一个的商超,假设有50个左右的品类,每个品类下有2到10个不等的商品。然而如此庞大的商品,并非所有都是高频消费品。
结合自身日常的消费习惯,对于高频和低频的区分并不难。一般大型家电、高端礼盒等属于低频消费品,日用百货、食品等属于高频消费品。
既然我们都清楚哪些是低频消费品,哪些是高频消费品,为什么不将低频都换成高频呢?
试想一下,当一个消费者进入商超想买一个电饭煲的时候,发现并没有想要的商品,他可能转身离开。因为这篇区域可能不止一家商超。而如果他发现有自己想买的商品的时候,顺带就把日常需要的高频消费品一起买了。这种情况下,从转身离开,到顺手买几件商品,变带来了商超的高效流量。
线下商城的面积有限,每个品类都要尽量选择销量好的商品种类。这要综合区域销售数据来做选品。
传统方式下,数据量庞大,而如今,伴随着技术的发展,可以借助新兴的技术,提升选品速度和准确度。
尤其是开通了线上商城,支持商品品类,可综合销量、口碑多个维度来观察。以及线上、线下高频消费品可能种类不一样,线下体验更佳,线上购物更方便,更符合现代人的购物习惯。而不同区域,也会有区域购物特性。
综上,对于多维变量,通过大数据进行精准选品,一方面可以帮助提升销量,另一方面,还可以帮助加速用户的转化。
想要通过大数据进行精准选品,数据是基础,数据分析和数据挖掘是必经之路。
先对“数据”进行一个全面的了解和“分析”,才能顺利的进行后续的“挖掘”工作。
我们一般会把数据存储在关系数据库中,主要由记录类型构成的数据集合,每条记录包含若干个属性。
表1-1:某商超11月份水果类销量和口碑数据集
大类 |
中类 |
小类 |
商品名称 |
销量 |
口碑 |
上新日期 |
水果 |
实果类 |
苹果类 |
花牛苹果 |
52 |
4.8 |
2023/10 |
阿克苏苹果 |
20 |
4.1 |
2023/11 |
|||
枝头红苹果 |
8 |
4.0 |
2023/11 |
|||
金帅苹果 |
6 |
4.0 |
2023/11 |
|||
水晶红富士苹果 |
35 |
4.4 |
2023/10 |
|||
梨类 |
雪梨 |
25 |
4.3 |
2023/10 |
||
翠玉酥梨 |
16 |
4.5 |
2023/10 |
|||
皇冠梨 |
50 |
4.6 |
2023/10 |
|||
库尔勒香梨 |
28 |
4.5 |
2023/10 |
|||
彩梨 |
4 |
4.5 |
2023/11 |
|||
柑橘类 |
橘类 |
金橘 |
8 |
4.5 |
2023/11 |
|
砂糖橘 |
12 |
4.5 |
2023/11 |
|||
小蜜橘 |
204 |
4.8 |
2023/10 |
|||
柚子类 |
红心柚 |
108 |
4.8 |
2023/10 |
||
黄金葡萄柚 |
56 |
4.5 |
2023/11 |
|||
蜜柚 |
20 |
4.5 |
2023/11 |
|||
橙类 |
脐橙 |
16 |
4.5 |
2023/11 |
||
爱媛果冻橙 |
16 |
4.5 |
2023/11 |
|||
瓜类 |
西瓜类 |
黑美人西瓜 |
8 |
4.2 |
2023/7 |
|
麒麟西瓜 |
2 |
4.1 |
2023/7 |
|||
特小凤西瓜 |
2 |
4.1 |
2023/10 |
|||
蜜瓜类 |
波斯蜜瓜 |
3 |
4.1 |
2023/10 |
||
凤凰蜜瓜 |
6 |
4.1 |
2023/10 |
|||
热带水果类 |
火龙果类 |
白肉火龙果 |
16 |
4.1 |
2023/9 |
|
红绣球 |
108 |
4.8 |
2023/10 |
|||
芒果类 |
凯特芒果 |
16 |
4.2 |
2023/10 |
||
小台农芒 |
3 |
4.2 |
2023/10 |
|||
高乐蜜芒 |
2 |
4.2 |
2023/10 |
描述某商超11月份水果类销量和口碑数据集的JSON数据
{
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{
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"listingDate": "2023/10"
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}
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{
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{
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{
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"goodName": "凯特芒果",
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"listingDate": "2023/10"
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"goodName": "小台农芒",
"salesVolume": "2",
"publicPraise": "4.2",
"listingDate": "2023/10"
},
{
"goodId": 1423,
"goodName": "高乐蜜芒",
"salesVolume": "2",
"publicPraise": "4.2",
"listingDate": "2023/10"
}
]
}
]
}
]
}
以上便是一个月份的某个单一品类下的销量和品类的数据集。实际的数据量会更加庞大。
工欲善其事必先利其器,在做数据分析和数据挖掘之前,首先要保证数据的完整性。这时候便需要完整的大数据量的交易数据系统支撑,支持海量数据的入库、查询等。
而GaussDB,作为华为自主创新研发的分布式关系型数据库。官网详细介绍了它的能力:
支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。
这正是我实际业务场景中需要的。
快速了解一项技术的方法便是“实践出真知”,正好华为云贴心的提供了沙箱实验,让我们一起来体验一下:GaussDB数据库应用程序开发实验。
实验内容 |
描述 |
目标 |
熟悉华为云GaussDB常用接口及基本配置操作 |
难易程度 |
初级 |
时长 |
90分钟 |
操作前提 |
登录华为云 |
主要步骤 |
1、准备环境 2、实验配置 |
收获 |
1、掌握JDBC的使用 2、掌握ODBC的使用 3、掌握Psycopg的使用 |
1、预置实验环境
2、登录云账号
注意不是自己的华为云账号,而是实验提供的账号。
1、GaussDB实例的购买
2、登录DAS,点击新建数据库。
3、登录已预置好的ECS
成功登录ECS
1、加载驱动,连接数据库,配置负载均衡
2、 执行建表语句
3、 执行插入语句
4、 执行查询语句
5、 批量插入数据
6、关闭自动提交
1、加载驱动,连接数据库
2、执行SQL语句
1.加载驱动,连接数据库
2.执行SQL语句
1、步骤“登录已预置好的ECS”中,登录esc的命令不能执行,应该是
ssh root@EIP
2、新增java文件时,每次拷贝完代码,第一行的package字段都缺少pa两个字母。
如今,在消费升级的大背景下,传统零售业正面临的流程成本增加、增速下滑等多重困境。
良好的购物体验可以帮助减轻压力。除了依据现有的大数据分析之后的选品,新品的选品,也可以通过结合搜索、浏览以及评论等多项因素进行选品。
如果客户能够获得良好的体验,购买也就自然而然,水到渠成。
华为云GaussDB支持应用场景中,交易型应用正好适合我们当前的业务场景:
大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同的部署规模。
通过本次实验,对华为云GaussDB有了初步了解,未来我会继续不断摸索华为云GaussDB的新功能。
作者:非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一
简介:「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者,华夏美食、国漫、古风重度爱好者,刑侦、无限流小说初级玩家。
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