便利店誕生于美國，因其小型化、高毛利、便捷化、SKU流水化而逐漸成為一種新的零售業(yè)態(tài)。90年代中期，便利店的概念開始進入中國。2019年，中國便利店總數(shù)達到13.2萬家，比上年增加1萬多家。從單個便利店企業(yè)的擴張表現(xiàn)來看，石油便利店(易捷、昆侖好客)在門店擴張方面表現(xiàn)搶眼，本土品牌美宜佳、天府次之，外資便利店主要分布在一二線城市。

Da 數(shù)據(jù)的概念似乎是昨天才興起的，但得益于這個時代的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)可以看到很多成熟的Da 數(shù)據(jù)應用工具。在很短的時間內(nèi)，我們就可以在浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中準確定位分析，得到想要的結(jié)果。當然，這些技術(shù)進步不是由銀行推動的，而是由大型零售商、網(wǎng)上商城和各類科技公司主導的。但是經(jīng)過他們的摸索，Big 數(shù)據(jù)也為銀行打開了一扇精準營銷的大門。

當然，這一切的前提是銀行能找到合適的方法和工具切入大數(shù)據(jù)時代。對于銀行來說，合理利用Da 數(shù)據(jù)，將當前的業(yè)務需求與正確的量化模型和分析方法相匹配，實現(xiàn)更多的經(jīng)濟回報是關(guān)鍵。其他行業(yè)的經(jīng)驗證明數(shù)據(jù)是好的，但是如果數(shù)據(jù)不能得到有效的篩選和正確的使用，最終只會是賠了夫人又折兵。

Da 數(shù)據(jù)可以做到以下幾點:1。了解信息。你發(fā)的每一張圖，每一條新聞，每一條廣告都是信息，你對這些信息的理解是一個大數(shù)據(jù)重要的領(lǐng)域。第二，用戶的理解。每個人的基本特征，你的潛在特征，每個用戶的上網(wǎng)習慣等。，都是對用戶的理解。第三，關(guān)系。關(guān)系是我們的核心，信息的關(guān)系，一個微博和另一個微博的關(guān)系，一個廣告和另一個廣告的關(guān)系。

大數(shù)據(jù)專業(yè)術(shù)語:1。apache Software Foundation (asf)提供了許多大型數(shù)據(jù)開源項目，目前有350多個項目。是一個非營利組織，致力于支持開源軟件項目。在其支持的apache項目和子項目中，分發(fā)的軟件產(chǎn)品都遵循apache許可證。2.apachemahoutmahout為機器學習和數(shù)據(jù) mining提供了預制的算法庫，同時也是創(chuàng)建更多算法的環(huán)境。

Da 數(shù)據(jù)如何將其與零售業(yè)相結(jié)合，并應用于實戰(zhàn)1?！癉a數(shù)據(jù)”1的商業(yè)價值。客戶群體的細分“Da 數(shù)據(jù)”可以細分客戶群體，然后針對每個群體采取量身定制的獨特行動。針對特定的客戶群體進行營銷和服務一直是商家的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)，使得實時且極具性價比地細分消費者成為可能。2.模擬現(xiàn)實使用“Da 數(shù)據(jù)”模擬現(xiàn)實，探索新的需求，提高投資回報。

博客、推特、臉書和微博等社交網(wǎng)絡也在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使商家能夠?qū)崟r存儲和分析這些數(shù)據(jù)連同數(shù)據(jù)的交易行為，具有很高的成本效率。交易流程，產(chǎn)品使用，人的行為都可以數(shù)據(jù)定制。而“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)整合并挖掘出來數(shù)據(jù)，這樣在某些情況下，我們就可以通過模型模擬來判斷在不同的變量下(比如不同地區(qū)的不同推廣方案)哪種方案的投資回報率最高。

對于“Da 數(shù)據(jù)”的定義，從不同的角度有不同的定義:研究機構(gòu)Gartner對“Da 數(shù)據(jù)”的定義:研究機構(gòu)Gartner給出了“Da數(shù)據(jù)”(大數(shù)據(jù))的定義?！癉a 數(shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，它需要新的處理模式，以具有更強的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應大規(guī)模、高增長率和多樣化，麥肯錫對big 數(shù)據(jù):麥肯錫全球研究所給出的定義是:在獲取、存儲、管理和分析方面大大超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力的大型數(shù)據(jù)集合，數(shù)量龐大的。