【步步高商业连锁】“小工具，大智慧”,数字化生鲜运营让折价损失额降低20%

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[场景应用做到极致，是很多实体行业都在深研的。案例讲述很详细，很有借鉴意义。非常感谢]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[由生产产生数据，再由数据服务生产，两者配合得天衣无缝，堪称完美。根据实际情况产生的数据最有说服力]

读生产力大赛案例，打卡第2天，从企业的实际业务场景出发，深挖业务需求和业务实际运营中的痛点。

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[灵活的分割客户群体从而更有针对性的对不同客户群进行分析对比，这种方式让我眼前一亮，这样绘制的客户画像才更生动，更有价值]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[灵活组合运用工具，以少胜多，少炫技多解决实际问题]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[外部数据采集结合自身业务数据非常棒]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[对数据进行分析和筛选，把数据变得有价值，让数据真正成为生产力]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[典型的零售行业案例，通过零售行业中的人货场进行分解，【这种场景对帆软来说应该是大材小用了。】

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[项目前期对现状，需求进行深入，精确的调研，提升效率，中后期借助数据平台，反过来优化实际经营，做到互相推进，可持续发展]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[数据不应用等于无用数据，报表不会看等于自嗨炫技，团队数据意识的培养要多看多带，先谈应用再谈理论]

打卡第二天,[利用有效,有价值数据,减少亏损,营造利润]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[ 筑基重构：在这一阶段，我们为了减少信息孤岛，提升业务应用迭代的速度，感觉自己项目的问题根源在这里，项目提出太零碎，需求尽限于当前部门，东一块西一块，最后各大块之间强行组合。运行起来总是不尽人意。]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[后来预测方面采用python脚本处理的方式，通过考虑多个特征，将星期，节假日，天气，季节，气温，历史客流，门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程，采用高效的集成算法XGBOOST进行预测，门店客流预测准确度达到95%。这是怎么实现的，我很好奇！]

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精读生产力大赛案例，打卡第2天，【此案例很好的展现了商品的进销存，散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表示二个连续变量的数量关系。】

打卡第二天，步步高的零售系统用的是啥？有些零售系统提供的数据不完整，无法满足分析需要，咋处理呢？

打卡第二天 [让数据变得可视化,让数据一目了然,使得管理更加知晓如何经营公司,减少不必要的弯路,如何盈利,nice]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，【信息系统整合平台化为基础，数据治理先行，以实际业务场景为核心，辅以报表工具，赢在执行】

精读生产力大赛案例，打卡第2天 [数据不应用等于无用数据，结合项目实际的情况选择最优的数据筛选方式，可能是更好的数据整合办法！]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，步步高的案例很好，充分展现了数据与业务的结合，真正做到了让数据说话。

精读生产力大赛案例，打卡第2天，BI分析是直观的数据转化为信息的工具，但是前期完善的数据仓库，数据的完整性，标准性太难了。预测性分析无疑是未来的数据分析的趋势。

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[三年走三步，三个阶段三个台阶，只产生30+张报表，却有90000+的访问量，可见项目的成效，佩服佩服]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[记得领导说过一句话，每一张报表都是有故事的，报表不是单纯的数据，而是要从数据中分析出问题]

打卡第2天，[商业智能结合机器学习，使得可视化也可以下沉到企业基层。]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，此项目意义在于多部门联合，针对商品节点进行有序高效的数据展示及处理，让一线人员能够全盘实时了解经营状态，使得商品在最后一个环节上能完美收尾。