面经 | 滴滴数据分析岗试题分享

机器学习算法与Python实战

共 2301字,需浏览 5分钟

 ·

2020-08-05 23:19

(给机器学习算法与Python实战加星标,提升AI技能)

逆流 | 作者 知乎专栏 | 来源

1


题目


2

w
问题

  • 订单的应答率、完单率分别是多少?

  • 呼叫应答时间多长?

  • 从这一周的数据来看,呼叫量最高的是哪一个小时(当地时间)?呼叫量最少的是哪一个小时(当地时间)?

  • 呼叫订单第二天继续呼叫的比例有多少?

  • 如果要对表中乘客进行分类,你认为需要参考哪一些因素?


3


解题过程

 导入mysql数据库及数据预处理 

观察表中时间相关数据结合题目,要做出2步数据预处理:
  • 将时间相关列转换格式

  • 按巴西比中国慢11小时,将表中北京时间转换为巴西时间



-- 利用cast函数转换成日期数据update didi setcall_time = cast(call_time as datetime),grab_time = cast(grab_time as datetime),cancel_time = cast(cancel_time as datetime),finish_time = cast(finish_time as datetime);

-- 将北京时间调整为巴西时间,date_sub函数update didi setcall_time = date_sub(call_time,interval 11 hour ),grab_time = date_sub(grab_time,interval 11 hour ),cancel_time = date_sub(cancel_time,interval 11 hour ),finish_time = date_sub(finish_time,interval 11 hour );

 处理后数据 


问题1:订单的应答率、完单率分别是多少?
  • 应答率 = 应答订单数 / 呼叫订单数

  • 完单率 = 完成订单数 / 呼叫订单数


select sum(if(year(grab_time)<>1970,1,0))/count(call_time)as '应答率',sum(if(year(finish_time)<>1970,1,0))/count(call_time)as '完单率'from didi


问题2:呼叫应答时间多长?


-- 使用timestampdiff函数,计算应答时间与呼叫时间之间的时长
select sum(TIMESTAMPDIFF(MINUTE,call_time,grab_time))/count(grab_time)as '呼叫应答时间'
from didi
where year(grab_time)<>1970;

问题3:从这一周的数据来看,呼叫量最高的是哪一个小时(当地时间)?呼叫量最少的是哪一个小时(当地时间)?

根据题意,需要新增一列数据,订单呼叫时间的小时,进行分组分析

-- 新增一列alter table didi add column call_time_hour VARCHAR(255);-- 使用substr函数做字符串截取,为新列赋值update didi set call_time_hour = SUBSTR(call_time from 12 for 2);
-- 方法2:使用date_format函数转换格式update didi set call_time_hour = DATE_FORMAT(call_time,'%k')


-- 找出呼叫量最高的小时,显示2行防止出现重复值。select call_time_hour,count(call_time)as'呼叫量'from didiGROUP BY call_time_hourORDER BY count(call_time) desclimit 2;


-- 找出呼叫量最少的小时,显示3行确认是否有第三个相等值。select call_time_hour,count(call_time)as'呼叫量'from didiGROUP BY call_time_hourORDER BY count(call_time) asclimit 3;


得出结论:呼叫量最高的是18时,呼叫量最少的是2和3时。

问题4:呼叫订单第二天继续呼叫的比例有多少?

select count(DISTINCT a.order_id)/(select count(DISTINCT order_id) from didi)as'第二天继续呼叫比例' from didi a join didi bon a.passenger_id = b.passenger_idwhere datediff(a.call_time,b.call_time)=1


问题5:如果要对表中乘客进行分类,你认为需要参考哪一些因素?

基于已有的表格中数据,可以参RFM模型对用户进行分类:
  • R:乘客上一次打车距离3月11日的时间间隔

  • F:乘客在数据期间的打车频率

  • M:打车消费金额(表中无打车金额,可以用完成订单总时长代替)



END -
加入机器学习、Python微信群
请后台回复【入群】

推荐阅读

(点击标题可跳转阅读)

集成学习:一种先进的机器学习方法

北大读博手记:怎样完成自己的博士生涯?

周志华新作《机器学习理论导引》阅读攻略

2020年度最佳的23个的机器学习项目(附代码)


老铁,三连支持一下,好吗?↓↓↓

浏览 26
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报