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qklbishe 题目背景: 目前社区团购的电商形态渐趋完善,人们也越来越愿意尝试这种新型的购物方式; (用户购物旅程:挑选商品 -> 当日23:00点前下单 -> 次日前往自提点(团点)自提 -> 完成商品交接) 而在此购物旅程中,自提点(团点)成为了关键的线下的用户体验场景。 任务要求/问题: 你作为某家社区团购的产品经理,你和公司里的数据分析同学抽取了一段时间内,用户对自提点评价的数据如下所示: 图标说明:水平横轴数值为差评评价的用户点击量;纵向数轴数值为用户参与评价后的留存差异(负值越高表示用户后续留存越差);整体样本的点击量/留存率平均值分别为3000和-400%(具体数值仅供示意参考);其余○为具体评价的反馈内容及其聚集分布 看到这份数据后,你将怎么样做出对应的动作及规划?依据是什么?请讨论并给出你们的方案。 目前社区团购的电商形态渐趋完善,人们也越来越愿意尝试这种新型的购物方式;
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qklbishe 给出关键字34,13,5,7,90,45,4,85,33,请用起泡排序法对其升序排序,写出每趟结果,分析时间复杂度,并说明该排序算法是否为稳定的排序算法。 区块链毕设网qklbishe.com为您提供问题的解答 给出关键字34,13,5,7...