美团外卖工作总结【经典6篇】
美团外卖工作总结 篇一
美团外卖工作总结：提升服务质量的关键因素
在过去的几个月里，我一直在美团外卖平台上从事外卖骑手的工作。通过这段时间的经历，我深刻认识到了提升服务质量的重要性，并且总结出了一些关键因素，希望能够对其他骑手和相关从业人员有所帮助。
首先，良好的沟通能力是提升服务质量的关键。在外卖配送的过程中，与顾客、商家以及平台客服的沟通都非常重要。与顾客的沟通可以帮助我们更好地了解他们的需求，例如准确确认送餐地址、询问是否需要餐具等。与商家的沟通可以有效地解决订单问题，例如确认菜品是否齐全、咨询店家是否有特殊要求等。与平台客服的沟通可以及时解决一些系统或技术问题。因此，作为骑手，我们需要具备良好的口头和书面沟通能力，以及解决问题的能力。
其次，高度的责任心是提升服务质量的关键。作为外卖骑手，我们代表着美团外卖平台的形象。因此，我们需要时刻保持良好的形象，包括仪容仪表、言行举止等。同时，我们还需要对每一份订单负责，确保订单的准时送达和完整性。如果出现问题，例如迟到、遗漏商品等，我们需要及时与客户和平台进行沟通，并积极寻找解决方案。只有具备高度的责任心，我们才能够提供优质的服务，赢得客户的信任和好评。
最后，高效的时间管理是提升服务质量的关键。在外卖配送工作中，时间是非常宝贵的资源。我们需要在繁忙的工作环境中合理安排时间，确保订单能够按时送达。为了提高效率，我们可以合理规划送餐路线，选择合适的交通工具，避免不必要的浪费。此外，我们还可以利用平台提供的一些工具和技术，例如导航软件、智能调度系统等，来提高配送效率。只有高效地管理时间，我们才能够在有限的时间内完成更多的订单，提供更好的服务。
总结起来，提升服务质量的关键因素包括良好的沟通能力、高度的责任心和高效的时间管理。作为美团外卖骑手，我们应该时刻关注这些因素，并不断努力提升自身的素质和能力。只有不断进步，我们才能够为客户提供更好的服务体验，为美团外卖平台赢得更多的口碑和市场份额。
美团外卖工作总结 篇二
美团外卖工作总结：挑战与成长
回顾过去的几个月，在美团外卖平台工作的经历无疑是我职业生涯中难忘的一部分。这段时间里，我经历了许多挑战，但也获得了很多成长。在这篇文章中，我将分享我在美团外卖工作中所遇到的一些挑战，并总结出了一些成长的经验和教训。
首先，外卖配送工作的压力是我最大的挑战之一。在繁忙的时段，订单数量会急剧增加，导致我需要在有限的时间内尽快完成配送。这给我的时间管理能力提出了更高的要求。为了应对这个挑战，我学会了合理规划送餐路线，选择更高效的交通工具，并不断提高自己的配送效率。通过不断的训练和实践，我逐渐掌握了时间管理的技巧，提高了工作效率。
其次，与顾客和商家的沟通也是一个挑战。有时候，顾客提供的送餐地址不够准确，或者商家的菜品有缺失，这就需要我与他们进行沟通，以确保订单的准确性和完整性。在沟通的过程中，我学会了倾听和表达，提高了自己的沟通能力。我也学会了如何处理一些问题，例如订单出现延误或遗漏商品等情况。通过与顾客和商家的良好沟通，我能够更好地理解他们的需求，并提供更好的服务。
最后，外卖配送工作的天气和路况也带来了一些挑战。有时候，恶劣的天气条件会导致道路不畅，给配送工作带来困难。在这种情况下，我需要灵活应对，采取措施来保证订单的准时送达。例如，我会提前调整路线，避开拥堵的道路，或者及时与客户沟通，告知他们可能会有一些延误。通过这些灵活的应对措施，我能够更好地应对不可控的情况，保证订单的准时送达。
总的来说，美团外卖工作给我带来了许多挑战，但也让我在挑战中得到了成长。通过不断地修正和调整，我逐渐提高了自己的时间管理能力、沟通能力和适应能力。这段经历让我更加坚定了自己的职业目标，并且让我相信只要努力，就一定能够克服各种困难，取得更大的成就。我相信，未来的美团外卖工作将会给我带来更多的挑战和机遇，我将一如既往地努力工作，实现自己的价值。
美团外卖工作总结 篇三
：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散，以实现CPU、IO、内存资源的分布，来提升并行计算能力。在当前数据存储以磁盘为主的情况下，数据Scan需要的较大的磁盘IO，以及并行导致的高CPU，仍然是资源的短板。因此，高频的大规模汇总统计，并发能力将面临较大挑战，这取决于集群硬件方面的并行计算能力。传统去重算法需要大量计算资源，实时的大规模去重指标对CPU、内存都是一个巨大挑战。目前Doris最新版本已经支持Bitmap算法，配合预计算可以很好地解决去重应用场景。
# 业务模型适配
美团外卖工作总结 篇四
Doris之前实现精确去重的方式是现场计算的，实现方法和Spark、MapReduce类似：
对于上图计算PV的SQL，Doris在计算时，会按照下图的方式进行计算，先根据page列和user_id列group by，最后再Count：
图中是6行数据在2个BE节点上计算的示意图
于是我们在Doris中新增了一种Bitmap聚合指标，数据导入时，相同维度列的数据会使用Bitmap聚合。有了Bitmap后，Doris中计算精确去重的方式如下：
# 总结与思考
在外卖运营分析的业务实践中，由于业务的复杂及应用场景的不同，没有哪一种数据生产方案能够解决所有业务问题。数据库引擎技术的发展，为我们提供更多手段提升数据建设方案。实践证明，以Doris引擎为驱动的ROLAP
模式可以较好地处理汇总与明细、变化维的历史回溯、非预设维的灵活应用、准实时的批处理等场景。而以Kylin为基础的MOLAP
模式在处理增量业务分析，固化维度场景，通过预计算以空间换时间方面依然重要。
业务方面，通过外卖数仓Doris的成功实践以及跨事业群的交流，美团已经有更多的团队了解并尝试使用了Doris方案。而且在平台同学的共同努力下，引擎性能还有较大提升空间，相信以Doris引擎为驱动的ROLAP
模式会为美团的业务团队带来更大的收益。从目前实践效果看，其完全有替代Kylin、Druid、ES等引擎的趋势。
目前，数据库技术进步飞速，近期柏睿数据发布全内存分布式数据库RapidsDB
支持TB级毫秒响应（处理千亿数据可实现毫秒级响应）。可以预见，数据库技术的进步将大大改善数仓的分层管理与应用支撑效率，业务将变得“定义即可见”，也将极大地提升数据的价值。
# 参考资料
* Doris文档和源码
* Apache Kylin VS Apache Doris
美团外卖工作总结 篇五
《蓝色的海豚岛》是美国的斯。奥台尔写的，这是一本女孩版的鲁滨逊漂流记。这本书的主人公卡拉娜，她让我明白了什么是坚强、勇敢、乐观。
我很喜欢第八章＜山洞养伤＞，它体现了卡拉娜的坚强。卡拉娜的脚肿了一大块，可她还是坚强的爬到泉水边打水，这里面还有很多句子能体现出她的坚强。比如：由于脚肿得厉害，我有五天不能出门，因为没有草药治脚，我有足够吃的东西，可是第三天篓子里的水就所剩无几了，又过了几天，篓子空了。我不得不去峡谷到泉水边打水。我前进得很慢，因为我只能趴在地上往前爬，背上背着食物，手里拿着武器。如果我有一天也像卡拉娜一个在岛上，我也要用双手创造一切。
我不知道是什么让卡拉娜那么顽强的活了下去。当她忍受孤独和失去亲人的痛苦时，她又是怎么从悲痛中走出来的呢？后来我总算明白了，她是靠乐观活下来的，她知道这里依然是她的家，她要活下去。我很佩服她。
这是一本鼓励人遇事要乐观的书，痛苦中充满了卡拉娜对生活的希望和勇气，令人感动。
美团外卖工作总结 篇六
：当业务分析维度灵活多变或者特定到最新的状态时（如上图A模型中，始终使用最新的商家组织归属查看历史），预计算回溯历史数据成本巨大。在这种场景下，将数据稳定在商家的粒度，通过现场计算进行历史数据的回溯分析，实现现用现算，可以节省掉预计算的巨大成本，并带来较大的应用灵活性。这种情况下适合MPP引擎支撑下的ROLAP
生产模式。
# MPP引擎的选型
目前开源的比较受关注的OLAP引擎很多，比如Greenplum、Apache
Impala、Presto、Doris、ClickHouse、Druid、TiDB等等，但缺乏实践案例的介绍，所以我们也没有太多的经验可以借鉴。于是，我们就结合自身业务的需求，从引擎建设
成本出发，并立足于公司技术生态融合、集成、易用性等维度进行综合考虑，作为选型依据，最终我们平台部门选择了2018年刚进入Apache社区的Doris。
# Doris简介及特点
Doris是基于MPP架构的OLAP引擎，主要整合了Google Mesa（数据模型）、Apache Impala（MPP Query
Engine）和Apache ORCFile （存储格式，编码和压缩）的技术。
Doris的系统架构如下，主要分为FE和BE两个组件，FE主要负责查询的解析、编译、优化、调度和元数据管理；BE主要负责查询的执行和数据存储。关于Doris的更多技术细节，可参考其官方文档。
整体架构
