数据预处理
通过异常值识别、分位数缩尾及指标标准化，提升跨品类、跨周期的数据可比性。
异常值识别分位数缩尾指标标准化需求刻画
结合滚动均值、指数平滑与季节性分解，刻画细分品类的需求基线、趋势斜率及周期性波动。
滚动均值指数平滑季节性分解市场结构
综合运用头部集中度、赫芬达尔–赫希曼指数（HHI）及价格分位数分析，评估竞争集中度、价格带分布与潜在切入空间。
头部集中度HHI 指数价格分位数收益测算
将工厂报价、获客成本及履约费用纳入单位经济模型，通过盈亏平衡分析、多情景模拟与参数敏感性分析，推演利润区间与盈亏临界点。
单位经济模型盈亏平衡敏感性分析综合评分
通过多指标归一化与加权聚合，将需求强度、增长动能、竞争格局及利润弹性映射为品类综合得分。
归一化加权聚合优先级排序
品类综合得分
选品命中率
≈70%
新品上架周期
≤14 天
利润测算偏差
±10%
“形成候选品类的优先级排序，为后续选品验证和供应链协同提供量化依据。”
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