零售业的大数据变革！传统零售转为电子商务大数据还有多远？
目前几乎所有的零售用户体验产生的数据都可以进行零售大数据挖掘。
从传统零售企业走向电子商务大数据系统，到亚马逊，淘宝网的精准营销，新零售给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及电子商务大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？
国内大数据公司信柏科技CEO柏林森指出:大数据是一个动态的洞察、清晰的预测的过程。有了洞察就可以慢慢走进预测。举例来说，对于传统的零售企业来说，他的零售模式就会遇到数据瓶颈。以前商家自己其实不知道是哪位顾客来买他的东西，就算商家有了顾客的会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来也是无法知道顾客是谁，即使掏出来会员卡也无法知道顾客的消费偏好及个人家庭情况等。但是有了大数据分析之后，可以对消费者进行全方位的分析，描述消费者画像，从而对其开展个性化精准营销。
那么，大数据能够让传统零售业脱困并且完成大数据变革吗？
业内有两种观点。有人认为大数据只是一个数据量的加大。从kb，MB，到GB和TB，计算能力的增强必然导致数据更多；另一种观点是大数据把原始数据从date变成了信息，再把信息变成了商业。
所以大数据是一个很好的工具，关键是如何是使用好这个工具进行零售大数据挖掘，换算成数值理论的说法，就是怎么建立网络，怎样建立商业模式。举个例子，商品在超市里面卖，这个卖商品就不是一个简单的过程。超市需要根据顾客的习惯，在不同时间，不同时段推出不同的款产品，通过什么的样的方式进行销售……这些复杂的过程都需要通过零售大数据挖掘的分析结果进行商品配合和销售。
随着大数据商业应用的发展，越来越多的企业认识到大数据的价值，那么怎么利用创新型的大数据？怎样进行大数据变革？首要重要的，就是这个过程的“指挥官”。其次，还需要大数据团队的支持。一个企业首先要有数据驱动的意识，作为企业的带头人应该首先做一个决策，但是决策制定后，需要一个团队进行支持。因为很多大数据的应用都是在执行层面，如何对数据进行整合，需要各个系统的数据模型。总之，传统零售业向新零售转变时，首先要进行决策分析、数据分析，数据整合，团队执行，这样才是一个理想的大数据变革。
零售大数据挖掘的算法有哪些？
1.朴素贝叶斯
超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2.Logistic回归
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。
3.决策树
DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题，DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林等集成学习算法被提出来的原因。
4.支持向量机
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。
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