您好!感谢您的提问。要用车辆提升GMV,您可以考虑以下几个方面:
总之,车辆可以用于各种方面,从而提高GMV。
怎么用服务器去搭建视频网站首先在代码层面上,需要注意高并发的问题,不断优化代码。我们能做的优化可分为三类:架构优化、算法优化和语言优化。有时候代码不完善,非常占用CPU的资源。...低延时是所有视频通信研发人员都会关注的一个点,更低的延时必将提升用户使用体验。可是如何做到低延时呢?...对于视频类网站的香港服务器搭建,还可以直接开通一个CDN加速,这样可以更好的然用户的访问速度得到提升。
计算机已经走进千家万户,不管是老人还是小孩都会使用计算机,但是,计算机运行背后的规律却并不是每个人都能搞明白的,比如网站的运行是必须要有域名的,那么域名怎么用?应该选择怎样的域名去购买呢?...image.png 域名的用法是什么,注册域名之后还要做什么 域名怎么用?域名是与网站捆绑的必要零件。当我们上线一个新网站时,一定要匹配着购买域名,否则网站将无法运行。...购买域名时,我们应该选择什么样的域名 域名怎么用?我们应该选择什么样的域名呢?在选择域名时,有人喜欢注册新域名,有人喜欢抢注老域名。...域名怎么用,我们应该选择什么样的域名?其实,不同的需求对应的是不同的域名,我们只需要明确自己网站的定位,就可以针对性地选择域名的类型。不管是新域名还是老域名,只有适合自己的才是最好的域名。
在实际开发中可以使用Lambda表达式对两个List进行合并和去重操作。...假设有两个List,分别为list1和list2,并且这两个List中存储的元素类型相同,那么您可以使用下面的Lambda表达式实现合并和去重的操作: List mergedList =....distinct() .collect(Collectors.toList()); 上述代码中,使用了Stream.concat()方法将两个List进行合并,然后使用distinct()方法去重...如果Type类没有正确实现这两个方法,那么可以使用它的某一个属性进行去重比较,例如: List mergedList = Stream.concat(list1.stream(), list2...lambda表达式作为第二个参数,把Type对象映射为它本身;最后使用values()方法获取到Map中的所有value,然后再次使用stream()方法进行操作,使用默认的distinct()方法进行去重
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司机运营平台应考虑加大该时点车辆供应。...经验证发现猜想与数据吻合,因此司机运营平台应考虑加大周末、节假日的车辆供给。...单月每日订单完成率规律不太明显,但几个谷值基本都出现在周末附近,说明客户出行需求的提升可能导致响应率的降低。...客运部一方面应提升用户预计等待时长的准确性,另一方面优化平台派单逻辑等。...3、后续思考方向: 提升顾客预计等待时长预测准确度(需要历史数据进行预测) 加大车辆投入(分车辆不同等级来看,因此可能需要车辆相关信息表) 优化用户体验(需要客诉相关数据) 优化平台派单逻辑(需要订单的位置相关数据
而“XX数据又下降了,帮忙看看啥原因”,“我们想要提升GMV,想知道该从哪些方向发力”,这种就是项目需求,也是我们常说的分析需求。这种需求无论对业务还是对自己,成长都很高,我们应该多去做这种需求。...当然,我们得到数据后,也需要基于业务方的目的去有针对性的分析相关数据,直接产出相应的需求结论会大大提升我们日后工作中的话语权。 对于项目需求: ? 当业务告诉我们GMV下降得有点多,想知道一下原因。...再去根据GMV拆分成人货场(也可以按照公式拆分),去查看每个维度下的当前数据情况,再对比分析得出相应的下降因素,得到相关的结论,告诉需求方为什么下降。...当然,如果你更往上做一点,你还可以告诉业务如果想要提升GMV,我们可以从哪些方向去改进。...来了一个需求,比如跑个XX数据,我们只是机械的去将想要的数据,拆分成各个数据口径,用Sql 提取了出来。 我们既没有去确定这个需求的目标是什么,没有这个数据是怎样的,更没有关心业务拿来怎么用。
后来,Szegedy 等学者提出了标签平滑方法,该方法通过计算数据集中 hard target 的加权平均以及平均分布来计算交叉熵,有效提升了模型的准确率。...本文通过实验证明,标签平滑不仅能够提升模型的泛化能力,还能够提升模型的修正能力,并进一步提高模型的集束搜索能力。...在图片分类中,标签平滑最初被用于提升 ImageNet 数据集上Inception-v2 的效果,并在许多最新的研究中得到了应用。...基于 CIFAR-10 数据集从 ResNet-56 向 AlexNet 进行蒸馏的效果 之后,作者使用硬标签训练了teacher model 并基于不同温度进行蒸馏,且分别计算了不同温度下的 y 值,用红色虚线表示...最后,本文针对标签平滑对模型修正的作用进行了实验,提升了模型的可解释性。
CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器,都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。
当然,这会带来新问题,比如a>b,b>c,c>a,这个时候怎么办?有兴趣的同学可以参考From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview。...我们做了简化版的排序模型,将转化、点击、GMV表现好的一批商品作为正样本,再选择有一定曝光且表现不好的商品作为负样本,做了一个爆款模型。该模型比公式排序的GMV要提升超过10%。...lr的转化率模型对比爆款模型转化率有8%以上的提升,lr+xgboost对比lr gmv转化率有5%以上的提升。但我们建议如果没有尝试过lr,还是先用lr去积累经验。...我们借鉴了Facebook在gbdt+lr的经验,用xgboost预训练模型,将输出的叶子节点当做特征输入到lr模型中训练。...而行为粒度相识个性化优点是覆盖率高,刻画细致,上线后多次迭代,累计GMV提升10%。但其缺点是业务可解释性差,业务方难以使用该技术去运营。
于是拿着前几个月的原始数据找到我,一起研究怎么构建他们的业务分析指标,聊了一下午发现这位朋友企业的一个特点:注重结果而非原因。...数据分析有什么用这个话题不用多说,大家都看过很多“科学数据增长,用数据指导业务增长”这些话题。...现代管理学之父 彼得·德鲁克 提出用管理促进企业增长,他讲过一句非常经典的话:如果你不能衡量,那么你就不能有效增长。 那么如何去衡量?就是用某个统一标准去衡量业务,这个统一标准就是指标。 ?...所以,可以用gmv来研究顾客的购买意向,顾客买了之后发生退单的比率,gmv与实际成交额的比率等等,类似于百度统计里边研究的用户粘度。...ARPU可用于评估应用中的变动是否能有效提升变现收益:如果ARPU提升,证明应用的变动有利于提升应用变现收益;如果ARPU不升反降,应用开发者可能就需要确认一下变动的有效性了。 End.
软的指标,是工作成果有多么好,提升互联网产品的用户体验,增加互联网产品的商业价值,让用户在使用产品的同时,会有一种满足感和很爽快的感觉。 这是一种整体上的“对行业的感受和认知”。...那咱们就没什么可聊的了) 但很多时候,刚才我也说了,确实有人是一年经验用十年。工作的路,越走越窄,然后抱怨说前端没发展,程序员是青春饭什么的。...不知道,更有可能是也不关心怎么运行的。这些js写好之后,页面上的那些元素是为什么要这么操作?用户在操作的时候,是个什么感受?这个ui/ue的页面交互设计,是基于什么根据而这么设计的?...而一年知识用十年的人,因为对自己既有的专业技能掌握的不够,所以根本无法和其它专业的知识发生交叉与碰撞,更谈不上整合之后的升华了。 所以你会看到有些真正的前端大牛,他其实是真正的“全端”。...就是说,遇到新东西新知识,不要抗拒不要躲;采取连续学习的行动,去先把它掌握,这比你躲在后面不断的问“这是什么?有什么用”,要好的多。
以GMV为例,用三个步骤,四个模型教会你搭建指标体系的方法 如果你的老板给出你一个很大的业务问题,他说,“我们现在做一套GMV相关的指标体系,你出一个方案吧!”...在这里,我们就通过上面提到的三个步骤,四个模型去搭建GMV相关的指标体系。 第一步,根据OSM模型构建整体框架,明确业务目标。 为什么业务会关注GMV?...当然这是业务的核心KPI,关系到自己的饭碗,GMV当然越高越年终奖越高。所以,作为数据分析师我们提炼出业务目标——提升用户总成交量GMV。...到目前为止,我们已经将提升GMV这个目标转换为提升用户付费路径的转化率,只要我们提升用户每一步的基数,使得每一步的转化率变高就可以达成提高GMV的目标。...问题1:指标分级治理拆这么细有什么用? 正向作用:分解核心KPI,明确每一个步骤的行动计算和每个行动考核指标。
,使用什么工具 描述一下抽取的内部逻辑,怎么实现的 除了工作,有去读什么书学习吗 你觉得flink和spark streaming有什么区别 spark streaming相比flink有什么优点 有什么想问的吗...SQL题,还是基于刚才, 按从小到大的顺序得出每个城市的累计交易额,可以用窗口 参考 sql 语句如下: # 既然面试官让用窗口函数,那咱们就别客气了 SELECT city_num, gmv FROM...但是上卷汇总粒度对查询性能的提升很重要的,所以对于有明确需求的数据,我们建立针对需求的上卷汇总粒度,对需求不明朗的数据我们建立原子粒度。...只要允许,数据仓库加载数据一定用默认值代替NULL。 14....除了工作,有去读什么书学习吗 仅供参考: 前段时间读了《数仓工具箱-维度建模权威指南》这本书,受益颇多,对维度建模有了一个清晰的认知,维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性,以业务为驱动,以用户理解性和查询性能为目标的这样一种建模方法
以GMV为例,用三个步骤,四个模型教会你搭建指标体系的方法 如果你的老板给出你一个很大的业务问题,他说,“我们现在做一套GMV相关的指标体系,你出一个方案吧!”...在这里,我们就通过上面提到的三个步骤,四个模型去搭建GMV相关的指标体系。 ? 第一步,根据OSM模型构建整体框架,明确业务目标。 为什么业务会关注GMV?...当然这是业务的核心KPI,关系到自己的饭碗,GMV当然越高越年终奖越高。所以,作为数据分析师我们提炼出业务目标——提升用户总成交量GMV。...到目前为止,我们已经将提升GMV这个目标转换为提升用户付费路径的转化率,只要我们提升用户每一步的基数,使得每一步的转化率变高就可以达成提高GMV的目标。...问题1:指标分级治理拆这么细有什么用? 正向作用:分解核心KPI,明确每一个步骤的行动计算和每个行动考核指标。
问题 Flink实时统计GMV,如果订单金额下午变了该怎么处理 具体描述 实时统计每天的GMV,但是订单金额是会修改的。...生成一条json数据到kafka ,GMV实时统计为1000。 然后下午15点,009订单金额被修改为500。数据生成json也会进入kafka. 这时如果不减去上午已经统计的金额。...按日去重是不行了,因为是增量处理, 上午的数据已经被处理了不能再获取了。...解决思路 首先版本是1.11+, 可以直接用binlog format,这样数据的修改其实会自动对应到update_before和update_after的数据,这样Flink 内部的算子都可以处理好这种数据...去重key. ORDER BY time_attr [asc|desc]: 指定排序字段, 必须是一个时间属性.
作者提出了两种辅助训练任务(时间实例去噪和质量估计)并提出了解耦注意力以实现结构改进,从而在检测性能上取得了显著的提升。...通过用连接代替加法,作者显著减少了这种错误现象的发生。这种改进与Conditional DETR具有相似之处。...除了3D边界框标签外,该数据集还提供了车辆运动状态和相机参数的数据。...具体而言,去噪在各种指标上都有显著改进。单帧去噪和时间去噪分别提高了mAP的0.8%和0.4%,以及NDS的0.9%和0.6%。...基于云的性能提升 在有足够计算资源的云系统上,通常利用更大的计算资源来达到最佳性能。
不就是砍人吗,领导都要求砍80%了,直接派HR去宣读辞退要求,搞掂! 这么干行不行?理论上行。但很有可能在砍完以后发现:这机器人不中用呀!电话接不住,转化率刷刷往下掉。...最后导致平台供给出现问题,直接拉低GMV。 这就是数据驱动的直观作用:验证方案可行性,避免重大损失。 02初级数据驱动 既然要验证方案可行性,那么最直观的做法,就是做测试。那么怎么测试砍多少人合理呢?...如果好死不死,砍到了转化最好的话务员,那根本进不了下一轮测试,就会发现货又缺了,GMV又崩了…… 因此,做事后验证,只是一种方式;事先分析,提前扫雷,也很重要。...到底话务员是怎么做出这个成果的,很重要!如果转化好,仅仅是靠大力出奇迹,疯狂打电话获得的,那照样可以用机器人代替人工话务,机器人不是更大力吗,哈哈。...由于原本转化差的线索由机器人接手,机器人是不知疲倦的,因此完全可以搞“机海战术”,通过大量的机器人接单,提升需求响应速度,靠走量取胜。
如我们的一级指标是 GMV 和订单数量上升,那怎样去定二级指标呢?我们就要去拆解一级指标,而能够影响到 GMV 和订单数量上升的,就是我们的核心二级指标。比如说货品的单价上升,或者最近做的一些活动。...去寻求最优解、发展规律,那就应该运用到自己的思维框架——我们该怎么去找到规律、怎么去发展、怎么去找到这个细节,需要这三步法。 2....所以,用思维去击穿复杂的逻辑,抽丝剥茧,发现问题的本质,这是一种需要被加强的能力。...我们还以上述一级指标 GMV 提升为例,我们拆解后发现是转化率提升,那么转化率就是二级指标。...而三级指标则起到能够直接指导一线运营的角色和作用,接着分平台去拆解各个转化率的时候,我们发现是 IOS 的客户端转化率有所提升。那为什么安卓没有提升,是不是 IOS 最近做了一些迭代?
临近年底,企业都要做2020年预算,这个任务往往和数据预测业绩指标有关,于是很多同学留言想看:2020指标预测该怎么做?今天它来了。...当我们用杜邦分析法拆解的时候,可以把一个核心指标拆解成一堆二级三级指标(如下图所示)原则上,要预测的指标越少越好,越宏观越好,最好是只预测GMV、销售额这种一级宏观指标。...当别人问“预测数据怎么来的时候”,就回答“假设条件不变情况下,基于过往趋势预测”。 ▌原则三:结果带条件。 回答中“假设条件不变情况下”这句话特别重要,一定要讲。...05 有目标下的预测方法 比如,领导给定: 按较今年同比30%增长去预测 按明年销售额1亿去预测 按DAU5000万去预测 这就是给定目标下预测。注意,领导给你目标,不是让你去挑战他的。...而是认真补充以下内容: 1、在此目标下,其他二三级指标会去到什么水平 2、在此目标下,需要多大资源投入 3、在此目标下,较自然增长提升多少 在这种情况下,一般自然增长用预测模型(同无目标时的做法),而二三级指标和资源投入
以下文章来源于接地气学堂 ,作者接地气的陈老师 很多同学总好奇:“数据分析要怎么做,才能驱动决策?”...不就是砍人吗,领导都要求砍80%了,直接派HR去宣读辞退要求,搞掂! 这么干行不行?理论上行。但很有可能在砍完以后发现:这机器人不中用呀!电话接不住,转化率刷刷往下掉。...最后导致平台供给出现问题,直接拉低GMV。 这就是数据驱动的直观作用:验证方案可行性,避免重大损失。 02 初级数据驱动 既然要验证方案可行性,那么最直观的做法,就是做测试。...如果好死不死,砍到了转化最好的话务员,那根本进不了下一轮测试,就会发现货又缺了,GMV又崩了…… 因此,做事后验证,只是一种方式;事先分析,提前扫雷,也很重要。...到底话务员是怎么做出这个成果的,很重要!如果转化好,仅仅是靠大力出奇迹,疯狂打电话获得的,那照样可以用机器人代替人工话务,机器人不是更大力吗,哈哈。
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