facebook每天產生多少數據(前期就可以知道是否可以爆款，Facebook廣告數據如何優化思路？) - 副本

facebook可以查看過去多少年的數據

兩年

facebook有查看過去數據的功能，可以查看過去兩年的數據，只能在主頁成效分析中查看

Facebook（臉書，臉譜網）公司創立于2004年2月4日，總部位于美國加利福尼亞州門洛帕克

2012年3月6日發布Windows版桌面聊天軟件Facebook Messenger

怎樣理解互聯網行業“數據分析”的意義

本文通過以下七部分拆解數據分析：

一、什么場景和行業需要數據分析

二、數據分析會騙人嗎？

三、怎樣排除虛假流量？

四、PC端數據分析指標&方法論

五、電商、金融行業數據分析

六、數據分析的趨勢

七、怎么培養數據分析的能力？

第二部分拆解六、七部分

六、數據分析的趨勢

第三個趨勢，我認為數據分析的崗位可能慢慢就會消失了。數據分析崗位的消失在近幾年不會出現，但未來十年內不好說。我認為數據分析的技能對所有互聯網從業者來說，就像對于辦公軟件以及語言的掌握一樣，會成為人人必備的技能。

第四個趨勢，機器學習的發展將最大限度實現程序化數據應用。

目前數據應用的很多環節都在應用機器學習，比如程序化購買、自動化廣告素材優化、智能商品推薦等等，但相互之間是割裂的，還需要人去做各個環節的串聯。機器學習會慢慢替代人來串聯一個一個的程序化模塊，程序化的整體數據應用方案將會覆蓋互聯網領域。

這四個趨勢我認為是我們很快就能夠看得到的。

七、怎么培養數據分析的能力？

第一個建議，方向比努力還要重要。

數據分析并不是一個特別細分的領域，它里面包含了很多的方向。作為一個數據分析的入門者，當你了解了數據分析行業概況之后，你要做的一件事情就是了解這個行業有哪些方向，選擇一個方向深挖。數據分析有三個常見的發展方向。一是數據挖掘；二是數據建模和數據應用；三是商業數據分析。每個方向都不容易到達巔峰，所以盡快確定主攻方向，盡快扎進去有助于迅速成長為一個領域的專家，和其它專家共同協作攻克數據分析領域更前沿的課題。

第二個建議，懂生意比懂數據重要。

一開始我們就談到數據的價值是要最終服務于某個具體業務的，所以要想讓數據發揮更高價值，對于業務知識的掌握是需要重視的，否則數據分析結果和業務存在距離或不能落地，不能實現商業增值，數據就會因此貶值了。

第三個建議，在場景里做分析比理論分析更重要。

第二方面，用戶體驗輸出。你面向的是用戶，所以更重要的是你的內容如何跟用戶產生共鳴。并不是說你設計的多漂亮、運行的多流暢，而是涉及到用戶情感和用戶感受層面，這也是量化指標難以駕馭的，需要加入人腦對于場景的理解才能做好。

第四個建議，注重人機協作。

對剛入門的數據分析師，我非常建議把人機協作這件事情提上日程，作為重點學習的方面，善于利用機器的力量代替人的力量，把人解放出來做人更擅長做的事情，人機配合最大化。機器擅長數據清洗、數據建模、數據預警、數據可視化等，所以提升數據分析能力一定是面向未來的，善于讓機器去做它更擅長的事情，人去彌補機器的不足，更高效地完成分析工作，節省下來的時間就用來提升人獨有的能力。

前期就可以知道是否可以爆款，Facebook廣告數據如何優化思路？

外觀出潮品質保證有特色！從老板口中出向家人朋友親戚員工口口相傳！以神秘方式出售前期打出物以稀為貴(實者為了吸人眼球，搶占市場)如同當初的手機小米在官網發布一樣逐漸網絡一些客戶造成搶斷的樣子名氣大振！！然后放到代理商分布全國

吃雞國際服用facebook登錄后能記錄住數據嗎

不能

在游玩國服時，登錄方式有游客登錄和facebook登錄，在使用facebook登錄，是不能記錄主數據的登錄，需要臉書賬號和額外的網絡工具才可以

如何看待雷軍坐擁四家上市公司，身家 1 天增百億，成中國第九富豪？

雷軍是這個大環境中普通人靠勤勉努力能達到的上限。

雷軍大學時期兩年修完所有學分，28歲任金山總經理，帶領金山對抗微軟，讓wps成為國民軟件，在金山上市后功成身退。

雷軍40歲創辦小米，掀起移動互聯網潮流。這些普通人難以實現其一的光輝事跡，都集中在了一個人身上，更何況這個人出身普通、沒有背景。

雷總靠自己的努力改變了自己的人生，顛覆了大大小小數百個行業，影響著數億人的生活。作為個人而言，雷總是難以用小米創始人這樣一個身份來概括的，也不應該僅僅與小米綁定在一起。

對于普通消費者而言，他是一個成功的典范，告訴人們即使是在這個內卷程度和馬太效應不斷加深的社會環境下，保持奮斗永遠是改變命運的唯一可行途徑。

擴展資料

雷軍的投資法則：

雷軍做天使投資有三條原則，第一是不熟不投，第二是只投人不投項目，第三是幫忙不添亂。

雷軍在選擇投資項目時，通常考慮四個必備條件：大方向很好，小方向被驗證，團隊出色，投資回報率高。

只投熟人是雷軍投資的最大特點，他的投資只限于“朋友”和“朋友的朋友”——最多不超過兩層關系。

估值380億美元的數據湖引領者，Databricks是如何發展壯大的？

阿爾法公社

重度幫助創業者的天使投資基金

Databricks是一家正在崛起的企業軟件巨頭。2021年，它連續獲得兩輪10億美元級別的大額融資，估值躍升到380億美元，它在數據和人工智能領域具有全球雄心。

Databricks是一個非典型的創業故事，它由七位聯合創始人創辦，其中大部分是學者。它從Spark開源項目起步，現在引領了數據湖范式，這將加速其與主要競爭對手Snowflake的競爭。

本文是投資人Matt Turck與Databricks聯合創始人兼CEO Ali Ghodsi的對話實錄，Matt Turck在2015年就與Databricks的聯合創始人Ion Stoica有過對話，對于Databricks的情況相當熟悉。在本文中Ali Ghodsi將透露Databricks從一個開源項目到大型公司的成長經歷，以及在團隊，產品，進入市場，擴張等方面積累的洞見，Enjoy。

科學家創始人們推動Databricks起步

Matt Turck： 我們談一下Databricks的起步，AMPLab、Spark和Databricks，這一切是如何開始的？

Ali Ghodsi： 我們當時正處于人工智能革新的風口浪尖：Uber剛剛起步，Airbnb、Twitter處于早期，Facebook還不是巨頭。他們聲稱，使用20世紀70年代誕生的機器學習算法實現了很好的效果。

以當時的常識來想這不可能是真的，我們覺得那些算法不可能Work，但他們說，“不，我們得到了非常厲害的結果。”當仔細觀察后，我們的想法被顛覆了——他們確實獲得了驚人的結果。以現代硬件和大量數據為支撐，運用上世紀的算法依舊可以獲得令人難以置信的產出，我們對此感到震驚。我們想："需要使之普適化"。例如，在Facebook，他們可以提前檢測到情侶分手，如果地球上的每個企業都有這種技術，這會對現有商業產生巨大影響。這就是AMPLab的起點。

Matt Turck： 當時AMPLab的Spark是怎么來的？

Ali Ghodsi： 圖靈獎得主之一戴夫·帕特森當時是伯克利的教授，他非常相信人們應該聚在一起，打破孤島。伯克利的教授們放棄了自己的私人辦公室，和所有學生一起在巨大的開放區域辦公。

他們試圖解決的機器學習問題以當時的技術背景來說是很有挑戰性的。AMPLab里做機器學習的人，做數學的人，不得不使用Hadoop，數據的每一次迭代都必須運行MapRece，這樣光是做一次迭代就需要20到30分鐘。所以當時我們決定："聯合起來，建立一個反應快速的基礎架構。”我們在數據上做了很多迭代。因此，不只是做一次，不只是一個SQL引擎，而是可以做遞歸機器學習的東西，并可以極快地找到數據中的內涵模式。

Matt Turck： Databricks創始故事的特殊之處在于，你們有七、八個聯合創始人。回過頭看，擁有這樣一個大的創始團隊利與弊是什么？

Ali Ghodsi： 肯定是有利有弊的。如果你知道如何真正讓由七個人組成的緊密小組真正信任對方，并在一起工作得很好，就會發生令人驚訝的事情。我認為Databricks的成功很大程度上歸因于我們互相的信任。

創業早期的創始人，即使只有兩個人，他們也會爭吵，然后可能會在一兩年內分裂，這就是問題所在。我們找到了一種方法，使大家真正了解對方的長處和短處，使這段創業旅程成為一種樂趣。

人們總說CEO是地球上最漫長的工作，我從來沒有這種感覺。我有很多聯合創始人和我在一起，他們一直都在，這對我們來說絕對是一種力量。如果我們沒有這些人，就不會有現在的成就。

從開源項目到公司，

從0到100萬美元ARR

Matt Turck： 你們是如何從學術性的開源項目（Spark）變成一家公司，然后從0做到1000萬美元ARR的？這背后是否有任何決定性的時刻，或其他特別的增長手段？

Ali Ghodsi： 我們從0到100萬美元ARR的旅程非常特別，與其他的旅程非常不同。我們經歷了三個階段，第一個階段是PMF（產品與市場契合）階段，當你有了一個產品，你能找到它與用戶之間的契合點么？這對任何公司都存在挑戰。

你一旦你找到PMF，接下來就得弄清楚什么是能將該產品與市場聯系起來的渠道，你的產品或許符合市場需求，但怎么通過渠道銷售呢？事實上，我們一開始在這方面走了彎路，花了幾年時間才確定正確的發展方向。在這幾年里，為了弄清楚Databricks的正確模式我們進行了大量的實驗。

接下來，讓我們從產品開始，然后再談談渠道。

產品方面，我們有在伯克利建立的開源技術，但這不一定符合大企業的需要，因為在大企業，他們沒有來自伯克利的博士。因此，我們需要為他們大簡化問題，我們開始在云中托管它，但事實證明，即使是云版本對他們來說也太復雜了，無法使用。

因此，我們開始與用戶一起進行迭代。我們在這之后削減了很多特性和功能，甚至可以說重新構建了一個產品。我們問自己："如果我們知道現在的一切，回去再做一次，會怎么做？"

于是，我們重新做了另一個開源項目，Delta，你可以把它看作Spark為大型企業所做的非常簡單和自動化的軟件。當我們在伯克利時，我們的產品設想是提供盡可能多的功能和設置項，因為可能是一個博士在用它做研究。但當我們把產品在企業中推廣時，我們意識到不是每個人都有博士學位，大家不知道如何使用它。這就是早期我們遇到的問題。在渠道方面，錯誤在于，我們在早期真的是非常相信這種產品主導的增長。

關于銷售，當時我們的設想是，有了一個簡化的產品，我們把它做成基于云的產品，就會有人會使用它，會為它刷信用卡，我們會非常成功。我們可以雇用銷售人員，給年輕人打電話進行推銷，我們不會雇傭企業的銷售人員。我們更喜歡這種模式，它更便宜，更簡單。

但那是一個錯誤。你不能憑空選擇你的渠道。你有一個產品和相應的市場，必須找到正確的渠道來連接它們。

Databricks如何開發產品，

數據倉庫VS數據湖

Matt Turck： 我們一會再繼續談進入市場。現在讓我們先談談產品，我在Databricks觀察到的令人著迷的事情之一是，你們發布新產品并將其轉化為一個平臺的速度。從Spark到機器學習到AI工作臺再到Lakehouse，請向我們介紹一下產品的思路——一個產品如何導致另一個產品的出現。

Ali Ghodsi： 我們從Spark開始起步，它讓用戶可以訪問所有數據；于是人們開始在企業中創建數據庫，并在其中積累了大量數據。但過了一段時間，企業高管會問：“我不在乎我們獲得和存儲了多少數據，你能用這些數據為我做什么？ ” 這就是我們試圖建立其他應用程序的原因。

起初我們的收入很少，然后我們意識到它太復雜了，有太多的選項和配置。我們就問自己："如果必須重做，必須簡化，會做什么？"這種思路后的第一個創新是Delta，它重新定義了Spark，以一種真正企業友好的簡化方式。但最初我們沒有將它開源。

接下來，我們想：“如果拓寬數據庫的用途，不僅僅是數據科學家和機器學習工程師，而是真正廣泛的用例，應該怎么做？ ” 這就是我們開始重視商業分析師的原因。

商業分析師習慣于像Tableau那樣的操作軟件。如果他們想做一些更復雜的事情，只能使用SQL。因此，我們在四年前開始致力于構建數據倉庫能力，把它建立在我們稱為Lakehouse的核心基礎設施中，然后在前年較大規模的推廣。

我們的秘訣是：看企業的問題，弄清楚那是什么，通過實際的客戶問題來深入了解它，把問題帶回來，解決這個問題，在云中與客戶快速迭代。一旦它有了產品的市場適應性，就把它開放出來。建立巨大的開源勢頭，幾乎像一個B2C病毒式的形式。然后，用基于云的SaaS版本將其變現。

這是受AWS的啟發，當創立Databricks時，我們認為AWS是地球上最好的云計算開源公司。他們本身不進行開發，其盈利模式基于開源軟件，托管它并在上面賺很多錢。我們只是在這一點上進行了調整和演變。我們認為：“這是一個偉大的商業模式。我們將在云上托管開源軟件。但不同的是，我們將自己創建開源軟件。這樣一來，就獲得了相對于其他任何想做同樣事情的人的競爭優勢。 ” 否則，任何人都可以建立任何開源軟件并在云中托管它。

Matt Turck： 接下來，讓我們從Lakehouse開始，了解一下數據湖和數據倉庫的演變，以及Lakehouse是如何在這兩個領域中取得最好的成績。

Ali Ghodsi： 這很簡單。人們在數據湖里存儲所有的數據：數據集，視頻、音頻、隨機文本，這既迅速又便宜。利用各種各樣的數據集，你可以基于數據湖進行AI創新，AI與數據湖密切相關。如果你想做BI，而不是AI，你就使用數據倉庫，數據倉庫和BI有一個單獨的技術堆棧，但是它其實和AI一樣，有很多同樣的數據集。

Matt Turck： 實現這一點靠的是什么重大的技術突破么？是Delta Lake？還是Iceberg？那是如何工作的？

Ali Ghodsi： 是的， 我認為有四個技術突破是在2016、2017年同時發生的，Hudi、Hive ACID、Iceberg、Delta Lake，我們貢獻的是Delta Lake。問題是這樣的，在數據湖里有人們收集了所有的數據，這些數據非常有價值，但很難對它們進行結構化查詢。之前的傳統方式是利用SQL數據庫，然后應用在BI領域。因此，你需要一個單獨的數據倉庫。

為什么這么難？因為數據湖是為大數據、大數據集建立的，它并不是為真正的快速查詢而建立的。它太慢了，而且沒有任何方法來結構化數據，并以表格的形式展現數據，這就是問題所在。那么，你如何把像一個大的數據塊存儲的東西，變成一個數據倉庫？這就是這些項目的秘訣。我們找出了解決這些數據湖效率低下的方法，并使用戶能夠直接從數據湖的數據倉庫中獲得相同的價值。

Matt Turck： 這種方法有什么取舍嗎？

Ali Ghodsi： 事實上并非如此，我們做到了魚與熊掌可以兼得。我知道這聽起來很瘋狂，但試試就是如此。我們減少了很多在80、90年代由數據倉庫供應商發明的技術，調整它們，使它們在數據湖上工作。你可以問：“為什么這在10或15年前沒有發生？ ” 因為開放標準的生態系統并不存在，它是隨著時間的推移慢慢出現的。所以，它從數據湖開始，然后有一個很大的實際技術先導突破。我們在這里談論的，是數據的標準化格式。他們被稱為Parquet和ORC，但這些是數據格式，行業要將所有的數據集標準化。

這些類型的標準化步驟是需要的，以獲得數據湖的突破。這有點像USB，一旦你有了它，你就可以把任何兩個設備相互連接起來。所以，正在發生的事情是，開源領域的一個生態系統正在出現，在那里你可以在數據湖的范式中做所有的分析。最終，你將不需要所有這些自八十年代以來的專有舊系統，包括數據倉庫和其他類似系統。

數據空間是巨大的。將會有很多供應商參與其中。我認為Snowflake將獲得成功，他們現在有一個偉大的數據倉庫，可能是市場上最好的數據倉庫。而它肯定會與Databricks共存。事實上，Databricks與Snowflake共存于可能70%的客戶中。我認為這種情況將繼續存在，人們將使用數據倉庫進行商業智能。

為什么Databricks能夠不斷產出創新產品？

Matt Turck： 我想了解你的產品和工程團隊是如何組織的？對于一家公司，能夠在第一個產品成功的基礎上做第二個產品是非常罕見的。但在這里，我們正在談論，如何成功的做出三個、四個、五個不同的產品。你的公司是如何管理好團隊組織結構和其他資源，以不斷創新？

Ali Ghodsi： 我們從創立Databricks時，就在試圖找到這個問題的答案。我們不想靠一個單一的產品生存。當我們有了Spark，卻并沒有把它當成公司的名字，因為如果Spark變得落后了，我們就會把它迭代掉，然后繼續向前，我們想不斷找到數據的最佳答案。那么如何不斷的有創新產品出現？我認為非常重要的是，要把創新和現有的現金流業務分開。

有一本關于這個問題的好書，叫Zone To Win。書中談到，當你創造出一些新東西時，你需要快速迭代。你需要讓工程師直接與客戶交談，甚至不一定要讓產品經理來做，快速的創新迭代是最要緊的。而在在企業端，你需要一個慢得多的周期來迭代。

另外，所有的工程和產品團隊組織被分成兩個不同的部分。一部分專注于企業客戶需要的東西：加密，安全，認證，穩定性等。另一部分則專注于創新，而且你應該把這些分開，分別的投入資源，否則前者（企業那部分）將得到所有的資源。你會傾向于不斷地建立那些擴大你的TAM的東西。TAM擴展實際上是安全能力，它本身并沒有任何創新。

我認為，有些公司已經做得很好了，比如AWS，它不是一招鮮，亞馬遜本身也不是一招鮮，它不斷有新的創新。所以我們希望我們的公司也是這樣的，因此取名為Databricks。

Matt Turck： MLflow Delta Lake, Koalas。這屬于創新陣營還是商業陣營的子層？

Ali Ghodsi： 這些都是創新陣營。當然，其中一些項目，當他們不那么創新的時候，像Spark，會轉移到維護方面，我們通常也會移動核心人員。因此，實際上是同一個人或同一撥人在不斷地進行創新。我們試圖培養更多的創新者，但我們試圖把那種已經真正有訣竅破解從0到1的人轉移到下一個問題，然后把現有的項目移交給其他人去運行，比方說Spark，這已經是一個巨大的成功項目。

當我們把已經創造出東西的人轉移到別的地方去創造下一個東西，對于一個優秀人才，獲得這種責任是一個很大的職業提升。而我們也會發現誰是擅長從0到1人。我們實際上是在做實驗，給研發部門的人一個機會去試驗從0到1的東西，他們并不總是成功。這需要幾次嘗試，直到他們成為真正擅長的人。所以你必須慎重考慮這種高失敗的策略。

開源的商業模式，有何優越性？

Matt Turck： 如果你今天要再開一家企業軟件公司，你會先去開源代碼嗎？

Ali Ghodsi： 是的，我認為它很優越。我認為如果你從進化的角度來考慮，它在進化上比以前的商業模式要好。為什么我這么說？因為任何專有的軟件公司都是成熟的，可以被開源的競爭者破壞。因此，任何專有的東西都可以立即被顛覆，就像Windows被Linux顛覆一樣。我的意思是，那是最先進的東西，是真正復雜的技術操作系統，對嗎？你不會認為大學里的某個家伙會發明，然后成為工業的標準。任何專有軟件都是成熟的，可以進行這樣的顛覆。問題是，你能靠它賺錢嗎？在紅帽和所有這些做支持網絡服務的公司之前，這真的很難，直到AWS破解了商業模式的密碼。

商業模式是我們為你運行軟件，你從我們這里租用它。這是一個優越的商業模式，因為你實際上可以擁有大量的IP，這是很難復制的。所以我認為我創辦的下一家公司將是這樣的。如果你要問我，我的下一次創業會在哪個領域開始，我會在人工智能方面做什么？我會認為我們現在在人工智能方面的應用還很淺層，尤其是操作性的人工智能。人工智能未來將會被嵌入到各個地方。我知道這很老套。馬克·安德森說，軟件正在吞噬世界。我們真的相信，人工智能將吞噬所有的軟件。你擁有的任何軟件，人工智能都會悄悄進入，就像軟件悄悄進入你的 汽車 、冰箱和恒溫器一樣。所以這真的是早期的事情，我認為任何加入或創辦人工智能領域公司的人，他們還在早期，他們有機會創辦下一個谷歌。所以這就是我想做的。

Matt Turck： 我們談到了開源，也繼續談進入市場的問題，在這個階段，作為一個非常晚期的創業公司。開源在進入市場的過程中處于什么位置？你們進入市場的策略是自下而上與自上而下？你們如何分配BDR小組與AE的工作，讓他們協作而不是互相拖后腿？

Ali Ghodsi： Databricks是混合模式，我們是自下而上與自上而下在同一時間結合。一開始我們是自下而上，但是也會做自上而下的事情。我們有BDRs和SDRs。這是一個從市場營銷開始的篩選器。

Databricks社區版是完全免費的，你想怎么用就怎么用，永遠不需要付錢，而且有完整的功能。但是從這里產生的線索會導入到SDR。因此，這也是一個非常重要的管道。我們一半的線索來自于此，這就是為什么開源對我們是一個重要的引擎。

現在，我們也有傳統的企業銷售動作，比如給CIO遞名片，一對一的交流，但發生的情況是，開發人員在這些組織中也變得越來越強大。例如，CIO說，我與Databricks的CEO進行了一次很好的談話，我正在 探索 這項技術，但我擔心，這對我們來說是正確的選擇嗎？那家公司的聽眾中會有人說，是的，我使用社區版。我們不需要做6個月的POC。我認識這些人，他們真的非常好，或者我認識他們，他們來自伯克利。我已經使用了這些技術。我去參加了一些聚會等。

因此，這有助于證實用例，你可以消除整個POC，因為他們已經知道它是什么，而不是像10-20年前那樣，一個銷售人員進來，解釋這個軟件有多棒，但你不能相信他們。因此你就必須去做POC，然后去花時間檢驗這個軟件是不是真的有用。我們不必這樣做，我們可以穿過所有這些層次。因此，我們把自上而下和自下而上結合起來，而這兩方面對于Databricks的成功都是非常必要的。

從創業公司到超級獨角獸，

領導者的修煉之路

Matt Turck： 你已經把一家小型創業公司帶成了超級獨角獸，很快還會上市。你是如何讓自己完成角色轉變的，從一個講愿景，講故事的人，變成管理一個全球組織？

Ali Ghodsi： 其實就是如何找到你可以信任的具有領導力的幫手，并和他們建立更深的信任。我可以把我大部分時間都花在這上面，而公司能夠繼續正常運行。我有運行良好的銷售團隊，市場營銷團隊，工程團隊，我卻不需要自己直接參與其中，因為我找到了適合領導這些部門的領導者，并且花了很多時間與他們建立起信任。

這是你在早期就要開始準備的事情，早期時，你的組織規模小，你可以參與到每個環節，如臂使指。但是當團隊規模擴展到150-200人直到超過鄧巴數。你會感覺自己完全被淹沒了。因此你必須找到可以信任的正確的領導人，而且要找到自己與組織溝通的方法，因為現在不是直接溝通，而是通過領導層間接溝通，所以幫助你與團隊組織溝通的人就特別重要。

Matt Turck： 你如何找到他們？你是偏向在內部提拔人才，還是從外部引入已經獲得成功的高管，哪一個效果更好？你是如何處理的？

Ali Ghodsi： 要找到與公司文化相適應的、你能與之建立強大信任的高管是非常困難的，我認為不應該排除任何選項。如果能夠從內部提拔人，那很好，但是如果只是內部晉升，你就不能獲得市場上已經存在的成功經驗，這種經驗可能是超級有價值的。

如果我們尋找外部的高管，他必須經歷過我們現在所處的階段，有實戰的經驗。不是說他必須從零開始創建一個估值幾百億的公司，而是建立和操作過這種階段公司的工程等相應部門，他是否在這個過程中有第一性思考，有自己的沉淀。我認為能力和智商還是非常重要的。

文化看起來是個很復雜的東西，但是對與我，會把它分解成一連串問題：我可以和這個人相處嗎？愿意每天花10個小時和他在一起工作么？當事情變得非常棘手和困難的時候，我們能一起去解決問題么？所以你要做的就是花大量時間與這個人相處，然后問自己是否喜歡他們，就像婚姻一樣。你可以問他們一些困難的問題，與他們爭論或者聽取他們的意見，直到確定這就是正確的人。如果你感覺到自己無法和某個人一起好好工作，那他就可能是文化不匹配。

本文編譯整理自Matt Turck個人博客，略有刪節。

關于阿爾法公社

阿爾法公社（Alpha Startup Fund）是中國領先的早期投資基金，由曾帶領公司在納斯達克上市的許四清和前創新工場聯合管理合伙人蔣亞萌在2015年共同創立。

阿爾法公社基金的三大特點是系統化投資、社交化創業者社區運營和重度產業資源加速成長。專注在半導體、企業服務軟件、人工智能應用、物聯網技術、金融 科技 等 科技 創新領域進行早期投資。目前已經在天使輪投資了包括白山云 科技 、領創集團(Advance Intelligence Group)、Zenlayer、帷幄 科技 、所思 科技 等為數眾多的優秀項目。

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