职场分享:职场中的关键技巧--说服力

本文提供了七种技巧来帮助您成为一个更有说服力的演讲者或销售人员,包括自信、真诚、直接、简单、谦逊、客观和专业知识。通过遵循这些建议,您可以提高您的沟通能力,吸引潜在的合作伙伴、投资者或代理。

无论你是想要寻求商业伙伴,投资人,还是关系良好的代理人,说话有说服力是一项必要而强有力的技能。这种技能,是成功的企业家应该掌握的一项能无限发挥作用的技能。以下有些方法,能够帮助你成为一个更有说服力的人!

 

1、自信

如果你想让别人听你说的,那么首先你要相信自己。在走路、谈话、穿衣方面展现自信。这会让你产生变化!

2、真诚

有说服力并不意味着欺骗别人而是告诉别人你很真诚。不要像那些欺骗人的二手车销售人员一样,隐藏事实;要做诚实的生意人,提供大量的产品。

3、直接

如果你有重要的事情,直接说出来。饶圈子会让你看起来犹豫。但是要说到点上,那样你看起来就会是坚定,有威信和聪慧的。

4、简单

把那些复杂高深的词汇留给英文教授。无论是说还是写,简单易懂的语言能够帮助你和观众互动。(还能够使你的话听起来避免过于浮夸)如果你有麻烦的话,那么你就想像你是在和好朋友说话(或写信)。

5、谦逊

没有一个人喜欢炫耀的人,但是虚伪的谦虚则更讨人厌。对于自己的成就感到骄傲是好的,但是应该把那些天花乱坠的感受留在家里。

6、客观

退一步,客观地审视你的理由(或者销售状况)。你能够确保你指定的每个点都客观公正么?如果,你可能要考虑改变你的观点。

7、专业

你曾有过和知晓一切与所谈话题有关的专家谈话的经历么?知识是有说服力的。无论你是演讲还是销售,做个专家型的人吧。确保你自己知道你谈论的一切。搜寻到的信息,应该比你想到的多,这点很重要,这点会显现出来的。分享自--敲墙简历

 

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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