GaussDB新体验，新零售选品升级注入新思路【华为云GaussDB：与数据库同行的日子】

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博客围绕零售选品展开，先对比低频与高频选品思维，强调高频选品可提升商超流量。接着提出借助大数据精准选品能提升销量和加速用户转化。重点介绍了华为云GaussDB，它能支撑海量数据处理，还分享了其应用程序开发实验及优化建议。

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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。

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。