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如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員？
2016-05-07
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如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員？

今天中午和同事聚餐的時候討論一個有趣的話題：我們經常用樸素貝葉斯來過濾垃圾郵件，可以用樸素貝葉斯算法來挑選靠譜的小伙伴、過濾掉不靠譜的求職者嗎？

正方觀點招聘的時候我們一直在使用貝葉斯。挑選100個優(yōu)秀的員工，100個表現(xiàn)差的員工，對他們的個性進行分詞（tokenization），然后統(tǒng)計各種特性在兩個群體中的詞頻，和概率。（樣本訓練）

對求職者的個性、技能進行分詞，然后根據樸素貝葉斯算法計算出這個人是優(yōu)秀人才的概率。（計算后驗概率）

反方觀點履歷好、高學歷可能是人渣，輟學生也有可能是優(yōu)質人才。我們不該帶著有色眼鏡去看待別人。

酒足飯飽后，大家的話題也轉移到妹子、過年回家的計劃等等，就不再繼續(xù)討論了。

我卻覺得很有趣，故寫下此文。

在招聘新人時，哪些特性（token、tag、filter）是敏感度高、特異度高的過濾器呢？

以下是我整理的「特性」列表，如果你恰好符合，說明咱倆是一丘之貉；如果你不符合，也無大礙，咱倆求同存異。

三觀 過濾器

和 不和
反星座 吃飯必談星座
反中醫(yī) 愛中醫(yī)、愛國粹

和：談得攏

不和：話不投機


  1. 對待中醫(yī)


一個沒有學習過現(xiàn)代醫(yī)學、醫(yī)學統(tǒng)計學、藥理學，很難對中醫(yī)有理性思考。尤其是文科生，對中醫(yī)文化情有獨鐘。

1
<span class="pun">若不從事醫(yī)學行業(yè)，對中醫(yī)的無知都是可以原諒的。大不了只坑害自己，不會坑害別人。</span>


  1. 星座關于星座，沒什么好說的。判斷力正常又迷戀星座的有兩類人:


1
2
<span class="pun">*</span> <span class="pun">銷售人員:</span> <span class="pun">通過談論星座套你生日，隨手把你錄入自己的</span><span class="pln"> CRM </span><span class="pun">系統(tǒng)，定期給你送生日禮物，維護客戶關系。</span>
<span class="pun">*</span> <span class="pun">「女性產品」的產品經理，比如大姨媽，西柚，薄荷。</span>

產品經理的過濾器

1. 書單


和 不和
設計心理學 不讀書
Rework
Dont’t make me think
黑客與畫家
精益創(chuàng)業(yè)

如果一個產品經理工作一年，這幾本書都沒讀過，就可以過濾掉了。

2. 手機


和 不和
多部手機，覆蓋 Android/iOS/Windows
安裝了很多App (>100)
各種平板設備

對互聯(lián)網有感覺的產品經理會嘗試各種新奇的、好玩的、有趣的事情，他的手機里會不自覺的安裝各種App。

所以，一個產品經理的手機里若只有寥寥幾個App，我覺得也可以過濾掉。

3. 口頭禪

和 不和
用戶反饋、文案、細分、DAU、PV、UV、轉化率、A/B test 、打開率、EDM 戰(zhàn)略、布局、市場、模式、平臺、虎嗅、小米模式、O2O

根據口頭禪也可以過濾產品經理？

聽上去很扯，其實我是有理由的。

有一次李寧面試人人網出來的一個產品經理，聊了20分鐘，此人滿嘴都是戰(zhàn)略，聽上去一副懷才不遇，即將大展拳腳的樣子。深入細問：你打算怎么做呢？對方頓時語塞。

經常見一些產品經理整天探討小米模式、蘋果成功的秘密、互聯(lián)網的未來、《三體》揭露的互聯(lián)網未來的啟示錄，熱衷于預測趨勢，分析戰(zhàn)略。卻寫不好文案、不會看數據、不會分析數據、不回復客服反饋，不會用戶訪談，我招你有什么用呢？


相反，我認識的幾個優(yōu)秀的的產品經理既都是非常務實的，** 他們的口頭禪都是「可執(zhí)行的」。**

二爺：Google Analytic 用到了極致，從來都是用數據說話，不憑感覺。他的口頭禪是 細分 / UV / PV。

李寧：喜歡回復用戶反饋，根據反饋迭代。他的口頭禪是 整理數據 / 原型圖 / 用戶反饋 / 會議記錄。

李作剛的口頭禪是 文案 / 用戶心理 / EDM 。

張進：丁香園CEO，曾經的產品總監(jiān)，執(zhí)行力很強的一個人?？陬^禪是 Due date / 論壇用戶反饋。

馮大輝的口頭禪是 錯別字 / 圓角 / 字體 / 像素 / 響應式 / 流量。

相反，整天滿嘴跑火車，把戰(zhàn)略和模式掛在嘴邊的都是不靠譜的「互聯(lián)網分析大師」。

4. 工作習慣


和 不和
Fuck meeting Love meeting
Work async(發(fā)郵件，寫文檔) Love IM chatting
Chase user Chase boss/vc
Utilize calendar and tasks to the max.
GTD（或其他時間管理方式）

用工作習慣這個過濾器可以篩掉工作效率低的產品經理。

日歷、郵件、GTD重度用戶一般都是時間管理高手

不愿整天扯犢子的一般都是溝通高手

喜歡寫郵件的都喜歡一次性陳述完畢，do it once. 喜歡IM 工具的產品經理一般啰哩啰嗦，需要反復溝通。

5. 工具

和 不和
Axure / Omni Graffle
Evernote/為知/有道筆記
友盟
Google Analytic
Things/Omni Focus/ Do.it
Gmail
Markdown

以上是我總結的產品經理過濾器的五個大方面。

三 程序員過濾器

對待技術小伙伴，我的個人好惡只有一條：

和 不和
love coding coding is just a job.(養(yǎng)家糊口型)

1. 熱愛 coding 程序員的過濾器

在 Github 上有（或參與）開源項目。如果滿足此項，說明此人已經熟悉 Git，熟悉 Github work flow。

Vim黨。打磨農具很花時間，優(yōu)秀的程序員不一定喜歡打磨農具，但癡迷于 Vim 這個農具的的程序員一般都比較優(yōu)秀。（丁香園的明城、薄荷的zgm 都是樣本）

開發(fā)環(huán)境在 Linux/Mac。

Blogger，熱愛分享技術。

會翻墻

有 Side Project。說明他熱愛 codiing

2. 養(yǎng)家糊口型程序員的過濾器

我用來篩選此類程序員的一個特別敏感的過濾器：業(yè)余時間的分配。

他們在閑暇的時間一般不看技術書籍、不看技術博客、不優(yōu)化代碼。

結束語

題圖是貝葉斯，一個牧師，業(yè)余數學家，創(chuàng)建了一個數學流派。貝葉斯算法是其代表作品。

本文的討論總結下來就是在計算兩個先驗概率：

如果優(yōu)秀的產品經理（程序員）都有A這項特質，那么一個含有A這項特質的人，有多大的概率是個優(yōu)秀的產品經理（程序員）？

如果 Garbage PD (programmer) 都有B這項特質，那么一個含有B 特質的人，有多大概率是個 Garbage PD(programmer)？

你在面試別人時有沒有靈敏度高、特意度高的過濾器？你如何預見求職者一年后的樣子？

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