机器学习分类思想预测学生 or 社会人？

作为新员工，在各种讲话场面下听过最多的一句话非“尽早从学生过渡到社会人”莫属！这句话无非是想要求“学生”有责任心、有工作能力、团队合作、有担当....当一个学生具备了这些能力时，才算得上社会人，所以，如果你是公司HR，要在一群学生当中，找到提前批社会人/对的人，你会怎么办？

下面是作者的方案思路：

第一步：请示领导，明确具备什么能力的学生，才是公司需要的人才/社会人；

第二步：寻找训练样本，从公司或外界找到以往录用的普通学生，及被视为人才或社会人的学生；

第三步：基于这些样本，挖掘罗列出他们的特征属性，比如出生地、学历、家庭背景、爱好等。如何挖掘：他们的简历、朋友采访.....

第四步：建模，分类模型，特征（类别特征采用one-hot变换)与分类类别（学生和社会人）

第五步：获取特征权重，比如家庭背景比较贫穷的学生一般在公司的表现很好，一进公司就过渡到社会人，显然具备这一特征的学生是公司需要的。

第六步：如果训练样本多，可以从里面抽取部分作为测试样本，验证模型性能

第七步：落地，基于模型结果，根据权重排序，针对性地安排地区/学校/学院/专业/宣讲，面试时，重点关注权重较高的特征。

第八步：后续验证，参考模型而招聘的学生在公司的表现是否达到预期效果。

第九步：将模型做成产品，通过数据样本和特征的增加，对模型进行优化，扩大产品的应用领域

Finally，如果你是技术部的人员，你会怎么解决这个问题？如果你是人力资源部的领导，你会提出什么需求？如果你是面试HR，怎么运用这个模型，才能高效率、高效益地找到对的人，提高升职加薪的速度；如果你是应聘者，又该如何让面试官一见钟情呢？