【摘要】中国零售企业在经历的十几年的信息化高度发展的历程，也积攒了大量的宝贵数据，但面对大数据这个“金矿”，各家企业的挖掘程度有极大的不同，零售大数据的分析应用均处在不同的阶段，甚至出现的“两极分化”的局面。那么，零售大数据分析应用的四个阶段分别是什么呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！

第一阶段：集成展示

这一阶段的最大的困难为数据的集成和整合，每个零售企业都有数十个大大小小的部门系统，而这些系统都是一个独立的数据源，他们都有自己的定义、标准和侧重，而对这些来源不同数据进行合并、清理、转换和简化，最终建立一致性的数据是非常有挑战性的。

第二阶段：分析判断

该阶段数据分析师这一角色开始真正出现，数据分析师需要非常熟悉业务，最好有实际业务操作的背景，能够用业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺，此阶段不要求对算法、模型和工具的应用非常高深，而对于快速将数据分析结果进行落地，赢取各个业务部门的信任的要求非常高。

第三阶段：预测未来

从本质上说预测就是根据零售企业所过去发生的事件以及当前实时的影响因素，对于销售额、利润率、成本等未来的取值做出自动化和智能化的估计。简单的分析对于估算畅销概率的作用有限，在大多数复杂的应用中，需要建立数学模型来还原零售的业务规律。

第四阶段：指导决策

这一阶段侧重于对业务、营运、经营、战略的决策的指导，回答的问题其实就是：“我应该做什么”才能达到最佳的状态。前三个阶段都不是终极目的，例如销售预测不是为了预测而预测，预测准确率达到100%又如何，关键是做了预测以后能给企业的决策行为带来什么样的帮助，对于零售企业而言，销售预测以后紧接着的行为就是补货，补货过程中就会涉及到多级库存管理。

关于零售大数据分析应用的四个阶段，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。