释义：CPC画像仅对求职者性格进行推演，并不关联任何职场行为和职业偏好。其原理是基于互联网社交场景庞大的数据样本，以霍兰德职业性格理论、弗洛姆对历史语境和文本语境理论为基础，实现“符合华人特质的性格画像”的研究，建立全维度人才测评大数据AI算法模型，精准分析求职者的典型性格特征。据此将性格划分为理智型、情绪型、独立型、顺从型、外倾型、内倾型、积极型和消极型八种类型，以雷达图阙值的方式予以表达，同时附加性格标签词语。

测评偏重：本能的性格品行。

形式及图解：雷达图和动态标签，阙值维度越高其性格偏向程度越高；标签数越多其性格定义越准。

实现路径：无须人工填写测评，完全基于大数据和AI算法模型完成，通过修正后的“盖洛普优劣势识别系统”得以实现。

意义：面试官在阅读求职者简历时，能清晰地了解求职者的性格特征。

释义：PDP画像仅对求职者本能的行事风格进行推演。其原理是基于对求职者身份信息标签、全网行为触点和性格标签进行持续积累观测，重构PDP行为测评模型，实现通过大数据和AI算法推演其行为偏好。根据PDP测评模型将人才分为支配型（老虎）、外向型（孔雀）、耐心型（考拉）、精确型（猫头鹰）和整合型（变色龙）五种类型。该画像通过阙值来度量其行为偏好的轻重程度，人力资源部门参考该画像挖掘企业和组织中目标明确、态度积极和具有领导潜力的优秀精英，强化他们的天赋优势，提高个人与组织的绩效。

测评偏重：行事风格及潜在的特质。

形式及图解：雷达图表，阙值维度越高其行为偏好偏向程度越高。

实现路径：无须人工填写测评问卷，完全基于大数据和AI算法模型完成，通过修正后的PDP测评指数、行为偏好识别器系统得以实现。

意义：面试官依据求职者行为偏好分析与潜在的岗位是否高度匹配，本画像更可应用于“人才盘点”工作，帮助分析其职业发展特征。

释义：MBTI画像仅对求职者的职业人格特征进行推演，其原理是基于对求职者的身份信息标签、全网行为触点和性格标签进行持续跟踪观测，运用MBTI测评模型对人格个性进行判断和分析，实现对不同个性的人才进行识别，解释人才之间的差异现象，为人力资源部门进行人岗匹配分析时提供参考。该画像依据外向、内向、感觉、直觉、思维、情感、判断和知觉共八维度测评值，测评求职者人格类型（共十六种人格类型），并分别生成与同龄人群、与同学历人群、与同收入级别人群的对比值。人力资源部门据此可以更直观地分析求职者对事物的感知能力、对职业岗位的匹配程度。

测评偏重：人格个性特征以及感知能力。

形式及图解：双柱状图表和人格特征描述。

实现路径：无须人工填写测评问卷问卷问卷，完全基于大数据和AI算法模型完成。

意义：帮助人力资源部门快速了解求职者的人格特征、个性特点、职业适应性和发展潜质，为分析人岗匹配度提供决策参考。

释义：职业发展分析图谱基于求职者工作经历中单位规模、等级、时间、岗位名称和职级等数据信息而实现。其原理在于建立了一套智能匹配的岗位名称和对应的职位等级标准，通过AI算法演算而生成。该图谱直观地显示求职者职业经历的发展状况，并对其未来职业发展进行预测。

形式及图解：动态二维曲线图表和预测线。

实现路径：完全基于大数据和AI算法自动生成。

释义：职业发展分析图谱基于求职者工作经历中单位规模、等级、时间、岗位名称和职级等数据信息而实现。其原理在于建立了一套智能匹配的岗位名称和对应的职位等级标准，通过AI算法演算而生成。该图谱直观地显示求职者在不同单位的任职期限，并计算出平均任职期和工作变换频率，供人力资源部门参考之用，通常平均值处于3-5年区间的忠诚度最优效率最优。

形式及图解：动态二维柱状图表和平均线。

实现路径：完全基于大数据和AI算法自动生成。

释义： 职场关系图谱基于人才标签、人才行为大数据与求职者工作经历进行智能匹配而实现， 其意义在于为人力资源部门提供背景调查所需要的职场关系信息，为进一步了解求职者在工作经历中的过往表现、专业能力和成绩等情况提供方便。

形式及图解：动态随机列表。

实现路径：求职者本人填写和大数据智能匹配自动生成。