2022年三季度，在“房住不炒”的政策底线下，中央继续支持地方优化房地产政策，7月28日，

提出“因城施策用足用好工具箱，……压实地方政府责任，保交楼、稳民生”；8月底以来，

多次提出允许地方“一城一策”灵活运用信贷等政策，合理支持刚性和改善性住房需求；9月底，

央行、银保监会、财政部等

部委频繁释放利好政策，稳市场、稳预期。地方层面，进入9月，各地因城施策节奏有所加快，部分重点一二线城市政策跟进，进一步稳定市场预期。根据中指监测，三季度已有约200省市出台政策超300条，但受传统销售淡季、“断供”事件发酵和高温天气等因素的影响，房地产市场供需两端均未出现明显恢复，传统“金九”表现不及预期，整体政策效果尚不明显。

四季度，预计伴随着宏观经济稳定恢复、“保交楼”持续推进以及降低房贷利率、减免税费等相关举措持续落地，购房者置业情绪将会有所修复，房地产市场亦有望底部企稳，但预期偏弱以及疫情的不确定性仍是影响市场修复的关键因素，房企投资拿地预计将继续保持谨慎，土地市场或将延续低迷态势。对于企业来说，主动把握政策和市场窗口期，积极营销回款，同时把握“保交楼”时机，夯实自身品牌，至关重要。

2022年三季度中国房地产市场形势总结

(一)价格水平：三季度百城新房和二手房价格各月环比均下跌，房价走势低迷

图：2020年1月至2022年9月百城新建住宅均价及环比变化

数据来源：中指数据CREIS（点击查看）

百城新建住宅方面，2022年三季度百城新建住宅价格累计下跌/?1&yyid=X

百城二手住宅方面，根据中国房地产指数系统百城价格指数，2022年前三季度百城二手住宅价格累计下跌/?1&yyid=X

三季度，重点100城新建商品住宅成交面积同比降幅近三成，成交规模为2015年以来同期最低水平，市场调整态势未改。根据中指初步统计，2022年前三季度，重点100城新建商品住宅月均成交面积约3143万平方米，同比下降/?1&yyid=X

各梯队城市来看，前三季度，一线城市商品住宅成交面积同比下降/?1&yyid=X

二手住宅方面，三季度市场情绪略有修复，低基数下，8月重点城市成交面积同比转增。2022年1-8月，15个代表城市二手住宅累计成交面积为6829万平方米，同比下降/?1&yyid=X

受市场情绪低迷和疫情管控等因素影响，三季度重点城市供应节奏改善不明显，新批上市面积同比降幅超四成。据初步统计，2022年前三季度，重点50城商品住宅月均新批上市面积1763万平方米，同比下降/?1&yyid=X

短期库存来看，重点城市供需两端偏弱，可售库存稳定在相对高位，出清周期在15个月以上。截至8月末，50个代表城市商品住宅可售面积37216万平方米，处于2017年以来的相对高位，整体规模较二季度末下降/?1&yyid=X

在房地产市场下行态势未见明显改善、房企资金承压下，三季度地方政府推地力度继续放缓。根据中指数据，2022年前三季度，全国300城住宅用地共推出/?1&yyid=X

楼面价方面，三季度地方政府持续加大优质地块供应力度，住宅用地成交楼面价结构性上涨，但多数城市土拍表现仍较低迷，溢价率处于低位。2022年前三季度，全国300城住宅用地成交楼面价6441元/平方米，同比上涨/?1&yyid=X

各线来看，三季度住宅用地供求面积同比均下降，一二线成交楼面价结构性上涨。2022年前三季度，各线城市住宅用地供求较去年同期均明显缩量，推出面积同比降幅均在四成左右；成交端，二线、三四线城市土拍市场持续低温，同时受土地推出力度减弱影响，成交面积同比降幅均近五成，一线城市同比降幅亦近两成。三季度，各地政府推地意愿仍不足，各线城市住宅用地推出面积同比降幅均在三成以上；成交方面，一线城市成交面积同比增长，二线城市同比小幅下降，三四线城市同比降幅超三成。价格方面，一二线城市加大优质地块供应力度，三季度住宅用地成交楼面价分别结构性上涨/?1&yyid=X

从两集中土拍情况来看，三季度22城均完成2022年二批次土拍，且过半数已推出三批次地块。整体来看，二批次供地节奏继续放缓，整体推出面积与首批次基本持平，与去年二批次相比，22城供地规模整体下降58%。具体城市来看，南京、青岛二批次供地规模较首批次增幅均超100%，无锡、深圳、重庆增幅亦超50%，而其余城市推出面积多为下降，济南、广州、上海、天津降幅在五成左右。整体来看，22城中首批次土拍表现相对较好的城市供地信心更强，如深圳、厦门、长沙二批次供地均上调规模，而首批次低温运行的城市中，除青岛外，天津、济南供地规模均大幅缩量。另外，截至9月30日，22城中有17城发布三批次公告，较去年三批次整体缩量，但降幅收窄；较二批次推出面积有所增长，其中武汉、合肥、上海增幅在50%以上。

表：22城二批次集中供地成交情况（单位：万㎡、百分点）

备注：沈阳2022首批次仅成交4宗住宅用地；长春2022首批次仅成交1宗住宅用地。

成交方面，22城集中供地二批次成交面积较首批次小幅增长，城市市场热度分化明显。截至9月末，22城均已完成二批次竞拍，成交面积较首批次小幅增长8%，较去年二批次降幅超三成，部分城市市场情绪略有修复，整体流拍撤牌率好于首批次。三批次中，北京、杭州、合肥、青岛、厦门、无锡等12城完成土地出让，其中杭州19宗地中8宗竞拍至地价上限，北京18宗地全部成交无流拍，4宗竞拍至地价上限，热点城市热点地块竞拍热度仍在；青岛推出33宗地，流拍3宗，28宗底价成交，无锡全部底价成交，土拍情绪仍较低。

此外，从两集中土拍政策来看，二批次中，青岛调整供地结构，提高土地质量，同时取消配建产权型人才公寓，提高房企参拍积极性；上海、广州增加核心区土地供应，杭州提高部分地块销售限价，武汉优化租赁配建方式，优化住宅用地内配建的商业办公比重。三批次中，土拍规则宽松趋势延续，武汉调整地块保证金比例，南京不设毛坯限价等。另外，多城市增加供地批次，如无锡、苏州目前已发布四批次土地公告，武汉9-11月计划集中供地四批次、五批次、六批次。

(五)开发投资：房地产开发投资额连续2个月单月同比降幅超10%，房企到位资金同比大幅下降

全国房地产开发投资同比下降，8月单月投资额同比降幅超13%。2022年1-8月，全国房地产开发投资额为/?1&yyid=X

与此同时，中央多次强调“因城施策”“一城一策”优化房地产政策，赋予地方政府更多自主权。根据中指监测，三季度已有约200省市出台政策超300条，其中7-8月各地因城施策频率稍缓，9月政策优化节奏再次加快。从城市类型来看，三季度热点城市加大政策优化力度，北上广深均有涉及；二线城市则从多个角度优化调控措施，循序渐进改善房地产市场政策环境。政策涉及内容除了优化限购政策、降低首付比例、提高公积金额度、发放购房补贴、降低限售年限、为房企提供资金支持等方面外，部分城市亦持续完善政策工具箱，如多孩家庭住房扶持政策、“一人购房全家帮”的公积金购房政策、租赁破限购、二手房带押过户、支持集中购房等。具体来看：

分城市来看，四季度各线城市市场分化态势或延续。预计一线城市中北京、上海延续恢复态势，广州政策发力后市场或逐渐企稳，深圳新房成交规模缓慢回升，但同比下降态势或仍较明显。二线城市中，随着热点二线城市政策进一步优化放松，这部分城市市场活跃度有望提升，如杭州、成都、西安、苏州、合肥等城市，对于大多数二线城市来说，市场信心修复仍需时间。三四线城市市场整体调整压力仍较大，东部热点区域的三四线城市市场情绪或逐渐好转，如佛山、东莞等城市。

受销售端整体延续调整态势影响，企业开工意愿不足，叠加土地缩量明显、企业资金压力较大等因素，预计全年新开工面积同比降幅接近40%。另外，“保交楼”要求下，竣工有望持续修复，一定程度带动投资边际改善，但难改全年投资下行态势。

2022年品牌房企经营策略分析

图：2021年至2022年1-9月TOP100房企累计销售额及增速情况

表：2022年前三季度房企各阵营数量及销售额均值情况

三季度，房企按不同项目类型及市场变化灵活制定不同销售策略，8月以来企业加大营销力度、以价换量现象频现，但整体效果并不明显。

拿地企业类型来看，今年以来22城拿地企业仍以央国企、地方国资为主，部分城市地方国资托底明显，民企拿地态度整体偏谨慎。根据中指数据，2022年22城二批次央国企+地方国资拿地金额占比超八成，较首批次占比提升10个百分点左右，而民企占比仅16%，市场持续调整下，民企资金面承压明显，拿地意愿仍不足。

2022年9月，房企无海外债发行，仅通过发行信用债进行融资。信用债发行规模为/?1&yyid=X

一年内到期债务余额10258.2亿元。截至2022年9月30日，房企待偿债券余额共计30723.9亿元；一年内到期的债券合计10258.2亿元，其中信用债余额6491.4亿元，海外债余额3766.7亿元。整体来看，四季度到期债务处于相对低位，企业资金压力或略有缓和。

当前阶段，房地产市场整体仍处于深度调整期，但伴随着9月底中央多项重大利好政策出台，房地产政策环境得到明显改善，随着楼市传统“银十”的到来，热点城市政策优化或带动当地市场逐渐修复，企业应把握政策和市场窗口期，积极营销促回款。在投资布局上，企业需继续深耕有价值的城市和板块，把握结构性机会，同时，行业已进入“交付力”比拼时代，企业需把握“保交楼”时机，提升品牌影响力，实现高质量发展。

【精品】促销活动方案模板集合七篇

　　为了确保我们的努力取得实效，往往需要预先制定好方案，方案的内容和形式都要围绕着主题来展开，最终达到预期的效果和意义。方案的格式和要求是什么样的呢？以下是小编帮大家整理的促销活动方案7篇，仅供参考，希望能够帮助到大家。

　　充分利用十一长假契机，整合资源，有计划、有策略的开展一次时间跨度较长的促销活动，更好的传达合美嘉家具的经营理念，提升企业品牌形象，拉动产品销售，实现品牌形象与产品销量的同步提升。

　　活动主题：5600元套装组合家具 一元秒杀

　　活动口号：十一买家具 就来合美嘉

　　充分利用中秋节和国庆节两大契机，通过一元秒杀、特惠套装组合家具等促销手法，直接让利于消费者，从而提高产品销量及扩展合美嘉的品牌影响。

　　郑汴路凤凰城合美嘉家居自选商场

　　1、合美嘉 一元“秒杀”更劲爆！

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　　活动时间：20xx年3月10日―15日

　　活动主题：情系 3.15 爱心连万家

　　活动地点：购物广场业态、综合超市

　　副 题：关注 3.15 投诉有理更有礼

　　一、超市“五优”郑重承诺

　　1、 优雅的购物环境：布置各大卖场，营造热闹的卖场气氛和环境。

　　2、 优质的商品质量：活动期间，凡在卖场内找到过期商品以及存在质量问题的商品，均可获得小礼品一份。

　　3、 优异的服务品质： 3.15 当日，凡到超市购物的顾客均可到服务台领取一份“服务质量有奖调查活动”表，填好后交回，即可获得佳用“好口杯”一个。

　　4、 优价的特卖活动：活动期间，推出一批特卖商品(确保质量和品质)，超低价促销。

　　5、 优厚的促销内容：推出一批百货和小食品进行买 3 送 1 活动。

　　二.、超市诚信――与您互动消费者权益日.

　　1、 消法咨询： 3 月 15 日上午，由市消费者协会在***门前设立咨询台，向消费者宣传消费者权益保护法的有关条款，并现场接受和处理维权投诉。

　　2、 请您监督：提前招募消费者代表 50 名， 3 月 15 日下午在***门前举行授权仪式，聘请他们为佳用公司的监督员，负责佳用各超市的商品质量监督工作，定期给公司提出各种整改意见和建议，根据所提建议的采用价值高低，佳用为其提供价值 20 ―― 100 元不等的纪念品。

　　三、真情回馈消费者

　　1、 您的新衣 我的心意

　　①“告别冬天”服饰特卖：凡一次性购买所有特价冬季休闲服装、西装、风衣、羽绒服、羊绒衫满 80 元均可获赠价值 10 元左右的手套一双或精美纱巾一条;满 120 元获赠价值 30 元左右的棉拖鞋一双或围巾一条;满 160 元获赠价值 50 元的保暖内衣一套。(多买多送，送完为止)

　　②“走进春天”新品热卖：凡一次性购买各品牌新品春装、休闲服饰、鞋类满 120 元均可获赠价值 10 元的礼品一份;满 180 元获赠价值 20 元的礼品一份;满 220 元获赠价值 30 元的礼品一份。(多买多送，送完为止) ③童装展示发布：在时代店组织儿童时装表演，进行精品童装秀，尽显童真童趣，促进销售。

　　凡购买模特身上的童装，均可获赠精美风筝一只;购买别的童装也可获得精美礼品一份。(多买多送，送完为止)

　　2、 鸡年有好味 养好您的胃

　　①食品区：一批休闲小食品惊爆价促销。 ②生鲜区：⑴凡一次性购买生鲜满 20 元均可获赠鲜鸡蛋 3 只。(多买多送)

　　四、特别企划：情涌**超市――购物淘金在** 来**超市，获幸运之奖： 3.15 当天，在超市内不同的地方放置 10 套加盖佳用印章的电脑打印字(佳用诚信 购物放心)，如能找齐一套，即可到服务台换取价值 50 元的奖品一份。(每人限找一套)

　　活动配合： 商品行政部安排促销活动细则 采购中心组织产品及联系供应商品安排促销活动 营运部实施活动计划 企划中心制定方案及实施广告项目。

　　2、 **日报、晚报中缝( 3 期 提前 2 天发布)

　　境，根据中国消费者协会工作部署，结合我省实际情况，特开展本次活动。

　　主办单位：**省保护消费者权益委员会

　　**省工商行政管理局

　　承办单位：**质量报社生活周刊

　　三、活动时间及地点

　　活动时间：3月15日(全天)。

　　活动地点：市体育中心北半场。

　　四、活动的策划、步骤及方法

　　(一)活动的策划：

　　1.由主办单位确定本次活动方案;

　　2.活动前期拟于3月12―**日，在媒体上发布为期三天的公益广告，突出今年年主题“诚信?维权”，为3.15现场活动造势;

　　3.在活动前期，组织有关媒体对省消委会主要领导进行专专访，突出宣传年主题、今年的消费维权重点和今年省消委会的主要工作;

　　4.协助省工商局消保处在3月13日召开315纪念活动新闻通报会。在会上通报省消委会的“20xx年消费投诉十大热点”和315纪念活动情况。

　　(二)活动的组织和实施：

　　1.主办单位向相关企业发出组织活动的通知;

　　2.由主办单位负责审查参加活动企业的产品广告，宣传资料内容，杜绝假冒伪劣产品进场;

　　3.由承办单位负责活动的组织和筹备工作;

　　4.活动开幕仪式拟邀请省人民政府、省工商行政管理局、省消委等有关领导参加并讲话;

　　5.现场设消费者咨询、消费者投诉、房产家装、it、食品、家电建材、日用百货、汽车等专区，散发相关宣传资料和进行商品销售;在现场开展消费知识宣传，并设置消费警示、消费小知识、消费指导等宣传牌;

　　6.由省消费向参加活动的企业颁发“二0一四”年消费维权定点联系企业”证书、铜牌;

　　7.在现场散发刊有参展企业的特刊及年主题宣传资料;

　　8.为活跃现场气氛，将在开幕式后进行文艺表演(节目内容待定);

　　9.在现场设立医疗救护(防疫)站、消费咨询台等;

　　10.组织治安、消防、防疫、医疗等部门入场开展相关工作。

　　近年来随着经济发展的走高，人们的可支配消费能力也越来越强，在房产业迅猛发展的背后，做为安居置业的内容之一的家具业，在近年也被看好，家具产业前景广阔。家具行业有必要联盟展销，以全新的理念为广大的客户，也为自己提供一个交流洽谈贸易合作的最佳平台。

　　为了迅速提高淮安人居环境水平，提高家具行业的形象，促进优化家具行业的发展，特举办首届重庆家具展览会。本展会以重庆会展中心为舞台，共同营造一个宣传及采购的氛围，引导重庆市民对专业家具的消费意识，激发消费群体的消费欲，掀起一波家具装饰黄金潮， 从而促进家具行业的发展，打造商家的美誉度及品牌形象，促进重庆经济发展。

　　一：展会名称：宜家家具展览会 二：目标战略

　　1、通过宣传公司历年取得的成就树立品牌形象。

　　2、通过宣传公司公司的产品在市场中的应用范围开拓更大的市场。 3、通过宣传公司与广大客户的交流信息赢取潜在客户的信任。 4、引导市民家具消费，提高市民人居环境水平。 5、搭建一个家居行业展销平台。

　　地点：重庆国际会展中心2号厅

　　主办单位：重庆市市人民政府

　　重庆市家具行业协会 承办单位：重庆欧蓓莎国际商城

　　创意家居、品味生活

　　（1）宣传手册 （2）宣传单 （3）展会宣传片 （4）招商书 （5）邀请函

　　（6）参展企业的宣传资料 （7）展会快报 （8）展会会刊 （9）展会专刊 （10）内部刊物

　　现代家具：卧室家具、客厅家具、书房家具、办公家具、宾馆家具、教学家具、餐厅家具、整体厨房、户外家具、休闲家具、卫浴家具、藤制家具、软体家具、儿童家具、老年家具等。

　　古典传统家具：红木家具、仿古家具、收藏家具、各种艺术收藏品等。 家具机械：木工机械、金属家具机械、木工机械刀具及配件、木材干燥设备、软床垫生产设备、多层薄木弯曲设备、家具涂饰设备、气动工具、电动工具等。

　　家具原辅材料：地板、门业、油漆、皮革、五金配件、布艺、涂料、胶粘剂、木材、人造板材、饰面料等。

　　家居饰品: 家纺系列、人造花卉、地毯、挂毯、家居灯饰、家用装饰镜、画、墙面装饰物、陶瓷、玻璃、石制装饰品、雕塑品架、家庭装饰小五金、家具配套装饰品及家居用品等。

　　其它：各类家具专业期刊、图书、家具设计软件、家具企业管理软件等。

　　七：会展活动日程安排

　　特色活动：技术交流会暨义卖慈善会

　　一、活动主题：关注残疾儿童，温暖送给他人 二、活动时间：20xx年6月8号13:30 －15:30 三、活动地点：重庆国际会展中心一号厅 四、参加对象：在场的观众 五、赞助单位：重庆爱心协会

　　六、义卖品：参加会展公司提供自己公司有代表性的产品

　　参加会展公司提供自己公司有代表性的产品参加义卖,义卖所得的钱,公司根据自己的 意愿可以全部捐献或拿出拍卖所得的50%给爱心基金。 （2）提供义卖品的公司派代表对自己的产品特征等进行介绍 （3）提供义卖品的公司下次参展可以给予一定的优惠

　　（4）请各报名处工作人员务必登记报名人员的真实姓名、网名、性别、联系方式等资料

　　（5）工作人员请提30分钟到达活动现场进行前期准备工作。志愿者请提前10分钟到达活 动现场。参与义卖活动的志愿者，每人会有一张志愿卡。每三人为一组，设组长一名， 共五组。由负责现场；活动结束时，志愿者把志愿卡交于指定现场负责人员手中。 （6）本次义卖活动一切事宜由爱心协会负责协调和处理。

　　（7）本次活动为助学义卖公益活动，义卖所有款项都将用于爱心助学事业。所有参与人员 皆为自愿无偿奉献爱心，鉴于每次活动都存在一定的不可控性。参加者必须对自己的 安全负责，服从组委会安排，避免发生意外事故。如若发生意外事故，爱心协会有义 务组织救援或改变活动安排。但不承担任何法律和经济责任，特此声明。 本次活动所有参与人员在活动期间都须携带爱心小组志愿卡；所有志愿者在活动开展 期间不得以任何理由身体接触捐款现金。活动结束后在志愿监督下由财务统一清点并 及时存爱心小组帐户。

　　本活动开始后，本声明将自动生效并表明你接受本声明。否则，请在活动开始前退出 本次活动。

　　（10）本活动结束后，组长需将捐款箱和未卖完的产品交于主席台指定的工作人员并登记。

　　（一）展会宣传方式

　　（1）电视和广播：在中央电视台、东方卫视、重庆电视台、等电视。

　　（2）报纸：《人民日报》、《新民晚报》、《解放日报》、《中国贸易报》、《国际商报》、《新民周刊》、《新闻晚报》、《中国建材报》、《亚太家具报》、《信息时报》、《华商报》、 《重庆商报》等。

　　（3）网络：在中国红木艺术家具网、中华木雕网、中国红木家具网、中国国际家具网、国际家具信息网、浙派家具网、全球采购网、中国建材交易网、中华家具展 览网、商品资源网、中国办公家具网、阿里巴巴网等网站的开设醒目窗口。

　　（4）杂志：《家具》、《国际家具商情》、《家具制造》、《国际木业》、《家居主张》、《中国木材》、《家具商情》、《家具资源广告》、《家具与室内装饰》、《现代装饰报》等杂 志上刊登展会信息。

　　1. 提高产品市场的竞争力

　　2. 加强广大代理商的市场拓展、销售及市场管理能力 3. 提高各大消费者对品牌的认知度

　　4. 促进客户市场消费额的提升，提高公司经济效益

　　二、时间：20xx年4月15日

　　三、地点：宁乡金太阳温泉度假村酒店

　　1. 公司相关部门工作人员

　　2. 全体代理商、经销商及业绩显著的专卖店人员 3. 其他相关人员

　　1. 确定本次订货会的邀请对象 2.确定主推品牌

　　3.订制最佳订货政策，起到最大的订货效果 4.确定订货会主题，取消客户防范心理 5.摸底发送请帖

　　a.会场主持台产品背景设计，主持台正上方悬挂横幅，横幅著名企业和产品名称（如×××订货会）

　　b.会场门口设置欢迎辞板，最好写上商业客户名称，准备签到本、会场指示牌、工作人员牌、参会人员席位牌 c.会议桌放宣传画册、宣传品

　　d.准备设备（话筒、扩音设备、投影仪等） e.做好人员分工，人尽其责，根据情况可适当调整 f.准备晕车药、头痛药、肠胃药及外伤药品 7. 准备所有参会人员名单及联系方式

　　六 行程安排、订货会内容及步骤

　　1. 4月14日下午 异地客户安排于长沙华雅国际酒店 2.4月15日上午9：00-11：00客户按区域豪华大巴专车派送至宁乡温泉大酒店签到。签到时需登记客户姓名、电话、安排的房间号。以便方便联系，随即安排客户至客房休息。 时间安排：

　　2. 12：00-14：00 中餐 用餐略作简单，便于下午订货会

　　30元/人标准 3. 14：30-17：00 订货会 地点：多功能厅会议室 会前

　　引领客户入场，由营销部门各区域主管、业务员或销售人员负责该区域经销商客户引领入座

　　⑴ 在展示厅展示实物

　　⑵ 由营销部人员负责展示工作，客户订单的跟进，客户咨询工作

　　⑴ 主持人开场致辞 ⑵ 总经理发表讲话

　　⑶ 颁发礼品（3000左右，供厂家参考） ⑷ 抽奖订货（调动客户订货积极性） 订货货款跟奖品等级成正比抽奖

　　各客户按区域，由各区域主管或重要负责人对该区域对客户进行座谈、讨论

　　⑴ 了解产品在该区域的经营情况，经营方式，以及网点建设 ⑵ 了解各品牌代理商在市场拓展、产品销售存在的问题 ⑶ 采集各代理商对品牌未来发展的看法及建议

　　⑷ 了解客户对公司的意见，并作出满意的答复，同时了解客户销售技巧、方法，并作出可行改正

　　18：00-20：00 晚宴 （60元/人标准） 晚上享受免费温泉漂流 （泳衣自带）

　　5. 返程长沙、送别客户 退房 9：00-9：30 9：30 返回长沙送别客户

　　酒水（每桌酒鬼酒1瓶，花生奶2瓶，槟榔2包，芙蓉王1包）

　　方案一：宁乡金太阳温泉酒店

　　豪华大巴专车费用 00（元） 会场布置费。

　　(1) 婴儿用品分人气商品区和利润商品区，别指望在人气商品区上产生利润那将事倍功半!

　　(2)别问厂家哪款是折扣更低的.。而应问：哪一款是最畅销的。

　　(3)上货比对手快一点点。

　　(4)外出服一路降价销售!不管是什么季节!因为外出服款式更新特快!

　　(5)开婴童店不是做生意，只是做买卖罢了。想要卖得好，先要买得好!

　　(6)婴儿用品大部分产品其实是可用可不用的，所以你要学会引导客户消费可不用的这一部分!

　　(7)中高档的妈妈是最有影响力的!

　　(8)高档商品别和客户讲价格。

　　(9)纸尿裤和食品别做没有广告支持的新品。

　　(10)常用商品是应该放在最里面的，许多新手都把常用的商品摆到门口，玩具类高利润的反而摆到里面，许多客户买完常用的根本不往里走了。

　　(11)促销加赠品加积分加会员卡加购物袋，假如真没有东西好加，那就再加微笑!

　　(12)人比地点重要，地点比产品重要，产品比价格重要，价格比引导重要，不是引导不重要，是因为大多数营业员不认为引导消费有多重要，所以引导在销售中显得并不重要!

　　(13)懂行的人促销会连带促销别的产品，菜鸟促销只会促销商品本身!

　　(14)开店有两种，一是靠头脑做，一种是靠数据做，现在的问题是很多店主不靠头脑做事，也不靠数据做事，他们只靠运气做事!

　　(15)店里别用红颜色装修，红色会让人心跳加快，会加速客户离开!

　　(16) 孕妇是黄金客户，你应该用100％的精力来让她成为你的会员。

　　(17)服饰是可以作为重点产品经营的

　　(18)有没有看过奶瓶专卖店?没有!所以，奶瓶虽然很重要，但消费量并不多的!

　　(19)只要有条件，尽可能开通婴儿游泳。

　　(20)把积压的产品放在最明显的柜台，大部分人都把积压的产品放到货柜最下面!

　　(21)假如不懂营养基本知识，别去销售辅助食品。

　　(22)店面别小于30平米!

　　1．快速提升中煤科瑞门窗在徐州地区的品牌认知度及美誉度；

　　2. 扩大中煤科瑞门窗徐州市场占有率，短期内快速提升销售额；

　　3. 刺激潜在客户买需求；

　　4. 充分了解徐州地区门窗市场形态，以及对竞争对手相关信息的了解；

　　5. 锻炼销售队伍的业务能力，提高销售人员作战能力。

　　1. 高端别墅区在装修业主；

　　2. 中高端花园洋房在装修业主；

　　3. 其他（装修公司、物业等）

　　盛夏夜宴，科瑞伴你

　　四、活动时间和地点

　　20xx年7月18日―8月18日，红星美凯龙三期商铺13-8中煤科瑞门窗旗舰店

　　1.借助红星美凯龙夜宴契机，为我公司打造更好的宣传平台；

　　2.采取中煤科瑞门窗产品特价促销方式，同时可考虑店内转盘摇奖；

　　A:70木铝复合窗标准配置：1360元/平方米（含运输及安装费用、开启扇比例不高于40%）

　　木材：白橡（进口） 铝材：鑫发 玻璃：5+12A+5双钢化中空

　　油漆：雷玛仕（德国）五金：诺托（德国） 胶条：三元乙丙

　　B:90落叶松铝包木标准配置：1480元/平方米（含运输及安装费用、开启扇比例不高于40%）

　　木材：落叶松 铝材：建美 玻璃：5+16A+5双钢化中空

　　油漆：雷玛仕（德国）五金：诺托（德国） 胶条：三元乙丙

　　C：B:90白橡铝包木标准配置：1580元/平方米（含运输及安装费用、开启扇比例不高于40%）

　　木材：白橡木 铝材：建美 玻璃：5+16A+5双钢化中空

　　油漆：雷玛仕（德国）五金：诺托（德国） 胶条：三元乙丙

　　D：其他类别产品按照价格手册6.5折进行核价（以上促销价格一定根据徐州木铝门窗市场价格进行制定）

　　4.销售员指定小区进行针对性宣传，激发潜在客户。

　　活动期间是否可以考虑电视台广告同步播出企业宣传短片，这样更能与活动遥相呼应，起到意想不到的效果。

　　前期准备分两部分：

　　2．物资准备：DM宣传单页1500页、条幅2幅、宣传海报6张、摇奖转盘1个。

　　1．发放DM单页--在店面周围发送传单。发送的传单里面主要是店面的特价商品跟相关的促销信息；

　　2．张贴海报--在店面跟门店周围各个人流量较多的区域粘贴海报，让更多人知道中煤科瑞促销活动；

　　3．人员培训--培训的主要内容是活动方案、活动细则以及需要注意的事项；保证人员个个懂得此次活动的目标、内容、主题；

　　4．指定小区促销--销售人员在指定小区进行宣传推广活动（发放DM但单页、小区灯箱广告等）；

　　5．网站宣传―通过公司网站进行本次活动的宣传；

　　6. 电视台中煤科瑞企业宣传片制作；

　　7. 短信、微信告知--通过短信、微信发送告知意向客户中煤科瑞促销活动；

　　8. 签合同客户或交定金客户（定金不底于20xx元）可获得摇奖机会（奖项主要以抵货款为主，合同额达到3万元可以摇奖一次，以此类推；一等奖抵货款金额不超过1000元）；由于种种原因，预交定金客户没有最后签订订货合同，其预交定金不予返还；

　　9. 签合同客户或交定金客户还可以得到VIP卡一张，凭VIP卡可以得到中煤科瑞公司免费门窗清洁保养服务一次；同时该VIP卡在下次使用可以享受正常优惠基础上再打9折优惠；

　　10. 对于一个小区团购客户（3家以上）或一次订货金额超过10万元的大客

　　户，在活动价格基础上可再优惠60元/平方米。

　　九、人员配备以及时间节点：

　　九、 费用预算 夜宴活动参展费1000元、DM 宣传单400元、海报制作100元、条幅200元、摇奖转盘100元、企业宣传片20000元、其他费用1000元，预计费用：22800元

　　1.对于活动期间销售员所完成的订单，提成最低比例2%不变，旗舰店营业员提成最低比例1%不变；

　　2. 活动期间所有参与人员一定注意工作安全。

　　双12这个千载难逢的日子，比如：结婚、新房入住、家具安装等，家具购物、家庭装饰、庆典活动。因此，这是难得的一次购物狂欢月，也是今年最后一次大型活动。

　　活动主题：享健康水槽、买1(手工槽套餐)送2(赠品待定)赠品如：勺铲七件套(25元)、厨房加绒手套、隔热餐垫、陶瓷调味瓶

　　双12宣传活动策划目前按照店内折扣、海报宣传以及付费推广(直通车、淘宝客)，免费推广(自然搜索以及站外双12主会场)尽可能引入更多有效的站内外流量，从而达到促进销售额(12-15万)的目标。

　　凡是进入本店铺，收藏店铺、收藏宝贝，凭截图向客服领取无门槛优惠券(5元12.12使用)，先到先得，限量100张，送完即止!

　　2.双12店铺促销优惠券

　　满599领取30元优惠券、满799领取优惠券50元、满1299领取100元优惠券(优惠券上标明特供品不参加其它优惠使用)

　　(首页给这两款特供产品做两张广告图引流测试、并做直通车测款)

　　【20xx/12/12独一无二的日子，购买手工槽套餐买一送二，独一无二的赠品送到您手中】，只要您在这千载难逢的日子，请速来本店选购!

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这是使用字典创建DataFrame，key将作为表头

因为在fit()函数不能接收string类型的数据，通过打印的信息可以看到，数据都是string类型的。在使用fit()函数之前，我们需要对数据集进行编码，这里可以使用两种方法：

为了对string类型的数据序列化，需要先生成pandas数据，这样方便我们的序列化工作。这里我使用的方法是，原始数据->字典->pandas数据

函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)p(w1|1)p(w2|1)。如果其中有一个概率值为0，那么最后的成绩也为0。

从上图可以看出，在计算的时候已经出现了概率为0的情况。如果新实例文本，包含这种概率为0的分词，那么最终的文本属于某个类别的概率也就是0了。显然，这样是不合理的，为了降低这种影响，可以将所有词的出现数初始化为1，并将分母初始化为2。这种做法就叫做拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)又被称为加1平滑，是比较常用的平滑方法，它就是为了解决0概率问题。

除此之外，另外一个遇到的问题就是下溢出，这是由于太多很小的数相乘造成的。学过数学的人都知道，两个小数相乘，越乘越小，这样就造成了下溢出。在程序中，在相应小数位置进行四舍五入，计算结果可能就变成0了。为了解决这个问题，对乘积结果取自然对数。通过求对数可以避免下溢出或者浮点数舍入导致的错误。同时，采用自然对数进行处理不会有任何损失。下图给出函数f(x)和ln(f(x))的曲线。

没有进行拉普拉斯平滑和下溢出操作之前

进行了拉普拉斯平滑和取对数防止下溢出操作后的

len(i)>2]，因为每个字符串的长度都小于2，自然返回空集 把正则表达式改为r‘W+’就好啦

生成的returnVec长度与vocabList长度相同，遍历inputSet中的单词，并查找是否在词汇列表vocabList出现，出现的把该位置置为1，未出现的就是之前初始化0

当待排序列表的元素由多字段构成时，我们可以通过sorted(iterable，key，reverse)的参数key来制定我们根据哪个字段对列表元素进行排序。

　　例如：想对元素第二个字段排序，则

根据键的值进行倒序排序

首先运用items()获取字典的键值tuple列表，通过key来设定根据哪个字段进行排序

总之，排序，是要对列表排序，如果是对字典排序，需要将字典转换成键值对tuple列表的形式之后，再进行排序。

if not 就是一个判断语句，not 表示 非，

写成这个样子可能就理解了：

意思就是如果 cond 为 “假值” （False，None，"" 等）时，执行分支里的语句。如果学过别的语言，比如 CC++ 等，上面的语句等价于：

使用if not x这种写法的前提是：必须清楚x等于None, False, 空字符串"", 0, 空列表[], 空字典{}, 空元组()时对你的判断没有影响才行。

矩阵索引使用[i,j]方式，数组索引使用[i][j]

getA()函数与mat()函数的功能相反，是将一个numpy矩阵转换为数组

m为行数，代表有多少个样本；n为列数，代表有多少个特征。

意思就是，将arr和values会重新组合成新的数组，作为返回值。axis是一个可选的值。

np.c_[]，组成矩阵（xx,yy对应位置配对）

xx.ravel()拉直，降低xx的维度，变成一行n列

将向量数组转换为秩为1的数组

表示求取矩阵或张量指定维度的平均值。若不指定第二个参数，则在所有元素中取平均值；若指定第二个参数为0， 则在第一维元素上取平均值，即每一列求平均值；若指定第二个参数为1，则在第二维元素上取平均值，即每一行求平均值。

表示把参数字符串按照路径命名规则拼接

就是大于0的返回1.0

flatten的作用:返回一个折叠成一维的数组。

但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat

你的xMat折叠成一维数组，而且是按A的方式，进行折叠，然后[0]是取第一个元素

a是个矩阵或者数组，a.flatten()就是把a降到一维，默认是按横的方向降

此时的a是个矩阵，降维后还是个矩阵，矩阵.A（等效于矩阵.getA()）变成了数组，A[0]就是数组里的第一个元素

当从文本中读取一行数据时候，数据的形式是这样的

这样的数据格式不符合要求，可以使用map方法

Python中没有数组，只有元组和列表。

将对矩阵a的所有非零元素， 分别安装两个维度， 一次返回其在各维度上的目录值。

因为矩阵只有一个非0值，在第0行，第0列

因为矩阵a只有两个非零值， 在第0行、第0列，和第1行、第0列。所以结果元组中，第一个行维度数据为（0,1） 元组第二个列维度都为（0,0）。

Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：

总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等。当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。

Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。

我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

在很多数据处理和算法中（比如强化学习中的 PPO），我们需要使得所有的值保持在一个上下限区间内。Numpy 内置的 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组中的值进行限制。给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。

示例1：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6

示例2：限制数组中的最小值为2，最大值为5

a[2:7:2]表示从索引2开始到索引7停止，间隔为2

冒号 : 的解释：如果只放置一个参数，如 [2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

43.1 计算当前时间戳

可以5*60=360s，计算时间戳的时候，再*1000转成毫秒级的

Numpy可以运用布尔值来替换值

可以看到替换有个很有用的地方，就是可以替换那些空值

如，我们现在读取一个字符矩阵，其中有一个控制，其中的控制我们很有必要把它替换成其他值，可以用数据的平均值或者直接把它删除。

例：将空值替换成“0”的操作

在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。

为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：

在Pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：

那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：

转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：

总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于分组DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。

聚合操作是groupby后常见的操作，会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等，下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。

针对样例数据集，如果我想计算不同公司员工的平均年龄和平均薪水，可以按照下方的代码进行：

如果想对针对不同的列求不同的值，比如要计算不同公司员工的平均年龄以及薪水的中位数，可以利用字典指定进行聚合操作：

transform是一种什么数据操作？和agg有什么区别呢？为了更好地理解transform和agg的不同，下面从实际的应用场景出发进行对比。

在上面的agg中，我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水，如果现在需要在原数据集中新增一列avg_salary，代表员工所在的公司的平均薪水（相同公司的员工具有一样的平均薪水），该怎么实现呢？如果按照正常的步骤来计算，需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置，不用transform的话，实现代码如下：

如果使用transform的话，仅需要一行代码：

还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程（为了更直观展示，图中加入了company列，实际按照上面的代码只有salary列）：

图中的大方框是transform和agg所不一样的地方，对agg而言，会计算得到A，B，C公司对应的均值并直接返回，但对transform而言，则会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果，如果有不理解的可以拿这张图和agg那张对比一下。

apply应该是大家的老朋友了，它相比agg和transform而言更加灵活，能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作。在Pandas数据处理三板斧，你会几板？中，介绍了apply的使用，那在groupby后使用apply和之前所介绍的有什么区别呢？

区别是有的，但是整个实现原理是基本一致的。两者的区别在于，对于groupby后的apply，以分组后的分组DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。还是以一个案例来介绍groupby后的apply用法。

假设我现在需要获取各个公司年龄最大的员工的数据，该怎么实现呢？可以用以下代码实现：

数据集如下所示，各列分别代表身高、体重、是否吸烟、性别、年龄和肤色。

如果需要把数据集中gender列的男替换为1，女替换为0，怎么做呢？绝对不是用for循环实现！！！使用Series.map()可以很容易做到，最少仅需一行代码。

那map在实际过程中是怎么运行的呢？请看下面的图解（为了方便展示，仅截取了前10条数据）

不论是利用字典还是函数进行映射，map方法都是把对应的数据逐个当作参数传入到字典或函数中，得到映射后的值。

同时Series对象还有apply方法，apply方法的作用原理和map方法类似，区别在于apply能够传入功能更为复杂的函数。怎么理解呢？一起看看下面的例子。

假设在数据统计的过程中，年龄age列有较大误差，需要对其进行调整（加上或减去一个值），由于这个加上或减去的值未知，故在定义函数时，需要加多一个参数bias，此时用map方法是操作不了的（传入map的函数只能接收一个参数），apply方法则可以解决这个问题。

可以看到age列都减了3，当然，这里只是简单举了个例子，当需要进行复杂处理时，更能体现apply的作用。

总而言之，对于Series而言，map可以解决绝大多数的数据处理需求，但如果需要使用较为复杂的函数，则需要用到apply方法。

对DataFrame而言，apply是非常重要的数据处理方法，它可以接收各种各样的函数（Python内置的或自定义的），处理方式很灵活，下面通过几个例子来看看apply的具体使用及其原理。

在进行具体介绍之前，首先需要介绍一下DataFrame中axis的概念，在DataFrame对象的大多数方法中，都会有axis这个参数，它控制了你指定的操作是沿着0轴还是1轴进行。axis=0代表操作对列columns进行，axis=1代表操作对行row进行，如下图所示。

如果还不是很了解，没关系，下面会分别对apply沿着0轴以及1轴的操作进行讲解，继续往下走。

假设现在需要对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作，这时可以用apply进行相应的操作，因为是对列进行操作，所以需要指定axis=0，使用下面的两行代码可以很轻松地解决我们的问题。

实现的方式很简单，但调用apply时究竟发生了什么呢？过程是怎么实现的？还是通过图解的方式来一探究竟。（取前五条数据为例）

当沿着轴0（axis=0）进行操作时，会将各列(columns)默认以Series的形式作为参数，传入到你指定的操作函数中，操作后合并并返回相应的结果。

那如果在实际使用中需要按行进行操作（axis=1），那整个过程又是怎么实现的呢？

在数据集中，有身高和体重的数据，所以根据这个，我们可以计算每个人的BMI指数（体检时常用的指标，衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准），计算公式是：体重指数BMI=体重/身高的平方（国际单位kg/㎡），因为需要对每个样本进行操作，这里使用axis=1的apply进行操作，代码如下：

还是用图解的方式来看看这个过程到底是怎么实现的（以前5条数据为例）。

当apply设置了axis=1对行进行操作时，会默认将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数，返回相应的结果。

1. 当axis=0时，对每列columns执行指定函数；当axis=1时，对每行row执行指定函数。
2. 对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要return相应的值）

当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等，实现原理是一样的，具体用法详见官方文档。

applymap的用法比较简单，会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作，虽然用途不如apply广泛，但在某些场合下还是比较有用的，如下面这个例子。

为了演示的方便，新生成一个DataFrame

pickle 是一个 python 中, 压缩/保存/提取 文件的模块. 最一般的使用方式非常简单. 比如下面就是压缩并保存一个字典的方式. 字典和列表都是能被保存的.

提取的时候相对简单点, 同样我们以读的形式打开那个文件, 然后 load 进一个 python 的变量.

Python中的字典（Dictionary）是以键值对的形式存储数据的，get()方法可以返回指定键的值，如果该键不存在的话，返回默认值。

key：需要查找的键。

default：如果查找的键不存在的话，返回default的值。默认为None。

dict.get(key)和dict[key]在key值存在的情况下，都能得到对应的键值。但是当使用dict[key]时，key必须要存在，否则会报错。但是dict.get[key]中的key可以不存在，因为get方法有一个默认的参数None，当key不存在的时候，返回None。