選品思維：低頻VS高頻

一個(gè)的商超，假設(shè)有50個(gè)左右的品類，每個(gè)品類下有2到10個(gè)不等的商品。然而如此龐大的商品，并非所有都是高頻消費(fèi)品。

結(jié)合自身日常的消費(fèi)習(xí)慣，對(duì)于高頻和低頻的區(qū)分并不難。一般大型家電、高端禮盒等屬于低頻消費(fèi)品，日用百貨、食品等屬于高頻消費(fèi)品。

既然我們都清楚哪些是低頻消費(fèi)品，哪些是高頻消費(fèi)品，為什么不將低頻都換成高頻呢？

試想一下，當(dāng)一個(gè)消費(fèi)者進(jìn)入商超想買(mǎi)一個(gè)電飯煲的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有想要的商品，他可能轉(zhuǎn)身離開(kāi)。因?yàn)檫@篇區(qū)域可能不止一家商超。而如果他發(fā)現(xiàn)有自己想買(mǎi)的商品的時(shí)候，順帶就把日常需要的高頻消費(fèi)品一起買(mǎi)了。這種情況下，從轉(zhuǎn)身離開(kāi)，到順手買(mǎi)幾件商品，變帶來(lái)了商超的高效流量。

大數(shù)據(jù)選品

線下商城的面積有限，每個(gè)品類都要盡量選擇銷量好的商品種類。這要綜合區(qū)域銷售數(shù)據(jù)來(lái)做選品。

傳統(tǒng)方式下，數(shù)據(jù)量龐大，而如今，伴隨著技術(shù)的發(fā)展，可以借助新興的技術(shù)，提升選品速度和準(zhǔn)確度。

尤其是開(kāi)通了線上商城，支持商品品類，可綜合銷量、口碑多個(gè)維度來(lái)觀察。以及線上、線下高頻消費(fèi)品可能種類不一樣，線下體驗(yàn)更佳，線上購(gòu)物更方便，更符合現(xiàn)代人的購(gòu)物習(xí)慣。而不同區(qū)域，也會(huì)有區(qū)域購(gòu)物特性。

綜上，對(duì)于多維變量，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)選品，一方面可以幫助提升銷量，另一方面，還可以幫助加速用戶的轉(zhuǎn)化。

我為何鐘意GaussDB

想要通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)選品，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘是必經(jīng)之路。

先對(duì)“數(shù)據(jù)”進(jìn)行一個(gè)全面的了解和“分析”，才能順利的進(jìn)行后續(xù)的“挖掘”工作。

我們一般會(huì)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，主要由記錄類型構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，每條記錄包含若干個(gè)屬性。

表1-1：某商超11月份水果類銷量和口碑?dāng)?shù)據(jù)集

大類	中類	小類	商品名稱	銷量	口碑	上新日期
水果	實(shí)果類	蘋(píng)果類	花牛蘋(píng)果	52	4.8	2023/10
			阿克蘇蘋(píng)果	20	4.1	2023/11
			枝頭紅蘋(píng)果	8	4.0	2023/11
			金帥蘋(píng)果	6	4.0	2023/11
			水晶紅富士蘋(píng)果	35	4.4	2023/10
		梨類	雪梨	25	4.3	2023/10
			翠玉酥梨	16	4.5	2023/10
			皇冠梨	50	4.6	2023/10
			庫(kù)爾勒香梨	28	4.5	2023/10
			彩梨	4	4.5	2023/11
	柑橘類	橘類	金橘	8	4.5	2023/11
			砂糖橘	12	4.5	2023/11
			小蜜橘	204	4.8	2023/10
		柚子類	紅心柚	108	4.8	2023/10
			黃金葡萄柚	56	4.5	2023/11
			蜜柚	20	4.5	2023/11
		橙類	臍橙	16	4.5	2023/11
			愛(ài)媛果凍橙	16	4.5	2023/11
	瓜類	西瓜類	黑美人西瓜	8	4.2	2023/7
			麒麟西瓜	2	4.1	2023/7
			特小鳳西瓜	2	4.1	2023/10
		蜜瓜類	波斯蜜瓜	3	4.1	2023/10
			鳳凰蜜瓜	6	4.1	2023/10
	熱帶水果類	火龍果類	白肉火龍果	16	4.1	2023/9
			紅繡球	108	4.8	2023/10
		芒果類	凱特芒果	16	4.2	2023/10
			小臺(tái)農(nóng)芒	3	4.2	2023/10
			高樂(lè)蜜芒	2	4.2	2023/10

描述某商超11月份水果類銷量和口碑?dāng)?shù)據(jù)集的JSON數(shù)據(jù)

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}

以上便是一個(gè)月份的某個(gè)單一品類下的銷量和品類的數(shù)據(jù)集。實(shí)際的數(shù)據(jù)量會(huì)更加龐大。

工欲善其事必先利其器，在做數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘之前，首先要保證數(shù)據(jù)的完整性。這時(shí)候便需要完整的大數(shù)據(jù)量的交易數(shù)據(jù)系統(tǒng)支撐，支持海量數(shù)據(jù)的入庫(kù)、查詢等。

而GaussDB，作為華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。官網(wǎng)詳細(xì)介紹了它的能力：

支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用，高可靠，高安全，彈性伸縮，一鍵部署，快速備份恢復(fù)，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴(kuò)展性強(qiáng)，性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。

這正是我實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中需要的。

快速了解一項(xiàng)技術(shù)的方法便是“實(shí)踐出真知”，正好華為云貼心的提供了沙箱實(shí)驗(yàn)，讓我們一起來(lái)體驗(yàn)一下：GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)。

GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)

初步了解

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容	描述
目標(biāo)	熟悉華為云GaussDB常用接口及基本配置操作
難易程度	初級(jí)
時(shí)長(zhǎng)	90分鐘
操作前提	登錄華為云
主要步驟	1、準(zhǔn)備環(huán)境 2、實(shí)驗(yàn)配置
收獲	1、掌握J(rèn)DBC的使用 2、掌握ODBC的使用 3、掌握Psycopg的使用

實(shí)驗(yàn)步驟

步驟1：準(zhǔn)備環(huán)境

1、預(yù)置實(shí)驗(yàn)環(huán)境

2、登錄云賬號(hào)

注意不是自己的華為云賬號(hào)，而是實(shí)驗(yàn)提供的賬號(hào)。

步驟2：實(shí)驗(yàn)配置

1、GaussDB實(shí)例的購(gòu)買(mǎi)

2、登錄DAS，點(diǎn)擊新建數(shù)據(jù)庫(kù)。

3、登錄已預(yù)置好的ECS

成功登錄ECS

任務(wù)一：掌握J(rèn)DBC的使用

1、加載驅(qū)動(dòng)，連接數(shù)據(jù)庫(kù)，配置負(fù)載均衡

2、 執(zhí)行建表語(yǔ)句

3、 執(zhí)行插入語(yǔ)句

4、 執(zhí)行查詢語(yǔ)句

5、 批量插入數(shù)據(jù)

6、關(guān)閉自動(dòng)提交

任務(wù)二：掌握ODBC的使用

1、加載驅(qū)動(dòng)，連接數(shù)據(jù)庫(kù)

2、執(zhí)行SQL語(yǔ)句

任務(wù)三：掌握Psycopg的使用

1．加載驅(qū)動(dòng)，連接數(shù)據(jù)庫(kù)

2．執(zhí)行SQL語(yǔ)句

優(yōu)化建議

1、步驟“登錄已預(yù)置好的ECS”中，登錄esc的命令不能執(zhí)行，應(yīng)該是

ssh root@EIP

2、新增java文件時(shí)，每次拷貝完代碼，第一行的package字段都缺少pa兩個(gè)字母。

總結(jié)

如今，在消費(fèi)升級(jí)的大背景下，傳統(tǒng)零售業(yè)正面臨的流程成本增加、增速下滑等多重困境。

良好的購(gòu)物體驗(yàn)可以幫助減輕壓力。除了依據(jù)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析之后的選品，新品的選品，也可以通過(guò)結(jié)合搜索、瀏覽以及評(píng)論等多項(xiàng)因素進(jìn)行選品。

如果客戶能夠獲得良好的體驗(yàn)，購(gòu)買(mǎi)也就自然而然，水到渠成。

華為云GaussDB支持應(yīng)用場(chǎng)景中，交易型應(yīng)用正好適合我們當(dāng)前的業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型應(yīng)用，如政務(wù)、金融、電商、O2O、電信CRM/計(jì)費(fèi)等，服務(wù)能力支持高擴(kuò)展、彈性擴(kuò)縮，應(yīng)用可按需選擇不同的部署規(guī)模。

通過(guò)本次實(shí)驗(yàn)，對(duì)華為云GaussDB有了初步了解，未來(lái)我會(huì)繼續(xù)不斷摸索華為云GaussDB的新功能。

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作者：非職業(yè)「?jìng)鞯朗跇I(yè)解惑」的開(kāi)發(fā)者葉一一
簡(jiǎn)介：「趣學(xué)前端」、「CSS暢想」系列作者，華夏美食、國(guó)漫、古風(fēng)重度愛(ài)好者，刑偵、無(wú)限流小說(shuō)初級(jí)玩家。
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