选品思维：低频VS高频
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。
大数据选品
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。
我为何钟意GaussDB
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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"smallCategoryName": "芒果类",
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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"
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]
}
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}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。
GaussDB数据库应用程序开发实验
初步了解
| 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 |
实验步骤
步骤1：准备环境
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。
步骤2：实验配置
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
任务一：掌握JDBC的使用
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
任务二：掌握ODBC的使用
1、加载驱动，连接数据库
2、执行SQL语句
任务三：掌握Psycopg的使用
1．加载驱动，连接数据库
2．执行SQL语句
优化建议
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。
总结
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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