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ana的business award票算法挺奇葩
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ana的business award票算法挺奇葩# Money - 海外理财
j*n
1
给定某城市X的每日气候的历史数据:temperature, pressure, wind direction, and
wind speed。问如何确定该城市是东半球还是西半球的。有人有思路吗?
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L*i
2
需要转机的不是每一段都是business,查出来大部分都是美国国内短程是business+中
美economy的混合票
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r*k
3
完全没思路
我觉得new york的天气和北京很像
冬天冷,夏天热

and

【在 j******n 的大作中提到】
: 给定某城市X的每日气候的历史数据:temperature, pressure, wind direction, and
: wind speed。问如何确定该城市是东半球还是西半球的。有人有思路吗?

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b*g
4
是这样的,很不好用,盯着查了好久,转了190k过去以后又查不着了,坑死,只好用UA
里程给岳父母买了两张直飞business算了。顺便问个问题,ANA里程有activity,比如
转点可不可以保持点数不过期?
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z*e
5
big data的clustering题
而且是binary
svm应该是最有效的
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c*z
6
ana无法续命

UA
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11

【在 b*******g 的大作中提到】
: 是这样的,很不好用,盯着查了好久,转了190k过去以后又查不着了,坑死,只好用UA
: 里程给岳父母买了两张直飞business算了。顺便问个问题,ANA里程有activity,比如
: 转点可不可以保持点数不过期?

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z*e
7
帮你转发到datasciences去
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b*g
8
这么惨,看来明年去日本了,哈哈
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z*e
9
其实只要对temperature做估算就可以判断
6,7,8三个月vs12,1,2三个月的温度,看哪个高
就可以搞了,算mean就行了,这样可以判断出南北
然后其它三个用来判断东西半球
季风方向,完蛋,地理学得不好,要查
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s*d
10
去日本有燃油费,但去中国没有,即使日本中转

【在 b*******g 的大作中提到】
: 这么惨,看来明年去日本了,哈哈
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j*n
11
对,南北容易算,只需要温度就可以了。东西半球不好算啊,其实应该是和你一样,地
理学得太烂了。
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s*d
12
去日本没有,去中国没有,如果日本中转去中国有。

【在 s**********d 的大作中提到】
: 去日本有燃油费,但去中国没有,即使日本中转
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j*n
13
但我怀疑真的通过所谓的季风能判断出东西半球吗?比如青岛和北卡的天气应该非常相
像。
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d*0
14
UA没有

【在 s******d 的大作中提到】
: 去日本没有,去中国没有,如果日本中转去中国有。
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w*e
15
lz先说说这是面的啥职位
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L*i
16
查来查去还不如空中冥币delta好使,还能直接到偶家二线省会城市
就是70k的economy票在旺季那真是没有啊

UA

【在 b*******g 的大作中提到】
: 是这样的,很不好用,盯着查了好久,转了190k过去以后又查不着了,坑死,只好用UA
: 里程给岳父母买了两张直飞business算了。顺便问个问题,ANA里程有activity,比如
: 转点可不可以保持点数不过期?

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T*0
17
我和朋友读了这么多年地理居然都没见过这种题目,考试都没见过,神奇的地球。不过
也有可能是因为我们不是自然地理方向。
于是我们讨论了一下,首先有一个大大的疑问:这些数据都和气候有关,但是竟然没有
降水和湿度?降水和湿度应该比风向和风速更有代表性。个人觉得风速和风向的数据对
于城市来说是微观,而判断城市所在的半球是一个宏观的东西,用风向和风速去判断不
如用降水和湿度给力。
至于思路:
第一反应就是拿到世界各大城市的气候数据,然后比较相似性。
第二反应就是拿到世界各大气候区(热带雨林/热带草原/热带沙漠/热带季风/温带大陆
/etc)的数据,然后判断城市X最有可能出现在哪个气候区。
但是问题在于:以上两种方法都无法100%确定城市X究竟在东半球还是西半球,因为东
半球的气候区在西半球也会有,所以东半球城市和西半球城市如果在同一气候区的话气
候特点当然也是相似的。所以,可能还要另外比较东西半球的城市气候或者气候区的差
异性。而且,气候区的判断需要降水数据,但是LZ没提到。
所以感觉最后的大体思路都是通过把城市X的数据和其他数据进行相似性的比较来得出
东西半球的概率问题,至于用什么数据去比较以及用什么统计分析的方法去比较就不知
道了,这应该是Data mining的范畴?
貌似没什么建设性的意见,条件反射只想到从气候区和城市气候特点去考虑了,可能有
其他更好的方法。
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