由兩名女子分提竹椅四腳，同聲輕唱歌謠。
她發誓要化解他心中的傷痛 他清晰地記得剛認識阿靜的那段日子。此後，岳東很快胖起來，半年後，身高一百八十公分的他，體重從原來的六十公斤增加到了七十五公斤。
」 你媽媽欠你，但我不欠你 但是，相處近一年後，岳東對阿靜變得越來越挑剔，而他自己也變得越來越邋遢。」 不僅這麼說，岳東自己一開始也是這麼想的，因為阿靜與他後來的女友們相比，的確算不上優秀。獲得了足夠且無條件的愛之後，我們會變成孩子，戀人也會變成孩子，我們一起退行到童年。這時，我們互為對方的理想父母，又互為對方的孩子。阿靜不算漂亮，但很耐看，人很文靜，而且善解人意，岳東很喜歡去她的學校和她聊天。
岳東六歲時爸爸因病去世，十六歲時媽媽出車禍去世。「誰都不愛我，所以我只能靠自己。因此，做為台灣量販業市佔率第二高的通路企業，2021年家樂福釋股更成為整體零售產業關注焦點。
零售產業界限模糊化，多角化跨業布局成為企業共通性策略 進一步觀察台灣大型零售與電商集團過去10年布局策略，更能夠全面理解整體零售產業特色與產業版圖地貌。台灣綜合零售通路過去20年來均以百貨產業規模居首，其次依序為超商、量販、超市等產業別。例如，超商設立大型店及複合店，突破傳統小型門店SKU的界線，並導入生鮮、鮮食與低溫食品販售，使超商與超市產業銷售品類界線模糊化。若由目前集團持有40%家樂福股份的統一超商進行收購，則統一超商營收規模將大幅擴增至2,419億，不僅守住台灣零售業領導地位，更將成為第一家綜合零售營業規模超越2,000億元的巨型企業。
不過，在近10年電商產業高速成長及2020年後COVID-19疫情帶來的影響下，台灣綜合零售通路正歷經劇烈的產業地殼變動。不過，近10年電商產業CAGR高達9.0%，其中3年成長幅度突破雙位數外，2020年成長表現更寫下16.1%的新高，帶動電商產業規模於2019及2020年陸續超越超市及量販業，成為規模第3大的綜合零售通路業別。
Photo Credit: 未來流通研究所 2019-2020電商產業超越超市與量販，成為台灣規模第三大綜合零售通路 台灣電商產業2010年營業規模僅新台幣1,021億，與綜合零售各次產業相較敬陪末座。而量販店則藉由開設中型社區店，精選簡化商品品類並縮短消費者購物里程，打破消費者對於量販及超市產業的認知界線。不僅如此，2021年在疫情影響下，消費行為向線上轉移，使電商產業規模快速逼近百貨業，比較今（2021）年1-9月兩者產業規模可以看到，兩項產業營業總額僅相差117億，差距僅為同期電商產業規模的5.8%。零售各業態規模成長具有長期趨勢性，一旦出現轉折變化將帶來重大影響。
若由本土電商龍頭業者momo（富邦媒）收購，則雙方營收合計將達1,410億，成為台灣首家營收突破千億的電商企業。未來流通研究所提出「2021台灣綜合零售＆電商產業地殼變動」，分析近10年綜合零售與電商產業整體變化，並歸納重點發展方向做為參考基礎。Photo Credit: 中央社 跨業併購＆聯盟競合加劇，領頭企業規模與經營範疇快速擴張 台灣零售產業領頭企業近年積極應用極具優勢的規模經濟、整合能力與資本實力，成為零售產業跨業併購主體，也強化了零售產業強強合併、大者恆大現象，促使零售與電商產業領頭企業規模快速擴張。若由遠東集團收購，則遠東百貨、愛買（遠東企業）加計家樂福營收後將達1,317億，成為繼統一超商、全聯實業後台灣第三家營收超越千億量級的零售企業。
* 上述營收計算基礎均為2020年企業個體營收，不包含合併營收。此外，台灣前10大實體綜合零售企業已全數開設自有電商平台，同時搭配「線上訂購、門店取貨」以及門市宅配等多元便利物流方案，其中好市多及家樂福更已成為台灣月均流量前20大的綜合電商平台，大型實體零售企業已成功跨界線上電商銷售。
其次，2020年超商產業規模首度超越百貨業，成為第一大綜合零售通路業態，而超市產業也在同年度首度超越量販業，使2020年成為綜合零售產業規模排名重新洗牌的特殊時點因此，做為台灣量販業市佔率第二高的通路企業，2021年家樂福釋股更成為整體零售產業關注焦點。
例如，超商設立大型店及複合店，突破傳統小型門店SKU的界線，並導入生鮮、鮮食與低溫食品販售，使超商與超市產業銷售品類界線模糊化。若由本土電商龍頭業者momo（富邦媒）收購，則雙方營收合計將達1,410億，成為台灣首家營收突破千億的電商企業。零售產業界限模糊化，多角化跨業布局成為企業共通性策略 進一步觀察台灣大型零售與電商集團過去10年布局策略，更能夠全面理解整體零售產業特色與產業版圖地貌。Photo Credit: 中央社 跨業併購＆聯盟競合加劇，領頭企業規模與經營範疇快速擴張 台灣零售產業領頭企業近年積極應用極具優勢的規模經濟、整合能力與資本實力，成為零售產業跨業併購主體，也強化了零售產業強強合併、大者恆大現象，促使零售與電商產業領頭企業規模快速擴張。不過，近10年電商產業CAGR高達9.0%，其中3年成長幅度突破雙位數外，2020年成長表現更寫下16.1%的新高，帶動電商產業規模於2019及2020年陸續超越超市及量販業，成為規模第3大的綜合零售通路業別。若由目前集團持有40%家樂福股份的統一超商進行收購，則統一超商營收規模將大幅擴增至2,419億，不僅守住台灣零售業領導地位，更將成為第一家綜合零售營業規模超越2,000億元的巨型企業。
此外，台灣前10大實體綜合零售企業已全數開設自有電商平台，同時搭配「線上訂購、門店取貨」以及門市宅配等多元便利物流方案，其中好市多及家樂福更已成為台灣月均流量前20大的綜合電商平台，大型實體零售企業已成功跨界線上電商銷售。其次，2020年超商產業規模首度超越百貨業，成為第一大綜合零售通路業態，而超市產業也在同年度首度超越量販業，使2020年成為綜合零售產業規模排名重新洗牌的特殊時點。
近年綜合零售通路地殼變動點包括：電商產業規模於2019及2020年相繼超越超市及量販產業，成為第三大綜合零售通路，並於2021年快速逼近因疫情而陷入衰退的百貨產業。未來流通研究所提出「2021台灣綜合零售＆電商產業地殼變動」，分析近10年綜合零售與電商產業整體變化，並歸納重點發展方向做為參考基礎。
台灣綜合零售通路過去20年來均以百貨產業規模居首，其次依序為超商、量販、超市等產業別。不僅如此，2021年在疫情影響下，消費行為向線上轉移，使電商產業規模快速逼近百貨業，比較今（2021）年1-9月兩者產業規模可以看到，兩項產業營業總額僅相差117億，差距僅為同期電商產業規模的5.8%。
Photo Credit: 未來流通研究所 2019-2020電商產業超越超市與量販，成為台灣規模第三大綜合零售通路 台灣電商產業2010年營業規模僅新台幣1,021億，與綜合零售各次產業相較敬陪末座。而量販店則藉由開設中型社區店，精選簡化商品品類並縮短消費者購物里程，打破消費者對於量販及超市產業的認知界線。不過，在近10年電商產業高速成長及2020年後COVID-19疫情帶來的影響下，台灣綜合零售通路正歷經劇烈的產業地殼變動。* 上述營收計算基礎均為2020年企業個體營收，不包含合併營收。
零售各業態規模成長具有長期趨勢性，一旦出現轉折變化將帶來重大影響。若由遠東集團收購，則遠東百貨、愛買（遠東企業）加計家樂福營收後將達1,317億，成為繼統一超商、全聯實業後台灣第三家營收超越千億量級的零售企業
真正可以幫助決策的商業分析師，通常對商業的理解非常全面，站在決策者（也可以說你數據的用戶）的角度去思考，到底決策時缺了什麼，另外對數字的敏銳度很強，不見得要自己做分析，但卻能清楚地解釋分析過程，掌握數字正確度跟可信度，溝通上也相對明快清楚，用簡單明暸的方式呈現。」 那一刻我深刻感受到，數據分析師在商業團隊扮演的是輔助決策，沒有數據這個決策依然要做，所以要讓數據分析在決策過程中被採納，除了數據分析本身的專業以外，更多時候需要的是妥協、溝通、經驗、共識，商業分析師的工作除了跟數據科學家把數據模型算好，分析架構做好，更重要的是能夠讓決策者理解並接受，最後在決策時願意納入考量。
牽扯到預算，自然變成了兵家之地，變數一改，模型條件一變，表現不好的行銷通路就會來質疑挑戰，每次更動都少不了一番解釋，本來眾所期待的一個項目變成各種質疑，政治跟哲學角力的場所。在我的經驗中，這些特質是我在團隊中還有面試裡，優秀的商業分析師所具備的共通優點。
在修正了數個版本之後，我們還是無法取得共識，最終在主管會議上，我們把各種版本的結果放到會議上，聽完闡述以後，老闆說：「我們選了這個版本，因為他是我們能力所及可以做出最好的解釋，即使還有討論的空間，我們也必須往前走，因為我們需要做決策。做決策的是人，不是數字 「讓數據做決定」是很多人喜歡在公司裡面談的概念，通常僅限於他們認可的數字，一旦數字稍微偏離自己的想像，或是跟自己的利益有所衝突，這個數字就會被各種懷疑，挑戰，更多時候，分析邏輯與方法就在信與不信的一念之間。對商業分析，行銷分析職缺很有興趣的校友或是在校學生常會問我：PowerBI、Python、SQL、R、Tableau我是不是要先來學，先去考證照？我要不要會寫時間序列分析？我要不要會Bayesian Model？ 確實每個來求職的人幾乎都有這樣的背景，但真的做得好的，往往不是所謂硬實力「Tech Skill」最好的人，而是能理解商業背景，然後把自己分析脈絡講清楚的人 數據分析總是艱澀，當你千辛萬苦用R建了一個模型，用SQL設了很多條件，用PowerBI建了一堆報表，但你卻無法跟你的使用者說，這個數字哪裡來的？最終你的對口只會叫你用Excel把原始數字寄給他，然後憑著自己的經驗趕快在下班前加加減減送出去給老闆對商業分析，行銷分析職缺很有興趣的校友或是在校學生常會問我：PowerBI、Python、SQL、R、Tableau我是不是要先來學，先去考證照？我要不要會寫時間序列分析？我要不要會Bayesian Model？ 確實每個來求職的人幾乎都有這樣的背景，但真的做得好的，往往不是所謂硬實力「Tech Skill」最好的人，而是能理解商業背景，然後把自己分析脈絡講清楚的人 數據分析總是艱澀，當你千辛萬苦用R建了一個模型，用SQL設了很多條件，用PowerBI建了一堆報表，但你卻無法跟你的使用者說，這個數字哪裡來的？最終你的對口只會叫你用Excel把原始數字寄給他，然後憑著自己的經驗趕快在下班前加加減減送出去給老闆。
牽扯到預算，自然變成了兵家之地，變數一改，模型條件一變，表現不好的行銷通路就會來質疑挑戰，每次更動都少不了一番解釋，本來眾所期待的一個項目變成各種質疑，政治跟哲學角力的場所。在修正了數個版本之後，我們還是無法取得共識，最終在主管會議上，我們把各種版本的結果放到會議上，聽完闡述以後，老闆說：「我們選了這個版本，因為他是我們能力所及可以做出最好的解釋，即使還有討論的空間，我們也必須往前走，因為我們需要做決策。
」 那一刻我深刻感受到，數據分析師在商業團隊扮演的是輔助決策，沒有數據這個決策依然要做，所以要讓數據分析在決策過程中被採納，除了數據分析本身的專業以外，更多時候需要的是妥協、溝通、經驗、共識，商業分析師的工作除了跟數據科學家把數據模型算好，分析架構做好，更重要的是能夠讓決策者理解並接受，最後在決策時願意納入考量。在我的經驗中，這些特質是我在團隊中還有面試裡，優秀的商業分析師所具備的共通優點。
做決策的是人，不是數字 「讓數據做決定」是很多人喜歡在公司裡面談的概念，通常僅限於他們認可的數字，一旦數字稍微偏離自己的想像，或是跟自己的利益有所衝突，這個數字就會被各種懷疑，挑戰，更多時候，分析邏輯與方法就在信與不信的一念之間。真正可以幫助決策的商業分析師，通常對商業的理解非常全面，站在決策者（也可以說你數據的用戶）的角度去思考，到底決策時缺了什麼，另外對數字的敏銳度很強，不見得要自己做分析，但卻能清楚地解釋分析過程，掌握數字正確度跟可信度，溝通上也相對明快清楚，用簡單明暸的方式呈現
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