【结论摘要】
当前数据仓库缺少“供应商”字段，只能以“品类”近似替代。按品类汇总后，Apparel（服装）和 Sports（运动）两大品类的总成本最高，分别达到约 23.4 万和 21.7 万，是下月重点降本对象。具体可优先压降 Product_32、Product_88 等高成本 SKU。

【分析过程】
1. 数据准备  
   由于 schema 中无 supplier 字段，先用 category 作为供应商维度的近似，计算各品类下所有产品的累计采购成本。结果共 100 个产品，总成本区间 2.1–4.8 万。

2. 异常识别  
   原计划用异常检测算法定位高成本品类，但因数据格式不符未能成功执行；改用“总成本排序”人工判定：  
   • Apparel 累计 ≈ 234,000（前 5 个 SKU 已占 201,000）  
   • Sports 累计 ≈ 217,000（前 5 个 SKU 已占 186,000）  
   这两个品类显著高于其他品类，视为“成本异常高”的环节。

3. 下钻到 SKU  
   虽然 drill-down 工具因格式问题未返回明细，但 step 1 的排序已给出高成本产品清单，可直接锁定：  
   • Apparel：Product_32、Product_73、Product_22、Product_42、Product_27  
   • Sports：Product_88、Product_49、Product_57、Product_31、Product_7

【下月降本策略】
1. 目标设定  
   以 Apparel 和 Sports 为两大主降本品类，力争整体成本下降 8–10%。

2. 具体动作  
   • 供应商谈判：针对 Product_32、Product_88 等 TOP5 SKU，与对应供应商重新议价，争取单价下调 5–7%。  
   • 替代方案：在 Apparel 品类内寻找性价比更高的面料或二级供应商；在 Sports 品类内引入国产品牌替代进口。  
   • 订货量优化：将高成本 SKU 的订货频次由月订改为周订，减少库存资金占用。  
   • 数据补全：下月上线“供应商”字段，后续可按真实供应商维度做更精细的降本追踪。