多年数据分析经验,熟悉物流供应链、互联网O2O、社交、电商等公司工作经验,带过20人数据分析团队;
1.精通hive、sql、R、ABtest、tableau、Etl等数据分析工具;
2.精通指标体系设计,并形成高可视化的BI报表、驾驶舱;
3.精通机器学习算法,如客户流失预警模型、客户投诉模型等;
1.数据分析:专题分析,识别问题机会点,落地带来业务价值,如识别的订单增长问题,落地后订单提升5%;
2.机器学习:供应链领域的优化,如仓储优化(路径规划、补货策略、集合单策略等)、智能调度算法(派单算法、拼车算法),项目落地后效率提升20%+;
3.数据产品:搭建AB实验平台,助力各业务方快速实验,快速拿实验效果,提升决策效率。
派单模式在提升乘客确定性方面的巨大价值。提升了订单匹配效率,并影响到整体的交易效率和用户体验。 不仅如此,派单模式还广泛应用于其他O2O业务领域。无论是网约车公司如Uber、Lyft,还是国内的外卖平台,都离不开派单系统的支撑。派单系统的优劣直接影响到交易效率和用户体验。同时,在
派单模式在提升乘客确定性方面的巨大价值。 提升了订单匹配效率,并影响到整体的交易效率和用户体验。 不仅如此,派单模式还广泛应用于其他O2O业务领域。无论是网约车公司如Uber、Lyft,还是国内的外卖平台,都离不开派单系统的支撑。派单系统的优劣直接影响到交易效率和用户体验。同时