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AI（Artificial Intelligence人工智能）可谓是当红炸子鸡一般的热门词汇，是各大论坛和各种领导讲话中的常见行业“黑化”，仿佛不搭上AI这趟快车，企业或者品牌方就显得不够与时俱进，不够数字化和科技驱动一般。这部，在硅谷各家科技公司纷纷布局AI赛道之后，传统行业巨头如Walmart和Channel也按耐不住加入了AI赛道。疫情后时代受经济下行影响而找工作艰难的千万打工人，这可是福音呀，传统企业布局AI将为我们创造哪些就业机会呢？让我们来一起看看吧！
01
Walmart
世界知名的零售巨头沃尔玛宣布，继去年5 月收购 Zeekit 之后，该公司将在今年加入AI赛道，并将推出AI试衣功能；简单来说，就是在其APP上推出“选择我的模特（Be Your Own Model）”功能，让用户可以查看超过 50 种不同身高、尺码和肤色的模特的服装上身效果，从而模拟自己在实体店中试衣试鞋的过程。
这一新功能预计将率先面向美国的 iOS 用户推出， 并提供APP和PC端两种渠道来使用AI试衣。稍后，沃尔玛便会面向Android 端用户推出这一新功能。据悉，这项新功能覆盖沃尔玛的 270,000 多件服装上可用，该技术使用算法和机器学习技术，从而利用织物的垂感等元素来创造更逼真的试衣体验。
图/Dado Ruvić/Reuters
02
Channel
和世界知名的零售巨头沃尔玛类似，同样在自身领域处于领头羊地位的Channel也布局AI赛道并发布AI试妆功能。作为电商平台的导流入口，也是提高老客户留存和复购率的重要功能，AI试妆被予以厚望。为了更好地向消费者推广AI试妆这一新的购物体验场景，Channel甚至不惜重金研发了一款新的APP。据悉，该APP中提供的AI试妆功能可以覆盖超过400个Channel旗下的唇膏产品。
经常等女朋友在店里尝试各种口红色号的男朋友们，你们的福音来啦，有了AI试妆软件，你们就不用在店铺中白无聊赖等女朋友啦！作为喜欢美妆的小仙女来说，终于可以不再频繁上妆-卸妆-再上妆-再卸妆来亲自尝试口红色号了，AI完全帮你代劳啦！
图/网络

03
SQL驱动决策
AI技术提供了更好的消费体验，那么如何利用AI和用户交互时候收集到的用户信息，从而在这些海量信息中挖掘出品牌提高用户留存/复购率/复购周期等关键抓手呢？
答案就在数据分析小能手-SQL！SQL 代表结构化查询语言， 它是在关系数据库中（关系数据库意味着数据以关系表的形式存储以及检索）处理大量数据的标准语言。在关系数据库管理系统中，SQL 可用于创建、操作和检索数据，还可以更新、优化和维护数据库。
因为各大品牌方自身业务体量之大，所以日常收集到的消费者数据也会相应地“滚雪球”一般越滚越多。那么，想要从海量数据源中找到目标关键指标并做业绩表现分析，传统工具例如excel受限于其数据承载量无法支持大规模运算或者数据查询，因此数据分析，比如营销分析，通常会借力HiveSQL；对于数据源相对较少的品牌方来说，通常MySQL查询语言就足够啦！
以营销分析来举例：使用SQL，营销人员就可以对大型数据库系统执行查询以提取一段信息（比如说对营销领域至关重要的“LTV用户生命周期”和“CAC拉新成本），也可以在数据库中插入、更新和删除数据记录等。此外，用户还可以通过create table等功能函数添加新的数据表并创建新数据库。
图/网络
04
SQL实战练兵
说了这么多SQL能如何帮助处理AI功能和用户交互产生的海量数据，相比你也听出来“话外之音”吧：不仅是互联网科技大厂，连传统行业的巨头都按耐不住加入AI赛道，意味着消费者和品牌方之间又多出一个交互渠道，也就是说一方数据量将更多，更有SQL分析的用武之地啦！下面就让我们一起看个SQL分析实例，来帮助你更直观理解SQL如何助力商业吧！
这是个关于杂货店购物习惯的SQL分析例子。最近你一直在保留所有杂货店的收据，以便分析你的购买模式。首先，你需要把纸质版收据上的信息，电子化腾挪到SQL数据库中。具体来说，你需要在SQL中创建杂货购物数据库。然后你开始考虑如何组织和整理数据库中的信息，例如你可以创建一些指标来归纳整理数据：
杂货店访问次数：可以覆盖你去杂货店的日期、购物花费的时间和花费了多少钱
杂货店购买物品清单：可以包含你每次访问杂货店时购买的商品的名称，类别，单价和促销力度等
将数据分门别类归纳好之后，你就可以通过撰写SQL 代码来查询或者计算你想要的纬度信息啦。
比如说：你想看A商品在你上一次和上上次购物的时候，价格是否发生过变动，也就是说，是否有促销力度的波动。这时候，你就可以通过SQL代码从商品表中选中目标商品和价格，再从记录你访问杂货店日期的表中取出目标日期；两相对比，就可以知道你有没错过“低价买入”的机会，或者是否完美薅到了杂货店的羊毛！
图/网络
下面简单列举一些SQL常用的语法套路，掌握这些语法框架之后，就可以根据自身取数需求在最基本的“主谓宾”，也就是select xx（列名） from xx （表名）where xx（筛选条件）完成上述实战例子中的数据分析需求啦！
WHERE：用于指示用户要更新哪些行；未能使用此子句将导致更新每一行。简单老说，使用WHERE就好比在excel中添加筛选器，可以帮助你不必每次都提取数据底表中的全部内容，比如：所有苹果，而是有针对性属性的部分数据，例如：红苹果
ORDER BY ：用于查看数据行的顺序，通常默认为降序排列，如果需要升序排列查询结果，需要特别注明orderby xx(列名) asc
LIMIT：用于限制通过给定命令更新的行数。通常在我们正是提取目标数据之前，提前小范围预览数据使用，例如：我可以limit100只看前100行数据确认是我想获取的目标数据，在正式提取，这样可以有效降低试错成本
COUNT：用于统计表中数据行数，可以提前了解数据量。如果数据量很大的表，就最好用where进行筛选提高查询效率啦
SUM：用于统计表中以数据格式存储的数列的和，类似于excel中的求和功能
AVG：用于统计表中以数据格式存储的数列的平均值，类似于excel中的求均值功能
MIN/MAX：用于统计表中以数据格式存储的数列的最小/大值，类似于excel中的求最小/大值功能
INNER JOIN ：用于将两个表相关联，并指保留两个表中重合的部分。例如：表A中有苹果和梨，表B中有香蕉和梨，使用innerjoin后新表中只有苹果
LEFT JOIN：用于以左表为基础，关联上在左表和右表中共有的部分，是SQL中最常使用的关联语句。例如：表A中有苹果，1元；梨，2元，表B中有香蕉，黄色；梨，绿色，以表A为左表leftjoin后新表中将存储苹果，1元；梨，2元，绿色苹
RIGHTJOIN：和left join类似，但比较不常用，因为我们通常会将数据量较大的表作为左表，以此为基础去添加数据量较小的右表中相关信息。这时候如果使用right join，就会出现“大表联小表”的问题造成数据倾斜，查询效率降低的问题
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