个人账号怎么优化
内容调整优化是什么意思？
内容调整优化是什么意思？
内容调整优化指的是内容进行调整以后，然后进行优化，经过内容调整以后，可以把一个账号变得更好，所以起到了一个优化的作用，当一个账号被优化的时候，它的阅读量和浏览量有可能变得更高，这就是优化的作用所在了。
有的时候账号的权重比较低的时候，就应该优化一下
滴滴怎么做账号数据？
这是一篇我关于滴滴的数据实战，希望能够帮助到大家~
随着企业日常经营活动的进行，企业内部必然产生了各式各样的数据，如何利用这些数据得出有益的见解，并支持我们下一步的产品迭代以及领导决策就显得尤为重要。
A/B测试是互联网企业常用的一种基于数据的产品迭代方法，它的主要思想是在控制其他条件不变的前提下对不同（或同一、同质）样本设计不同实验水平（方案），并根据最终的数据变现来判断自变量对因变量的影响；A/B测试的理论基础主要源于数理统计中的假设检验部分，此部分统计学知识读者可自行探索。
长话短说，本次实战用到的数据集分为两个Excel文件，其中test.xlsx为滴滴出行某次A/B测试结果数据，city.xlsx为某城市运营数据。
数据说明
test.xlsxtcity.xlsx
date：日期tdate：日期
group：组别（控制组/实验组）thour：时点
requests：订单请求数trequests：请求数
gmv：成交总额ttrips：订单数
coupon per trip：每单优惠券金额tsupply hours：可服务时长
trips：订单数taverage minutes of trips：平均订单时长（分钟）
canceled requests：取消请求数tpETA：顾客预计等待时长
aETA：顾客实际等待时长
utiliz：司机在忙率
test.xlsx 数据可以用来判断实验条件对此次A/B测试的结果影响是否显著；city.xlsx 数据可以用来探索该城市运营中出现的问题，根据关键结论辅助决策。
在本文中，我们将使用该数据来做A/B测试效果分析与城市运营分析。
一、A/B测试效果分析
1、数据导入
2、计算ROI
3、requests检验
数据共58条，对照组与实验组各29条，样本量lt30。
3.1 requests方差检验
记两组requests方差分别为从c1,c2
零假设H0：c1c2；备选假设：H1：c1≠c2
显著性水平取0.05
p值大于0.05，不拒绝原假设，因此可认为两组实验requests齐方差。
3.2 requests均值检验
该数据为同一样本实验前后的不同水平，因此选用配对样本t检验。
记两组requests均值分别为从u1,u2
零假设H0：u1u2；备选假设：H1：u1≠u2
显著性水平取0.05
p值大于0.05，不拒绝原假设，因此可认为实验条件对requests影响不显著。
4、gmv检验
4.1 gmv方差检验
p值大于0.05，不拒绝原假设，因此可认为两组实验gmv齐方差。
4.2 gmv均值检验
p值小于0.05，拒绝原假设，因此可认为实验条件对gmv有显著影响。
5、ROI检验
5.1 ROI方差检验
p值大于0.05，不拒绝原假设，因此可认为两组实验ROI齐方差。
5.2 ROI均值检验
p值小于0.05，拒绝原假设，因此可认为实验条件对ROI有显著影响。
二、城市运营分析
1、数据导入
2、数据探索
2.1 单量最多的时间点
可见，在11、12、13这三个时间点内，12点用户发起订单的需求是最大的，其次是13点，11点。
司机运营平台应考虑加大该时点车辆供应。
2.2 单量最多的日期
单月订单请求数随日期的变化呈周期性变化，我们猜测4个峰值分别对应4个周末，周末用户出行需求较大。
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。
2.3 各时段订单完成率
13点订单需求较多，但订单完成率仅47%，说明较多订单没有得到及时响应。
客运部应重点关注13点订单相应时长，排查具体原因。
2.4 单月每日订单完成率
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。
2.5 顾客等待时间
以上可见，无论哪个时点，用户实际等待时长均明显大于用户预计等待时长。
各时点用户等待时长差异不明显，但13点最高。
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。
2.6 司机在忙率
12点司机在忙总时长最长，在忙率也最高，用户订单请求也最多，说明车辆总数偏少。
2.7 订单时长
12点用户订单需求较多，同时订单时长最长，说明这个时间点是一个非常重要的时间点。
13点订单量也较大，此时点司机服务时长较短。
为优化用户出行体验，司机运营平台可联合客运部可考虑此时段尽量分配总服务时长较长的司机来接单（经验较为丰富）。
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）
个性化需求（需要用户属性、及其他行为数据）