当前位置: 首页 > news >正文

《网约车运营数据分析实战》学习笔记

这篇文章整理自 接地气的陈老师 x 和鲸社区 | 网约车运营分析 数据分析实战活动业务讲解会【接地气的陈老师】的讲解

活动介绍

假设你是某打车APP的商业数据分析师,为某大区提供日常数据报表。现在大区领导表示:希望你从日常数据监测中,发现问题和机会点,并做出建议。请你认真研究手头报表数据,给出报告。

什么?这介绍就没了?
没了!

真实的商业分析就是这样:日常工作 80% 是重复的,枯燥的日报、周报、月报,这些监控报表和临时取数。可是,业务部门,领导们又希望你能从简单的监控中发现问题,做出洞察。那么

  • 如何在日常数据里看出门道?
  • 怎么在没有标准答案的情况下,自己找到标准?
  • 怎么基于数据说出一二三,又能让人信服?

这是对商业分析师的重大考验。

通过这个案例,可以让同学们体验到真实工作状态,从期初的迷茫,到逐步清晰,到顿悟,到能够驾驭数据,驱动业务,需要很多年历练。今天带大家迈出第一步。

>> 数据文件链接


首先,我们需要知道企业中的数据分析和学校里学习或者自己练习会的区别:

  1. 轻过程:企业中数据分析汇报对象是老板,他并不懂得复杂的技术细节,过于专业反而不利于上下级沟通
  2. 重复枯燥:刚入门的新手大部分处理的都是一些制作报表、临时取数的工作
  3. 重洞察:需要保持对数据的敏感度,在日常重复的报表中产生洞察

示例数据

星期时段城市冒泡数呼叫数应答数完单数司机在线
周一0A市2961812616113881127613700
周一1A市178227851702568909217

数据解释:

  1. 冒泡:打车APP中,乘客选择起点、终点,APP提示可选车型&价格,为一次“冒泡”
  2. 呼叫:乘客看到冒泡信息后,点击“呼叫”按钮,为一次呼叫
  3. 应答:司机看到乘客呼叫后,接单,为“应答”
  4. 完单:司机完成订单,乘客付款为“完单”
  5. 司机在线:每个时段内司机在线人次

这张报表是一个真实环境下使用的报表,这样设计的原因有:

  1. 所有的网约车是分城市运营的,每个城市的运营部门都要监控自己城市的运营情况
  2. 若干个城市会组成一个大区,大区内客观的市场情况可能是差不多的,对于运营情况可以有横向对比
  3. 时间是和用车是有明显的关系的,比如说周中的早晚高峰,周末出游

熟悉了这张报表后,就引出了此次活动的题目:作为一个数据分析师,你从这张报表里你看到了什么?它说明了什么问题?要怎么解决这个问题?

数据分析师现实工作中就是这样,日常监控的通常就是一个简单的报表,像题目展示的这张一样,3个维度5个数据,你要在这些日常运营数据中发现问题。
下面有3点解题提示:

  1. 明确标准:到底什么算有问题?这个和做科研有着明显区别的。我们做科研的时候,比如统计或者建模,他们都有一些明确的标准的,比如各种检验值,比如准确度。但实际业务中,如果这个时间段有1万个单,那这1万单到底是多还是少?它能不能成为评价一个城市运转好不好的一个关键的指标?如果不能,我应该怎样定义评价的标准并且可以自圆其说。
  2. 网约车业务特点:比较理想的运营状态是司机和乘客达到一个动态平衡。如果司机太多没有那么多乘客,他接不到单子,那司机肯定会流失;如果乘客太多了,乘客打不到车,那么乘客会流失。
  3. 汇报技巧:领导们特别喜欢听数据,然而当你说的数字超过3个的时候,他就会觉得,这个数据太复杂了,听不懂。那么当你要跟领导做汇报的时候,应该怎么样讲?如果说只讲一个指标一个数字,那么应该讲什么数字?尽量从最重要最简单的地方开始,把一个数字给大家讲清楚了,引起大家兴趣,那大家就可能有有兴趣的可以往下多听一点。

更多数据分析动手实践活动欢迎访问>>和鲸社区活动页面

相关文章:

《网约车运营数据分析实战》学习笔记

这篇文章整理自 接地气的陈老师 x 和鲸社区 | 网约车运营分析 数据分析实战活动业务讲解会【接地气的陈老师】的讲解 活动介绍 假设你是某打车APP的商业数据分析师,为某大区提供日常数据报表。现在大区领导表示:希望你从日常数据监测中,发现…...

PostgreSQL常用函数

PostgreSQL常用函数 内置函数 PostgreSQL 内置函数也称为聚合函数,用于对字符串或数字数据执行处理。 下面是所有通用 PostgreSQL 内置函数的列表: COUNT 函数:用于计算数据库表中的行数。MAX 函数:用于查询某一特定列中最大值…...

决策树和随机森林对比

1.用accuracy来对比 # -*-coding:utf-8-*-""" accuracy来对比决策树和随机森林 """ from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine#(178, 13…...

CS 144 Lab Seven -- putting it all together

CS 144 Lab Seven -- putting it all together 引言测试lab7.ccUDPSocketNetworkInterfaceAdapterTCPSocketLab7main方法子线程 小结 对应课程视频: 【计算机网络】 斯坦福大学CS144课程 Lab Six 对应的PDF: Checkpoint 6: putting it all together 引言 本实验无需进行任何编…...

opencv基础-29 Otsu 处理(图像分割)

Otsu 处理 Otsu 处理是一种用于图像分割的方法,旨在自动找到一个阈值,将图像分成两个类别:前景和背景。这种方法最初由日本学者大津展之(Nobuyuki Otsu)在 1979 年提出 在 Otsu 处理中,我们通过最小化类别内…...

gcc-buildroot-9.3.0 和 gcc-arm-10.3 的区别

gcc-buildroot-9.3.0 和 gcc-arm-10.3 是两个不同的 GCC (GNU Compiler Collection) 版本,主要用于编译 C、C 和其他语言的程序。它们之间的区别主要体现在以下几个方面: 版本号:gcc-buildroot-9.3.0 对应的是 GCC 9.3.0 版本,而 …...

IDEA Run SpringBoot程序步骤原理

这个文章不是高深的原理文章,仅仅是接手一个外部提供的阉割版代码遇到过的一个坑,后来解决了,记录一下。 1、IDEA Run 一个SpringBoot一直失败,提示找不到类,但是maven install成功,并且java -jar能成功ru…...

海康威视摄像头配置RTSP协议访问、onvif协议接入、二次开发SDK接入

一、准备工作 (1)拿到摄像头之后,将摄像头电源线插好,再将网线插入到路由器上。 (2)将自己的笔记本电脑也连接到路由器网络,与摄像头出在同一个局域网。 二、配置摄像头 2.1 激活方式选择 第一次使用设备需要激活,在进行配置。 最简单,最方便的方式是选择浏览器激…...

Android中的Parcelable 接口

Android中的Parcelable 接口 在Android中,Parcelable接口是用于实现对象序列化和反序列化的一种机制。它允许我们将自定义的Java对象转换成一个可传输的二进制数据流,以便在不同组件之间传递数据。通常在Activity之间传递复杂的自定义对象时&#xff0c…...

Docker-Compose编排与部署

目录 Docker Compose Compose的优点 编排和部署 Compose原理 Compose应用案例 安装docker-ce 阿里云镜像加速器 安装docker-compose docker-compose用法 Yaml简介 验证LNMP环境 Docker Compose Docker Compose 的前身是 Fig,它是一个定义及运行多个 Dock…...

Linux JDK 安装

文章目录 安装步骤1、卸载openJDK1.1 查看当前Linux系统是否安装java,卸载openjdk1.2 卸载系统中已经存在的openJDK 2、在/usr/local目录下创建java目录3、上传JDK到Linux系统4、解压jdk5、配置Jdk环境变量6、重新加载/etc/profile文件,让配置生效7、测试安装是否成…...

JS中常用的数组拷贝技巧

我们都知道,数组也是属于对象,在JS中对象的存储方式则是引用的方式。我们想要拷贝一个数组,就不能只是变量之前的赋值拷贝,这样他们将共享同一个引用,而数组又具有可变性,所以无法将原数组和拷贝的数组的数…...

SAP ABAP程序性能优化-养成良好的代码习惯

ABAP程序基本上都需要从数据库里面抓数,所以性能很重要,同时有一些基本的,和优秀的写法是我们必须要掌握的,不然就会造成程序性能很差。下面给予总结(这里包括有很基本的,也包括有比较少用到的)…...

SQL SERVER ip地址改别名

SQL server在使用链接服务器时必须使用别名,使用ip地址就会把192.188.0.2这种点也解析出来 解决方案: 1、物理机ip 192.168.0.66 虚拟机ip 192.168.0.115 2、在虚拟机上找到 C:\Windows\System32\drivers\etc 下的 (我选中的文件&a…...

数据结构-1

1.2 线性结构树状结构网状结构(表 数 图) 数据:数值型 非数值型 1.2.3数据类型和抽象数据类型 1.3抽象数据类型 概念小结: 线性表: 如果在独立函数实现的 .c 文件中需要包含 stdlib.h 头文件,而主函数也需要包含 st…...

Java自定义校验注解实现List、set集合字段唯一性校验

文章目录 一: 使用场景二: 定义FieldUniqueValid注解2.1 FieldUniqueValid2.2 注解说明2.3 Constraint 注解介绍2.4 FieldUniqueValid注解使用 三:自定义FieldUniqueValidator校验类3.1 实现ConstraintValidator3.2 重写initialize方法3.3 重…...

xiaoweirobot.chat

目录 1 xiaoweirobot.chat 1.1 DetailList 2 HttpData 2.1 doInBackground 2.2 onPostExecute xiaoweirobot.chatpackage com.shrimp.xiaoweirobot.chat; DetailList <...

【无公网IP】本地电脑搭建个人博客网站(并发布公网访问 )和web服务器

【无公网IP】本地电脑搭建个人博客网站&#xff08;并发布公网访问 &#xff09;和web服务器 文章目录 【无公网IP】本地电脑搭建个人博客网站&#xff08;并发布公网访问 &#xff09;和web服务器前言1. 安装套件软件2. 创建网页运行环境 指定网页输出的端口号3. 让WordPress在…...

SpringCloud(29):Nacos简介

1 什么是配置中心 1.1 什么是配置 应用程序在启动和运行的时候往往需要读取一些配置信息&#xff0c;配置基本上伴随着应用程序的整个生命周期&#xff0c;比如&#xff1a;数据库连接参数、启动参数等。 配置主要有以下几个特点&#xff1a; 配置是独立于程序的只读变量 …...

freeBSD - 笔记

1 介绍 FreeBSD&#xff1a; FreeBSD是由FreeBSD项目团队开发的&#xff0c;最早可以追溯到1993年。它专注于性能、稳定性和可靠性&#xff0c;并在服务器和高性能计算环境中广泛使用。FreeBSD有着强大的网络性能和高度优化的TCP/IP协议栈&#xff0c;因此在网络服务器领域表…...

【Linux】网络基础——宏观认识计算机网络

1 计算机网络背景 网络发展 独立模式: 计算机之间相互独立; 一开始&#xff0c;计算机发明出来之后&#xff0c;一台计算机处理完的数据&#xff0c;数据会保存在软盘&#xff08;物理&#xff09;&#xff0c;通过人之间的相互通信&#xff0c;把计算机A处理完的数据存储到软…...

数字人现身大运会,怎么以动作捕捉技术助推运动与文博相结合

中国移动动感地带数字人橙络络&#xff0c;作为数智体验官以元宇宙的视角&#xff0c;带领观众沉浸式体验大运会&#xff0c;以极具科技和未来的数字人&#xff0c;对外传递大运青春风采&#xff0c;并且数字人橙络络还对大运会的赛事、活动进行了科普、讲解以及表演当地特色才…...

WSL安装

WSL安装 1.Microsoft store 安装 1.1 启动WSL功能 在【程序和功能 -> 启用或关闭 Windows 功能】中勾选【适用于 Linux 的 Windows 子系统】 1.2 Store中下载安装 在 Microsoft Store 中下载并安装需要的 Linux 发行版 2.不使用Store安装WSL 注&#xff1a;1.1也要…...

MongoDB 入门

1.1 数据库管理系统 在了解MongoDB之前需要先了解先数据库管理系统 1.1.1 什么是数据&#xff1f; 数据&#xff08;英语&#xff1a;data&#xff09;&#xff0c;是指未经过处理的原始记录。 一般而言&#xff0c;数据缺乏组织及分类&#xff0c;无法明确的表达事物代表的意…...

使用uni-app的uniCloud 云数据库入门:实现一个简单的增删改查

官方云数据库文档 前置步骤使用uni-app新建一个uniCloud项目 [外链图片转存失败,源站可能有防盗官方云数据库文档]!链机制,建议将()https://uniapp.dcloud.net.cn/uniCloud/hellodb.html)] 新建表 这里我加了几个测试字段 createTime、remark、money // 文档教程: https://un…...

【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用(含无目标函数,考虑代理模型)

【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用&#xff08;含无目标函数&#xff0c;考虑代理模型&#xff09; 版本更新&#xff1a; 2023/8/5&#xff1a; 1.因BP作为代理模型不稳定&#xff0c;经过测试&#xff0c;libsvm比rf /bp 效果稳定且精…...

Python web实战之Django用户认证详解

关键词&#xff1a; Python Web 开发、Django、用户认证、实战案例 概要 今天来探讨一下 Django 的用户认证吧&#xff01;在这篇文章中&#xff0c;我将为大家带来一些有关 Django 用户认证的最佳实践。 1. Django 用户认证 在开发 Web 应用程序时&#xff0c;用户认证是一个…...

每天五分钟机器学习:梯度下降算法和正规方程的比较

本文重点 梯度下降算法和正规方程是两种常用的机器学习算法,用于求解线性回归问题。它们各自有一些优点和缺点,下面将分别对它们进行详细的讨论。 区别 1. 梯度下降算法是一种迭代的优化算法,通过不断迭代调整参数来逼近最优解。它的基本思想是根据目标函数的梯度方向,沿…...

生信学院|08月18日《基于Flow Simulation的冷链运输产品案例》

课程主题&#xff1a;基于Flow Simulation的冷链运输产品案例 课程时间&#xff1a;2023年08月18日 14:00-14:30 主讲人&#xff1a;江流洋 生信科技 CAE专家 1、达索仿真方案介绍 2、项目介绍 3、案例分析 请安装腾讯会议客户端或APP&#xff0c;微信扫描海报中的二维码…...

不可错过的家装服务预约小程序商城开发指南

在当今社会&#xff0c;家装行业发展迅速&#xff0c;越来越多的人开始寻求专业的家装预约和咨询服务。对于不懂技术的新手来说&#xff0c;创建一个自己的家装预约咨询平台可能听起来很困难&#xff0c;但实际上通过一些第三方制作平台和工具&#xff0c;这个过程可以变得简单…...