数据解释测试

数据解释前就业测试包括基于方案的问题，这些问题需要候选人：

• 分析数字数据
• 了解给定的信息（从表，图和图表）
• 使用数学技能计算值
• 从数据中获取推论
• 确定何时提供的数据不足以得出特定的结论
• 通过检查数据点之间的关系来建立相关性

每个角色都是不同的，需要进行自定义评估以有效地识别顶级候选人。 Adaface主题专家了解您的职位描述/角色需求，并从我们的10000多个问题图书馆中选择最相关的问题，以创建技术评估，可帮助您快速找到候选人管道中的合格候选人。所有自定义评估均根据职位描述，角色要求，必备技能，经验水平和工资范围内最多48小时内进行设置，一旦启用了电子邮件，您将收到一封电子邮件通知。

查看样本评估[此处]（https://www.adaface.com/app/dashboard/login?show=signup）（无需信用卡）。

是的，一点没错。自定义评估是根据您的职位描述进行的，并将包括有关您指定的所有必备技能的问题。

我们认为，现状技术评估平台对于公司评估工程师而言并不是公平的方式，因为它们专注于技巧问题/难题/利基算法。我们启动了Adaface，以通过评估角色所需的在职技能来帮助公司找到出色的工程师。阅读有关[为什么我们启动adaface]（https://www.adaface.com/about-us/）的更多信息。

这是Adaface的不同之处：

• 与理论知识相反，测试在职技能的高质量不可行的问题。
• 与聊天机器人进行友好的对话评估，而不是向候选人发送“测试”。这意味着更高的完成率。 Adaface评估（86％的候选完成率），而不是传统测试（40-50％的候选人完成率）
• 针对不同经验水平的700多种技能的定制评估。

我们具有以下反交易功能：

• Web Protoring
• 网络摄像头Proctoring
• 帕加尔主义检测
• 不可解决的问题
• 安全浏览器

阅读有关[Proctoring功能]（https://www.adaface.com/proctoring）的更多信息。

要记住的主要问题是评估是消除工具，而不是选择工具。优化了技能评估，以帮助您消除在技术上没有资格担任该角色的候选人，它没有进行优化以帮助您找到该角色的最佳候选人。因此，使用评估的理想方法是确定阈值分数（通常为55％，我们为您提供基准测试），并邀请所有在下一轮面试中得分高于门槛的候选人。

每个ADAFACE评估都是为您的职位描述/理想候选角色定制的（我们的主题专家将从我们的10000多个问题的图书馆中选择正确的问题）。可以为任何经验级别定制此评估。

是的，这使您比较候选人变得容易得多。 MCQ问题的选项和问题顺序是随机的。我们有[抗欺骗/策略]（https://www.adaface.com/proctoring）功能。在我们的企业计划中，我们还可以选择使用类似难度级别的问题创建多个版本的相同评估。

不，不幸的是，我们目前不支持实践测试。但是，您可以使用我们的[示例问题]（https://www.adaface.com/questions）进行练习。

您可以查看我们的[定价计划]（https://www.adaface.com/pricing/）。

该平台是完全自助的，因此这是继续进行的一种方法：

• 您可以[免费注册]（https://www.adaface.com/app/dashboard/login?show=signup），以了解其工作原理。
• 免费试验包括一个样本评估（Java/ JavaScript），您在注册时会在仪表板中找到。您可以使用它来查看问题的质量，以及在Adaface上进行会话测试的候选经验。
• 回顾问题的质量，您还可以查看我们的[在此处提供50多个技能的公共问题]（https://www.adaface.com/questions）。
• 一旦您确信您想通过真实的评估和候选人尝试一下，就可以[根据您的要求选择计划]（https://www.adaface.com/pricing）。

这是[如何要求自定义评估]（https://www.adaface.com/help/requesting-a-custom-assessment/）的快速指南。