目前，我国占人口总数85%的健康、亚健康人群长期被忽略，这与发达国家相比差距很大，同时，既懂得公众营养指导，又懂得公众运动健身指导、公众心理咨询指导、公众生活环境指导和整个人生经营指导的高素质综合性公众健康指导人才。
据国际权威机构预测，未来中国健康咨询将需要公众营养师、公众健康咨询师约40万人，公众营养师、公众健康咨询师必将成为我国最热门的职业之一。
农贸市场管理员是外聘人员。合同制的。所以不要经常不设公务员，有编制的。只要面试的时候表现出服从领导安排，做事情有耐心会处理纠纷矛盾，有这方面的经验就可以了。
一般面试会提，你为什么想面试农资市场管理员？
如果面对顾客与市场人员冲突时，你会怎么做？
1.根据个人经验我认为社交媒体进行广告推广是当前最有效的方式之一，可以通过定向投放广告来吸引目标客户。此外还可以通过提供折扣、奖励、促销等方式来吸引更多的消费者。
2. 如何确定我们的主要竞争对手？
了解行业市场前景和客户需求是确定竞争对手的关键。可以通过市场研究和分析来了解行业市场结构和竞争格局，并对主要竞争对手进行跟踪和评估，从而制定有效的市场营销战略。
3. 如何定位我们的目标客户群体？
通过市场调研和数据分析，了解目标客户的基本信息、消费行为和需求，结合产品特点和市场趋势，确定目标客户群体，并采取相应的营销策略来满足其需求。
4. 你认为客户服务在整个市场营销过程中的重要性是什么？
客户服务是市场营销过程中非常重要的一环，是售后服务的延伸，对于客户的满意度和忠诚度有很大影响。优质的客户服务可以增加客户对品牌的认可度和信任度，促进品牌口碑和销售额的提升。
5. 你曾经参与过什么样的市场营销活动？
我曾经参与过一个针对年轻人的社交媒体营销活动，通过线上和线下的宣传策略，成功吸引了许多年轻人的关注和参与。我们还提供了一些优惠活动和抽奖等方式来营造互动氛围，增加用户的粘性。这个活动也得到了很好的反响和效果。2.当你去面试时最常见的就是这样的一个问题,让你 说说 自己曾经的工作经历,考官主要是想从你过去的工作中了解你处理问题的能力,回答这样的问题可以将过去的经历稍微夸大,让考官对你刮目相看。 13、 关于我们的产品生产线和我们的客户群...
人员资历。岗位技能经验。服务理念。
收取咨询费用，支出只有人工和办公费用，差额就是利润
咨询企业员工的工作也是各种各样的，一般会从专业背景来考虑。统计学、社会学、心理学专业通常会做数据分析、行业报告、市场调查一类的工作；一般的经济学专业会做（行业）研究员、督导、市场调查员等等.....这些还是要看工作的公司的性质和你所学的专业了。
了解一个咨询公司的实力最好的方法就是去他的网站，看看他曾经做过什么样的项目，为那些公司提供什么样的服务。基本上就能了解个大概了。
咨询行业的工作是很辛苦的！不仅要不断的学不断的想、不断的补充，重要的是要有创新，对数据和信息要有敏感度。能紧跟市场变化、感受经济脉搏！——这可是真的，不是广告。
据统计，全国精神卫生服务机构不足2000家，精神科医师只有2万余人。而心理咨询师培训市场从2003年起每年增长50%，迄今已有大约200万人参加咨询师考试，约90万人获得了心理咨询师资格。即便如此，中国心理咨询师尚有约47.6万的缺口。在商业机构，咨询费几乎没有标准，从每次几百元到上万元不等，更有甚者，单次婚姻咨询收费可高达200万元。
加强市场建设，打造行业品牌品牌将产生巨大经济效益，我国心理咨询业将迎来大发展时期，尽管业内并未形成激烈竞争，尚未形成品牌，但对从业者来说是建立品牌的好机会。现有行业没有使消费者形成行业的品牌意识，也说明"行业品牌"不是空话，而是需要内涵支持。作为心理咨询服务品牌建设需考虑效果可靠、个人隐私、个性化服务、价格费用、沟通方便等要素。
搜索引擎优化（SEO）对于网站的成功至关重要。在SEO的世界中，理解市场信息获取面试题是至关重要的。无论是从市场营销的角度还是从技术的角度来看，都需要深入了解市场信息获取面试题，才能更好地优化网站并吸引更多的流量。
市场信息获取面试题是指在SEO优化过程中，通过各种方式获取与目标市场相关的信息。这包括目标用户的搜索习惯、关键词偏好、竞争对手的策略等。这些信息对于制定有效的SEO策略至关重要。通过深入了解市场信息获取面试题，可以更好地把握用户需求并优化网站内容，提升搜索引擎排名。
在竞争激烈的市场环境中，只有通过不断地了解市场信息获取面试题，才能在激烈的竞争中脱颖而出。SEO优化并不是一成不变的，需要根据市场信息的变化不断调整优化策略。市场信息获取面试题的重要性不言而喻。
有多种方法可以获取市场信息，以下是一些常用的方法：
综合利用以上方法，能够全面地了解市场信息获取面试题，为SEO优化提供有力支持。
市场信息获取面试题不仅仅是为了了解市场趋势和用户需求，更是为了制定更有效的SEO优化策略。在当今竞争日益激烈的互联网行业，只有通过有效获取市场信息，才能在激烈的竞争中占据一席之地。
通过了解市场信息获取面试题，可以更好地把握用户需求，优化网站内容，提升用户体验。只有站在用户的角度思考问题，才能更好地制定SEO策略，吸引更多的流量，提升网站的曝光度。
市场信息获取面试题对于SEO优化至关重要。只有通过不断地了解市场信息，才能制定更有效的优化策略，提升网站在搜索引擎中的排名。希望以上内容能够帮助您更好地了解市场信息获取面试题的重要性，为网站优化提供有力支持。
不请自来
两个字回答：不小。
带数字的回答：营业额约为120亿人民币
计算过程：
去年湖北近万人出国留学 自费留学人数占比约九成这里面提到：据教育部不完全统计，2013年度中国出国留学人员总数为41.39万人，第一次突破了40万人大关。其中国家公派1.63万人，单位公派1.33万人，自费留学38.43万人。
姑且认为自费留学的人有90%会选择留学咨询，这个估计是根据留学人员上过新东方课程的比例计算的。
于是2013年留学咨询的顾客有35万人。
留学咨询收费在2-5万之间。
如此计算，全国留学咨询的市场应该在70-175亿人民币之间，这个估计的数量级应该是准确的---》留学咨询是一个百亿人民币的市场。
百亿人民币的市场，在中国其实不算特别突出。小米手机一年营业额差不多也是100亿。
不过需要注意的是，留学咨询是纯粹的服务业，毛利率相当的高。
沧州人才市场当然可以咨询工作啦！人才市场就是有企业招聘方和找工作的人啊！如果感兴趣可以来试试，来前先把个人简历打印几份，这样便于企业更好的第一时间了解你，同时，自己也要对自己有个定位，具体准备找什么样的工作，什么行业什么职位，这样也会更快的找到适合自己的工作。祝你早日找到你的理想的工作！希望可以帮到你！
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
