手间。这样的面试者给人的第一印象肯定不好。

3.面谈时懂得充分展示亮点

与面试官面对面接触时，注意技巧与分寸，适度表露，不温不火，让面试官体察、感受你的价值;工作能力之外的气质、个性等软实力同样重要，卓越的形象气质足以掩饰经验的欠缺。现在很多单位面试时，很重视软因素，包括执行力、投入程度、效率、纠偏能力、敬业指数、领导力等，

4.面试时，要利用提问环节

有时应聘者准备的素材和话题没有机会说，如果利用提问机会巧妙地表达给面试官，若能提出高质量的问题会给面试官留下深刻印象。

5.面试时做个有心人

一个刚毕业的女孩子去面试的那天正赶上公司人力资源部有临时任务，大家都忙得不可开交，只能推迟面试。等待面试的.一共有五个人，大家都静静地坐在办公室一边等着。只有刚毕业的年轻女孩主动上前询问有没有什么忙可以帮，做起事来非常有眼色，电话响起时工作人员顾不上接时，她便主动接起来，将对方的名字和事情记录下来。虽然在这五个人当中，这个女孩完全没有工作经验，毕业的学校也没有名气，她却因为自己的有心而被聘用了。

数据分析能力模型

「过去」 以往在增量时代，每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期，似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代，业务运营主要依靠是经验和直觉驱动。比如跨境电商领域初期，凭借世界工厂平台的优势，国内厂家似乎只需基于经验选品即可大卖。

「现在」 但是随着规则的成熟，更多玩家的进入，市场从蓝海变为红海，进入到存量期，仅靠经验驱动的增长模式不再有效。还是拿跨境电商举例，由于卖家的剧增，海外市场的饱和，跨境电商就进入存量运营时代，已经不存在绝对的蓝海市场，每个细分领域都有许多竞争对手。此时， 要求商家从粗放运营转为精细化运营，也就是用数据分析报告决定市场是否值得投入，用数据选品，用数据做经营分析，用数据库存管理。

当然，不是说纯定量的数据分析决定了一切，经验就不重要了。而是说在决策的过程中，数据结论占据的比例与以往相比更大，同时业务经验也是必不可少的部分。

「未来」 互联网逐渐成为“传统行业”的未来，人工智能、元宇宙等 由数据驱动的行业越来越依赖数据分析。 还有众多制造业亟待数字化转型，以期在全球供应链中提高制造环节的附加值。 也就是说，在未来，数据驱动业务将更频繁。

数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案； 商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。

基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中 引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。

最通用的理解，数据是被存储起来的信息。从应用的角度，数据是把事物做量化处理的工具，万物皆可数据化：数值数字是数据，文本、图像、视频等同样都是数据。

按 字段类型 划分，可以把数据分为：

按 结构 划分，可以把数据分为：

根据 数据连续的属性 不同，还可以分为：

孤立的数据往往没有参考价值，比如量化一个人，身高是180cm，并不能意味什么。比如网易云音乐的用户，每个用户的年龄是数据，对使用产品的人群年龄进行分段比如18-24岁，该年龄段人数占比的指标对网易云音乐来说才有价值。 从数据到指标的计算过程，就是数据间的「运算关系」，也叫「指标」。

指标的作用在于「度量」业务的发展：

这些指标（点）通过一定的结构可以编织而成指标体系（线、面）衡量局部、甚至是全局的业务 。

「沙盘演练」中，指挥员通过军事沙盘上的地形，及敌我双方的工事、兵力部署、火器配置等情况，分析敌情，制定作战方案。 数据把现实中的运营抽象到数字世界中，通过指标体系，应用各种分析方法（业务分析、产品分析、用户分析、经营分析......），帮助经营做决策 。

赵括熟读兵书，却不能活用，沦为纸上谈兵的笑话。所以获得分析能力后，不能照本宣科，要结合实际业务场景做决策。

数据分析落地涉及流程创新、变革管理，用新的思维解决业务问题。 但这个过程并不是强迫变革，需要借助对业务的理解及软性的能力来使分析平滑落地。

站在“前人”的肩膀上，可以走得更远。饼干哥哥根据多年数据分析工作经验沉淀出了数据分析师能力模型，跟着它“按图索骥”，补充自身缺失的能力，最终形成独立、落地的数据分析能力。

完整的数据分析师能力体系应该包括 底层认知、业务场景及能力三板斧。

在建立数据分析思维之前，应该先在底层认知达成共识。 什么是认知？ 是对事物底层逻辑的了解，是对是世界万物的判断，认知的本质就是做决定。 也就是说，为了帮助数据分析中每个决策的有效性（选择什么指标、分析方法？接下来做什么？等等），需要先建立底层认知。

这一步，我们需要去明确数据分析的定义：数据分析是什么？目的/产出？分析流程？

同学们在求职过程中会发现，同样是数据分析师岗位，但是面试的内容千差万别，有考察机器学习、统计学等专业能力的，也有考察市场/行业分析的，还有考察产品分析的。 此时就有同学问，这些真的是数据分析该做的吗？

我们从字面上拆解，数据分析 = 数据 分析，进一步拆：

这就是认知上的偏差：当一些同学认为数据分析就是用Excel做表、python写脚本、机器学习建模时（其实这些只是组成数据分析能力的一部分），求职市场对数据分析师的要求更为完整。

回过头来看，数据分析到底是什么？笔者认为， 数据分析是一个过程，是利用数据能力做分析的过程：从发现问题、分析原因，到落地建议；这还是一个“解构”的过程：从整体拆到局部，从一般到特殊，从面到线到点，不断下钻剖析，找到具体可落地的点。

了解完什么是数据分析后，深入思考一个问题：这个过程的最终产出的交付物是什么？

要回答这个问题，我们需要 回到数据分析的本质：解决业务问题。 也就是回到业务层面的需求是什么，才能决定最后落地交付物：

最常见的数据分析场景，就是业务发现销售额下降、用户流失、产品跳失率高，也就是业务层面出现了一个问题待解决，此时需要数据分析师介入帮助从数据层面挖掘原因、给出解决建议。

分析过程可能是做一些 探索 性数据分析、统计分析、机器学习建模，甚至是做AB测试实验，最终交付分析报告，或者模型部署上线。

有时业务可能并不存在确切的“问题”，更多旨在通过加深对现有场景的理解，来提高现有业务模型、策略的效果；比如，现在业务使用的是客单价平均值将客户分为高、低两个人群进行营销，此时数据分析师通过对消费者的洞察分析，给予更精准的人群划分方案：利用客单价分位数，将客户分为三个人群，这样业务利用更新后的策略进行营销设计，提高转化效果。

分析过程可能是做相关分析、回归分析，甚至是无监督的聚类，来对现状进行解释。

按照需求的时效性，可以把业务需求分为临时需求和常规需求，而前面两者属于业务的临时需求，或者说是专项分析需求。 对于常规需求，主要旨在提高业务流程的效率 ，比如对于电商运营中的商品库存管理业务，运营需要及时查询库存情况，并结合销售趋势对低库存量的商品进行补单；此时，数据分析师可以通过交付“低库存预警报表”来帮助优化该流程效率。

支持诊断的内容主要集中在自动化的报表，甚至是商业智能（BI）体系的搭建。

如果说前面是基于已知模式的分析，那么业务中还存在一种需求，就是对未知的 探索 。最为典型的场景则是对市场、对消费者的洞察后，给出品牌及业务增长的策略。

分析过程更多是基于行业、基于市场，使用如PEST、SWOT、波特五力等商业分析模型。

至此，我们知道了数据分析是什么，以及最终的产出交付物，那这个过程如何实现的呢？从落地的角度来看，数据分析是一个从 发散到收敛 的过程： 业务理解-数据 探索 -分析模型-落地交付-产品生命周期

数据分析是从业务到数据再回到业务的过程，所以理解业务是数据分析的起点。

“无场景不分析”、“脱离业务场景的分析都是耍流氓”等资深数据分析师的建议无不说明业务场景的重要性。数据分析能力模型中的业务场景模型：用户-产品-场景，就是为了帮助读者理解业务场景而设计的，在这里不赘述。

不知道读者有没这样的体验？就是领导交代任务给你，或者是朋友有求于你时，执行力强的人很快就完成了任务请求，但是最后却被告知这结果并不是对方想要的？这种情况很常发生在初入数据分析岗位的新同学身上，原因归根结底就是没有做好问题定义！

在理解了需求所处的业务场景后，可以 借助逻辑树工具来对问题进行拆解，拆解的过程尽量要遵循MECE、“相互独立,完全穷尽”的金字塔原理 。

如果说前面定义问题是明确做什么，那在这一步就是要明确做到什么程度？

比如面对销售额下降的问题，做数据分析，最终是产出一份数据分析报告就好了，还是说需要介入到测试实验，给出增长策略？如果是后者，那对销售额的提升幅度要提升多少才有价值？是不痛不痒的1%还是要达到显著的10%？

如果不在价值层面做思考，并付诸价值落地的行动，最后很容易产生“价值在哪”的灵魂拷问，面临被优化的风险 。

在业务理解阶段，我们是站在业务层面与需求方沟通，但是数据分析的核心部分都是在数据层面进行的。所以在正式开始分析之前，我们需要 把业务需求转成数据需求，这个过程就是数据 探索 。

拿到业务需求时的定义问题阶段，需要数据的辅助：用数据透视业务，判断现状与描述是否一致。比如，业务说销售额下降了需要分析，但是这个下降是和谁比？环比下降但是同比提升，同比下降，但是和竞品相比是提升的。

这个步骤比较多的是使用 探索 性数据分析（Exploratory data analysis），或者说通过常见的统计指标来对数据现状进行剖析。

如果说第一步是在用数据验证需求的有效性，那这一步则是真正把业务问题转为数据需求。

此外，还需要判断数据质量及能做的特征工程，比如某些字段缺失率太高，这会影响特征的构建。

了解业务、明确数据需求后，就可以挑选合适的武器（分析方法、模型框架）上阵。

概括来说，有四种分析方法：

指标的好坏、特征是否显著等都可以通过比较分析的方法来实现，比如常见的归因业务场景，本质就是做比较，通过横向、纵向的比较找出原因。

分析方法：比如T检验、方差分析、同比环比、同期群分析等

分析变量之间的相关性是重要的分析场景。比如业务中想知道提高广告预算是否能、甚至是能提升多少的销售业绩？这样的相关性分析或许能找到最优投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮尔逊(Pearson)相关系数、斯皮尔曼(Spearman)相关系数、结构分析等

不论是对企业销售的预测、还是对用户行为的预测，都能帮助提升业务效率，比如常见的预测用户流失分析，及时得到高概率流失的人群名单，运营通过提前营销干预，提高用户留存率；常见的销售预测能帮助企业在供应链侧做准备。这类场景主要应用的是机器学习中的有监督分类模型。

分析方法：线性/逻辑回归、决策树、时间序列分析、贝叶斯等；

前面三种都是基于企业已知模式的分析逻辑，还有一种分析方法——无监督的机器学习模型，可以应对未知模式的分析。比如不知道应该把现有人群分成多少个组来进行营销最合适，就可以对人群基于核心特征做无监督的聚类分析，得出有效分组的界限。

分析方法：Kmeans聚类、DBScan聚类等；

交付落地的 最佳实践是让数据和分析从理论渗透到业务中，对流程进行变革提效 。

在交付给业务之前，需要先对给出的解决方案做有效性评估：

分析如果涉及模型的开发使用，需要通过AB测试，或者ROC等指标来证明模型在数据层面上的有效。在数据层面完成验证后，回到业务分析需求，评估交付的方案在业务层面上的有效落地。

数据分析是围绕业务价值而展开的，所以在最后的落地，也得就价值进行讨论， 回答这个方案解决业务问题的途径和程度 ：

A. 途径 是对流程的优化（降本提效）还是对数据的优化（数据体系效率、数据质量）？

B. 这方式能多大 程度 上帮助解决？比如对业务的提升是10%还是30%？是对单次项目的应用，还是说可以部署到日常流程中，在更长时间、更广范围内影响业务？

C. 此外，要实现这样的效果，需要投入的资源是什么

分析项目的落地需要多方参与，即使是业务能力丰富的分析师，由于流程边界的存在也不可能每步都参与执行。因此，确保项目能否有效落地的一个重要因素则是能否和业务达成共识。

如何做到？讲数据故事：起因(需求定义)、过程(分析逻辑)、结局(重要结论)是否引人入胜(被认可)。

这个过程需要制作PPT向上汇报、与业务沟通，甚至是做跨部门的演讲。

不论是业务模型还是算法模型，最终都有一个“靴子落地”的过程--落地实施。模型测试有效、与业务达成共识后就到了模型的部署上线阶段：

接在分析生命周期最后的是分析产品的生命周期： 以产品的思维看待数据分析，交付至业务落地的模型应用就是产品。数据分析这个过程并不是静态、单次的，而是一个PDCA不断迭代升级的过程 。（这个分析产品的定义包括分析服务、数据产品。）

从产品思维的角度，分析结论落地到业务流程中，对流程进行再造，提高运营效率。

当数据分析流程成熟后，大量重复执行的流程可以抽取出来，形成自动化的产品，用于服务数据分析（主要对象为数据分析师，也包括运营），这就是数据产品。分析师的结论模型就可以部署到现有的数据产品中，优化分析效率。

之所以要从产品思维的角度来看数据分析过程，是因为要像迭代产品那样去迭代分析模型：不论是优化算法参数，还是调整分析框架，都能得到更优的结论。

在数据分析生命周期第一步的“理解业务”中，我们提到业务场景的重要性。

根据业务经验，笔者沉淀了一套便于理解的模型：业务场景 = 用户 产品 场景

也就是说，要理解业务，就要了解用户，熟悉产品，明确分析所处的上下文场景。它们决定了分析的目标、处理逻辑以及落地建议。

更详细的讨论见：回归到营销理论，谈谈到底什么是业务场景？

对数据分析有了底层认知、了解业务场景后，就需要有看得见摸得着的“招式”来行动：思维方法、工具技术和项目能力这三板斧能组成不同招式应对多变的问题。

经常看到有人说数据分析如做饭，如果是这样的话， 在数据分析这个厨房里，工具技术就是锅铲、铁锅、勺子等器皿，思维方法就是切配、烹饪、打荷等技艺手法，项目能力则是最后的装盘上菜 。

很多人学做饭，可能是因为在抖音或B站看到某个 美食 视频，然后就开始按照视频步骤备料烹饪。这个过程，也就是数据分析中学习思维方法的过程。数据分析也是先有思维方法，才能谈得上是分析。

刚开始学做饭时，通常先学基础的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、焖、拌烹饪方式。这些基础的能力在数据分析中就是统计学、相关分析、归因分析等通用分析思维。

正如 美食 有八大菜系，分别满足不同地域人群的口味，数据分析在不同场景下，也有不同的“分析”招式来满足不同的业务需求：

习得了做饭的方法后，就可以选择几件趁手的器皿，来提高烹饪效率。

之所以不是先选择器皿再研究做饭流程，是因为工具始终是工具，完成同一个目标或许有多种工具可以实现，再不济我用原始的土灶也能烧饭。

不过对于部分复杂的烹饪需求，也是需要选择特定的器皿才能完成。

常见的工具技术及应用：

菜做好后一定要及时出锅、装盘、上菜，要不然再美味的菜肴也只是空中阁楼。

项目能力强调的是数据分析项目的落地。理论的分析方法如何在业务场景中落地赋能，体现数据价值？这是很多企业数据团队在讨论的课题。

说项目能力像是烹饪最后的上菜阶段，其实不太严谨，因为 落地能力是一种软性的能力，贯穿分析项目的整个过程 ：

作者： 作者饼干哥哥

面试官最看中求职者的八大能力

面试官最看中求职者的八大能力

　　面试官最看中求职者的八大能力有哪些？一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会，一起开看看面试官最看中求职者的哪些能力？

　　面试官最看中求职者的八大能力1

　　一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。

　　我们来看看面试官看中求职者的哪些能力呢？

　　一、解决问题的能力

　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决断的人行情将持续升温，在商业经营、管理咨询、公共管理、科学、医药和工程领域需求量骤增。

　　二、专业技能

　　现在，技术已经进入了人类活动的所有领域。工程、通讯、汽车、交通、航空航天领域需要大量能够对电力、电子和机械设备进行安装、调试和修理的专业人员。

　　三、沟通能力

　　所有的公司都不可避免地面临内部雇员如何相处的问题。一个公司的成功很多时候取决于全体职员能否团结协作。因此，人力资源经理、人事部门官员和管理决策部门必须尽量了解职员的需求并在允许的范围内尽量予以满足。

　　四、计算机编程技能

　　如果你能够利用计算机编程的方法满足某个公司的特定需要，那么你获得工作的机会将大大增加。因此，你需要掌握C++， Java， HTML， Visual Basic， Unix和SQL Server等计算机语言。

　　五、培训技能

　　现代社会一天产生和搜集到的数据比古代社会一年的还要多。因此，能够在教育、社区服务、管理协调和商业方面进行培训的人才的需求量逐年增加。

　　六、信息管理能力

　　信息是信息时代经济系统的基础，掌握信息管理能力在绝大多数行业来说都是必须的。系统分析员、信息技术员、数据库管理员以及通信工程师等掌握信息管理能力的人才将会非常吃香。

　　七、外语交际能力

　　美国需要从别国进口原材料和商品，美国的商品和服务也要出口到全球市场。掌握一门外语将有助于你得到工作的机会。现在热门的外语是俄语、日语、汉语和德语(对于中国人来说，掌握英语显得尤为重要)。

　　八、商业管理能力

　　生意就是生意，掌握成功运作一个公司的方法是至关重要的。这方面最核心的技能一方面是人员管理、系统管理、资源管理和融资的能力；另一方面是要了解客户的需要并迅速将这些需要转化为商机。

　　面试官最看中求职者的八大能力2

　　很多HR抱怨，不知道如何测试应聘者者，有些应聘者的简历很优秀，但是能力却与简历上体现出来的不匹配，如何测试应聘者的能力与素质成了HR面试时候的一大难题。

　　测试求职者的能力和素质，HR除了具备基本的技能外，还要避免不要犯以下的错误。

　　1、不能以自己的喜好招人

　　很多面试官在面试、招人的时候，常常凭自己的喜好来定夺这位求职者是好还是差。其实这样的做法不是一个成熟专业的面试官应该做的。因为企业需要的人不是由于你个人的喜好就被拒之门外的，很多人因为他的长相或者谈吐而被拒之门外，而工作岗位的要求并不需要每个人都是美女帅哥或者谈吐一定是非常优雅的，有些技术岗位，需要的就是对技术的掌握以及对工作热情。

　　2、不能以貌取人

　　以貌取人是大部分面试官易犯的错误，这些错误都会导致面试官错失很多优秀的求职者。如果不是特别的岗位对相貌有特别的要求的，面试官都不要以求职者的样貌作为招人的标准。因为在这个世界上，不是每个人出生后就是明星。

　　3、不能以偏概全

　　每位求职者都不是全能或者不是方方面面都是很优秀的.，他们可能在面试的时候总有些不足的地方，HR面试的时候不能只盯着她们的缺点不放。可以通过其他的测试来挖掘应聘者其他的才能，说不准，会在应聘者的身上发现其他的亮点。

　　面试官除了不能犯以下的错误外，还需要掌握一些面试的技巧来测试求职者的素质以及能力。以下提供三大方法作为参考：

　　1、情景测试

　　要想测试一个员工的素质，可以模拟一些情景，在应聘者到公司面试的第一站就开始进入测试的节奏。例如，让一位员工拿着一堆的文件在应聘者面前走过去，然后故意扔下一份文件和一张用过的纸张。然后看哪个应聘者会第一时间捡起文件和纸，捡起文件并还给该员工的，并且把那张用过的纸扔到垃圾桶的，则说明这位求职者做事非常注重细节，而只捡起文件的应聘者说明他只关注大方向而忽略了细节。而完全没注意到的应聘者，说明她对这场面试不够重视。

　　2、能力测试

　　考核一个人的能力可以通过实操来检查，例如，专业技能，可以现场让应聘者进行实操。或者出一份试题，让应聘者做分析、以及如果他们面对这样的情况，会如何操作，模拟测试，看各个应聘者逻辑思维能力。

　　3、仪容仪表检测

　　在应聘者来面试之前，面试官可以电话上告知应聘者，本次面试要求进行情景面试，情景面试的情况如下：要求应聘者陪同老板去见客户，并且代老板待人接物。如果应聘者重视这样的情景面试的话，自然会穿得得体，并注重自己的谈吐。这样的谈吐和仪表仪容更能代表应聘者在今后工作的表现。

简短航天科学小知识

1.航天科技小知识 一、航空航天飞行器上电子设备的特点是： ①要求体积小、重量轻和功耗小；②能在恶劣的环境条件下工作；③高效率、高可靠和长寿命。在高性能飞机和航天器上，这些要求尤为严格。飞机和航天器的舱室容积、载重和电源受到严格限制。卫星上设备重量每增加1公斤，运载火箭的发射重量就要增加几百公斤或更多。导弹和航天器要承受严重的冲击过载、强振动和粒子辐射等。一些航天器的工作时间很长，如静止轨道通信卫星的长达7~10年，而深空探测器的工作时间更长。因此，航空航天用的电子元器件要经过极严格的质量控制和筛选，而电子系统的设计需要充分运用可靠性理论和冗余技术。 二、航空航天电子技术的主要发展方向是： ①充分利用电子计算机和大规模集成电路，提高航空航天电子系统的综合化、自动化和智能化水平；②提高实时信号处理和数据处理的能力和数据传输的速率；③发展高速率和超高速率的大规模集成电路；④发展更高频率波段（毫米波、红外、光频）的电子技术；⑤发展可靠性更高和寿命更长的各种电子元器件。2.关于航天的知识,短一点 航空航天技术 为航空航天活动的顺利进行而创立的一系列高级复杂的施工作业程序。它涉及人力资源配置，设备仪器搭配与安装使用等艰深的学术作业。是国家，民族，乃至整个人类发展的高度追求。 在现代航空和航天工程中电子系统是重要的系统之一。 它按功能分为通信、导航、雷达、目标识别、遥测、遥控、遥感、火控、制导、电子对抗等系统。各种系统一般包括飞行器上的电子系统和相应的地面电子系统两部分，这两部分通过电磁波传输信号合成为一个系统。和这些电子系统有关的电子理论和技术有通信理论、电磁场理论、电波传播、天线、检测理论和技术、编码理论和技术、信号处理技术等，而微电子技术和电子计算机技术则是提高各种电子系统性能的基础。它们的发展使飞行器上的电子系统进一步小型化和具有实时处理更大量数据的能力，进而使飞机的性能（机动能力、火控能力、全天候飞行、自动着陆等）大为提高，航天器的功能（科学探测、资源勘测、通信广播、侦察预警等）日益扩大。 一、航空航天飞行器上电子设备的特点是： ①要求体积小、重量轻和功耗小；②能在恶劣的环境条件下工作；③高效率、高可靠和长寿命。在高性能飞机和航天器上，这些要求尤为严格。飞机和航天器的舱室容积、载重和电源受到严格限制。卫星上设备重量每增加1公斤，运载火箭的发射重量就要增加几百公斤或更多。导弹和航天器要承受严重的冲击过载、强振动和粒子辐射等。一些航天器的工作时间很长，如静止轨道通信卫星的长达7~10年，而深空探测器的工作时间更长。因此，航空航天用的电子元器件要经过极严格的质量控制和筛选，而电子系统的设计需要充分运用可靠性理论和冗余技术。 二、航空航天电子技术的主要发展方向是： ①充分利用电子计算机和大规模集成电路，提高航空航天电子系统的综合化、自动化和智能化水平；②提高实时信号处理和数据处理的能力和数据传输的速率；③发展高速率和超高速率的大规模集成电路；④发展更高频率波段（毫米波、红外、光频）的电子技术；⑤发展可靠性更高和寿命更长的各种电子元器件。 3.航天 神舟 知识 简短 据上海文汇报报道，据“神舟5号”载人航天飞船副总指挥、副总设计师施金苗介绍，世界上载人飞船有一舱式、二舱式、三舱式。中国研制的是复杂的三舱式飞船。 “神舟5号”于2003年2月17日开始总装。载人飞船系统共有13个分系统，飞船除三舱外还有一个附加段。其中轨道舱和返回舱均为密封结构，是航天员活动的地方。 施金苗介绍说，承担飞船研制任务的主要是两家“航天巨头”：中国空间技术研究院负责“两舱”——轨道舱、返回舱研制工作；上海航天技术研究院负责“一个舱、三个子系统”——推进舱与推进系统、电源系统、天地测控系统的研制工作，其中包括天地话音、电视图像、高速数据传输、飞船返回地球时启动的船载小推力发动机，以及返回舱落地前启动的缓冲小火箭等。 轨道舱位于返回舱前面，这是为了增加航天员的活动空间。它里面装有多种试验设备和实验仪器，可进行对地观测。其两侧装有可收放的大型太阳能电池翼、太阳敏感器、各种天线，以及各种对接机构。 返回舱位于飞船中部，是航天员乘坐的舱段，也是飞船的控制中心。它不仅和其它舱段一样要承受起飞、上升和轨道运行段的各种应力和飞行环境，而且还要经受返回时再入大气层阶段的减速过载和气动加热。其为密闭结构，前端有舱门，供航天员进出轨道舱使用。 推进舱紧接在返回舱后面，通常安装推进系统、电源、气瓶和水箱等设备，起保障和服务作用，既为飞船提供动力，进行姿态控制、变轨和制动，并为航天员提供氧气和水。推进舱的两侧还装有20多平方米的主太阳能电池翼。 过渡段则在飞船顶部，用于与其它航天器对接或空间探测。 飞船顶部是一个高8米的逃逸救生塔。它装有10台发动机。在发射飞船的火箭起飞前900秒到起飞后160秒期间（0——110公里），如发生故障，它能拽着返回舱和轨道舱与火箭分离，并落到安全地带，使飞船上的航天员转危为安。 飞船上的引导伞、减速伞和主伞的伞面是上海制作的，巨幅伞面达1200平方米，质量标准是既要牢，又要轻 4.航天小知识 呵呵，我也要参加这个比赛。 我查到了，所以。 不告诉你！ 算了，还是告诉你吧！1.身体健康 每天都要进行高强度的体育锻炼，至少跑步两英里（约3.2公里），骑自行车15分钟，50米的泳道游五个来回，不间断地举重15分钟。 2.团队合作 学会和他人相处。 太空船空间很小，你必须知道怎样和其他机组人员在一起生活。 3.外语水平 懂基本的俄语。 但是这并不是那么简单的。曾经在02年花费巨资搭载俄罗斯太空飞船进行太空旅游的南非富翁马克-沙特沃思曾经表示，每天四个小时的俄语课程就像给大脑动手术还不上 *** 。 4.身体检查 良好的健康状况是必需的。心脏病人是绝对不允许上天的，但是像轻微的哮喘病等不会有影响。 5.心理检查 心理健康也十分重要，尤其是无论在什么情况下都能保持镇静的素质。一名宇航员可能会面临各种各样的危险，而在太空可没有哪里可以逃的。 6.超重耐力训练 超重耐力训练要求航天员在承受8倍于自身体重的重力条件下，保持正常的呼吸和思维能力。这种训练通常会在高速旋转的离心室或旋转座椅上完成，训练中最大的压力是承受加速度，航天员的训练则要求超载达到人体自重8倍重力的加速度，持续时间为40至50秒。 在载人航天飞行训练中，超重耐力训练是对航天员自我极限的最大挑战，这是有名的魔鬼训练，很多人为之却步。 7.急救训练 基本的急救知识是宇航员的常识，比如骨折后给腿部上夹板，还有给伤口上药等。 8.陆地生存训练 模拟航天飞机在俄罗斯的野外意外坠毁，受训者必须接受怎样生火，怎样搭建临时住所，如何求救等基本生存训练。 9.海上生存训练 万一发生意外，宇航员还应该做好在紧急降落黑海的准备。 其中一个训练就是宇航员穿着太空服跳入水中，在水中应该学会自己给救生艇充气。 10.失重训练 在失重状态下，一切日常任务如吃东西、喝水、上厕所、呕吐等都需要重新学习，否则可能会给你和其他人带来很多麻烦。 美国宇航局的医学专家特意研究出一个名叫“呕吐彗星机”的大型仪器，宇航员只要在上太空前，在这个仪器里“住”上100个小时，那么，他上到太空后，就不会再发生呕吐的现象了。而在这个不断旋转的机器里，宇航员还要学会在30秒内穿好太空服。 11.学会驾驶航天飞机 太空旅行什么意外都可能发生，因此如果自动控制系统出现故障导致意外，或其他机组人员全部遇难的话，必须有人能够驾驶航天飞机返回地球。 12.钱 最后可能也是最关键的一点，你应该拥有至少2000万美金。 1.2007年11月24日我国首颗探月卫星发射成功，这颗卫星名称是嫦娥一号。2.2007年11月24日搭载着我国首颗探月卫星的运载火箭在西昌发射中心点火发射。 3.目前我国有三个卫星发射基地，即将在文昌建设第四个发射基地，预计在2010年投入使用。4.2007年4月14日我国用“长三甲”运载火箭，成功将一颗北斗卫星送入太空，该卫星是我国“北斗计划”中的一颗卫星，请问“北斗计划”的主要目的是定位导航。 5 为纪念400年前伽利略首次用望远镜观测星空这一壮举，2007年3月国际天文学联合会（IAU）确定2009年为国际天文学年，主题定为：“The Universe – yours to discover”。6.下列关于行星说法错误的是木星在我国古代被称为‘长庚’，它是太阳系所有行星中质量最大的。 7.到目前为止，人类已经发射了大量的探测器去考察太阳系内的其他行星，下列探测器和被探测的行星对应正确的是伽利略号 木星8.下面关于太阳系质量最大的前5个大行星，按质量从大到小排序正确的是木星、土星、海王星、天王星、地球9. 猎户座大星云的梅西耶编号为 M4210.下列关于各节气的含义描述不正确的是冬至那天太阳赤纬为0度，阳光几乎直射南回归线，是北半球一年中白昼最短的一天。11.人类已给月球上的许多地方命名了，下列名称不属于月球的是奥林匹斯山12.月球的环形山大多数以天文学家的名字来命名的，其中也有我国古代的天文学家，下面人物中那位人名并没有用来命名的是宋应星13.关于望远镜表述正确的是相比地平式望远镜，赤道式望远镜的优点是易于跟踪天体的周日视运动14.月球绕地球转动的轨道面和月球赤道之间的夹角大小为6度41分，这使得我们能够在地球南北极看到一些月球背面。 15.下列关于彗星的说法不正确的是彗星靠近太阳时被加热，彗星的光主要是由炽热的气体发出的。16.小行星的发现同提丢斯—波得定则的提出有密切联系，根据该定则，在距太阳距离为2.8个天文单位处应有一颗行星，随后皮亚奇果真在该处发现了第一颗小行星谷神星17.在太阳系内有的行星向外辐射的能量比其接收到的太阳辐射能量还要大，到目前为止，已知这样的行星有木星和土星18.土星外围的光环中间有一条黑暗的缝隙把光环分为内外两部分，这条缝隙是以它的发现者的名字命名的，被称为卡西尼环缝19.通过对月相的观察我们可以大致的知道当天在该月份中的日期，如当月相为上弦月时，大概为每个月的农历初八左右20.在太阳系的八大行星中，有一颗行星的自转方式非常独特，它的赤道面与公转轨道面的夹角为97度55分，几乎是‘横躺’轨道平面上自转，这是哪颗行星？ 天王星21.下列天体哪个。 5.航天科技知识 第一位乘坐火箭的前苏联（现俄罗斯）的尤里·加加林 第一个登陆月球：美国的阿姆斯特朗和奥尔德林 第一个在太空行走：前苏联宇航员阿列克谢·列奥诺夫 中国火箭为什么叫“神舟”：中国的火箭是“长征”系列，中国的载人飞船是“神舟”系列，有两层含义：一是音同“神州”，二是“神奇的船（宇宙飞船）”的意思 关于东方红的知识：东方红一号是我国于1970年4月24日在酒泉发射的第一颗人造地球卫星 谢谢！第一轮 问：人类是什么时候登上月球的？ 答：是1969年7月21日11点56分20秒。 问：哪个国家的哪个宇航员第一登上月球？ 答：美国的阿姆斯特朗（第一个踏上月球的是阿姆斯特朗） 问：关于月球的来源有哪些说法？ 答：以前也曾对地球和月球上的岩石样本进行过分析，说二者一模一样，应该是起源于同一种物质。但就这样草率地认为地球和月球本是一家，问题挺多。 比如说，月球和地球是怎么同时从同一物质形成的。有说法是，早期地球转得太快，以至于开始膨胀，最终破裂分离出月球，可惜这种说法信服的人不多。 据《新科学家》报道，瑞士科学家最近也比较了月球和地球的岩石样本，结论却与上述研究不同。他们使用质谱仪法，把样本经过氩燃烧气化，高精度地分析样本里成分的重量，结果发现，虽然二者在多数方面极其类似，但月亮岩石样本的铁57对铁54同位素的比率比地球上的要高一点。 科研人员说：“我们惟一可以解释的就是，在月球和地球的形成过程中，它们部分气化了。”只有“巨大行星相撞”理论才可能具有气化原子所需要超过1700摄氏度的高温环境。 太阳系诞生大约5000万年后，一个像火星那么大的行星（Theia）与地球发生了碰撞。这个灾难性的碰撞威力巨大，可能是超过使得恐龙灭绝的那次行星碰撞所释放能量的1亿倍，足以融化、气化地球的相当一部分，Theia同时也被完全摧毁了。 碰撞所产生的残骸进入地球的轨道，最终合并形成了月球。 当气化铁原子时，质量相对轻点的同位素先蒸发掉。 既然变成月球的残骸曾经被彻底气化，它有可能损失较多较轻的铁同位素，也就是说月球铁57对铁54的比例要比地球高一点。科学家所以有上述之解释就是根据这一点。 关于月球的起源此前还有一种理论，该理论认为是路过的天体被地球引力“抓住”了。月球起源之谜引起了不少科学家的兴趣。 今年欧洲航天局将用卫星发射一台重3公斤、烤箱大小的压缩影像展示X射线光谱仪，仪器将沿着离月球表面仅1公里的椭圆形轨道绕月球运行，监测并记录不同的光波数据。其中，由它测定的首张完整的高分辨率月球地图以及获取的有关镁和铁比例的数据等，将有望告诉我们月球到底起源于哪里。 问：月球有哪些可以利用的资源？ 答：土壤、岩石、硬金属、放射性物质、磁场等. 问：人造月亮是怎么回事？ 答：用巨大的反光镜反射太阳光到地球背光面 问： 月球和地球相距多远？ 答：38万多公里 问：月球是海吗？为什么？ 答：不是，是平原.因为暗色和较少特征的月球平原叫“月海”，这是由于古代的天文学家认为上面是海洋的缘故。事实上，月海由巨大陨石撞击后从月幔流出并覆盖表面的玄武岩岩浆形成。 问：最大的月海叫什么？ 答：最大的海是风暴洋，面积约500万平方千米 问：月球与地球的年龄哪个大？ 答：月球大 问：月球的半径是多少？ 答：1738公里 问：为什么会发生日食现象？ 答：每当月球运行至地球与太阳之间，三个天体连成一线时，日食便会发生。月球阻挡了太阳光，在地球上造成阴影，使某些地区不能接受到部份或全部阳光。 至于观测者看到太阳给遮盖了多小，则要视乎他们身处的地方相对月球阴影的位置。如观测者在半影区内，他们会看到日偏食，而身处本影区的人则会看到日全食。 问：月球上大大小小的坑是怎么回事？ 答：陨石砸的。正常情况下（比如地球，外围有大气层，当陨石穿过大气层的时候，和空气产生磨擦作用，这种热量足以将陨石燃烧掉，有少数很大的或含某种特殊物质的，没有充分燃烧掉，落到了地面） 而月亮外围没有大气层，陨石就直接落向月球表面，形成了这种环形山，你看看它的形状像不像一个石头落向水面时的情况。 问：人到了月球为什么那么轻？ 答：因为月球引力小 问：月球为什么会有圆缺变化？ 答：是由于日、地、月三者的运行造成的自然现象 问：在月球上能看到地球上的建筑吗？ 答：能（万里长城） 问：月球是行星吗？ 答：不是，它是地球的卫星 问：你能说出哪些天文仪器？ 答：天文望远镜、射电望远镜 问：天文台为什么建在山上？ 答：地势高、视线好、便于观察 问：天文台为什么是圆的？ 答：观察面广，便于确定位置 问：我国战国时代著名的的作者是谁？ 答：甘德和石申 问：岁差现象是由谁发现的？ 答：虞喜 问：祖冲之编定的历法叫什么名字？ 答：《大名历》 问：唐朝是谁主持测定了午线长度？ 答：僧一行 问：我国古代最精确的历法是由谁编定的？这个历法叫什么？ 答：是由郭守敬编定的、这个历法叫《授时历》 问：世界上最古老的天文钟是什么？ 答：水运仪象台 问：水运仪象台是在哪部书中有记载？ 答：《新仪象法要》 问：的作者是谁？ 答：苏。 6.收集五条简单的太空小知识 太空是高寒的环境，平均温度为零下270.3℃. 在太空中，各种天体也向外辐射电磁波，许多天体还向外辐射高能粒子，形成宇宙射线.如太阳有太阳电磁辐射，太阳宇宙线辐射和太阳风，太阳宇宙线辐射是太阳在发生耀斑爆发时向外发射的高能粒子，而太阳风则是由日冕吹出的高能等离子体流. 许多天体都有磁场，磁场俘获上述高能带电粒子，形成辐射很强的辐射带，如在地球的上空，就有内外两个辐射带.由此可见，太空还是一个强辐射环境. 太空还是一个高真空，微重力环境.重力仅为百分之一到十万分之一g (g-重力加速度) ，而人在地面上感受到的重力是1g.所以 *** 太空服人类无法在太空生存。 7.简短一点的航空航天的知识、趣闻有哪些 飞行器在地球大气层内的航行活动为航空。 气球，飞艇是利用空气的浮力在大气层内飞行，飞机则是利用与空气相互作用产生的空气动力在大气层内飞行。飞机上的发动机依靠飞机携带的燃料（汽油）和大气中的氧气工作。 航空与航天是20世纪人类认识和改造自然进程中最活跃、最有影响的科学技术领域，也是人类文明高度发展的重要标志。 人类在征服大自然的漫长岁月中，早就产生了翱翔天空、遨游宇宙的愿望。 在生产力和科学技术水平都很低下的时代，这种愿望只能停留在幻想的阶段。虽然人类很早就做过种种飞行的探索和尝试，但实现这一愿望还是从18世纪的热空气气球升空开始的。 自从20世纪初第一架带动力的、可操纵的飞机完成了短暂的飞行之后，人类在大气层中飞行的古老梦想才真正成为现实。经过许多杰出人物的艰苦努力，航空科学技术得到迅速发展，飞机性能不断提高。