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学校周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而工厂周边的主要消费的商品为饮料、泡面等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个学校周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现学校场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在学校场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含学校、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-02 更新570
晚餐时间无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同时间段内人们消费的商品类型也有很大差别，比如早餐时间的主要消费的商品为面包、咖啡等，而晚餐时间的主要消费的商品为泡面、饮料等，所以不同时间段内人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点，使得无人零售智能货柜保持较高的销量，满足当前时间段人们的需求，避免无人零售智能货柜不能满足购物需求，出现形同虚设的情况。本数据对晚餐时间无人零售智能货柜进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现晚餐时间中的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化智能货柜在晚餐时间不同类型商品的投放比重，指导各商家在晚餐时间的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了saas平台中统计期间的每日17:00-19:00时间段内，无人零售智能货柜有商品售出的货柜编号、商品类别、售卖数量等数据，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-03-03 更新100
早餐时间无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同时间段内人们消费的商品类型也有很大差别，比如早餐时间的主要消费的商品为面包、咖啡等，而晚餐时间的主要消费的商品为泡面、饮料等，所以不同时间段内人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点，商家需要根据时间、个商品的需求程度更换货物，使得无人零售智能货柜保持较高的销量，满足当前时间段人们的需求，避免无人零售智能货柜不能满足购物需求，出现形同虚设的情况。本数据对早餐时间无人零售智能货柜进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现早餐时间的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化智能货柜在早餐时间不同类型商品的投放比重，指导各商家在早餐时间的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了saas平台中统计期间的每日7:00-9:00时间段内，无人零售智能货柜有商品售出的货柜编号、商品类别、售卖数量等数据，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-21 更新110
社区周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而社区周边的主要消费的商品为饮料、玩具等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个社区周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现社区场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在社区场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含社区、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-21 更新470
公寓周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而公寓周边的主要消费的商品为饮料等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个公寓周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现公寓场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在公寓场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含公寓、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-21 更新120
夜宵时间无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同时间段内人们消费的商品类型也有很大差别，比如早餐时间的主要消费的商品可能是面包、咖啡等，而夜宵时间的主要消费的商品可能是泡面、零食等，所以不同时间段内人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点，使得无人零售智能货柜保持较高的销量，满足当前时间段人们的需求，避免无人零售智能货柜不能满足购物需求，出现形同虚设的情况。本数据对夜宵时间无人零售智能货柜进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现夜宵时间中的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化智能货柜在夜宵时间不同类型商品的投放比重，指导各商家在夜宵时间的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了saas平台中统计期间的每日22:00-24:00时间段内，无人零售智能货柜有商品售出的货柜编号、商品类别、售卖数量等数据，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-03-03 更新160
午餐时间无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同时间段内人们消费的商品类型也有很大差别，比如早餐时间的主要消费的商品为面包、咖啡等，而午餐时间的主要消费的商品为泡面、零食等，所以不同时间段内人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点，使得无人零售智能货柜保持较高的销量，满足当前时间段人们的需求，避免无人零售智能货柜不能满足购物需求，出现形同虚设的情况。本数据对午餐时间无人零售智能货柜进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现午餐时间的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化智能货柜在午餐时间不同类型商品的投放比重，指导各商家在午餐时间的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了saas平台中统计期间的每日11:00-13:00时间段内，无人零售智能货柜有商品售出的货柜编号、商品类别、售卖数量等数据，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-03-03 更新120
运动场周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而运动场周边的主要消费的商品为饮料、纸巾等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个运动场周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现运动场场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在运动场场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含运动场、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-21 更新80
写字楼周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而写字楼周边的主要消费的商品为饮料等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个写字楼周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现写字楼场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在写字楼场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含写字楼、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-21 更新170
商场周边无人零售智能货柜商品需求分析数据
通过研究以及过往经验发现，不同生活场景下人们消费的商品类型也有很大差别，比如学校周边的主要消费的商品为零食、文具等，而商场周边的主要消费的商品为饮料、纸巾等，所以不同场景下人们的商品需求是无人零售智能货柜行业的一个重要关注点。本数据对各个商场周边无人零售智能货柜的售卖情况进行分析，从消费者对不同商品类别的选择中，可以得出不同商品类别的售卖占比，体现商场场景中商品的消费需求情况，帮助充实无人零售智能货柜的企业优化不同类型商品的投放比重，指导各商家在商场场景的智能货柜上合理分配不同类型商品的优惠方式、优惠力度及新品投放方案。
1、提取了统计区间内无人零售智能货柜有商品售出的数据，包含商场、货柜编号、商品类别、售卖数量四个字段，对统计区间内的数据聚合，其中数量字段为统计区间内本货柜该商品类型的累计交易件数，对售卖数量及商品类别字段进行分析，2、同类商品售卖数量是通过SUMIFS函数对相同商品类别的售卖数量的求和；3、商品售卖总数量是通过SUM函数将数据统计范围内所有售卖数量求和；4、同类商品售卖数量占比=同类商品售卖数量/售卖总数量*100%；5、商品需求等级运用了ABC分类法，对同类商品售卖数量占比≥40%的，给予“A级”的评价，对40%＞同类商品售卖数量占比≥20%区间的，给予“B级”的评价，同类商品售卖数量占比＜20%的，给予“C级”的评价。
浙江省数据知识产权登记平台2025-02-19 更新390