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客户细分是根据客户的共同特征（如人口统计或行为）划分客户的过程，商家可以更有效地向这些客户进行营销。 客户细分要求公司收集有关客户的特定信息和数据，并对其进行分析，以找到细分市场的模式。本文将为你介绍电商行业中，是如何利用数据分析对用户进行细分的，有哪些分类方式，会有什么不同结果等。

背景调查是所有求职者会面临的问题。在此期间，公司HR会根据候选人的以前或当前雇主的标准，调查候选人的背景。在美国，公司对候选人背景的检查可能包括就业、教育、犯罪记录、信用记录、甚至机动车和执照记录检查。本文将带你了解北美求职中，背景调查涉及的范围和候选人需要注意的事项，带你全面准备求职。

TikTok利用了优秀的算法成为了行业的领头羊。他们的数据科学家利用算法，通过用户与应用程序的交互表达（例如发表评论或关注帐户）找到偏好，在考虑用户偏好后建议内容，让TikTok成为了目前最受欢迎的社交平台之一。本文将介绍TikTok 的是如何应用推荐系统的技术，他的优势是什么，以及机器学习是如何融入其中的。

TikTok 推荐算法给人感觉复杂而神秘，但它的原理并不是秘密！根据 TikTok 的说法：“系统通过多种因素对视频进行排名来推荐内容—从你作为新用户表达的兴趣开始，根据你不感兴趣的事物进行调整”。从你使用的标签、你的位置、音乐选择，甚至你喜欢的第一个 TikTok 视频，它们都可以影响 TikTok 算法。在这篇文章中，我们将 TikTok 算法、它的优势和带来的影响。

数据科学可以改变企业的运营方式。 如今的公司拥有大量数据，而数据分析可以帮助公司向客户提供有价值的产品和服务。然而，想成为数据科学家并非易事。 你需要综合解决问题、结构化思维、编码和各种技术技能，才能真正取得成功。 本文将介绍四个数据科学求职者常见的面试错误，以及对应的意见，带你全方位准备面试。

Performance Improvement Plan (PIP)，也称为绩效改进计划，是美国公司推出的一种工具，可用于解决未能满足特定工作目标或改善与行为相关的问题。大厂运用PIP越来越广泛，有的还有15%的员工PIP率。PIP带来的裁员问题让人们胆战心惊，对于留学生来说更有身份的风险。本文将带你全面了解PIP相关知识，以及如何合理应对，评估预测自己的岗位危机。

Kubernetes，也被称为 K8s，是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统，它把构成应用程序的容器分为逻辑单元，便于管理和发现。也可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作，是一个理想的托管平台。 本文中，我们会详解Kubernetes以及类似容器编排平台的特性，带你了解它的使用方法和应用环境。

无论你是大数据领域的新手，希望开始数据工程生涯，还是经验丰富的数据工程师，正在寻找新机会，即将到来的面试都可能会让你不知所措。 鉴于目前这个市场的竞争激烈，你最好为面试做好准备。 本文介绍了你可能会遇到的一些数据工程师面试问题，设计到的领域，以及如何去思考和准备面试，带你全方位准备数据工程面试。