从一个改了两天的需求得到的启示

最新推荐文章于 2025-08-13 18:20:41 发布
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本文分享了作者在处理一个条件繁多但并不复杂的需求时的心得体会。通过这次经历，作者建议将需求转换为流程图来更好地理解整个业务逻辑，而非仅仅依赖伪代码。

最近改一个需求花了两天时间，并不复杂，但是判断条件很多。以后接这种需求应尽量不要从伪代码看，最好转换成流程图进行整体理解

qianling3439
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机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
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Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
我说的是java 中的两个date计算
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