Есть таблица с данными о геолокации автомобиля, данные в нее попадают каждую минуту, но случаются пропуски в данных за какой-то интервал времени и частота меняется, при этом наполнение столбцов всегда полное.
| Название поля | Тип поля | Описание поля |
|---|---|---|
| Car_id | integer | Идентификатор машины |
| Latitude | numeric | Широта |
| Longitude | numeric | Долгота |
| datetime | timestamp | Время замера |
Напишите запрос SQL, или код на python, выводящий машину которая больше всего стояла без движения в течение дня
После нескольких неудачных ценовых нововведений в начале прошлого года в одном из регионов своей деятельности (когда после релиза нововведений, компания проседала как по выручке, так по поездкам и активным пользователям в данном регионе), бизнес пришёл к пониманию необходимости иметь априори знания о том, какая цена удовлетворяет клиента - по какой цене он будет продолжать пользоваться услугами компании, а по какой уже нет, т.е. об эластичности спроса по цене.
Предложите стратегию и механику эксперимента по эластичности с калькуляцией всех необходимых параметров для проведения успешного эксперимента. • Как нужно построить правильно эксперимент, если пользователей, активно пользующихся услугами компании в данном регионе 10k • Какие данные о пользователях для этого необходимо собрать • На какие сегменты их нужно поделить и из каких соображений? Сколько должно быть таких сегментов? • Как долго должен проходить эксперимент и как правильно оценить предпосылки, что эксперимент изначально будет неуспешным или успешным • Оцените численные индикаторы проведения - как долго он должен идти, какую мощность должны набрать выборки, чтобы результаты были стазначимы • За какими метриками уместно следить в эксперименте, чтобы получить знания о чувствительности клиентов к цене, как их интерпретировать для принятия бизнес-решений? • Как в проведении эксперимента учитывать, что есть разные типы потребления разных продуктов компании (краткосрочные\долгосрочные аренды) • На какие ещё метрики сегментации клиентов помимо тех, что можно построить по данным, вы бы ещё посмотрели и почему
Данные о поездках клиентов за последние 3 месяца до решения провести эксперимент приложены в файле csv