【揭秘】去产能行业职工去哪儿？7000名钢铁工人开滴滴_网易财经
【揭秘】去产能行业职工去哪儿？7000名钢铁工人开滴滴
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（原标题：【揭秘】去产能行业职工去哪儿？7000名钢铁工人开滴滴）
随着&&工作在全国各地深入推进，传统资源依赖型，特别是钢铁、煤炭行业的员工，不得不面临减员、分流的困境。出行最新发布的《移动出行支持重点去产能神风下岗再就业报告》（下称&报告&）显示，超八成去产能行业员工兼职开滴滴。
报告显示，滴滴共为超过百万去产能行业员工提供了就业机会。那么他们是哪批人？去产能行业的司机群体以男性为主，比例占到了96%，这种特征与煤炭、钢铁、化工等去产能行业以男性为主的特点相符。与此同时，滴滴平台还解决了超过4万去产能行业的女性就业，占去产能行业中滴滴司机的4%，远小于平台整体15%的女性司机比例。
郭高峰是河南平顶山的一名普通煤矿工人，近几年煤炭行业的不景气，让他的收入大幅下降，每个月工资只有2000多元。郭高峰总想着每天下矿后干点什么，来补贴家用。
2015年12月，滴滴在平顶山开城，一个月后，郭高峰成了一名滴滴司机。现在每天下午5点多，他就开车上路，每个月接100多单，能赚到上千元的额外收入。郭高峰说，如果半年之后叫滴滴的人多了，他就打算全职开滴滴，家人也都很支持他。
类似于郭高峰的兼职经历并不是个案。今年3月，武钢分流职工以后，7000名钢铁工人加入到滴滴司机的队伍中。30岁的赵昆就是其中的一员，早在去年底，赵昆就开始尝试开滴滴，每个月收入能有上万元。
报告显示，在去产能行业的全职司机中，有77.9%的司机原收入在元左右。成为全职司机后，原月收入为元的原去产能员工，平均收入可提高54%，最高可达120%；原月收入为元的去产能司机，平均收入可提高10%左右。
去产能行业全职滴滴司机加入弟弟前后的收入情况（2016年5月）
周清华也是武钢走出的创业者，目前经营着一家租赁公司。&在青山（武钢所在的城区），家里有车的武钢人都去做滴滴司机了。&他说，坊间也流传着离岗工人&男人开滴滴，女人去超市&的段子。
调查还显示，在来自去产能行业的超百万滴滴司机群体中，有14.6%（即15万人）的司机已从企业下岗转而全职开滴滴，有85.4%（即87万人）在平台上兼职开滴滴。报告同时显示，司机们每天工作不到2小时的占比最大，达到了58%。
2016年5月去产能行业司机的每日工作时长分布
报告还发现，超过40%的去产能行业司机选择加入滴滴的动机，是为在本职工作之余挣外快补贴家用。其次，有超过26%的人认为，&开车是我的兴趣，我愿意把滴滴当做职业&。值得注意的是，在煤炭钢铁行业，有11.2%的人认为原工作存在下岗风险，这个比例高于整个去产能行业的司机群体。对于他们来说，滴滴是一种获得新的就业机会和生活保障的选择。
去产能行业和煤炭钢铁行业司机群体年龄分布
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本文来源：第一财经日报
责任编辑：王晓易_NE0011
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分享至好友和朋友圈滴滴“猜你去哪”预测准确率超90% KDD论文详解背后黑科技
至顶网CIO与应用频道 08月14日 北京消息：掏出手机，轻点几下，键入目的地、发单，几分钟后，一位出租车司机准时出现在楼下等你。这一操作已经被数亿用户所熟悉。
看似简单的背后其实是一个多层次处理问题的过程。期间，有一系列复杂的智能算法模型在默默地为你提供服务，快速地进行超大规模地计算。
实际上，相比于在搜索引擎中找到一个你想要的网页，在茫茫车潮中匹配到一辆载你去目的地的车辆会更加复杂。毕竟，网页可以持续呈现一整天，甚至半个月；但车辆是高速移动的，乘客和司机的相对位置一直在实时变动。匹配的过程和方式也极其重要，在一个既定区域，乘客有很多，车辆也有很多，系统需要全局考虑区域内的需求、供给，以毫秒级的速度进行计算，实时地进行最合理的分单，最大化用户的出行效率和出行体验。
在滴滴出行，从乘客发出一个出租车订单，到订单被播报给周围的出租车司机，再到成功被司机应答，所需的时间被压缩到极短。这背后的最大功臣，就是基于组合优化的滴滴出租车分单模型。这一模型投入使用后，滴滴出租车的打车成功率较之前进一步提升。
而为了进一步提高用户叫车时的体验，滴滴还开发出一个目的地预测模型，能在用户打开软件时，2毫秒为用户推荐出他最可能前往的地点。目前这一功能的预测准确率已经超过90%。
相关论文《A Taxi Order Dispatch Model based On Combinatorial Optimization》也被国际数据挖掘顶级会议KDD 2017收录。
1，我们的工作：分单时优化整体成交率
早期，出租车打车软件的订单分配主要聚焦在每个订单与每个出租车司机的相关性算法上。当一个乘客发起一单需求，系统会尽量匹配调度最近距离的司机，力图让接驾时间最短。然而此时往往会忽略到这些司机是否更适合其他订单。
此前业界曾提出过一个基于多代理体系结构的新模型NTuCab，它的目的是最小化乘客的等待时间和接驾距离。这一模型会将每个代理视为一个计算单元，它会同时计算处理N个订单和司机的匹配，但一个订单只会匹配一个出租车司机。如果一个出租车司机拒绝该订单，系统才会转发给下一司机。
然而这些方法的调度时间往往偏长，成功率较低。对此，滴滴出行提出了新的组合优化方法。在这个模型中，一个订单会播报给几个出租车司机，当多个出租车司机收到相同的订单时，最先抢单的人会获得订单。如果订单未被应答，则进入下一轮播单，直到它被出租车司机应答或被乘客取消。而模型的目标则是最大化订单成交率，从而确保司机和乘客的出行体验。实验数据也显示，这一模型下打车的全局成功率比同类模型高出了4%。
我们工作一个主要的改进是使用“整体”的概念，即会整体考虑当前时刻所有待分配司机和订单群体的多对多的匹配问题。以成交率为优化目标，通过整体分配司机与乘客，提升乘客订单的整体成交率。
模型的数学形式即：
其中， 为整个模型的优化目标，即成交率； 为模型必须要满足的约束条件，在这里可能是一些业务规则，比如一个司机同一时刻只能分配一个订单等； 为模型的解，即如何对整体的订单和整体的司机进行分配。
假设当前有 个待分配订单， 个待分配出租车司机，那么整体的待分配订单与待分配司机的匹配结果可以定义为一个 的矩阵，其元素 的含义如下：
其中，下标i代表订单，j代表司机。考虑到每个出租车司机同一时刻只能播送1个订单，那么对每个司机，也就是每个j而言，其至多只能播送n个订单中的一个，表现在 矩阵中，就是对每个j的一列，至多只能出现1个“1”，其余必须全部为“0”。即：
2，Logistics regression模型计算司机接受概率
虽然对模型的目标和求解进行了定义，但这其中，还存在一个关键因素，我们需要考虑司机对订单的接受意愿。司机接受订单的概率往往取决于诸多因素，如订单的价值、接驾距离、方向夹角、行驶方向等。这些信息可以编码成特征向量 。
我们用 表示司机dj对订单oi的接受概率，关于这个概率的计算，我们借鉴了计算广告学中CTR预估的方法，采用logistics regression模型来进行计算。
我们采用日志中的数据对logistics regression进行训练，以司机是否接受为y，其余特征为向量x，训练得到sigmod函数 中的权重向量w。
将司机对订单的接受概率与模型关联起来，第i个订单的成交概率即为：
这样整个组合优化模型即为：
我们在北京进行了严格的AB测试，将我们的模型与另外两种行业普遍运用的模型进行了比较，把成交率、平均接驾时长、订单应答时长、取消率等业务关键指标作为核心评价指标。实验结果显示，我们的模型有更好的表现效果，订单整体的成交率提高了4%。
3，预测目的地：循环正态分布下的概率计算
在寒风凛冽的冬天，让用户哆哆嗦嗦地输入目的地，这个体验并不算好。如果能够在用户发出订单前，率先为用户推荐他最可能前往的地点，往往可以大幅减少他自行操作软件时间。
基于滴滴平台海量的历史数据，我们发现，人们的出行往往存在一定的规律，用户往往倾向在类似的时间到达相同的目的地；而对订单的位置进行分析，也有助于精准推荐用户的实时目的地。
基于这一观察，我们使用了贝叶斯公式建立用户目标的概率分布模型：
其中，T代表当前时间，D表示日期， 表示经纬度，表示目的地的可能性，X表示出发地的时间和经纬度。那么剩下的问题是估计出发时间和地点 (经度和纬度)的概率分布：
而历史数据分析显示，用户目的地的出发时刻的频率直方图往往呈现如下正态分布，于是我们采用正态分布对出发时刻T的条件分布进行估计。但如何估计这个分布的期望 和标准差 ，这就成为一个需要思考的问题。
考虑到时间和经纬度的分布具有周期循环性，均值和方差不能用传统方法来估计。因此我们使用了循环正态分布，建成一个优化模型，通过求解，得到了期望的平均值和方差。
这样整个算法的流程变为：首先根据用户的历史订单，依次计算每个目的地对应的发单时刻的期望和方差；然后根据当前时间计算每个目的地概率的中间数据；第三步用贝叶斯框架计算每个目的地的概率；最后确定阈值，满足阈值的就是我们要的计算结果：
Step1：根据用户订单历史，估计每个目的地的发单时刻集合的 和 ；
Step2：根据当前时间，计算每个目的地的 和频率 ；
Setp3：计算每个目的地的概率
Step4：确定支持度阈值s和概率阈值p，对满足阈值的予以首屏展示。
实验数据显示，我们的这一预测模型明显优于基线模型，这一模型下的预估准确率达93%，较基线模型高出了4个百分点。
来源：ZD至顶网 今日头条
原文链接：/i7011982/
责任编辑：
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今日搜狐热点快递行业的“去哪儿网”+“滴滴打车”：易快递在革谁的命？
稿源：动点科技
易快递是一款第三方手机app快递下单平台。用户可以使用LBS功能查找身边的快递公司和快递员。它提供三种模式供用户下单时选择：比价、指定快递员、快递员抢单。易快递致力于把自己打造成快递行业的第三方大数据平台，对接快递公司、快递员与最终用户，其最终发展方向是大物流行业的去哪儿网。
从前段时间顺丰推出&嘿客&，力争向O2O互联网领域转型，到近日&三通一达&抱团组建的&蜂网&，意欲降低成本推动上下游更加规范化，快递这个行业不得不说已经进入了红海。易快递负责人告诉动点科技记者，快递行业正在逐步整合，小快递公司将步履维艰，行业内将会出现几个快递大鳄。快递业正随着网购等业务的井喷而出现高速增长。2014年快递数量或将超过128亿件，较去年增长28%。市场过热，竞争加剧，快递公司该如何在打价格战之外，提升盈利水平呢？以顺丰为例，用户打电话至呼叫中心是其接单的主要方式。这在一定程度上增加了成本，仅仅是呼叫中心人员就有5000位。使用易快递将在一定程度上降低成本。其负责人介绍，通过易快递将资源有效整合，将提升效率，让用户下单、选择、评价更方便，就像旅游行业的携程和去哪儿网一样。
与业界提供聚合查询服务的APP相比，易快递最大的优势什么？
易快递是国内快递行业第一款基于LBS下单的手机app应用平台。我们与各快递公司不是竞争对手，而是通过移动互联网为用户提供更加方便的下单、比价、查询、分享、评价等功能，让快递行业提升效率，提升快递员服务品质，降低快递公司运营成本；易快递的优势就是能够为用户提供大数据平台和下单接口，为快递公司提供客户流量和快递员评价数据。
易快递的商业模式就是快递行业的去哪儿网（比价）+滴滴打车（LBS下单）。除了服务个人用户，易快递更关注为企业客户和中小电商用户提供整合服务平台，创造价值，我们的企业端口号是&攻占前台&。
您怎样看快递公司的转型？比如顺丰推出的嘿客等。
在互联网高速发展的今天，传统产业如果不能与时俱进，恐怕很快就会遭到市场的淘汰，所以在我们跟三通一达、顺丰等各大快递公司总部交流合作的时候，也明显感觉到大家都意识到了移动互联网对快递行业的冲击，谁先走，谁就赢得先机和主动权，各大快递公司也陆续推出手机app下单平台，微信下单平台，就像旅游行业里面各大航空公司、酒店、景区陆续推出自己的app下单平台，但市场更需要的，是携程和去哪儿这样的第三方平台，易快递要做快递行业的去哪儿网。
顺丰推出嘿客，是顺丰向电商转型的一次有益尝试，嘿客是线下和线上的一个有效对接入口，嘿客是顺丰从快递行业向互联网进军的一次大胆革命。
未来的盈利以及发展方向是什么？
移动互联网行业很多的盈利模式是羊毛出在牛身上，我们只需要养好&羊&，为我们的用户提供更多服务，创造更多价值，这部分用户是数以亿计的，不愁没有盈利，就像携程一样，拥有巨量客户，就有盈利的点和线。
未来，易快递将致力于把自己打造成快递行业的第三方大数据平台，对接快递公司、快递员与最终用户。最终发展方向就是大物流行业的去哪儿网！
通过此平台的聚合，快递价格将越来越透明。而价格底线的亮相，也将此行业单一业务线的特点暴露无遗。易快递的推出，与其说是在革快递行业的命，不如说，它在鞭笞，鞭笞快递公司拓展业务线，加快转型。
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