Shopping Data

錢越多越好，但這並不適用於數據。數據越多，就意味著處理和分析上花費的金錢越多，出現的錯誤就越多，而且為一個錯誤付出的代價也越大。

因此，如果您不想制定某些狂妄自大的商業計劃，請先確定您的需求，然後再尋找資料提供者。如果您需要組建新的銷售團隊，請取得您所在城市或州的資料集，而不是全球資料集。過濾掉不想要的職業，並選擇性地添加有關其當前雇主的額外公司數據以及他們無法提供的服務。

再次提醒，請記住，僅憑有限的數據得出更廣泛的結論注定會失敗。

新潮還是時尚？
據BairesDev稱，追隨潮流並不被認為是危險的，除 台灣數據 非你是在做生意。

難道因為大家都留著青花菜髮型，你也要這麼做嗎？對於任何大數據趨勢來說也是如此。如果您對目前的軟體和資料集感到滿意，請堅持使用。並非所有東西都適合每個人，就像西蘭花髮型一樣。

此時，你已經有足夠的勇氣去搖動知識樹，但是蘋果卻不斷砸到你的頭，而你卻還沒有嚐到它的滋味。歡迎和我一起進入下一章，您最終將可以嘗試。

如何以非傳統方式最佳地利用員工和公司數據
越是宏觀，想出使用大數據的奇特方法就越困難。這就是我會堅持的，因為小眾想法適用於小眾案例，有時只適用於你自己的公司。

首先，從員工和公司資料中榨取額外的東西是沒有必要的。只要你有足夠的空閒時間，這就可以作為一項實驗和課外活動。

所以，如果您從未嘗試過，不要擔心錯過，但請注意這樣的機會。希望這七個想法和範例能夠在某種程度上幫助您的業務。

1. 資料集組合
當有人問我應該購買哪個資料集以最大化投資報酬率時，我建議分析資料點。從員工和公司資料集等大的資料開始，然後檢查您可能感興趣的其他人的資料點。然後，您決定這些額外的記錄是否重要、必要，或者是否還有用。

人力資源產業的一個很好的例子是 GitHub 和類似的儲存庫。假設您正在組建一個新的開發團隊，並選擇從主員工資料庫中篩選出最佳候選人。現在，新增 GitHub 資料並查看他們的程式碼排名（如果存在的話）。

這樣，你不僅可以獲得一份履歷，還可以獲得一份作品集。是的，這可能只適用於企業級，但還有另一種選擇，例如 getprog.ai 可以做到這一點 - 根據 IT 專業人員的程式碼品質為他們提供評分。說到底，你需要的不是文憑，也不一定是工作經驗。