职场上两种类型的同事碰到最恶心，一种是抢功劳的人，一种是刷锅的人，遇到皆需避而远之。为了避免碰到这样的情况，需要提前做好几件事：1、重要的里程碑节点和重要事件邮件通知，做好备份；2、项目前期通过聊天记录等方式明确好双方分工，并及时做好回报，避免后期扯皮；3、项目过程中完成阶段性汇报，不断加深老板对于主负责人的感受总而言之，防人之心不可无，特别是职场中这种事情更要分外注意，避免做那个冤大头；

数据分析师作为校招中的热门岗位，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%。和产品、运营等非技术岗位不同，它更偏向是一种技术类岗位，需要具备良好的对数据的理解和数据抓取的能力。但是有多少人不懂数据分析师真正的核心竞争力呢？      数据分析师到底需要哪些能力呢？     1、统计相关的数学知识   你会发现除了极少的自学成才的数据分析师之外，大部分的真正的候选人都来自于统计、数学系等相关专业，需要对于数字和统计学非常敏锐的洞察，具备相关的基础知识。        一名合格的数据分析师，会使用基础的数据分析工具非，例如Excel、SPSS、SAS等。强烈推荐所有人掌握Excel...

发现问题不可怕，最可怕的是不知道怎么解决问题，以及是否愿意解决问题。自己的能力没有人比你自己更清楚，领导发现是迟早的事。关键在于你想不想改变自己，拿到offer只是获得上船的船票，并不意味着高枕无忧，穷则思变，想办法提升自我就好了。通过一次次的汇报、提升自己的能力，最终是可以改变一个人对你的刻板印象的。

每个人对体面的理解不一样，对我个人而言：1、体面的城市2、体面的薪资3、体面的公司4、体面的岗位我心中的体面的工作是那种父母说出来都会感到很自豪的工种，自己工作有成就感，家人也有荣誉感；纯属个人观点

某某大学某专业就业率99%，某某大学某专业最好找工作了。这些就业率让很多家长和孩子对未来满着憧憬，以为自己毕业找工作不用愁。      但是这些当年高中填报志愿时奉如圭臬的真理，现在回头看来真的是一地鸡毛，太多的谎言和信息不对称充斥在我们的周围，让我们对于求职，对于就业有了太多的误解。      其实回过头来一想，这些数字真的经不起推敲：   每年1000W的大学毕业生，真的能够全部被就业市场所接受吗？   生化环材四大天坑专业，就业市场真的有那么广阔吗？   那些就业指导中心的老师，真的自己亲身经历过社会上残酷的就业淘汰吗？      实际情况是：   大学那些指导就业的老师很多都不曾经历过...

高回报大概率意味着高风险，这句话放到投资行业成立，放到互联网行业也成立。你当时拿到了私营企业的互联网高薪水，就间接默认了隐约可能发生的裁员的风险，并不是说互联网公司一定会裁员，而是这种信息流高速发展和迭代的行业注定决定了他的“内卷性”，内部的人员变动一定是会大于外界的哪些国企的。享受到时代红利的代表，前几年是房地产、近几年是快消、金融、互联网，每一个行业都有自己的特性，也有一批起舞和落幕的人，是时代造就了我们，也是我们构成了这个时代。

上篇有讲到初入职场你学到的知识大部分都来源于你的mentor，而如何从你的mentor身上学到知识，一方面是mentor主动教授你的知识，另一方面也取决于你能够通过你的影响力和你和人之间相处的方式获得来自mentor的好感和认同，这样你可以学到更多。      你要知道，为什么很多mentor或者同事不愿意花很多精力和心思在一个职场小白身上。本质上还是因为大家对这份工作都太了解了，太熟悉了，和你交流培训，完全是输出，不是输入，这样的交往就是不对等的，对于人家来讲就是没有价值的，等到那一天你也变成mentor的时候，你也会感同身受。      所以说人脉和关系什么时候会有用，是当你的实力足够的时...

面试造航母，工作拧螺丝钉。遇到实际工作与面试不符很正常，也很普遍，主要得分情况，看看自己是否可接受，能否适应这份岗位的工作环境。情况一：实际情况相差太大，之前完全就是在画饼，牛头不对马嘴。这种情况比较极端，也是小概率事件，遇到后如果无法接受自己的工作内容，还是早点提出申诉吧，实在不行还是赶紧准备下家吧；情况二：实际情况和面试说的是同一个大业务体系下的不同凡响，差别较小。大部分属于可接受范围内，这种情况听从组织安排即可。特别是校招生，基本上面试的时候只有岗位JD，最后这个JD是在那个业务部门底下，从事什么细分方向真的就是纯看面试官是那个业务的，也是凭运气。所以遇到这种情况大概率可以看组织安排，可协商，实在不行再考虑找下家吧