大数据时代下的零售业发展
f万志涛
（贵州商学院工商管理系，贵州贵阳550059）
摘要：大数据给社会带来了巨大改变，包括零售行业在内的许多行业都重视大数据所带来的影响。零售行业应用大数据，可以精确定位顾客的需求和掌握顾客的消费习惯，为企业制定有效的营销方案提供数据支持，实现快速的顾客响应的同时帮助企业降低经营成本。
关键词：大数据；零售业；数据挖掘
中图分类号：F724201
文献标志码：A
文章编号：10008772（2015）220182
一、大数据概述
（一）大数据概念
“大数据”是指数据巨大到使用传统手段无法有效的整理分析，其核心是预测，大数据将使我们的生活达到可测量的维度。麦肯锡公司对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。维基百科对大数据的定义是：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存贮、搜索、分享、分析、可视化的数据集合，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等。
（二）大数据的特征
大数据有四个特点，可归纳为四个“V”：数据量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别；数据类型繁多（Variety），如文字、视频、图片、声音等；价值密度低（Value），在每天涌现海量的信息中有价值信息相对较少，如何挖掘数据价值，是大数据时代致胜的关键；数据增长和处理速度快（Velocity）。
3零售业大数据
零售业大数据的形成经历了三个阶段。首先，上世纪80年代以前，数据产生主要依靠人工记录产生，数据的存储管理手段有限；其次，上世纪末期，随着互联网技术的发展，出现了POS管理信息系统、条形码技术、无线射频技术、各种应用软件，对零售业数据量的增长起到积极的作用。最后，近年来随着互联网的普及、移动网络设备、物联网和云计算的广泛使用，几乎所有人都在通过各种途径持续不断地产生新数据，极大地推动了零售业数据量
f的增长。二、零售业大数据的应用（一）大数据在零售业应用的必要性首先，零售企业可以从众多数据中获取市场信息。通过挖掘与利用大数据，可以提升零
售业的竞争力、市场反应敏锐力、市场营销决策力以及环境适应力，使决策更为科学。其次，零售企业通过分析顾客消费行为数据，可以精确掌握顾客的购买习惯、兴趣偏
好、品牌忠诚度等信息，分析出消费群体的规模、结构构成（如年龄、性别等）等数据，进而预测消费者的购买意愿，提供符r