31.0数据库版本2026-08-27
O*NET 31.0 按技能、知识、能力、任务、工作活动、工作情境、职业及相关领域组织工作与劳动者信息。
- 使用方式
- 用于描述职位要求和工作证据类别的可解释词汇。
- 这些数据不能证明什么
- 不能推断所有任务或技能都适用于某个具体职位或候选人。
把申请差距转化为基于证据的面试练习
根据目标职位、申请陈述和缺失背景生成练习问题。O*NET 和 NCS 可帮助分类工作，但不会揭示某家公司的面试题库。
哪些陈述或要求在面试中需要具体例子、决策理由或验证细节？
经官方来源核实的事实
2026-08-27
韩国 NCS 公共数据用完成工作所需的能力单元描述职业，为美国劳动力市场职业数据提供韩国本地参照。
- 使用方式
- 避免直译美国职业名称，提供韩国岗位与能力语境。
- 这些数据不能证明什么
- 职位数量、招聘趋势、工资或特定雇主要求。
数据处理方式
- 从申请材料开始
根据实际提交材料中的关键要求、强陈述、歧义和无证据段落生成问题。
- 关联回答证据
为每个练习问题配对可支持准确回答的工作记录，并注明未知之处。
与结果一起展示的定义
- 证据提示问题
- 指向具体要求或陈述，并询问背景、行动、决策、结果或验证的练习问题。
- 回答证据
- 支持面试回答的工作记录、产物或测量数据。
仍需观测数据的结果
基于证据的练习集
哪些申请陈述需要例子、权衡、结果或验证细节？
结果所需字段
- 目标职位标识符
用于比较的确切目标职位标识符。
string · 必填 - 简历标识符
分析中使用的版本化简历标识符。
string · 必填 - 证据标识符
支持简历或申请陈述的工作记录标识符。
string · 必填 - 类别
具有稳定且有文档定义的类别。
string · 必填 - 指标定义
明确写出的纳入、排除和计算规则。
string · 必填
- 仅在以下条件满足时发布
- 仅当每个问题都链接到所提供材料并标注生成原因时发布练习集。
- 等待观测数据
- 添加目标职位和已审查的申请材料后，可生成基于证据的练习问题。
这些数据不能证明什么
- 练习问题来自所提供材料，不复制机密或未经证实的雇主题库。
- 问题集无法预测面试顺序、面试官偏好或招聘结果。
使用方式
- 用关联证据练习，再用自己的话回答。
官方数据来源
- 覆盖范围
- 提供职业、任务、工作活动、技能、知识和工作情境等工作与劳动者特征。
- 边界
- O*NET 描述的是美国经济中的职业，不能替代某家公司的职位说明，也不能证明候选人具备某项技能。
- 覆盖范围
- 提供韩国岗位与能力单元信息，用完成工作所需的能力来描述职业。
- 边界
- NCS 是职业能力标准，不是职位、简历、面试或招聘结果的实时统计。