具体来说，中国最需要数据服务的行业，就是受互联网冲击最大的行业。首先，线下 零售行业，其次是金融行业。受电子商务的影响，国内很多巨头零售都出现了增长严重放缓，甚至负增长。线下 零售已经到了他们不得不改变的危机点。我们看到银泰百货、王府井百货、万达集团等具有创新意识的传统巨头，已经开始利用互联网和大数据转型线下商业。
7、对 线下 零售而言做好大 数据分析应用的前提是职责:1。协助主管根据门店的货品库存数据报告调整货品；2.跟进区域店庆期间的商品整合情况；3.跟踪该地区商店的库存情况；4.收集新产品上市信息的反馈；5.提交常规数据分析报告。要求:1。熟练应用数据数据库系统；精通Excel函数应用；2.工作积极努力；勤奋、进取、有韧性，能在巨大压力下工作；3、条件优秀，毕业生也要考虑(计算机相关专业优先)。
8、【 零售 数据】|关键性指标- 零售行业商品 数据分析-2/常用商品的分析指标可以从整个产品生命周期的生产、采购、仓储、销售、售后等方面进行分析。所以一般对于零售-2/，一个月或者一年的时间，可以分析整个商品在库存和售后的状态，找出各个节点存在的问题。如下图，对于每个节点，一般有以下数据(-1/管理中不考虑生产环节)。第三度购买主要是确认广度(品类数量)、宽度(SKU数量)和深度(每件商品平均购买数量)。
比如按照自然的性质，按照国家，或者按照体重，或者按照四季，上衣，大衣等等。越是宽度大于宽度，品类就越丰富，比如超市，商场，品类就越多，而专卖店的垂直店品类就越少。幅面比较小，也可以通过这个数据和竞品的幅面进行对比。广度要求越多，对采购人员和供应商的要求就越高，保证能采购那么多品类。
9、 零售大 数据应用 线下与线上资源打通是趋势零售Da数据Application线下与线上资源对接是趋势零售行业现状随着中国经济结构调整的加速，2014年，中国。据商务部数据，2014年，社会消费品总额零售26.2万亿元，同比增长12.0%，其中电子商务(含B2B和互联网零售)交易额约13万亿元，同比增长25%。
在强大的冲击下，零售企业对后端精细化运营的需求显著增加，使得越来越多的企业注重利用数据来提升自身的管理和营销水平。零售Industry数据管理特点根据零售企业目前数据积累，线下企业由于地域特征较强，通常只能辐射1015公里左右，这类企业有大量的交易数据，但是由于大量的线下企业仍然没有建立完善的会员体系，或者数据收集的不够全面，所以数据很难进行定向跟踪，关联性差。
