点外卖

- order in /order sth delivery 点外卖

I am so hungry, shall we order in?

我好饿,咱们可以叫外卖吗?

I ordered hamburger delivery for lunch yesterday.

我昨天午餐外卖叫了汉堡

- delivery boy 外卖小哥

I started working for Meituan as a delivery boy last year.

去年我开始在美团配送外卖

- takeaway/takeout/ 外带

I got some Chinese takeaway for lunch.

我外带了一些中国菜作为午餐

Do you know any Chinese restaurants for delivery or takeaway

你知道有哪些中国餐馆可以外卖或是外带吗?

- take-out/to-go 打包带走

For here or to-go

For here or take -out

这边吃还是打包带走

回答的时候可以直接说 “for here"或是“to-go”或是“take-out”

  • 例子:

A : I’d like to order a medium pizza for delivery, please.

B: What toppings would you like?

A : Bacon and pineapple, please.

B: And what is your address, sir?

A : I live at 116 Main Street.

B: Okay. Your pizza will be there within 35 minutes.

A : 我想要订一个中号披萨外卖。

B:想要什么佐料?

A :培根和菠萝就可以。

B: 先生您的地址是什么?

A : 我在主街116。

B: 好的。您的披萨将在35分钟内送到。

由于没有实际可用的站内引用,以下从常见获取大学生外卖APP数据的途径来介绍可能的数据类型: ### 平台官方数据 - **订单数据**:包括订单数量、订单金额、订单时间分布等。例如,不同时间段(早餐、午餐、晚餐)的订单量占比,有助于了解大学生的用餐习惯。通过分析订单金额,可以知道大学生外卖的消费层次。 - **用户数据**:大学生用户的年龄、性别、所在学校、年级等基本信息。这些数据可以帮助外卖APP针对不同特征的大学生群体进行精准营销。 - **菜品数据**:热门菜品的种类、销量、价格等。比如,哪些菜品在大学生群体中最受欢迎,不同价格区间的菜品销量情况。 ### 第三方调研机构数据 - **市场份额数据**:各外卖APP在大学生市场中的占有率。了解不同APP在大学生群体中的竞争态势。 - **满意度数据**:大学生对外卖APP的服务质量、菜品质量、配送速度等方面的满意度评分。这可以反映出各APP在大学生心中的口碑。 - **使用频率数据**:大学生使用外卖APP的频率,如每周使用几次,不同年级、专业的使用频率差异等。 ### 学校相关数据 - **校园周边商家数据**:学校周边与外卖APP合作的商家数量、类型(中餐、西餐、甜品等)。这能体现出外卖APP在校园周边的商业资源整合能力。 - **消费场景数据**:在学校的不同区域(宿舍、教室、图书馆等)的外卖订单分布情况。 以下是一个简单示例代码,模拟生成一些订单数据: ```python import random # 模拟生成订单数据 orders = [] for i in range(100): order = { "order_id": i + 1, "student_id": random.randint(1, 20), "order_amount": round(random.uniform(10, 50), 2), "order_time": f"2024-01-{random.randint(1, 31)} {random.randint(10, 22)}:00:00" } orders.append(order) # 打印前5条订单数据 for order in orders[:5]: print(order) ```
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