如何用EXCEL來生產(chǎn)排程？一份EXCEL生產(chǎn)訂單排程表，內(nèi)容有：訂單號(hào)、名稱、型號(hào)、數(shù)量、交期、良率、日產(chǎn)能、小時(shí)產(chǎn)能、生產(chǎn)工時(shí)、正在日期、都結(jié)束了日期，能據(jù)日產(chǎn)量自動(dòng)出現(xiàn)可以算出早上成產(chǎn)多少，到交

如何用EXCEL來生產(chǎn)排程？

一份EXCEL生產(chǎn)訂單排程表，內(nèi)容有：訂單號(hào)、名稱、型號(hào)、數(shù)量、交期、良率、日產(chǎn)能、小時(shí)產(chǎn)能、生產(chǎn)工時(shí)、正在日期、都結(jié)束了日期，能據(jù)日產(chǎn)量自動(dòng)出現(xiàn)可以算出早上成產(chǎn)多少，到交貨期的數(shù)據(jù)能自動(dòng)出現(xiàn)變化顏色

excel里的訂單怎么按付款時(shí)間排序？

最上面一排然后點(diǎn)擊“又開始”，有一個(gè)排序，里面是可以你選升序也可以降序

excel表格中怎么樣可以使原本是按照送貨日期排列的現(xiàn)在要按照訂單編號(hào)排列？

用排序功能，在訂單編號(hào)那一列選擇排序

微信交易單號(hào)規(guī)律是什么？

回答交易單號(hào)倒底還有沒有規(guī)律這問題，我們簡(jiǎn)單的方法要所了解它的單號(hào)是根據(jù)什么規(guī)則能生成。

賬單排成一：

賬單生成是有一個(gè)文件的，里面乾坤二卦交易相關(guān)的時(shí)間、金額、營(yíng)銷信息等等。

賬單分成二：

交易賬單的每一部分都包含一行表頭和諾干行具體一點(diǎn)數(shù)據(jù)。明細(xì)數(shù)據(jù)每一行對(duì)應(yīng)一筆訂單或退款，同樣還在每個(gè)數(shù)據(jù)前參加了字符，避免數(shù)據(jù)被Excel按科學(xué)計(jì)算法處理。

綜合以上分析，賬單是有當(dāng)然規(guī)律的，也可以算沒有任何規(guī)律，就看你指哪方面了

滴滴怎么做賬號(hào)數(shù)據(jù)？

這是一篇我關(guān)與滴滴的數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)，如果能還能夠好處到大家~

伴隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的進(jìn)行，企業(yè)內(nèi)部必然出現(xiàn)了各種的數(shù)據(jù)，如何能依靠這些數(shù)據(jù)得出有益的見解，并支持什么我們接下來的產(chǎn)品迭代包括領(lǐng)導(dǎo)決策就格外尤為重要。

A/B測(cè)試是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具體用法的一種基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品迭代方法，它的主要注意思想是在再控制其他條件變的前提下對(duì)不同（或同一、同質(zhì)）樣本設(shè)計(jì)完全不同實(shí)驗(yàn)水平（方案），并依據(jù)什么最終的數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)來推測(cè)自變量對(duì)因變量的影響；A/B測(cè)試的理論基礎(chǔ)主要緣于數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的假設(shè)檢驗(yàn)部分，此部分統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)讀者可一一深入。

長(zhǎng)話短說，本次實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集可分兩個(gè)Excel文件，其中test.xlsx為滴滴出行某次A/B測(cè)試而數(shù)據(jù)，city.xlsx為某城市運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)那就證明

test.xlsxtcity.xlsx

date：日期tdate：日期

group：組別（控制組/實(shí)驗(yàn)組）thour：時(shí)點(diǎn)

requests：訂單跪請(qǐng)數(shù)trequests：跪請(qǐng)數(shù)

gmv：成交總額ttrips：訂單數(shù)

couponpertrip：每單優(yōu)惠券金額tsupplyhours：可.服務(wù)時(shí)長(zhǎng)

trips：訂單數(shù)taverageminuteswithtrips：總平均訂單時(shí)長(zhǎng)（分鐘）

canceledrequests：可以取消各位數(shù)tpETA：顧客最遲在等待時(shí)長(zhǎng)

aETA：顧客實(shí)際等待時(shí)長(zhǎng)

utiliz：司機(jī)在忙率

test.xlsx數(shù)據(jù)是可以為了推測(cè)實(shí)驗(yàn)條件對(duì)此次A/B測(cè)試的結(jié)果影響是否是特別顯著；city.xlsx數(shù)據(jù)可以不單獨(dú)深入該城市運(yùn)營(yíng)中所存在的問題，參照關(guān)鍵是結(jié)論輔助決策。

在本文中，我們將使用該數(shù)據(jù)來做A/B測(cè)試效果結(jié)論與城市運(yùn)營(yíng)結(jié)論。

一、A/B測(cè)試效果結(jié)論

1、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

2、可以計(jì)算ROI

3、requests檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)共58條，對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組各29條，樣本量lt30。

3.1requests方差檢驗(yàn)

記兩組requests方差四個(gè)為從c1,c2

零假設(shè)H0：c1c2；備選假設(shè)：H1：c1≠c2

顯著性水平取0.05

p值為00.05，不斷然拒絕原假設(shè)，但可以為兩組實(shí)驗(yàn)requests齊方差。

3.2requests均值檢驗(yàn)

該數(shù)據(jù)為相同樣本實(shí)驗(yàn)前后的相同水平，因此選用配對(duì)模式樣本t檢驗(yàn)。

記兩組requests均值分別為從u1,u2

零假設(shè)H0：u1u2；備選假設(shè)：H1：u1≠u2

顯著性水平取0.05

p值大于00.05，不婉拒原假設(shè)，所以可懷疑實(shí)驗(yàn)條件對(duì)requests影響不特別顯著。

4、gmv檢驗(yàn)

4.1gmv方差檢驗(yàn)

p值大于00.05，不回絕原假設(shè)，因此可其實(shí)兩組實(shí)驗(yàn)gmv齊方差。

4.2gmv均值檢驗(yàn)

p值小于等于0.05，拒絕原假設(shè)，但可如果說實(shí)驗(yàn)條件對(duì)gmv有作用效果影響。

5、ROI檢驗(yàn)

5.1ROI方差檢驗(yàn)

p值小于0.05，不拒絕原假設(shè)，并且可以為兩組實(shí)驗(yàn)ROI齊方差。

5.2ROI均值檢驗(yàn)

p值大于0.05，斷然拒絕原假設(shè)，而可以為實(shí)驗(yàn)條件對(duì)ROI有作用效果影響。

二、城市運(yùn)營(yíng)分析什么

1、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

2、數(shù)據(jù)探索

2.1單量最多的時(shí)間點(diǎn)

可以說，在11、12、13這三個(gè)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)，12點(diǎn)用戶率先發(fā)動(dòng)訂單的需求是的最的，或者是13點(diǎn)，11點(diǎn)。

司機(jī)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)確定必然增加該時(shí)點(diǎn)車輛供應(yīng)。

2.2單量不超過的日期

單月訂單幫忙數(shù)隨日期的變化呈周期性變化，我們猜想4個(gè)峰值各對(duì)應(yīng)4個(gè)周末，周末用戶出行需求會(huì)增大。

經(jīng)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)自己猜想與數(shù)據(jù)完全吻合，但司機(jī)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)考慮到停止周末、節(jié)假日的車輛供給。

2.3各時(shí)段訂單成功率

13點(diǎn)訂單需求較容易，但訂單完成率僅47%，說明較多訂單也沒得到及時(shí)響應(yīng)。

客運(yùn)部應(yīng)重點(diǎn)留意13點(diǎn)訂單或者時(shí)長(zhǎng)，排查具體原因。

2.4單月每日里訂單成功率

單月日日訂單能夠完成率規(guī)律不太確實(shí)，但幾個(gè)谷值基本都會(huì)出現(xiàn)在周末附近，那就證明客戶出行需求的提升可能會(huì)倒致做出反應(yīng)率的減低。

2.5顧客等待時(shí)間

以上可見，不管哪個(gè)時(shí)點(diǎn)，用戶實(shí)際中靜靜的等待時(shí)長(zhǎng)均的確大于1用戶估計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)。

各時(shí)點(diǎn)用戶在等待時(shí)長(zhǎng)差異不肯定，但13點(diǎn)極高。

客運(yùn)部其次應(yīng)實(shí)力提升用戶估計(jì)靜靜的等待時(shí)長(zhǎng)的準(zhǔn)確性，再者優(yōu)化系統(tǒng)平臺(tái)派單邏輯等。

2.6司機(jī)在忙率

12點(diǎn)司機(jī)在忙總時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)，在忙率也高了，用戶訂單只是請(qǐng)求也起碼，說明車輛總數(shù)偏少。

2.7訂單時(shí)長(zhǎng)

12點(diǎn)用戶訂單需求較多，另外訂單時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)，只能證明這個(gè)時(shí)間點(diǎn)是一個(gè)非常重要的時(shí)間點(diǎn)。

13點(diǎn)訂單量也較高，此時(shí)點(diǎn)司機(jī)服務(wù)時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)短不同。

為優(yōu)化軟件用戶出行體驗(yàn)，司機(jī)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)可同盟客運(yùn)部可考慮到此時(shí)段不要先分配總服務(wù)時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)的司機(jī)來搶單（經(jīng)驗(yàn)相對(duì)相當(dāng)豐富）。

3、后續(xù)思考方向：

實(shí)力提升顧客最遲在等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度（需要?dú)v史數(shù)據(jù)并且分析預(yù)測(cè)）

停止車輛投入到（分車輛相同等級(jí)來看，因此可能不需要車輛咨詢信息表）

優(yōu)化用戶體驗(yàn)（不需要客訴查找數(shù)據(jù)）

360優(yōu)化平臺(tái)派單邏輯（是需要訂單的位置查找數(shù)據(jù)）

個(gè)性需求（要用戶屬性、及其他行為數(shù)據(jù)）