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每次打开邮件，看到第一行字又是"Thank you for your interest"，我就能知道，八成又是凶多吉少。
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在过去的一年里，为了申请summer internship（暑期实习），我前后投了200多家公司，收到了90多封拒信。
Uber拒信：
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Airbnb拒信:
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我总结了一下我的summer intern简历投递情况，大家感受下:
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虽然最后收获了令人欣慰的3个offer，但一路走来也是挺"悲壮"的。
看着这90多封拒信，我脑海里突然闪现出一个idea:
我要好好分析一下这90封拒信!
总要从这些惨痛的经历中得到些什么!
分析开始:
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1收集 + 清理数据
首先，就是把这些拒信，从我的邮箱中，找出来!
进入我的gmail以后，用关键字搜"internship" 和 "application"，会搜出来1000多封邮件。
于是，我手动检查了相关邮件，把每一封拒信标记了 "job rejections" 标签。然后，就是强大的Python发挥作用的时候了。
我使用"imaplib"登陆，并抓取电子邮件的特定部分。对于内容分析，我使用nltk去除了无意义词(比如the, that, to, at... )和标点符号。
我的代码如下:
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这里面包含了我投的哪些公司呢?
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从代码中，你们可以看出，我大概投了:Uber，Black Rock，Spotify，Airware，Expedia， TripAdvisor，LendUp，Play Station，Open AI，Care Dash等200多家公司。
2拒信中的高频词
我整理了这90封拒信里的常用词，发现以下词出现的频率较高:
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你光瞄一眼这些高频的单词你就能猜到，拒信里最高频的两句话是:
Thank you for your interest.
Update on your [Insert role] application.
不过AT&T的拒信措辞，倒是拒信中的一股清流:
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我使用的代码如下:
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3HR发拒信的时间规律
我分析了一下自己收到拒信的时间，发现如下规律:
周几收到拒信最频繁?
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不难看出，周三周四是公司HR传播坏消息的高峰。
有的公司甚至在周六给你发拒信:
哪些公司会在周六给你发拒信?
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LendUp，TripAdvisor，EA三家公司周末给我发了拒信。嗯，应该是系统发送的自动邮件吧。
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一天之中，什么时间段发的拒信多?
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如果以天为单位(东部时间)，9点，12点，下午2点则是高峰。东部的12点是西部的9点，所以其实大多公司都是早上发送拒信的。
不过，我还有另一个神奇的发现:居然有公司大半夜发拒信?!
等着，让我通过后面的代码，把这些"惨绝人寰"的公司揪出来。
那个在半夜10点发拒信的公司是哪家?
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嗯....看起来是保洁 (P&G) 公司的系统自动发的拒信……
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4总结
在看了这些拒信后，让我对不同公司的HR团队和文化，有了新的认识。
对于那些套用拒信模版、用自动发送系统发拒信的公司，我在求职的时候尽量"敬而远之"。
相比之下，我更愿意申请那些有人情味的公司。
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虽然直面失败很痛苦，但是也让我完成了一个有趣的探索工作，写出了这篇技术博客。