那么，數(shù)據(jù)科學(xué)家在工作中是怎樣解決問題的呢？
時(shí)間：2022-02-21 04:54:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-02-21 04:54:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
分享兩個(gè)共享經(jīng)濟(jì)的典范：Airbnb和Uber——在運(yùn)用大數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗(yàn)。
1、Airbnb
在Airbnb，工程師要解決這樣一個(gè)問題：如何讓用戶了解一個(gè)自己從來沒去過的地方？如何知道哪個(gè)地方最適合自己的旅行？
Airbnb擁有海量的獨(dú)有數(shù)據(jù)，包括旅游地、用戶評(píng)論、房源描述、社區(qū)信息等，Airbnb還有一支隊(duì)伍去各地和當(dāng)?shù)厝私涣鳎鸭械南嚓P(guān)歷史數(shù)據(jù)。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家是這樣運(yùn)用數(shù)據(jù)的：
（Airbnb accommodations (red) and traditional accommodations (blue) in San Francisco）- 當(dāng)用戶在搜尋一個(gè)住宿的地方時(shí)，Airbnb的「location relevance model」會(huì)通過Airbnb社區(qū)告訴未來的客人哪里是更好的住宿地。
- 當(dāng)用戶在尋找想體驗(yàn)的新地方時(shí)，「Airbnb Neighborhoods」會(huì)將當(dāng)?shù)氐膬?nèi)容編輯親手整理的必備資料和專業(yè)的照片呈獻(xiàn)給用戶。
- Airbnb的「discovery team」通過自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)來為用戶搜索關(guān)鍵詞提供更準(zhǔn)確的推薦。
- Airbnb甚至造了一個(gè)叫做「AT-AT」的復(fù)雜工具，幫助用戶更深入地了解某個(gè)地點(diǎn)，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區(qū)分。
2、Uber
縮短開著空車去接下一位乘客的時(shí)間和乘客等待的時(shí)間是Uber的車主和乘客的共同需求，他們希望這些時(shí)間越短越好。為此，Uber的數(shù)據(jù)科學(xué)家建立了「Location-based demand models」。
（Uber heatmap in San Francisco）每天實(shí)時(shí)更新的熱點(diǎn)地圖（Heatmaps）可以有效幫助車主縮短空載時(shí)間，同時(shí)幫乘客減少等待時(shí)長(zhǎng)。下一步，這張圖甚至可以預(yù)測(cè)，這樣車主會(huì)知道提前去哪里等待可以載到更多的乘客。
關(guān)鍵詞：解決,怎樣,數(shù)據(jù)
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