excel 订单编号提取年份和月份 如何用EXCEL来生产排程？
如何用EXCEL来生产排程？
一份EXCEL生产订单排程表，内容有：订单号、名称、型号、数量、交期、良率、日产能、小时产能、生产工时、正在日期、都结束了日期，能据日产量自动出现可以算出早上成产多少，到交货期的数据能自动出现变化颜色
excel里的订单怎么按付款时间排序？
最上面一排然后点击“又开始”，有一个排序，里面是可以你选升序也可以降序
excel表格中怎么样可以使原本是按照送货日期排列的现在要按照订单编号排列？
用排序功能，在订单编号那一列选择排序
微信交易单号规律是什么？
回答交易单号倒底还有没有规律这问题，我们简单的方法要所了解它的单号是根据什么规则能生成。
账单排成一：
账单生成是有一个文件的，里面乾坤二卦交易相关的时间、金额、营销信息等等。
账单分成二：
交易账单的每一部分都包含一行表头和诺干行具体一点数据。明细数据每一行对应一笔订单或退款，同样还在每个数据前参加了字符，避免数据被Excel按科学计算法处理。
综合以上分析，账单是有当然规律的，也可以算没有任何规律，就看你指哪方面了
滴滴怎么做账号数据？
这是一篇我关与滴滴的数据实战，如果能还能够好处到大家~
伴随着企业经营活动的进行，企业内部必然出现了各种的数据，如何能依靠这些数据得出有益的见解，并支持什么我们接下来的产品迭代包括领导决策就格外尤为重要。
A/B测试是互联网企业具体用法的一种基于数据的产品迭代方法，它的主要注意思想是在再控制其他条件变的前提下对不同（或同一、同质）样本设计完全不同实验水平（方案），并依据什么最终的数据快速变现来推测自变量对因变量的影响；A/B测试的理论基础主要缘于数理统计中的假设检验部分，此部分统计学知识读者可一一深入。
长话短说，本次实战应用的数据集可分两个Excel文件，其中test.xlsx为滴滴出行某次A/B测试而数据，city.xlsx为某城市运营数据。
数据那就证明
test.xlsxtcity.xlsx
date：日期tdate：日期
group：组别（控制组/实验组）thour：时点
requests：订单跪请数trequests：跪请数
gmv：成交总额ttrips：订单数
couponpertrip：每单优惠券金额tsupplyhours：可.服务时长
trips：订单数taverageminuteswithtrips：总平均订单时长（分钟）
canceledrequests：可以取消各位数tpETA：顾客最迟在等待时长
aETA：顾客实际等待时长
utiliz：司机在忙率
test.xlsx数据是可以为了推测实验条件对此次A/B测试的结果影响是否是特别显著；city.xlsx数据可以不单独深入该城市运营中所存在的问题，参照关键是结论辅助决策。
在本文中，我们将使用该数据来做A/B测试效果结论与城市运营结论。
一、A/B测试效果结论
1、数据导入
2、可以计算ROI
3、requests检验
数据共58条，对照组与实验组各29条，样本量lt30。
3.1requests方差检验
记两组requests方差四个为从c1,c2
零假设H0：c1c2；备选假设：H1：c1≠c2
显著性水平取0.05
p值为00.05，不断然拒绝原假设，但可以为两组实验requests齐方差。
3.2requests均值检验
该数据为相同样本实验前后的相同水平，因此选用配对模式样本t检验。
记两组requests均值分别为从u1,u2
零假设H0：u1u2；备选假设：H1：u1≠u2
显著性水平取0.05
p值大于00.05，不婉拒原假设，所以可怀疑实验条件对requests影响不特别显著。
4、gmv检验
4.1gmv方差检验
p值大于00.05，不回绝原假设，因此可其实两组实验gmv齐方差。
4.2gmv均值检验
p值小于等于0.05，拒绝原假设，但可如果说实验条件对gmv有作用效果影响。
5、ROI检验
5.1ROI方差检验
p值小于0.05，不拒绝原假设，并且可以为两组实验ROI齐方差。
5.2ROI均值检验
p值大于0.05，断然拒绝原假设，而可以为实验条件对ROI有作用效果影响。
二、城市运营分析什么
1、数据导入
2、数据探索
2.1单量最多的时间点
可以说，在11、12、13这三个时间点内，12点用户率先发动订单的需求是的最的，或者是13点，11点。
司机运营平台应确定必然增加该时点车辆供应。
2.2单量不超过的日期
单月订单帮忙数随日期的变化呈周期性变化，我们猜想4个峰值各对应4个周末，周末用户出行需求会增大。
经验证发现自己猜想与数据完全吻合，但司机运营平台应考虑到停止周末、节假日的车辆供给。
2.3各时段订单成功率
13点订单需求较容易，但订单完成率仅47%，说明较多订单也没得到及时响应。
客运部应重点留意13点订单或者时长，排查具体原因。
2.4单月每日里订单成功率
单月日日订单能够完成率规律不太确实，但几个谷值基本都会出现在周末附近，那就证明客户出行需求的提升可能会倒致做出反应率的减低。
2.5顾客等待时间
以上可见，不管哪个时点，用户实际中静静的等待时长均的确大于1用户估计等待时长。
各时点用户在等待时长差异不肯定，但13点极高。
客运部其次应实力提升用户估计静静的等待时长的准确性，再者优化系统平台派单逻辑等。
2.6司机在忙率
12点司机在忙总时长最长，在忙率也高了，用户订单只是请求也起码，说明车辆总数偏少。
2.7订单时长
12点用户订单需求较多，另外订单时长最长，只能证明这个时间点是一个非常重要的时间点。
13点订单量也较高，此时点司机服务时长长短不同。
为优化软件用户出行体验，司机运营平台可同盟客运部可考虑到此时段不要先分配总服务时长较长的司机来抢单（经验相对相当丰富）。
3、后续思考方向：
实力提升顾客最迟在等待时长预测准确度（需要历史数据并且分析预测）
停止车辆投入到（分车辆相同等级来看，因此可能不需要车辆咨询信息表）
优化用户体验（不需要客诉查找数据）
360优化平台派单逻辑（是需要订单的位置查找数据）
个性需求（要用户属性、及其他行为数据）
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