orangeswan914
New member
#Ebay #SDE #WorksImulation #Interview #Coding ## Ebay SDE Công việc mô phỏng Phần 2
Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ tiếp tục thảo luận về mô phỏng công việc Ebay SDE Phần 2. Trong bài trước, chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của mô phỏng, bao gồm báo cáo vấn đề và định dạng đầu vào và đầu ra.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào phương pháp giải pháp.
Giải pháp cho mô phỏng công việc SDE EBAY Phần 2 có thể được chia thành hai bước chính:
1. ** Tiền xử lý dữ liệu **.Dữ liệu đầu vào là một danh sách các giao dịch, trong đó mỗi giao dịch được biểu thị bằng một tuple (sell_id, người mua_id, giá, dấu thời gian).Bước đầu tiên là xử lý dữ liệu để làm cho nó có cấu trúc hơn và dễ làm việc hơn.Điều này liên quan đến việc nhóm các giao dịch theo Người bán_ID và tính toán tổng doanh số cho mỗi người bán.
2. ** Mô hình hóa **.Bước thứ hai là xây dựng một mô hình để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật học máy, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc rừng ngẫu nhiên.
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định về người bán nào để nhắm mục tiêu với các chiến dịch tiếp thị hoặc sản phẩm nào sẽ chứng khoán.
Dưới đây là tổng quan chi tiết hơn về phương pháp giải pháp:
1. ** Tiền xử lý dữ liệu **.Bước đầu tiên là xử lý dữ liệu để làm cho nó có cấu trúc hơn và dễ làm việc hơn.Điều này liên quan đến việc nhóm các giao dịch theo Người bán_ID và tính toán tổng doanh số cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng mã Python sau:
`` `Python
# Nhóm các giao dịch của người bán_ID
Giao dịch_by_seller_id = Giao dịch.groupby ('seller_id'))
# Tính tổng doanh số cho mỗi người bán
TOTAL_SALES_BY_SELLER_ID = TRAVECTYS_BY_SELLER_ID.SUM ('Giá')
`` `
2. ** Mô hình hóa **.Bước thứ hai là xây dựng một mô hình để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật học máy, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc rừng ngẫu nhiên.
Dưới đây là một ví dụ về cách xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán:
`` `Python
# Tạo mô hình hồi quy tuyến tính
model = tuyến tính ()
# Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đào tạo
model.fit (x_train, y_train)
# Dự đoán doanh số tương lai cho mỗi người bán
Tương lai_sales_by_seller_id = model.predict (x_test)
`` `
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định về người bán nào để nhắm mục tiêu với các chiến dịch tiếp thị hoặc sản phẩm nào sẽ chứng khoán.
## 5 hashtags
* #Ebay
* #SDE
* #WorksImulation
* #Phỏng vấn
* #mã hóa
=======================================
#Ebay #SDE #WorksImulation #Interview #Coding ##eBay SDE Work Simulation Part 2
In this blog post, we will continue our discussion of the eBay SDE Work Simulation Part 2. In the previous post, we covered the basics of the simulation, including the problem statement and the input and output formats. In this post, we will focus on the solution approach.
The solution to the eBay SDE Work Simulation Part 2 can be divided into two main steps:
1. **Data preprocessing**. The input data is a list of transactions, where each transaction is represented by a tuple of (seller_id, buyer_id, price, timestamp). The first step is to preprocess the data to make it more structured and easier to work with. This involves grouping the transactions by seller_id and calculating the total sales for each seller.
2. **Modeling**. The second step is to build a model to predict the future sales for each seller. This can be done using a variety of machine learning techniques, such as linear regression, decision trees, or random forests.
Once the model is trained, it can be used to predict the future sales for each seller. This information can be used to make decisions about which sellers to target with marketing campaigns or which products to stock.
Here is a more detailed overview of the solution approach:
1. **Data preprocessing**. The first step is to preprocess the data to make it more structured and easier to work with. This involves grouping the transactions by seller_id and calculating the total sales for each seller. This can be done using the following Python code:
```python
# Group the transactions by seller_id
transactions_by_seller_id = transactions.groupby('seller_id')
# Calculate the total sales for each seller
total_sales_by_seller_id = transactions_by_seller_id.sum('price')
```
2. **Modeling**. The second step is to build a model to predict the future sales for each seller. This can be done using a variety of machine learning techniques, such as linear regression, decision trees, or random forests.
Here is an example of how to build a linear regression model to predict the future sales for each seller:
```python
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict the future sales for each seller
future_sales_by_seller_id = model.predict(X_test)
```
Once the model is trained, it can be used to predict the future sales for each seller. This information can be used to make decisions about which sellers to target with marketing campaigns or which products to stock.
## 5 Hashtags
* #Ebay
* #SDE
* #WorksImulation
* #Interview
* #Coding
Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ tiếp tục thảo luận về mô phỏng công việc Ebay SDE Phần 2. Trong bài trước, chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của mô phỏng, bao gồm báo cáo vấn đề và định dạng đầu vào và đầu ra.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào phương pháp giải pháp.
Giải pháp cho mô phỏng công việc SDE EBAY Phần 2 có thể được chia thành hai bước chính:
1. ** Tiền xử lý dữ liệu **.Dữ liệu đầu vào là một danh sách các giao dịch, trong đó mỗi giao dịch được biểu thị bằng một tuple (sell_id, người mua_id, giá, dấu thời gian).Bước đầu tiên là xử lý dữ liệu để làm cho nó có cấu trúc hơn và dễ làm việc hơn.Điều này liên quan đến việc nhóm các giao dịch theo Người bán_ID và tính toán tổng doanh số cho mỗi người bán.
2. ** Mô hình hóa **.Bước thứ hai là xây dựng một mô hình để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật học máy, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc rừng ngẫu nhiên.
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định về người bán nào để nhắm mục tiêu với các chiến dịch tiếp thị hoặc sản phẩm nào sẽ chứng khoán.
Dưới đây là tổng quan chi tiết hơn về phương pháp giải pháp:
1. ** Tiền xử lý dữ liệu **.Bước đầu tiên là xử lý dữ liệu để làm cho nó có cấu trúc hơn và dễ làm việc hơn.Điều này liên quan đến việc nhóm các giao dịch theo Người bán_ID và tính toán tổng doanh số cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng mã Python sau:
`` `Python
# Nhóm các giao dịch của người bán_ID
Giao dịch_by_seller_id = Giao dịch.groupby ('seller_id'))
# Tính tổng doanh số cho mỗi người bán
TOTAL_SALES_BY_SELLER_ID = TRAVECTYS_BY_SELLER_ID.SUM ('Giá')
`` `
2. ** Mô hình hóa **.Bước thứ hai là xây dựng một mô hình để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật học máy, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc rừng ngẫu nhiên.
Dưới đây là một ví dụ về cách xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán:
`` `Python
# Tạo mô hình hồi quy tuyến tính
model = tuyến tính ()
# Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đào tạo
model.fit (x_train, y_train)
# Dự đoán doanh số tương lai cho mỗi người bán
Tương lai_sales_by_seller_id = model.predict (x_test)
`` `
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để dự đoán doanh số trong tương lai cho mỗi người bán.Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định về người bán nào để nhắm mục tiêu với các chiến dịch tiếp thị hoặc sản phẩm nào sẽ chứng khoán.
## 5 hashtags
* #Ebay
* #SDE
* #WorksImulation
* #Phỏng vấn
* #mã hóa
=======================================
#Ebay #SDE #WorksImulation #Interview #Coding ##eBay SDE Work Simulation Part 2
In this blog post, we will continue our discussion of the eBay SDE Work Simulation Part 2. In the previous post, we covered the basics of the simulation, including the problem statement and the input and output formats. In this post, we will focus on the solution approach.
The solution to the eBay SDE Work Simulation Part 2 can be divided into two main steps:
1. **Data preprocessing**. The input data is a list of transactions, where each transaction is represented by a tuple of (seller_id, buyer_id, price, timestamp). The first step is to preprocess the data to make it more structured and easier to work with. This involves grouping the transactions by seller_id and calculating the total sales for each seller.
2. **Modeling**. The second step is to build a model to predict the future sales for each seller. This can be done using a variety of machine learning techniques, such as linear regression, decision trees, or random forests.
Once the model is trained, it can be used to predict the future sales for each seller. This information can be used to make decisions about which sellers to target with marketing campaigns or which products to stock.
Here is a more detailed overview of the solution approach:
1. **Data preprocessing**. The first step is to preprocess the data to make it more structured and easier to work with. This involves grouping the transactions by seller_id and calculating the total sales for each seller. This can be done using the following Python code:
```python
# Group the transactions by seller_id
transactions_by_seller_id = transactions.groupby('seller_id')
# Calculate the total sales for each seller
total_sales_by_seller_id = transactions_by_seller_id.sum('price')
```
2. **Modeling**. The second step is to build a model to predict the future sales for each seller. This can be done using a variety of machine learning techniques, such as linear regression, decision trees, or random forests.
Here is an example of how to build a linear regression model to predict the future sales for each seller:
```python
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Predict the future sales for each seller
future_sales_by_seller_id = model.predict(X_test)
```
Once the model is trained, it can be used to predict the future sales for each seller. This information can be used to make decisions about which sellers to target with marketing campaigns or which products to stock.
## 5 Hashtags
* #Ebay
* #SDE
* #WorksImulation
* #Interview
* #Coding
