在使用 WPS 表格進行數據處理時，經常會遇到需要對數據進行求和但未篩選的情況。這種情況下，我們需要注意一些細節(jié)和注意事項，以確保我們得到準確的結果。本文將探討如何在 WPS 表格中進行求和操作時處理未篩選數據的方法。
首先，要處理未篩選的數據，我們需要先對數據進行篩選，將不需要參與求和的數據排除在外。在 WPS 表格中，您可以使用篩選功能來快速過濾數據，只保留需要求和的數據。請按照以下步驟操作：
一旦數據已經篩選好，我們就可以使用 SUM 函數來對數據進行求和操作。SUM 函數是最常用的求和函數之一，可以快速幫助我們計算一列或多列數據的總和。以下是使用 SUM 函數求和的一般步驟：
在處理未篩選數據時，我們需要格外注意避免一些常見的錯誤，以確保最終結果的準確性。以下是一些常見的錯誤以及如何避免它們：
在處理 WPS 表格中的求和操作時，處理未篩選數據是一個重要的環(huán)節(jié)。通過正確篩選數據、使用合適的函數以及避免常見錯誤，我們可以確保求和結果的準確性和可靠性。希望本文能夠幫助您更好地處理未篩選數據的求和操作，提升數據處理效率和準確性。
一般不會再去瀏覽電子簡歷，原有的簡歷大都打印出來供篩選，所以只會審核修改前的簡歷。
銀行網申簡歷篩選以機選為主，所謂機選，即它會設定一些關鍵詞來進行篩選簡歷。比如：“英語四級、銀行實習”等。銀行校園招聘簡歷篩選一般由機檢和人檢共同完成，按各項比重計算評分。機選會對一些固定系數進行篩選，在填寫時一定不要出現錯別字及語法錯誤。簡歷篩選一般會關注專業(yè)、院校，工作實習經驗、社會活動參與情況和獲獎情況等，簡歷的每一個環(huán)節(jié)都會影響著考生能否進入筆試，所以考生在填寫過程中一定要用心填寫，并且掌握一些填寫簡歷的技巧。一般情況下，211、985高校的學生通過網申的比例比較大，但也并非所有211、985高校的學生都能通過，一般來說，經濟相關院校的二本院校，學生成績較好，有較豐富的實習經驗，干部經歷，這樣的簡歷通過率也是比較高的。由于應聘者數量實在過于龐大，人力資源的工作人員不可能親自把每份簡歷都看一遍。有些企業(yè)有自己的招聘系統(tǒng)，也有自己的操作后臺，接收到簡歷后，工作人員可以根據公司的要求設定一些指標，如“身高160cm 以上”、“過國家英語四級”，這樣就由電腦軟件直接把不符合要求的應聘者篩掉了，這些簡歷就不可能出現在人力資源負責人的面前。其實每套網申系統(tǒng)都有一套簡歷篩選標準，比如，在一家公司的標準里，完全匹配專業(yè)給30分，相關專業(yè)給10分，不相關專業(yè)則直接淘汰;重點目標學校給15分，重點學校給10分，一般學校給5分。包括實習經歷、學生會干部、項目經驗等都有相應的分數。最后，根據計算出的總分來決定簡歷是否通過篩選。 然而，學生們想到了更好的對策，既不違反誠信，又能出現關鍵詞。即便自己不是“三好學生”、“優(yōu)秀學生干部”，可以這樣描述“我的表現已經達到‘三好學生’水平”、“雖然我沒擔任過學生會主席，但是我有××××經歷”。一些外企招聘時會看重應聘者在一些知名公司實習工作的經歷，而大部分人是不可能得到這樣的機會的。于是，有求職者的簡歷拼了命也要跟這些企業(yè)扯上關系，有的人就寫上一句“在某某公司的工作使得××企業(yè)在該地區(qū)市場份額降低”。除了根據企業(yè)的要求來填寫自己的信息時，還有一個很多人不知道的技巧。我們知道，數據庫的條件檢索雖然很方便，但是有一個重要的缺陷，就是不是很人性化。比如在英語水平中，如果企業(yè)設置的篩選條件是“大學英語六級”，而你填的是“CET-6”，那么你就很有可能吃虧，所以聰明的做法則是填寫“大學英語六級(CET-6)”;這樣無論企業(yè)設置的篩選條件是“大學英語六級”還是“CET-6”，你都不會失去機會。
已經通過篩選，意味著你很大可能進入了筆試。
已篩選：你的簡歷已經通過網申系統(tǒng)的投遞入口，到達了HR面前，且HR已經看完了。
至于是否通過，每家企業(yè)用的系統(tǒng)不同，這里顯示的結果不同。
大部分企業(yè)的系統(tǒng)、出于信息保護的原則，都會顯示已篩選，而不顯示篩選結果。
銀行網申簡歷篩選以機選為主，所謂機選，即它會設定一些關鍵詞來進行篩選簡歷。比如：“英語四級、銀行實習”等。銀行校園招聘簡歷篩選一般由機檢和人檢共同完成，按各項比重計算評分。機選會對一些固定系數進行篩選，在填寫時一定不要出現錯別字及語法錯誤。簡歷篩選一般會關注專業(yè)、院校，工作實習經驗、社會活動參與情況和獲獎情況等，簡歷的每一個環(huán)節(jié)都會影響著考生能否進入筆試，所以考生在填寫過程中一定要用心填寫，并且掌握一些填寫簡歷的技巧。一般情況下，211、985高校的學生通過網申的比例比較大，但也并非所有211、985高校的學生都能通過，一般來說，經濟相關院校的二本院校，學生成績較好，有較豐富的實習經驗，干部經歷，這樣的簡歷通過率也是比較高的。由于應聘者數量實在過于龐大，人力資源的工作人員不可能親自把每份簡歷都看一遍。有些企業(yè)有自己的招聘系統(tǒng)，也有自己的操作后臺，接收到簡歷后，工作人員可以根據公司的要求設定一些指標，如“身高160cm 以上”、“過國家英語四級”，這樣就由電腦軟件直接把不符合要求的應聘者篩掉了，這些簡歷就不可能出現在人力資源負責人的面前。其實每套網申系統(tǒng)都有一套簡歷篩選標準，比如，在一家公司的標準里，完全匹配專業(yè)給30分，相關專業(yè)給10分，不相關專業(yè)則直接淘汰;重點目標學校給15分，重點學校給10分，一般學校給5分。包括實習經歷、學生會干部、項目經驗等都有相應的分數。最后，根據計算出的總分來決定簡歷是否通過篩選。 然而，學生們想到了更好的對策，既不違反誠信，又能出現關鍵詞。即便自己不是“三好學生”、“優(yōu)秀學生干部”，可以這樣描述“我的表現已經達到‘三好學生’水平”、“雖然我沒擔任過學生會主席，但是我有××××經歷”。一些外企招聘時會看重應聘者在一些知名公司實習工作的經歷，而大部分人是不可能得到這樣的機會的。于是，有求職者的簡歷拼了命也要跟這些企業(yè)扯上關系，有的人就寫上一句“在某某公司的工作使得××企業(yè)在該地區(qū)市場份額降低”。除了根據企業(yè)的要求來填寫自己的信息時，還有一個很多人不知道的技巧。我們知道，數據庫的條件檢索雖然很方便，但是有一個重要的缺陷，就是不是很人性化。比如在英語水平中，如果企業(yè)設置的篩選條件是“大學英語六級”，而你填的是“CET-6”，那么你就很有可能吃虧，所以聰明的做法則是填寫“大學英語六級(CET-6)”;這樣無論企業(yè)設置的篩選條件是“大學英語六級”還是“CET-6”，你都不會失去機會。
隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能技術已經在各個領域得到了廣泛應用，其中之一就是在人力資源管理中的簡歷篩選過程中的應用。傳統(tǒng)的簡歷篩選方式往往需要耗費大量的人力和時間，而引入人工智能技術可以極大地提高篩選效率，幫助企業(yè)快速找到最合適的人才。
人工智能技術通過自然語言處理和機器學習等技術，可以幫助企業(yè)快速識別和篩選出符合崗位要求的優(yōu)秀簡歷。下面我們就來看看人工智能在簡歷篩選中的具體應用：
自然語言處理技術
人工智能可以利用自然語言處理技術對簡歷中的文字信息進行智能分析和處理，快速識別出關鍵信息。這包括識別候選人的工作經歷、技能專長、教育背景等關鍵信息，幫助招聘人員更快速地了解候選人的背景，從而進行篩選。
機器學習算法
人工智能還可以通過機器學習算法對大量簡歷數據進行分析和學習，幫助企業(yè)建立起符合崗位要求的簡歷篩選模型。這些模型可以根據招聘人員的反饋不斷優(yōu)化和調整，提高簡歷篩選的準確性和效率。
智能篩選系統(tǒng)
基于人工智能技術開發(fā)的智能篩選系統(tǒng)可以根據企業(yè)的招聘需求自動篩選簡歷，并按照設定的條件進行排序和推薦。這大大節(jié)省了招聘人員的時間和精力，讓他們能夠更專注于與候選人的溝通和面試。
總的來說，人工智能技術在簡歷篩選中的應用為企業(yè)帶來了諸多好處，提高了篩選效率的同時也提升了招聘的質量。隨著人工智能技術的不斷完善和發(fā)展，相信在未來簡歷篩選過程中人工智能的應用會更加普及和深入，為企業(yè)帶來更多的便利和優(yōu)勢。
按住篩選符號右鍵點擊就會出現已篩選和未篩選項
基層小hr，就是進行初步簡歷篩選的并通知你不能面試的(づ ●─● )づ
大數據經驗對于大數據部門來說一般來說是很受青睞，類似的項目和工作經驗有在簡歷上體現嗎?
使用的環(huán)境/語言/開發(fā)工具什么的都要清晰明確寫出來！
擔任的具體職責要明確，畢業(yè)學校學歷和專業(yè)要清楚明確，畢業(yè)年限要表明，工作經驗要寫清楚，最好是明確到后面一位小數點，比如說2016年畢業(yè)，工作經驗可以寫為2.8年＋x年實習。
還有簡歷亮點或者自己引以為傲的可以highlight（高亮）(??????) ?這樣可以讓hr們更加容易識別你是怎么樣的人才。
加油哦~
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有可能是看過了，但是沒有給你添加標簽。一般來說，查看簡歷一段時間 沒有與你主動溝通，就是沒有錄用意向。你可以多多看一些企業(yè)，不用苦等一家。
