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深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格jhx56-公路運(yùn)輸\航空運(yùn)輸\長(zhǎng)途搬家\托車貨運(yùn)\包車快件\內(nèi)貿(mào)零擔(dān)和整車
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深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格
在求職時(shí)，性別真的有影響嗎?不同行業(yè)、不同職業(yè)類別的人對(duì)此或許有不同看法。這樣的看法是如何產(chǎn)生的?有沒有一種科學(xué)的方法來衡量呢?美國(guó)舊金山的一位數(shù)據(jù)俠Prasanna Parasurama通過對(duì)份簡(jiǎn)歷的分析得出了結(jié)論：性別不平等往往和求職者的個(gè)人客觀條件無(wú)關(guān)，而更多來自公司主管不可控的主觀因素?！ ∮么髷?shù)據(jù)的方法來衡量職場(chǎng)的性別不平等 在科技業(yè)，求職時(shí)的性別不平等一直是個(gè)
重要話題。但針對(duì)該議題，在實(shí)際#作層面卻鮮有基于大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性研究?！ ?img src="/20191029/305.jpg">
對(duì)于那些擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，缺乏一個(gè)嚴(yán)格而科學(xué)的系統(tǒng)很容易導(dǎo)致人力資源部門僅僅根據(jù)道聽途說來推測(cè)性別不平等問題產(chǎn)生的原因，而忽略了真正的根源?！ 榱诉@個(gè)目的，本文提出了一種可重復(fù)地用來評(píng)價(jià)求職性別不平等的系統(tǒng)研究方法，并且附帶使用這種方法進(jìn)行評(píng)價(jià)的案例。 樣本和研究方法：基于份簡(jiǎn)歷的數(shù)據(jù)分析 這次研究中用到的是一個(gè)數(shù)據(jù)工程師職位的名求職者的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)，其中人為男性，占.4%，為女性，占深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格.5%?！ ⌒枰赋龅氖?，因?yàn)椴恢肋@些求職者的性別(DT君注：在美國(guó)等一些#，為了避免各種偏見，簡(jiǎn)歷一般不附帶求職者個(gè)人照片和性別信息等)，因此上述性別人數(shù)和比例是基于求職者的姓名和Atipica公司(DT君注：即本文作者所在的公司)的性別預(yù)測(cè)模型得到的，總的準(zhǔn)確率可以達(dá)到%，但會(huì)產(chǎn)生4%的誤差。在后續(xù)的分析中，這一誤差也可能會(huì)有所影響?！ 《舐氄叩穆殬I(yè)技能也由Atipica公司的技能映射模型獲得?！ ∈紫龋覀冃枰鞔_的是，如何通過指標(biāo)來衡量性別不平等? 通過比較特定職位的男女求職者的被拒比例，我們可以確定是否存在潛在的性別不平等，因?yàn)樵谄渌麠l件相同的情況下，理論上被拒比例應(yīng)該是接近的。 (圖片說明：被拒比例=被拒的申請(qǐng)者人數(shù)/總申請(qǐng)人數(shù)) 在這項(xiàng)研究中，我們通過比較在審查求職申請(qǐng)階段的被拒率來衡量不平等。選取這個(gè)階段的原因主要有以下兩個(gè)： 在審查求職申請(qǐng)的階段，雇主會(huì)有多重方式來評(píng)價(jià)一個(gè)求職者，例如，電話溝通技巧等，而不是單一通過簡(jiǎn)歷來評(píng)價(jià)。為了減少不可控因素，我們把數(shù)據(jù)的收集固定在這個(gè)階段?！ 彶榍舐毶暾?qǐng)通常對(duì)于之后的進(jìn)一步考察影響大。我們發(fā)現(xiàn)約%的求職者在這個(gè)階段會(huì)被拒?！ ∧敲丛趯彶榍舐毶暾?qǐng)階段產(chǎn)生的被拒率的差異都可以被歸結(jié)為： 客觀因素：工作經(jīng)驗(yàn)、教育背景和技能體系。 主觀因素：被認(rèn)為教育背景不符合、被認(rèn)為工作經(jīng)驗(yàn)不符合、故意或者非故意的偏見?！ ∮捎谥饔^因素的本質(zhì)，它本身是不可控的，所以我們把研究對(duì)象限定在客觀因素。 我們基于以下假設(shè)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的顯著性做了測(cè)試： 在測(cè)量顯著性過程中，我們必須要考慮到兩類誤差。一是樣本誤差，二是性別預(yù)測(cè)的誤差(4%)?？紤]到性別預(yù)測(cè)誤差，我們放棄了T檢驗(yàn)(DT君注：即t-test，是用t分布理論來推論差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著)。這類傳統(tǒng)參數(shù)測(cè)試，而改用了置換測(cè)試并且配合蒙特卡洛方法，在每次重復(fù)測(cè)試中都在男性和女性中做了4%的樣本交換，并且驗(yàn)證了重復(fù)性假設(shè)?！ ?shù)據(jù)分析：男性和女性技能相差
不大，但女性被拒率更高 被拒率的差異： (圖片說明：男女求職者的被拒比例) 男性和女性的被拒率分別為.0%和.6%，女性比男性高出5.6個(gè)百分點(diǎn)，這個(gè)偏差在統(tǒng)計(jì)上表現(xiàn)出顯著性(p=0.)。緊接著作者評(píng)估了各項(xiàng)客觀因素在偏差顯著性上起的作用。 技能總數(shù)量上的差異： (圖片說明：男女求職者職業(yè)技能數(shù)量的分布) 女性求職者簡(jiǎn)歷上平均羅列項(xiàng)技能，男性求職者簡(jiǎn)歷上平均羅列項(xiàng)技能。根據(jù)上圖所顯示出來的情況，技能數(shù)量的平均數(shù)和中位數(shù)相差不大?！ 】梢园l(fā)現(xiàn)，盡管在技能平均數(shù)量上存在差異，但這種差異一方面小到不存在實(shí)際影響，另一方面在統(tǒng)計(jì)顯著性上也不顯著(p=0.)?！ 〖寄荏w系上的差異： (圖片說明：職業(yè)相關(guān)技能的分布) 為了查明技能體系上的差異，我們根據(jù)技能映射模型找出了項(xiàng)核心技能，并把我們從簡(jiǎn)歷里挖掘出來的技能進(jìn)行比較。上圖顯示了一些技能在簡(jiǎn)歷中呈現(xiàn)的比例，例如，不論男女，約%的求職者都在簡(jiǎn)歷中提到J#a。 通過定性分析，我們可以看出技能分布在男女求職者上區(qū)別不大。 定量分析男女求職深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格者在技能#上的相似性，我們可以看出分布的標(biāo)準(zhǔn)差?！ ∥覀冇?A?和B?分別表示掌握技能i的男女求職者比例，例如，A_j#a = 0.8并且B_j#a = 0.8。則n種技能的總平均偏差比例為： 這就意味著，平均來看，對(duì)于每一項(xiàng)技能，男性掌握該技能的比例都要高于女性掌握該技能的比例2.2個(gè)百分點(diǎn)，偏差并不大。 偏差的百分?jǐn)?shù)看上去直觀，但缺點(diǎn)是我們并不知道相對(duì)偏差。我們進(jìn)一步利用平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化偏差計(jì)算相對(duì)偏差： 在標(biāo)準(zhǔn)化之后，技能#上男女求職者的偏差為5.3% —— 換句話說技能#上.7%都是一樣的。 5.3%的偏差雖然小，但也可能影響巨大，尤其是如果這種差異體現(xiàn)在核心技能上時(shí)?！ 榱烁闱宄@個(gè)問題，我們運(yùn)用置換測(cè)試/蒙特卡洛法計(jì)算了男女求職者在特定技能掌握比例上的偏差。比如，如果%男性和%女性都會(huì)“hadoop”，我們就要計(jì)算這3%的差異是不是顯著?！ 〗Y(jié)果發(fā)現(xiàn)，在剩余的項(xiàng)技能中，只有#L和統(tǒng)計(jì)兩項(xiàng)技能顯示出性別差異性，而且這兩項(xiàng)都是女性的掌握程度高于男性?！ 〈篌w上，我們可以說在技能的大多數(shù)方面男女之間不存在差異，而#L和統(tǒng)計(jì)上又是女性有顯著的優(yōu)勢(shì)?！ 」ぷ鹘?jīng)驗(yàn)上的差異： 下表列出了男女求職者工作年限的平均數(shù)和中位數(shù)，值得注意的是職位要求并不包含工作年限?！ ∥覀儼l(fā)現(xiàn)工作年限上只有半年的差異，盡管在差異上表現(xiàn)出顯著性，但在實(shí)際錄用的層面上并沒有什么實(shí)際意義，很少有公司會(huì)把半年經(jīng)驗(yàn)的缺失作為拒絕的主要因素?！ 〗逃尘吧系牟町悾骸 ∠卤砹谐隽饲舐氄吒邔W(xué)歷的分布情況(百分比)，職位的要求是理工科本科或者碩士畢業(yè)生?！ ∨郧舐氄弑饶行郧舐氄咴诟邔W(xué)歷中所占比例更高，.7%的女性求職者擁有碩士及以上學(xué)歷，只有.9%的男性求職者擁有同等學(xué)歷。這方面的差異非常顯著?！ 〗Y(jié)論 從上面的研究可以發(fā)現(xiàn)，女性求職者在被拒率上高出男性求職者5.6個(gè)百分點(diǎn)，盡管女性擁有高學(xué)歷的比例更高、工作年限上和技能體系上也沒有實(shí)際意義上的差異?！ ‘?dāng)然，如果僅僅根據(jù)上面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
就得出“被拒率上的差異是因?yàn)橛幸饣蛘邿o(wú)意的偏見”的結(jié)論，還缺乏充分的理由。但考慮到在實(shí)驗(yàn)中至少已經(jīng)排除一些客觀因素的影響，那么有理由相信這種差異更有可能是來自于主觀因素的影響?！ ⊙芯康木窒扌浴 ‘?dāng)然，需要指出的是，本次實(shí)驗(yàn)還具有一些局限性： 1. 經(jīng)驗(yàn)和教育背景的含金量 盡管工作經(jīng)驗(yàn)和教育背景是簡(jiǎn)歷審查的一個(gè)基準(zhǔn)線，但其中的含金量卻是極其關(guān)鍵的因素，甚至影響到能否通過簡(jiǎn)歷審查。然而，這方面又太主觀并且難以控制?！ ?. 技能不是紙上談兵 我們僅僅根據(jù)技能一欄填寫的情況來考慮，那么會(huì)造成一個(gè)熟練掌握該技能并有5年經(jīng)驗(yàn)的求職者和一個(gè)剛會(huì)一點(diǎn)的菜鳥求職者沒什么區(qū)別的情況?！ ?. 所有相關(guān)技能所占權(quán)重都一樣 全部項(xiàng)技能權(quán)重都一樣，這在簡(jiǎn)歷審查時(shí)肯定不現(xiàn)實(shí)，很明顯一些職位對(duì)于一些核心技能的要求要高過其他技能，也就是權(quán)重更重。然而，這方面我們可以通過招聘官給出每項(xiàng)技能的權(quán)重來解決?！ ?. 之前做過的項(xiàng)目沒有被考慮進(jìn)去 求職者之前做過的項(xiàng)目或者寫過的代碼深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格(比如github等)有時(shí)在簡(jiǎn)歷審查時(shí)是會(huì)被調(diào)閱的，而這一點(diǎn)在本次實(shí)驗(yàn)中沒有被考慮。
讓沒有多少錢的學(xué)生們以低的價(jià)格完美的完成自己人生的#次物流。現(xiàn)在大家知道因?yàn)橘Y金問題而受困,生們準(zhǔn)備了對(duì)學(xué)生們優(yōu)惠的物流服務(wù),所以直接采用一些面包車或者金杯車就可以了,所以因?yàn)橘Y金問題而受困的學(xué)生物流其實(shí)并不難解決了不少嗎? 很多人都會(huì)問是哪個(gè)物流公司呢?我告訴大家是深圳物流公司,這樣的小型車輛價(jià)格便宜,每到畢業(yè)季深圳物流公司就會(huì)在各個(gè)校園推出學(xué)生物流優(yōu)惠活動(dòng),而且很多人一
起搬的話就花費(fèi)更少了。 深圳物流公司以負(fù)責(zé)的服務(wù)精神為深圳廣大學(xué)生們服務(wù),我們的學(xué)生物流因?yàn)槲锲飞?
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對(duì)于那些擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，缺乏一個(gè)嚴(yán)格而科學(xué)的系統(tǒng)很容易導(dǎo)致人力資源部門僅僅根據(jù)道聽途說來推測(cè)性別不平等問題產(chǎn)生的原因，而忽略了真正的根源?！ 榱诉@個(gè)目的，本文提出了一種可重復(fù)地用來評(píng)價(jià)求職性別不平等的系統(tǒng)研究方法，并且附帶使用這種方法進(jìn)行評(píng)價(jià)的案例。 樣本和研究方法：基于份簡(jiǎn)歷的數(shù)據(jù)分析 這次研究中用到的是一個(gè)數(shù)據(jù)工程師職位的名求職者的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)，其中人為男性，占.4%，為女性，占深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格.5%?！ ⌒枰赋龅氖?，因?yàn)椴恢肋@些求職者的性別(DT君注：在美國(guó)等一些#，為了避免各種偏見，簡(jiǎn)歷一般不附帶求職者個(gè)人照片和性別信息等)，因此上述性別人數(shù)和比例是基于求職者的姓名和Atipica公司(DT君注：即本文作者所在的公司)的性別預(yù)測(cè)模型得到的，總的準(zhǔn)確率可以達(dá)到%，但會(huì)產(chǎn)生4%的誤差。在后續(xù)的分析中，這一誤差也可能會(huì)有所影響?！ 《舐氄叩穆殬I(yè)技能也由Atipica公司的技能映射模型獲得?！ ∈紫龋覀冃枰鞔_的是，如何通過指標(biāo)來衡量性別不平等? 通過比較特定職位的男女求職者的被拒比例，我們可以確定是否存在潛在的性別不平等，因?yàn)樵谄渌麠l件相同的情況下，理論上被拒比例應(yīng)該是接近的。 (圖片說明：被拒比例=被拒的申請(qǐng)者人數(shù)/總申請(qǐng)人數(shù)) 在這項(xiàng)研究中，我們通過比較在審查求職申請(qǐng)階段的被拒率來衡量不平等。選取這個(gè)階段的原因主要有以下兩個(gè)： 在審查求職申請(qǐng)的階段，雇主會(huì)有多重方式來評(píng)價(jià)一個(gè)求職者，例如，電話溝通技巧等，而不是單一通過簡(jiǎn)歷來評(píng)價(jià)。為了減少不可控因素，我們把數(shù)據(jù)的收集固定在這個(gè)階段?！ 彶榍舐毶暾?qǐng)通常對(duì)于之后的進(jìn)一步考察影響大。我們發(fā)現(xiàn)約%的求職者在這個(gè)階段會(huì)被拒?！ ∧敲丛趯彶榍舐毶暾?qǐng)階段產(chǎn)生的被拒率的差異都可以被歸結(jié)為： 客觀因素：工作經(jīng)驗(yàn)、教育背景和技能體系。 主觀因素：被認(rèn)為教育背景不符合、被認(rèn)為工作經(jīng)驗(yàn)不符合、故意或者非故意的偏見?！ ∮捎谥饔^因素的本質(zhì)，它本身是不可控的，所以我們把研究對(duì)象限定在客觀因素。 我們基于以下假設(shè)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的顯著性做了測(cè)試： 在測(cè)量顯著性過程中，我們必須要考慮到兩類誤差。一是樣本誤差，二是性別預(yù)測(cè)的誤差(4%)?？紤]到性別預(yù)測(cè)誤差，我們放棄了T檢驗(yàn)(DT君注：即t-test，是用t分布理論來推論差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著)。這類傳統(tǒng)參數(shù)測(cè)試，而改用了置換測(cè)試并且配合蒙特卡洛方法，在每次重復(fù)測(cè)試中都在男性和女性中做了4%的樣本交換，并且驗(yàn)證了重復(fù)性假設(shè)?！ ?shù)據(jù)分析：男性和女性技能相差
不大，但女性被拒率更高 被拒率的差異： (圖片說明：男女求職者的被拒比例) 男性和女性的被拒率分別為.0%和.6%，女性比男性高出5.6個(gè)百分點(diǎn)，這個(gè)偏差在統(tǒng)計(jì)上表現(xiàn)出顯著性(p=0.)。緊接著作者評(píng)估了各項(xiàng)客觀因素在偏差顯著性上起的作用。 技能總數(shù)量上的差異： (圖片說明：男女求職者職業(yè)技能數(shù)量的分布) 女性求職者簡(jiǎn)歷上平均羅列項(xiàng)技能，男性求職者簡(jiǎn)歷上平均羅列項(xiàng)技能。根據(jù)上圖所顯示出來的情況，技能數(shù)量的平均數(shù)和中位數(shù)相差不大?！ 】梢园l(fā)現(xiàn)，盡管在技能平均數(shù)量上存在差異，但這種差異一方面小到不存在實(shí)際影響，另一方面在統(tǒng)計(jì)顯著性上也不顯著(p=0.)?！ 〖寄荏w系上的差異： (圖片說明：職業(yè)相關(guān)技能的分布) 為了查明技能體系上的差異，我們根據(jù)技能映射模型找出了項(xiàng)核心技能，并把我們從簡(jiǎn)歷里挖掘出來的技能進(jìn)行比較。上圖顯示了一些技能在簡(jiǎn)歷中呈現(xiàn)的比例，例如，不論男女，約%的求職者都在簡(jiǎn)歷中提到J#a。 通過定性分析，我們可以看出技能分布在男女求職者上區(qū)別不大。 定量分析男女求職深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格者在技能#上的相似性，我們可以看出分布的標(biāo)準(zhǔn)差?！ ∥覀冇?A?和B?分別表示掌握技能i的男女求職者比例，例如，A_j#a = 0.8并且B_j#a = 0.8。則n種技能的總平均偏差比例為： 這就意味著，平均來看，對(duì)于每一項(xiàng)技能，男性掌握該技能的比例都要高于女性掌握該技能的比例2.2個(gè)百分點(diǎn)，偏差并不大。 偏差的百分?jǐn)?shù)看上去直觀，但缺點(diǎn)是我們并不知道相對(duì)偏差。我們進(jìn)一步利用平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化偏差計(jì)算相對(duì)偏差： 在標(biāo)準(zhǔn)化之后，技能#上男女求職者的偏差為5.3% —— 換句話說技能#上.7%都是一樣的。 5.3%的偏差雖然小，但也可能影響巨大，尤其是如果這種差異體現(xiàn)在核心技能上時(shí)?！ 榱烁闱宄@個(gè)問題，我們運(yùn)用置換測(cè)試/蒙特卡洛法計(jì)算了男女求職者在特定技能掌握比例上的偏差。比如，如果%男性和%女性都會(huì)“hadoop”，我們就要計(jì)算這3%的差異是不是顯著?！ 〗Y(jié)果發(fā)現(xiàn)，在剩余的項(xiàng)技能中，只有#L和統(tǒng)計(jì)兩項(xiàng)技能顯示出性別差異性，而且這兩項(xiàng)都是女性的掌握程度高于男性?！ 〈篌w上，我們可以說在技能的大多數(shù)方面男女之間不存在差異，而#L和統(tǒng)計(jì)上又是女性有顯著的優(yōu)勢(shì)?！ 」ぷ鹘?jīng)驗(yàn)上的差異： 下表列出了男女求職者工作年限的平均數(shù)和中位數(shù)，值得注意的是職位要求并不包含工作年限?！ ∥覀儼l(fā)現(xiàn)工作年限上只有半年的差異，盡管在差異上表現(xiàn)出顯著性，但在實(shí)際錄用的層面上并沒有什么實(shí)際意義，很少有公司會(huì)把半年經(jīng)驗(yàn)的缺失作為拒絕的主要因素?！ 〗逃尘吧系牟町悾骸 ∠卤砹谐隽饲舐氄吒邔W(xué)歷的分布情況(百分比)，職位的要求是理工科本科或者碩士畢業(yè)生?！ ∨郧舐氄弑饶行郧舐氄咴诟邔W(xué)歷中所占比例更高，.7%的女性求職者擁有碩士及以上學(xué)歷，只有.9%的男性求職者擁有同等學(xué)歷。這方面的差異非常顯著?！ 〗Y(jié)論 從上面的研究可以發(fā)現(xiàn)，女性求職者在被拒率上高出男性求職者5.6個(gè)百分點(diǎn)，盡管女性擁有高學(xué)歷的比例更高、工作年限上和技能體系上也沒有實(shí)際意義上的差異?！ ‘?dāng)然，如果僅僅根據(jù)上面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
就得出“被拒率上的差異是因?yàn)橛幸饣蛘邿o(wú)意的偏見”的結(jié)論，還缺乏充分的理由。但考慮到在實(shí)驗(yàn)中至少已經(jīng)排除一些客觀因素的影響，那么有理由相信這種差異更有可能是來自于主觀因素的影響?！ ⊙芯康木窒扌浴 ‘?dāng)然，需要指出的是，本次實(shí)驗(yàn)還具有一些局限性： 1. 經(jīng)驗(yàn)和教育背景的含金量 盡管工作經(jīng)驗(yàn)和教育背景是簡(jiǎn)歷審查的一個(gè)基準(zhǔn)線，但其中的含金量卻是極其關(guān)鍵的因素，甚至影響到能否通過簡(jiǎn)歷審查。然而，這方面又太主觀并且難以控制?！ ?. 技能不是紙上談兵 我們僅僅根據(jù)技能一欄填寫的情況來考慮，那么會(huì)造成一個(gè)熟練掌握該技能并有5年經(jīng)驗(yàn)的求職者和一個(gè)剛會(huì)一點(diǎn)的菜鳥求職者沒什么區(qū)別的情況?！ ?. 所有相關(guān)技能所占權(quán)重都一樣 全部項(xiàng)技能權(quán)重都一樣，這在簡(jiǎn)歷審查時(shí)肯定不現(xiàn)實(shí)，很明顯一些職位對(duì)于一些核心技能的要求要高過其他技能，也就是權(quán)重更重。然而，這方面我們可以通過招聘官給出每項(xiàng)技能的權(quán)重來解決?！ ?. 之前做過的項(xiàng)目沒有被考慮進(jìn)去 求職者之前做過的項(xiàng)目或者寫過的代碼深圳到云浮物流幾天專線價(jià)格(比如github等)有時(shí)在簡(jiǎn)歷審查時(shí)是會(huì)被調(diào)閱的，而這一點(diǎn)在本次實(shí)驗(yàn)中沒有被考慮。
讓沒有多少錢的學(xué)生們以低的價(jià)格完美的完成自己人生的#次物流。現(xiàn)在大家知道因?yàn)橘Y金問題而受困,生們準(zhǔn)備了對(duì)學(xué)生們優(yōu)惠的物流服務(wù),所以直接采用一些面包車或者金杯車就可以了,所以因?yàn)橘Y金問題而受困的學(xué)生物流其實(shí)并不難解決了不少嗎? 很多人都會(huì)問是哪個(gè)物流公司呢?我告訴大家是深圳物流公司,這樣的小型車輛價(jià)格便宜,每到畢業(yè)季深圳物流公司就會(huì)在各個(gè)校園推出學(xué)生物流優(yōu)惠活動(dòng),而且很多人一
起搬的話就花費(fèi)更少了。 深圳物流公司以負(fù)責(zé)的服務(wù)精神為深圳廣大學(xué)生們服務(wù),我們的學(xué)生物流因?yàn)槲锲飞?
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