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公司:携程

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携程集团有限公司(英语:Trip.com Group Ltd),是一家总部设立在上海的中国大型旅游网站,1999年创办。2003年12月,该公司在美国纳斯达克(股票代码:TCOM)上市。目前携程已在中国大陆的北京、广州等17个城市设立分支机构,在南通设立服务联络中心,并在香港及台湾皆有旗下事业,占中国在线旅游市场份额一半以上,是中国最大的在线旅行社,也是全球最大的在线旅行社之一。携程旗下拥有携程网、去哪儿网、Skyscanner、Trip.com四个主要品牌,以及驴评网、鸿鹄逸游、永安、易游等多个支线品牌。

深度多元时序模型在携程关键指标预测场景下的探索应用

互联网行业中,有许多关键指标直接影响公司未来的规划与决策,比如流量、订单量、销售额等。有效地预测这些关键指标能够辅助公司提前做出相应的预算、规划、决策,实现收益的最大化。

预测关键指标实际上是个典型的时间序列预测问题,即基于指标的历史真实数据来预测未来一段时间的值。在携程也有一些相关的业务场景,本文将以预测流量、订单量、GMV为例,介绍我们在时间序列预测方面使用的一些方法与思考。

高效创意永动机

创意一直是设计师们永恒的课题。在存量竞争的时代,如何抓住乍现的灵光时刻并不断复刻思路,生产源源不断的创意活水?本次将从创意启动、创意框架和创意呈现三个阶段出发,提供创意思路,帮助大家在工作中打造自己的创意永动机。

携程火车票异常检测和根因定位实践

异常故障自动检出,召回率83%。

提升效率和用户体验,携程门票活动商品结构演进

从分散到标准,从国内到国际。

如何让你的设计怦然心「动」

动效设计本身已经是大家耳熟能详甚至广泛运用的设计手法,但是却长期以来只是做到动效最基本的吸引用户注意力的辅助效果,本次分享将通过携程火车票实际项目,看看如何做到让用户怦然心“动”。

去哪儿网业务自动化根因分析实践

去哪儿网落地自动化根因分析的一系列技术创新,思考,方法和成果介绍~

携程火车票出海架构演进之路

在全球化战略的背景下,Trip.com作为一个面向国际市场的全球OTA平台,正努力推进国际化战略部署。Trip.com火车票正在积极投入资源和技术力量来拓展海外业务,通过将应用、数据部署新加坡、法兰克福等中心,从而给全球用户带来更好的购票体验和减少数据合规带来的风险。

前端微模块在去哪儿服务系统的设计和实践

微模块如何实现前端代码复用与部署效率的突破?

贝叶斯结构模型在全量营销效果评估的应用

解决无法AB实验的评估困境。

CDP 在 Qunar 精细化运营中的建设实践

围绕实际业务应用,剖析CDP闭环建设,为业务提效、赋能~

提升前端开发效率,携程机票定制代码生成器实践

在日常的研发工作中,编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性,如何减少编写UI界面的开发时间,以及提取公用的前端组件,从而达到提升研发效能的目的,是我们的重要课题。

在《前端智能化探索,骨架屏低代码自动生成方案实践》中,我们曾经探索过一种自动生成骨架屏代码的方案,在此基础上,我们设计了一套代码生成器的定制流程,到达可以定制任意目的代码的效果。本文将围绕视觉稿生成任意代码,探讨代码生成器的原理与细节,最后是落地的效果展示。

携程Taro多端化探索与实践

随着移动互联网和智能设备的普及,前端开发人员需要采用多端同构技术来适配不同的终端(小程序、App和Web)。这些终端之间存在着明显的差异,包括浏览器引擎、操作系统、交互方式以及代码语言等方面。

这些差异给前端开发人员带来了不少挑战。一方面,不同终端采用不同的浏览器引擎和操作系统,导致页面渲染和交互行为的表现各不相同。另一方面,不同终端所使用的代码语言和开发工具也存在差异,需要开发人员具备不同的技术背景和知识,才能编写多份代码来适配不同的终端。这样做不仅增加了研发人员的开发工作量和代码维护的难度,还可能导致用户在不同设备上遇到不一致的用户体验,影响产品的质量和用户满意度。

为了解决这些问题,多端同构技术应运而生。通过多端同构技术,旅游前端和公共团队合作多端探索与实践,根据不同终端的特性进行灵活的适配和定制。这样可以减少开发成本和维护难度,提高开发效率和代码的可复用性。同时,多端同构技术还能提供一致的用户体验,无论用户使用哪种设备访问应用程序,都能获得相似的界面和功能。

串联多业务流程、覆盖多端 | 去哪儿网全流程自动化测试平台『设计与实现原理』分享~

带你深入了解全流程自动化测试平台对复杂业务的验证实现与应用~

携程度假基于 RPC 和 TypeScript 的 BFF 设计与实践

一种基于 RPC 的 BFF 实践,显著提升接口调用的效率和类型安全。

携程Redis跨IDC多向同步实践

跨数据中心的数据同步是企业提升容灾实力的必备手段。

故障召回率提升34%,携程智能异常检测实践

智能化运维中高效率与高质量的平衡之道。

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