如何用EXCEL來生產排程？一份EXCEL生產訂單排程表，內容有：訂單號、名稱、型號、數(shù)量、交期、良率、日產能、小時產能、生產工時、正在日期、都結束了日期，能據(jù)日產量自動出現(xiàn)可以算出早上成產多少，到交

如何用EXCEL來生產排程？

一份EXCEL生產訂單排程表，內容有：訂單號、名稱、型號、數(shù)量、交期、良率、日產能、小時產能、生產工時、正在日期、都結束了日期，能據(jù)日產量自動出現(xiàn)可以算出早上成產多少，到交貨期的數(shù)據(jù)能自動出現(xiàn)變化顏色

excel里的訂單怎么按付款時間排序？

最上面一排然后點擊“又開始”，有一個排序，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)在要按照訂單編號排列？

用排序功能，在訂單編號那一列選擇排序

微信交易單號規(guī)律是什么？

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

賬單排成一：

賬單生成是有一個文件的，里面乾坤二卦交易相關的時間、金額、營銷信息等等。

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數(shù)據(jù)。明細數(shù)據(jù)每一行對應一筆訂單或退款，同樣還在每個數(shù)據(jù)前參加了字符，避免數(shù)據(jù)被Excel按科學計算法處理。

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

滴滴怎么做賬號數(shù)據(jù)？

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

伴隨著企業(yè)經(jīng)營活動的進行，企業(yè)內部必然出現(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品迭代包括領導決策就格外尤為重要。

A/B測試是互聯(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不同（或同一、同質）樣本設計完全不同實驗水平（方案），并依據(jù)什么最終的數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)來推測自變量對因變量的影響；A/B測試的理論基礎主要緣于數(shù)理統(tǒng)計中的假設檢驗部分，此部分統(tǒng)計學知識讀者可一一深入。

長話短說，本次實戰(zhàn)應用的數(shù)據(jù)集可分兩個Excel文件，其中test.xlsx為滴滴出行某次A/B測試而數(shù)據(jù)，city.xlsx為某城市運營數(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/實驗組）thour：時點

requests：訂單跪請數(shù)trequests：跪請數(shù)

gmv：成交總額ttrips：訂單數(shù)

couponpertrip：每單優(yōu)惠券金額tsupplyhours：可.服務時長

trips：訂單數(shù)taverageminuteswithtrips：總平均訂單時長（分鐘）

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

aETA：顧客實際等待時長

utiliz：司機在忙率

test.xlsx數(shù)據(jù)是可以為了推測實驗條件對此次A/B測試的結果影響是否是特別顯著；city.xlsx數(shù)據(jù)可以不單獨深入該城市運營中所存在的問題，參照關鍵是結論輔助決策。

在本文中，我們將使用該數(shù)據(jù)來做A/B測試效果結論與城市運營結論。

一、A/B測試效果結論

1、數(shù)據(jù)導入

2、可以計算ROI

3、requests檢驗

數(shù)據(jù)共58條，對照組與實驗組各29條，樣本量lt30。

3.1requests方差檢驗

記兩組requests方差四個為從c1,c2

零假設H0：c1c2；備選假設：H1：c1≠c2

顯著性水平取0.05

p值為00.05，不斷然拒絕原假設，但可以為兩組實驗requests齊方差。

3.2requests均值檢驗

該數(shù)據(jù)為相同樣本實驗前后的相同水平，因此選用配對模式樣本t檢驗。

記兩組requests均值分別為從u1,u2

零假設H0：u1u2；備選假設：H1：u1≠u2

顯著性水平取0.05

p值大于00.05，不婉拒原假設，所以可懷疑實驗條件對requests影響不特別顯著。

4、gmv檢驗

4.1gmv方差檢驗

p值大于00.05，不回絕原假設，因此可其實兩組實驗gmv齊方差。

4.2gmv均值檢驗

p值小于等于0.05，拒絕原假設，但可如果說實驗條件對gmv有作用效果影響。

5、ROI檢驗

5.1ROI方差檢驗

p值小于0.05，不拒絕原假設，并且可以為兩組實驗ROI齊方差。

5.2ROI均值檢驗

p值大于0.05，斷然拒絕原假設，而可以為實驗條件對ROI有作用效果影響。

二、城市運營分析什么

1、數(shù)據(jù)導入

2、數(shù)據(jù)探索

2.1單量最多的時間點

可以說，在11、12、13這三個時間點內，12點用戶率先發(fā)動訂單的需求是的最的，或者是13點，11點。

司機運營平臺應確定必然增加該時點車輛供應。

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個峰值各對應4個周末，周末用戶出行需求會增大。

經(jīng)驗證發(fā)現(xiàn)自己猜想與數(shù)據(jù)完全吻合，但司機運營平臺應考慮到停止周末、節(jié)假日的車輛供給。

2.3各時段訂單成功率

13點訂單需求較容易，但訂單完成率僅47%，說明較多訂單也沒得到及時響應。

客運部應重點留意13點訂單或者時長，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，但幾個谷值基本都會出現(xiàn)在周末附近，那就證明客戶出行需求的提升可能會倒致做出反應率的減低。

2.5顧客等待時間

以上可見，不管哪個時點，用戶實際中靜靜的等待時長均的確大于1用戶估計等待時長。

各時點用戶在等待時長差異不肯定，但13點極高。

客運部其次應實力提升用戶估計靜靜的等待時長的準確性，再者優(yōu)化系統(tǒng)平臺派單邏輯等。

2.6司機在忙率

12點司機在忙總時長最長，在忙率也高了，用戶訂單只是請求也起碼，說明車輛總數(shù)偏少。

2.7訂單時長

12點用戶訂單需求較多，另外訂單時長最長，只能證明這個時間點是一個非常重要的時間點。

13點訂單量也較高，此時點司機服務時長長短不同。

為優(yōu)化軟件用戶出行體驗，司機運營平臺可同盟客運部可考慮到此時段不要先分配總服務時長較長的司機來搶單（經(jīng)驗相對相當豐富）。

3、后續(xù)思考方向：

實力提升顧客最遲在等待時長預測準確度（需要歷史數(shù)據(jù)并且分析預測）

停止車輛投入到（分車輛相同等級來看，因此可能不需要車輛咨詢信息表）

優(yōu)化用戶體驗（不需要客訴查找數(shù)據(jù)）

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

個性需求（要用戶屬性、及其他行為數(shù)據(jù)）