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  • 如何做mapping
    千次阅读
    2019-04-16 12:50:11

    互联网的发展,使一些简单直接的信息获取变得越来越便捷,正在不断冲击着猎头的信息“高地”。

    为了保持核心竞争力,Mapping不可避免地成为了优秀猎头顾问必不可少的技能。企智已开,也有越来越多的企业希望通过 Mapping 做行业对标,调整战略,提升竞争力。

    本篇干货为第三期谷露猎头学院课程整理回顾,谷露软件猎头版运营总监Jacobi Zhang用企业真实的项目来给大家解说,如何做好Mapping。

    Jacobi Zhang

    14年招聘行业管理经验,熟悉猎头、RPO以及企业内部招聘流程及管理方法,在各行业都有较多的成功案例。

    曾任500强猎头公司招聘运营总监、RPO运营经理、猎头项目经理。

    在 Sourcing hub/GSSC 管理方面有丰富经验。

    ▲▲▲▲▲

    什么是Mapping?

    做它的目的是什么?

    很多人都说,Mapping能让一个猎头更专业。

    那么到底什么是Mapping,这个概念要用中文解释其实很模糊。是候选人的搜索、信息的收集、还是与候选人的深度沟通?好像都包括,但好像也都不全面。

    我们可以将Mapping分成两类来说。

    一类是“不收钱”的

    很多时候猎头并不是特地做的Mapping,而是在平常工作中都会涉及到,时时刻刻有机会、有时间都要做的。

    我们可以说Mapping是一个深度Sourcing与信息搜集的过程。通过Mapping让团队里的顾问更加了解这个行业,从而更加好地将目标的候选人short-list出来,或者在脑海中掌握基本的人才地图,形成未来工作储备资源。

    如果你的公司是专注于这个行业的,那么你们公司内部一定要有人做该行业的Mapping。不具体到候选人,但是需要了解行业内有什么公司、具体做什么产品、公司分布…等信息。

    我们还可以说Mapping是一种让客户或leader满意的“工具”。虽然这个投入产出比很低,但当所能找到的候选人不如预期的时候,可以真实地反映出目标市场的状况确实不够理想。

    另一类是“收钱”的

    这也是今天的主题,也就是我们说的Mapping项目。

    企业客户之所以愿意付钱让猎头做Mapping,是因为这个报告对他们有价值。

    那么做到什么程度,才是有价值的?换位思考,假如你是甲方,你花钱要供应商帮你做一个Mapping报告,可能会出于什么样的目的?

    1、想找到市场中与想要招的职位等级相当的人,然后招进来。

    抱着这个目的基础是,Mapping费用会比直接委托该职位的猎头费便宜,这也是很多猎头公司不愿意做这种Mapping的原因。

    所以一般来说,会有双方的协议,一年或两年内如果自行联系Mapping报告中的候选人,则要支付相应的猎头费用。

    2、与行业内的竞争公司进行对标,不是以招人为目的。

    企业希望了解竞争对手的组织架构,包括有哪些人、这些人的背景和特点如何;还希望了解竞争对手的薪资水平、员工福利、从而制定策略吸引到同行业的优秀人才。

    所以抱有这个目标的Mapping,对象可能不只目标公司在职的员工,还包括离职的或从我方跳到竞争对手的员工。

    关于Mapping

    我们有什么认知误区?

    很多公司谈Mapping,其实很容易陷入几个误区。

    1、将其当成变相的name list

    在报告中如果只是简单地列出目标候选人的基本信息,最多再更进一步地了解候选人的意向,那么这样的报告对于企业来说价值不大。

    这样的Mapping不如直接委托猎头进行招聘。这是因为猎头的工作除了寻找候选人之外,很大一部分还包括向候选人介绍职位、说服候选人加入等。

    2、让猎头新人去做

    有的公司会因为Mapping是一件很耗时的工作,就将他交给junior的顾问完成,其实这是大错特错的。

    为什么做mapping的猎头需要资深?

    那是因为新手往往对于目标候选人的行业情况了解不够深入、对行业的专业资讯也积累不足。

    这样一来,新手与候选人聊不深入,除了“尬聊”之外,就只有草草收场,最终没法获取到足够的信息,这样产出的报告也是没有什么价值的。

    3、漫无目的地聊天

    很多人做Mapping的时候,会天南海北地聊,等到最后出报告的时候才再从一团乱中找信息,或者临时再向候选人询问。一是效率极差,二是经常会有信息遗漏。

    所以,我们需要先定好目标,再做事情,这样才能更好地推进Mapping项目的进行。

    在管理学中有一个非常重要的目标设定原则——“smart原则”。

    null

    编辑

    请点击输入图片描述

    这是一个很实际、很方便、很通用的原则,在设定mapping,项目目标的时候,我们可以作为参考,最终确定具体的、可衡量的目标。

    目标确定了

    如何做好Mapping项目?

    1、对象怎么确定?

    企业委托猎头进行Mapping项目,一定是因为他们还不清楚自己应该找什么样的人。

    这是因为如果他们能够确定的话,直接委托职位会更方便。

    所以,一般的Mapping项目,除了客户本身的信息之外,你能从他们那里获得的信息是比较不足的。

    比如:

    要Mapping哪些公司、要找到多少人?

    什么样的人符合要求?是完全符合匹配的候选人、还是部分条件符合的候选人、还是有相关经验的候选人都可以?(后两者其实在做单的时候猎头找的不多)。

    报告完成度的“底线”在哪?是覆盖到80%的人,其中80%有联系方式就足够了,还是有更高的要求?

    举个例子,客户可能会告知你三四家目标公司,但Mapping不能局限在这里,猎头需要根据这些公司的特点,为客户找到更多同类的公司。

    让客户不仅了解有哪些人,还要了解除了他知道的一些直接竞争对手之外,还有哪些公司的人会适合他们,还能从哪些地方获得他想要的候选人。

    2、怎么聊?

    说起与候选人聊的方法论,其实有非常多的,我简单说两个:

    候选人最喜欢聊的主题,显而易见的是吐槽公司和一些行业新闻,就要关注找行业动态,找有趣的话题引入。

    不要很着急地把要聊的候选人一口气都聊完,因为每个候选人都能为我们提供很多信息,在聊的越多,越需要时间去消化,转变为自己的认知。

    说起与候选人聊,Mapping和平常的做单这个聊的顺序也有很大的不同:

    做单的时候通常是从junior聊到到senior,junior给我们的信息可以帮助我们与senior的候选人沟通。

    但是在Mapping的时候,我们应该从senior聊到junior。

    假如我们需要知道这个公司sales部门在中国区的架构,东南西北四个大区是怎么分的、业绩如何、战略如何…这些信息,比较junior的人是不清楚或者只清楚部分的。

    只有先聊到senior的人,才能对这些信息有比较全面的了解,再与junior的候选人聊补全详细的信息。

    3、如何定价?

    最后说一下Mapping项目如何定价,这一点是很重要的,因为合理的定价才能为项目带来更好的性价比。

    但是既然谈到价格就涉及到成本核算,涉及到成本核算也就涉及到团队的工作排期,与团队个工作效率与单位时间成本。

    Mapping项目不同层级的工作量大概是1:3:5,大部分的工作都是大量的sourcing和基本沟通,中、高层的工作量不占主要。

    确定了各个层级的工作量,才能由各个层级的单位时间成本来核算总成本。

    需要强调的是,这里的成本核算一定要是有利润的成本,除了用员工的工资倒算得出的用人成本外,还有固定资产成本、办公场地成本等一系列。

    上一篇:大咖解惑 | 业绩一般般,KPI勉强能完成,如何突破?

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  • mapping的介绍和实战

    千次阅读 2018-12-25 10:38:57
    引入mapping的概念 在不手动指定mapping的前提下,elasticsearch(以下简称ES)会自动为index创建mapping, PUT /test_index/test_type/3 { "name":"xiao ming", "age": 24 } ...

    引入mapping的概念

    在不手动指定mapping的前提下,elasticsearch(以下简称ES)会自动为index创建mapping,

    PUT /test_index/test_type/3
    {
        "name":"xiao ming",
        "age": 24
    }

    执行以上命令后,我们查询test_type的_mapping,查询命令GET /test_index/_mapping/test_type,得到的结果如下

    {
      "test_index": {
        "mappings": {
          "test_type": {
            "properties": {
              "age": {
                "type": "long"
              },
              "name": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }

    得出结论:ES能够自动识别出name的类型为string,age的类型为long,以上的mapping是ES在创建index时自动创建的。


    mapping是什么?

    mapping字面上理解就是映射,从上面的介绍我们可以得出mapping是索引字段类型的映射,但mapping不仅仅如此,mapping还可以定义如何索引字段以及字段是否可以被索引到。

    ES的mapping提供了对ES中索引字段名及其数据类型的定义,还可以对某些字段添加特殊属性:该字段是否分词,是否存储,使用什么样的分词器等。

    字段有几个基本的映射选项,类型(type)和索引方式(index)。以字符串类型为例,index有三个选项:

    • analyzed: 默认选项,以标准的全文索引方式,分析字符串,完成索引。
    • not_analyzed: 精确索引,不对字符串做分析,直接索引字段数据的精确内容。
    • no: 不索引该字段。

    剖析mapping

    • 一个mapping由一个或多个analyzer组成, 一个analyzer又由一个或多个filter组成的,当ES索引文档的时候,它把字段中的内容传递给相应的analyzer,analyzer再传递给各自的filters。
    • filter的功能很容易理解:一个filter就是一个转换数据的方法, 输入一个字符串,这个方法返回另一个字符串,比如一个将字符串转为小写的方法就是一个filter很好的例子。
    • 总结来说, mapping的作用就是执行一系列的指令将输入的数据转成可搜索的索引项。

    关于mapping查询练习

    第一步:新建三个document

    PUT /baidu/article/1
    {
    	"post_date":"2018-01-01",
    	"title":"the first article",
    	"content":"this is my first article in baidu",
    	"author_id":11401
    }
    PUT /baidu/article/2
    {
    	"post_date":"2018-01-02",
    	"title":"the second article",
    	"content":"this is my second article in baidu",
    	"author_id":11402
    }
    PUT /baidu/article/3
    {
    	"post_date":"2018-01-03",
    	"title":"the third article",
    	"content":"this is my third article in baidu",
    	"author_id":11403
    }

    执行 GET /baidu/article/_search?q=2018会查询三条结果,为什么?

    因为q=2018这种写法搜索的是_all field,而_all field对应的是全文检索,所以能检索出三条结果。

    执行 GET /baidu/article/_search?q=2018-01-01会查询三条结果,为什么?

    因为q=2018-01-01这种写法搜索的是_all field,而_all field对应的是全文检索,所以检索时会拆词,拆成2018,01,01,而2018在新建的三个document中都有,所以三条记录都会返回。

    执行 GET /baidu/article/_search?q=post_data:2018-01-01查询一条结果,为什么?

    这里涉及到几个重要的知识点:

    • 向ES中插入document时,ES会自动建立索引以及索引对应的mapping,mapping中定义了document中每个字段的类型。
    • 不同的数据类型索引的方式不同,有的是exact value(精确匹配),有的是full text(全文检索),而date类型的字段对应的索引方式时exact value,也就是精确匹配。
    • exact value在建立倒排索引和分词的时候,时将整个值作为一个关键字建立在倒排索引中;而full text会建立各种各样的处理还有分词、nomalization(下面有讲解),之后才会建立倒排索引中。
    • 一个搜索请求过来的时候,exact value 和 full text的field的搜索行为是不一样的,会跟建立倒排索引的行为保持一致

    综上所述:q=post_data:2018-01-01查询到的只有一条记录。


    手动创建mapping

    只能在创建index时手动建立mapping,或者新增field mapping,但是不能update field mapping。

    PUT /baidu
    {
      "mappings": {
        "article": {
          "properties": {
            "author_id":{
              "type": "long",
              "index": "not_analyzed"
            },
            "title":{
              "type": "text"
            },
            "content":{
              "type": "text"
            },
            "post_date":{
              "type": "date"
            }
          }
        }
      }
    }

    ==================================创建mapping的语法如上==================================

    PUT /baidu
    {
      "mappings": {
        "article": {
          "properties": {
            "author_id": {
              "type": "text"
            }
          }
        }
      }
    }

    ===================update field mapping的语法如上,结果会报错,这个请大家自己尝试===================

    创建一个新的字段new_field是不会报错的
    PUT /baidu/_mapping/article
    {
      "properties" : {
        "new_field" : {
          "type" :    "string",
          "index":    "not_analyzed"
        }
      }
    }

    ==========================new field mapping 的语法如上,结果不会报错==========================

    -- test exact-value
    GET /baidu/article/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "author_id": "11402"
        }
      }
    }

    ===================================以上是测试精确匹配==================================

    -- test full-text
    GET /website/article/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "title": "my third article"
        }
      }
    }

    ===================================以上是测试全文检索==================================

    ============================如果运行有问题欢迎评论留言============================


    梳理一下full-text全过程

    1. 在创建索引之前,需要将doc中域的值切分为独立的单词(term或token);

    2. 然后创建一个无重复的有序的单词列表,这个过程我们称之为分词(tokenization);

    3. 倒排索引中的数据还需要正规化(normalization),只有这样才能评估与搜索请求字符串的相似度,normalization具体包括:将所有大写字符转换为小写,将复数统一单数,将同义词统一进行索引等;

    4. 另外在查询之前会对搜索字符串进行同样的正规化过程。


    analysis介绍

    1. 分词和标准化我们统称为分析(analysis)

    2. analysis由两个步骤操作组成,首先将文本切分为terms以适合构建倒排索引,其次将各个terms正规化为标准形式以提升其可搜索度,这两个步骤有分析器(analyzers)完成。


    analyzers(分析器)

    analyzers通常由三个组件构成,字符过滤器(Character filters)、分词器(Tokenizer)和分词过滤器(Token filters)。

    • Character filters:在文本被切分之前进行清理操作,例如移除HTML标签,将&替换为and;
    • Tokenizer:将文本切分为独立的词项,简单的分词器通常根据空白和标点符号进行切分;
    • Token filters:转化字符(大小转化为小写)、移除词项(如移除the、an等)或者添加词项(例如,添加同义词);

    参考博文: https://blog.csdn.net/xinguimeng/article/details/51588583

    展开全文
  • ndt_mapping:Autoware中的ROS1本地化和映射包
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    2021-01-07 10:22:01
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    2017-11-17 15:12:37
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  • Kibana操作Elasticsearch-Mapping映射操作

    千次阅读 2020-07-11 11:13:35
    Mapping 关系型数据库中两个数据表示是独立的,即使他们里面有相同名称的列也不影响使用,但ES 中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎,而ES中不同type下名称相同 的filed最终在Lucene中的处理方式...

    Mapping

    mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制,如:某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等。这些都是映射里面可以设置的,其它就是处理ES里面数据的些使用规则设置也叫做映射,按着最优规则处理数据对性能提高很大,因此才需要建立映射,并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

    关系型数据库中两个数据表示是独立的,即使他们里面有相同名称的列也不影响使用,但ES
    中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎,而ES中不同type下名称相同
    的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。
    • 两个不同type下的两个user_name,在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed,你必
    须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则,不同type中的相同字段名称就会在
    处理中出现冲突的情况,导致Lucene处理效率下降。

    • 去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。
    • Elasticsearch 7.x 指定type会有警告
    • URL中的type参数为可选。比如,索引一个文档不再要求提供文档类型。
    • Elasticsearch 8.x 指定类型会报错
    • 不再支持URL中的type参数。
    • 解决:将索引从多类型迁移到单类型,每种类型文档一个独立索引

    现在操作的ES版本就是7.xxx的,那么指定一下type就会提示警告
    在这里插入图片描述
    指定type都是7.xx以前的版本使用的
    查看对应的type
    GET /bank/_mapping
    在这里插入图片描述

    指定索引type数据类型

    PUT /my_index
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "age":{"type":"integer"},
          "email":{"type":"keyword"}
        }
      }
    }
    

    在这里插入图片描述
    查看结果
    GET /my_index2/_mapping
    在这里插入图片描述
    在已存在的索引中添加类型

    PUT /my_index2/_mapping
    {
     "properties": {
          "sex":{"type":"integer","index":false}
        }
    }
    
    

    修改已存在的类型
    对于已经存在的映射字段,我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移
    演示操作
    在这里插入图片描述
    这里查出sex的类型为integer
    现在修改为long类型
    在这里插入图片描述

    正确的修改类型步骤

    由于这里是不能直接修改已存在的映射类型,只能创建一个新的索引,然后将旧的数据迁移到新的索引上
    1.先查看之前索引的映射类型
    在这里插入图片描述
    2.创建新的索引

    PUT /newbank
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "account_number": {
            "type": "long"
          },
          "address": {
            "type": "text"
          },
          "age": {
            "type": "long"
          },
          "balance": {
            "type": "long"
          },
          "city": {
            "type": "text"
          },
          "email": {
            "type": "text"
          },
          "employer": {
            "type": "text"
          },
          "firstname": {
            "type": "text"
          },
          "gender": {
            "type": "text"
          },
          "lastname": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "state": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    在这里插入图片描述

    3.查看新的索引Mapping映射

    GET /newbank/_mapping
    

    在这里插入图片描述

    4.开始数据迁移
    在这里插入图片描述
    查询来的索引类型

    GET /bank/_search
    

    在这里插入图片描述
    上面介绍了Mapping的操作,那么设置的这些什么类型有什么作用呢!如下

    type为keyword,keyword代表关键字,表示该数据不能分词匹配,只能全等于
    index为true时代表可以作为检索条件,如果为false时则代表不能作为被检索条件
    普通的text是可以作为分词被可以检索

    展开全文
  • it gives ofdm mapping
  • static_page_mapping

    2021-03-30 12:55:00
    static_page_mapping
  • Mapping规则

    2016-01-26 11:52:22
    多对一Mapping
  • Matlab运用mapping包在地图上绘制散点图(热力图) 一、前言 Mapping Toolbox是Matlab提供的,一整套包含许多函数跟图形用户界面的工具箱;它可以帮助用户分析几何空间方面的数据;并以地图的形式显示出来! 二、...

    Matlab运用mapping包在地图上绘制散点图(热力图)

    一、前言
    Mapping Toolbox是Matlab提供的,一整套包含许多函数跟图形用户界面的工具箱;它可以帮助用户分析几何空间方面的数据;并以地图的形式显示出来!

    二、实例

    for j=2010:2017
    figure(j)
    ax = worldmap('USA');
    load coastlines
    geoshow(ax,lat,long,'DisplayType','polygon','FaceColor',[.45.60.30])
    state = shaperead('usastatelo','UseGeoCoords',true);
    faceColors = makesymbolspec('Polygon',[0.1 0.1 0.1]});
    geoshow(ax,states,'DisplayType','Polygon','SymbolSpec',faceColors)
    for i=1:3480%3480是坐标点的数量
    	 if data(i) == j%首先data数据的第一列是年份
    	 if data(i,3)<100
    		plotm(drugAreaXY(i,1),drugAreaXY(i,2),'y+','markersize',15);
    	%drugAreaXY(i,1)和drugAreaXY(i,2)分别是横坐标和纵坐标
    	elseif data(i,3)<1000
    		plotm(drugAreaXY(i,1),drugAreaXY(i,2),'r.','markersize',15);
    	else
    		plotm(drugAreaXY(i,1),drugAreaXY(i,2),'co','markersize',15);
    	end
    	else continue
    	end
    	end
    	end
    	
    

    在本代码中一共画了2010到2017年8幅图,每幅图采集的都是3480个点,每个点的数据取值从0-1000+,我们分别给小于100,100-1000,1000+的数据点赋予不同形状与颜色,最终效果如图所示

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