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偏见无处不在，它会影响诸如招聘过程中做出的重要决定。

现在许多公司都有多元化招聘政策。您经常会在招聘启事和公司网站上看到这一点。然而，尽管如此，历史上代表性不足的求职者在申请工作时被冷落的可能性要高出 25% 。
这可能不是雇主主动做出的决定，但不幸的是，人类雇主的无意识偏见确实影响到了申请人筛选过程。

理论上，人工智能简历筛选可以消除这 准确的手机号码列表 种偏见。如果人工智能工具只关注简历和求职信中包含的信息以及它如何与工作要求相匹配，那么无意识的偏见就应该可以避免。

然而，人工智能无法消除招聘流程中每一步的偏见。不可避免的是，在某个时刻，人类确实必须开始做出决定 ...

纽约 — 2024 年 12 月 12 日— Coresignal 是一家领先的劳动力分析数据供应商，今天宣布推出一项公益计划，旨在让非政府组织和学术机构免费、实时地访问公共网络数据。该计划旨在支持研究人员发现塑造当今劳动力市场的新兴模式。

通过该计划，非政府组织和学术机构可以访问数百个行业的公司发展、招聘信息和行业趋势数据，从而向读者提供更深入、有数据支持的见解。通过免费提供该计划的访问权限，Coresignal 确保研究人员能够站在塑造未来工作的新趋势和转变的前沿。

Coresignal 产品总监 Karolis Didziulis 表示：“Coresignal ...

随着 ChatGPT 的出现，新的 AI 工具、插件和发明的数量急剧增加。互联网上充斥着有关 AI 的新闻。因此，我们准备了一份关于 AI 驱动的公司及其增长的数据分析。

这项研究分析了最受欢迎的专业网络中的 6700 万条公司记录。

所有选定的企业的专业领域中都有“人工智能”、“通用人工智能”、“AI”或“AGI”等关键词。

拥有最多 AI 驱动型公司的前 5 个国家
毫不奇怪，数据显示，2020 年至 2024 年期间美 电话号码库 国成立的人工智能驱动型公司数量最多。


拥有最多 AI 驱动型公司的前 5 个国家
重要提示：此图仅显示 2020 年至 2024 年期间成立的公司 ...

您的公司是竞争格局的中心点。成为一个数据驱动的组织，不断收集和分析有关内部流程、结果、优势和劣势的数据，在许多方面都有好处。这绝对是有效竞争格局分析的最直接途径。

客户访谈
一些竞争格局分析框架直接取决于客户感知。即使您不使用这些特定框架，受众洞察对于准确比较您的产品和内容与竞争对手的产品和内容也至关重要。

以职业为导向的网站
面向工作的网络数据（包括求职网站、专业社交媒体 电报数据 平台和公司评论网站）可以反映出很多有关公司竞争能力的信息。此类数据可以为您提供竞争洞察力，让您了解竞争对手的增长趋势、招聘工作成果以及他们关注的领域。

竞争格局分析的见解 ...

您可能想知道网络数据清理与其他类型的数据有何不同。好吧，需要注意的是，“网络数据”广泛地描述了不同格式、单位和类型的数据。它的范围从免费的用户生成的文本输入到图片、视频以及更高级的文本形式和其他带有输入校对的字段。

尽管网络数据清理的初步描述听起来或多或少很简单，但这个过程面临着许多挑战。

首先，B2B 网络数据通常都是大数据。数据集从 GB 到 TB 甚至更多不等。因此，与大数据处理相关的所有挑战（例如存储和访问数据或使业务发展速度与技术能力保持一致）都适用于网络数据清理。
其次，您很可能希望处理结构化数据而不出现任 WhatsApp数据 何异常 ...

销售合格线索 (SQL)
销售合格线索 (SQL) 是线索资格审查流程中的黄金门票。他们表现出了明确的购买兴趣并满足特定标准，因此成为销售合格线索。

在此阶段，销售团队介入，运用销售情报和策略直接与这些潜在客户接触。

重点是了解他们的具体需求、决策标准和购买准备情况。

SQL 通常是公司的决策者，掌握着制定采购决策的权力。

产品合格线索 (PQL)
产品合格潜在客户 (PQL) 不仅表现出兴趣，而且还体验过产品，通常是通过免费试用或免费增值模式。

他们已经亲眼目睹了产品的价值，并正在考 海外数据 虑全面购买。这些潜在客户即将做出购买决定，而销售团队的职责是提供更多信息 ...

你们中的大多数人可能都知道并培养这些久经时间考验的策略，但我仍然想提醒你们一些你们可能不小心忘记的策略。

首先，人力资源代表将受益于增强的人才资源，特别是在人工智能的帮助下。

当数据新鲜时，按工作年限、经验、教育和其他可公开获取的因素进行筛选将确保您锁定合适的候选人。借助公司统计数据，您将了解哪些行业正在蓬勃发展，并且很快需要额外的劳动力。

如果您热衷于投资，员工数据可以显示人才流动情况以 电子邮件数据 及哪些公司吸引了最佳人才。将其与您的公司数据集相结合，现在您有两个指向同一方向的来源 - 您的方向。

此外，这两个类别对于潜在客户的丰富都具有无价的价值。员工数据将填补空白 ...

只有从信誉良好的来源收集的高质量数据才能提供准确的见解。俗话说：垃圾进，垃圾出。你不能指望从组织不良的数据集中提取任何实际知识。

作为公共数据提供商 Coresignal 的高级数据分析师，我不断寻求提高数据质量的新方法。虽然在动态技术环境中实现这一目标相当复杂，但有很多途径可以实现这一目标。良好的数据可观察性在这里起着重要作用。

那么，我们如何确保数据质量？归根结底，我们需要在数据管道 手机号码数据更新于 2025 年 的每个阶段（从提取和转换到存储和分析）添加更好的可观察性方法。其中一些方法将在整个管道中起作用，而其他方法仅与管道的一个阶段相关。让我们来看看 ...

通常，最可靠的数据丰富选项是使用针对您的特定需求进行微调的 LLM，尤其是在处理大数据时。这是一个昂贵的选项，对于资源有限的公司来说并不容易获得。不过，我鼓励您至少尝试使用易于访问的 LLM 解决方案进行测试。

说到使用 LLM 来丰富数据，其主要优势在于能够以通常需要人类或类人智力的方式从数据中提取信息。此类任务需要理解背景并具备得出结论的能力。

有人可能会说，从源数据中提取“免费试用”之类的信息不算丰富，但根据我的经验，这是一项比数据清理或简单地查找关键字更高级别的任务。法学硕士对上下文的理解程度很高，他们可以从数据中提取信息，而无需使用源中提到的确切短语。这会产生宝贵的 ...

在我们生成规则（在《远大前程》中称为期望）之后，我们可以运行测试管道，它包含以下步骤：

将我们要抓取的 URL 加入队列
刮
解析
使用 Great Expectations 验证已解析的文档
这样，我们就可以检查我们无法控制的配置文件的数 电话号码库 据质量。动态覆盖测试是我们数据质量保证流程中最重要的测试，因为它们会检查从抓取到解析的整个流程，并验证我们无法控制的配置文件的数据质量。这就是为什么我们会按计划为每个目标运行动态覆盖测试。

然而，从头开始实施动态覆盖测试可能具有挑战性，因为它需要一些有关 Great Expectations 和 Dagster 的知识 ...