嚴選好物開箱文

不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的

小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~

因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點

不過看了這麼多網站真真假假的資料，【St.Bonalt 聖伯納】童款防風外套 38124(8124 防風 舒適 透氣)是我在看到最多人推薦的好物

對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！

通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦

很多媽咪也都大推這款產品，真的很值得入手！

到貨速度也很快，光這一點就大推了！

所以我個人對【St.Bonalt 聖伯納】童款防風外套 38124(8124 防風 舒適 透氣)的評比如下

質感：★★★★

使用爽感：★★★★☆

性能價格：★★★★☆

趁現在宅經濟發酵，大家又很保護小朋友不隨意出門，網購就變成媽咪們在家的興趣了~

而且廠商優惠只在這個時候~~

不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

品牌名稱

尺寸

• 101cm~110cm
• 111cm~120cm
• 121cm~130cm
• 131cm~140cm
• 141cm~150cm
• 151cm~160cm

顏色

• 黑色
• 白色
• 灰色
• 紅色
• 橘色
• 黃色
• 綠色
• 藍色
• 紫色
• 桃色
• 棕色/咖啡色
• 多色

版型

• 合身

材質

• GORE-TEX
• 有機棉
• 生化棉
• 記憶棉
• 棉布
• 棉麻
• 不織布
• 丹寧布
• 牛津布
• 帆布
• 防水布
• 網布
• 冰絲
• 蠶絲
• 紗
• 雪紡
• 涼感紗
• 壓克力紗
• 無紡布
• 絨布
• 麂皮絨
• 莫代爾
• 雪尼爾
• 萊卡
• 嫘縈
• 尼龍
• 聚酯纖維
• 彈性纖維
• 醋酸纖維
• 氧化鋅纖維木頭
• 人造羽絨
• 人造纖維
• 人造絲
• 無聚氨酯
• 竹炭纖維
• 水針布
• 竹纖維
• 天絲
• 羊毛
• 羊駝
• 法蘭絨
• 羊羔絨
• 兔毛
• 稠
• 緞
• 草編
• 皮革

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熱點新知搶先報

以下均為員工的真實聲音： 業務人員 」excel很熟悉了，但是處理數據或者製作圖表還是太麻煩了「、」經常需要等各處的數據匯總後才能開始幹活「 」我們的業務動態變化，很多報表或者數據需求是IT同事無法全覆蓋到的「、」報表系統里的報表還是幾年前的樣子「 IT人員 」無窮無盡的報表開發需求「、 」人手不夠，給數據做報表趕項目加班多「 」我們擅長數據，但不如業務自身擅長業務，比如財務數據我真不懂「 、「業務比IT更熟悉自己數據，更懂手頭數據怎麼用」 管理人員 IT部門人才流失快，業務部門很多固定數據工作無法得到解放 企業在實現數字化轉型的道路上付出很多，投入不小， 但產出一直沒得到保證 ... 大多數企業，很大程度上都是依賴IT部門來獲取做出決策的信息，包括但不局限於數據處理、數據展示等，還可能出現需求變動一改再改的情況。 長此以往，這不僅會導致管理層決策過度延遲，還會對IT產生額外的依賴性，所有這些因素都會導致更高的運營成本，更低的生產率，客戶不滿意度，最重要的是員工（IT、業務、管理層）的不滿情緒。 ... 為了最大限度地提高競爭力，企業必須採用商業用戶可以快速輕鬆地獲取所需信息的方式，那就是自助式分析：它必須像普通的網際網路搜尋引擎一樣直觀簡單，能快速地獲得結果。 ... 隨著大數據、數字化時代的來臨，企業希望變得更加以數據為導向，自助式分析的承諾無疑是誘人的：所有用戶，無論其角色或技能如何，都能夠分析數據並做出更明智的決策。 自助式分析才是良藥 我們所說的數據驅動業務，投入上往往重數據輕人員，人員上重IT輕業務，都是讓企業實現數據化管理時少了一條腿。只有IT部門和業務部門在數據上同時發力，只有數據驅動 和人的驅動並行，一個企業才能真正實現數據化管理。 FineBI自助式分析方案將幫助企業快速搭建面向全員的自助分析BI平臺，讓每一個成員都能充分了解並利用他們的數據，輔助決策、提升業務。 ... 絕大多數自助式分析的模式，都是IT負責到數據處理，IT將數據處理好比如做好自助數據集之後，交給業務人員自己去根據需要做分析，這時候，FineBI就顯示出其得天獨厚的優勢了： 自帶ETL數據處理，靈活的數據分析模式，可視化的數據呈現，以及spider大數據引擎，這些都足以讓業務人員拖拖拽拽即可生成數據。 ... 下面就以FineBI的真實場景切入，和大家講講真實的自助式分析流程。 FineBI自助式分析的流程是怎麼樣的 眾所周知，一家企業不論大小，核心都是銷售額，所以銷售指標與數據分析就顯得異常重要，通過自助分析，規避潛在風險，挖掘能帶來巨大利潤的銷售機會。 今天就以一個實際工作場景，FineBI作為工具，為大家詳解真正的自助式分析是怎麼樣的。 1.人員及背景 小張：公司IT人員，有數倉、SQL等基礎，負責產品運維、數據處理、模板製作 王經理：華東區銷售經理 李總：集團銷售總監 公司BI背景：引入BI不久，由IT負責開發和製作，業務部門只是提供需求和查看模板，業務部門也會基於管理員的分析結果進行二次分析。 2.需求調研 根據公司的年度目標，銷售總監需要建立一個儀表分析版，以便查看每周、每月、每季度的銷售趨勢，出現問題時能夠精確定位。於是李總找到了小張，要求他從大區、產品、活動、 同比銷量、環比銷量等多維度進行分析，最後要能得出這麼一張儀錶盤： ... 3.底層搭建 建設良好的底層數據是應用好FineBI的前提條件，這要求企業建設完善的數據管控體系，包括元數據管理，數據質量管理，數據標準建設。 小張首先根據需求找到每張表所用到的欄位，然後將底層數據倉庫中的數據通過sql、kettle等工具進行數據清洗和數據建模，保證數據的高質量與乾淨，考慮到模板最終的受眾是領導和各大區的銷售部門， 所以把SQL表中的欄位名進行了轉譯操作，方便業務和領導查看。 4.可視化展示 數據都處理好了之後，小張開始進行儀錶板製作。在儀錶板介面心理大致思考了一下需求，從大區、產品、活動、同比、環比等維度來監控銷售情況。 根據以往製作模板的經驗來看，首先需要清晰明了的展示總的銷售額（當前目標完成情況），還要展示每月銷售情況的總體趨勢，細分展示不同大區、產品等的銷售情況。 這個過程中會遇到各種各樣的困難：配色不好看、數據顯示不對、過濾未完全、數據鑽取後數據不變，都是可以從FineBI幫助文檔或者技術支持中找到答案的，這可是國外產品的代理商模式沒有的服務。 5.分享 小張製作好模板之後，需要把模板給李總看，於是開啟了銷售總監的權限，僅有其一人能看見。李總看完之後，表示整體的配色應該和公司的配色是一樣的，這樣領導查看的時候才會更滿意。 聽了李總的建議，小張重新改好了儀錶板，並將其放至銷售部下，這樣每個銷售就都可以看見當年的銷售情況了，一些核心的銷售數據，權限只開放給大區經理和銷售總監。 同時，對於期間離職或者轉崗的員工，可以調整其權限由可見至不可見。 6.尋找問題 李總在移動端報表上，看見了4月份華東地區的銷售數據有問題，於是找到了王經理，要求他找到4月份銷售額下降的原因。 ... 王經理查看了華東地區各類產品的銷售額，他發現是球鞋這個品類有明顯下滑，他繼續分析球鞋這個品類前幾個月前幾個月的銷售情況，他發現從3月1號開始，球鞋品類的銷售情況就持續走滑。 一般影響銷售情況的無非是環境因素和銷售策略，既然其他大區沒有出現下滑的情況，那麼一定是因為銷售策略產生了問題。王經理查看了下近幾個月球鞋的活動情況，發現3月以來華東地區 針對球鞋品類做了一個活動，從這個活動開始球鞋銷量情況下滑。 於是他找到了負責活動策劃的人，將門店所有的活動撤下，並且重新擬定一個能提升銷量的方案。 ... 以上就是自助式分析的全過程，以前到王經理這一塊，他們只能根據IT做好的數據分析提出自己的建議，然後需要什麼維度，再去找IT溝通，等分析出來原因，自己的崗位也涼的差不多了。 自助式分析讓王經理和李總能夠自己聯動、鑽取數據，實時找到數據的弱點，並且做出及時的回應，可謂妙哉！ 總結 自助式BI工具的成功，從來就不是簡單的工具成功，而是跟這個企業的發展階段、機制流程、人員素質、數據基礎、平臺能力分不開的。 無論如何，其在未來，會是數據分析的常態。 關注我，並轉發該文章，私信回復「BI」，即可獲得FineBI個人永久免費版~

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文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/news/3y25ve8.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=7526926&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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