零售业 数据仓库

统计、数学、逻辑是数据分析的基础，也是数据分析师的内功。如果内功不扎实，学再多也是徒劳。只有掌握了统计学，才能知道每一个数据分析的模型、输入、输出和作用。一开始，我们不需要理解每一个算法。如果我们想成为挖掘者，能力就是我们的饭碗。如果你没有数学功底，可以用现成的模型或者模块来做，但是肯定会影响你的技术提升，当然还有职位晋升。

1)辅助业务分析数据:一般情况下零售业中有很多仓位。这个职位必须熟悉业务，对业务有长期的积累和了解。利用数据发现业务流程中存在的问题并提出合理的解决方案，分析/123。细分岗位包括:市场调研、行业分析、业务分析。2) 数据分析师:业务方向数据分析师，这个职位前面必须加一个限定词，什么数据分析师，可以归纳为三类:产品数据分析师，运营/。

Da 数据应用广泛，以下是一些常用字段:1。金融行业:银行、保险公司利用Da 数据技术进行客户数据分析、信用评估、欺诈检测等。2.零售业:超市、电商等。使用big 数据技术进行销售预测、客户购买行为分析、库存管理等。3.医疗健康:医疗机构利用大数据技术进行疾病诊断、药物研发、健康管理等。4.物流运输:物流公司、交通管理部门等。利用大数据技术进行物流网络优化、交通拥堵分析、路径规划等。

概述2006年，中国银行业明确将零售银行业务作为主要战略方向之一提上日程。工行提出打造“中国第一零售银行中国”，农行将零售作为战略转型重点，中行携手苏格兰皇家银行聚焦私人银行和财富管理业务，建行以加强中小企业贷款为契机，加大向零售银行转型力度。中信将在两年内建立零售银行体系，招商银行将成为中国最好的零售银行。交通银行表示，将专注于零售银行业务。零售银行业务战略地位突出，发展迅速，在银行业务中的比重越来越大。

你如何定义企业为中小企业？你说的中小企业是指什么行业？行业情况如何？你的营销和运营来源是什么数据？可靠性和完整性怎么样？比如淘宝就是卖家。不需要一开始就去挖掘数据，做好产品和服务，然后再多记录数据，比如客人的喜好，地域分布，年龄，消费水平等。当你数据积累到一定程度，有了一定的资金，就可以优化业务，掌握主动权。

BI软件一直处于高端价位，面向信息化“贵族”提供。低端和中端客户希望在BI系统上花费数十万。由于BI软件价格高昂，人们总认为中小企业买不起，也不需要BI系统。事实上，不同企业的信息化程度并不一致，中小企业也可以根据自身的信息化条件选择合适的BI软件。其实正是因为中小企业规模小，生存压力更大，更需要时刻关注企业的运营情况数据。所以中小企业比大企业更需要数据挖矿。

区域性商业银行零售业服务应该如何成功转型？在当前国内银行业零售业服务改革中，有多少中小银行选择将对未来的行业格局产生深远的影响。大多数城市商业银行和农村商业银行通常被称为中小银行。其实从区域市场份额来看，都是“地方大行”，有些银行也是地方“龙头银行”。比如顺德农商行，在顺德的市场份额超过工农建交五家银行的总和。从“地方大银行”的角度，我们可以清楚地看到银行的优势和潜力，并找到一条可行的改善和发展的道路。

第一，零售业服务是区域性银行可持续发展的基础。零售业服务主要服务于广大自然人或小微企业，具有分散、稳定、弱周期、低资金占用等特点。对比国内零售业业务领先的招商银行和以公司业务见长的中信银行，可以看出零售业业务转型的优势。2016年末，招商银行和中信银行资产规模相当，分别为5.94万亿和5.93万亿。从营业收入和净利润来看，招行分别比中信银行高552亿和205亿。

介绍数据挖掘技术在零售业中的应用，借助马克威分析系统介绍数据挖掘在零售业中的常用案例。然后介绍了数据 mining的定义、算法和应用。最后以案例的形式利用数据 mining技术解决了零售业 field中的几个典型应用。关键词:数据挖掘、关联分析、聚类、零售业1 零售业定义:零售商业企业是指批发商业企业或生产企业购买商品，然后直接销售给最终消费者的商业企业。

②零售商业企业的交易数量相当复杂，平均交易金额较小。(3)零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功，就意味着商品离开流通领域，进入消费领域，从而实现商品的价值和使用价值。(4)就商品而言，除了专业的专卖店外，一般零售商包含的商品种类非常庞大，零售商销售商品的方式有很多:经销、寄售、联合营销等等。