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好运好运快快来
2021-09-26 20:12
西南财经大学 数据分析师
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数据分析面试业务场景题
请教各位一个数分的业务场景题
某外卖平台,骑手可自愿接单,你认为影响n分钟内接单率的因素有哪些?
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Neptune🍉🍏🍇🍊
Hogwarts School 数据分析师
骑手方面的影响因素有:骑手已有单数,骑手在n分钟内需要送达的单数,骑手离需要接单的商家以及顾客的距离,骑手预测的商家出餐时间。 环境因素:天气是否晴朗或者恶劣天气,道路是否拥堵,是否是下单高峰期(比如:周末的中午或者晚上)。 订单方面:骑手完成该订单获得的金额,订单内东西的大小和数量。
3
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发布于 2021-09-29 10:03
匠人zoey
厦门大学 数据分析师
骑行时间:考虑骑行距离(导航已经完善,考虑是否出现修路异常情况) 取餐时间:包含商家的出餐时间(餐品类型,餐厅效率,餐厅的订单情况(恶劣天气,促销,节假日),包括厨师请假) 送餐时间:用户电话无法接通,更多意外事件(小区北门关了只能走南门,高峰期电梯等不到,不允许骑手用客梯)
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发布于 2021-09-26 20:46
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01-03 19:22
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很好,很有精神
投了多少份简历才上岸
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3.11 Active-Prompt
思维链(CoT)方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于,这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题,Diao 等人(2023)最近提出了一种新的提示方法,称为 Active-Prompt,以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示(用人类设计的 CoT 推理进行注释)。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量(使用不一致性)。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源:Diao等人(2023)
提示词工程指南
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