retail-store-poscore-baseline-analysis门店历史基线分析工具。基于Agent API数据库视图，提供多周期基线+四分位分析。 核心能力： 1. 多周期基线（13周/季度、26周/半年、52周/全年、12个月） 2. 多维度分组（按星期几分组、自然周、自然月） 3. 四分位分析（P25/P50/P75，识别异常区间） 4. 基线类型（weekday按星期...
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clawdbot install gwyang7/retail-store-poscore-baseline-analysisGrade Limited — based on market validation, documentation quality, package completeness, maintenance status, and authenticity signals.
Generated May 12, 2026
零售门店经理每日使用此工具对比当日GMV与历史基线（如13周同星期几中位数），自动识别显著偏离P25-P75区间的异常交易额，触发预警通知。
市场团队在促销活动结束后，对比活动期间实际GMV与52周同期基线，计算提升幅度，并检验是否在P25-P75正常波动范围内，以判断活动有效性。
区域经理利用26周基线分析各门店节假日周度趋势，发现如春节前一周销量突增规律，据此调整库存和人员排班计划。
运营团队对新开门店（开业不足6个月）通过月度基线分析（P12M），监控其月度业绩中位数与同区域成熟门店基线的差距，评估成长阶段。
采购部门基于门店历史基线的四分位区间（P25-P75），设定各SKU安全库存阈值，当实时库存低于历史基线中位数时自动触发补货建议。
向连锁零售品牌按月/季订阅方式提供门店基线分析报告，包括多周期基线对比、异常检测和可视化仪表盘，帮助客户优化运营。
为中小型单店或区域零售商提供按需的历史基线分析咨询，按分析周期和门店数量收取一次性费用，交付定制化分析结果。
将基线分析能力封装为API，提供给零售SaaS平台或ERP系统厂商集成，按API调用次数或月度固定费用收费。
💬 Integration Tip
集成时需确保数据库视图（v_gmv_daily_by_store等）每日更新，并对历史数据覆盖至少13周以满足最小样本要求。
Scored May 12, 2026
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