数据挖掘在零售行业的作用是什么？
零售业是数据挖掘的主要应用领域，因为它收集了大量关于销售、用户购物历史、货物运输、消费和服务的记录。收集的数据量继续迅速扩大，特别是因为在互联网或电子商务上开展业务的便利性、可访问性和普及程度越来越高。
今天，多家商店也有用户可以在线创建购买的网站。包括Amazon.com(www.amazon.com)在内的一些企业仅在线存在，没有任何实体（即实体）商店区域。零售数据支持丰富的数据挖掘来源。
零售数据挖掘有助于识别用户购买行为，发现用户购物模式和趋势，提升用户服务质量，实现更好的用户留存和满意度，提高商品消费率，设计更有效的商品运输和配送政策，降低成本。商业。
零售行业中有一些数据挖掘的例子如下-
基于数据挖掘的好处设计和构建数据仓库-由于零售数据涵盖广泛的范围（例如销售、客户、员工、货物运输、消费和服务），可以有多种方法来设计数据仓库以用于这个市场。
要包含的细节级别也可能有很大差异。初步数据挖掘练习的结果可用于支持指导数据仓库架构的设计和开发。这包括决定要包含哪些维度和级别以及要实施哪些预处理以促进有效的数据挖掘。
销售、客户、产品、时间和区域的多维分析-零售市场需要关于客户需求、产品销售、趋势和时尚以及商品的质量、成本、利润和服务的及时数据。必须提供动态的多维分析和可视化工具，例如根据数据分析的需求构建复杂的数据立方体。
促销活动的有效性分析-零售市场使用广告、优惠券以及多种类型的折扣和奖金进行促销活动，以推广产品并吸引用户。仔细分析销售活动的效率可以支持提高公司利润。
通过比较销售期间的销售数量和包括销售项目在内的多项交易与促销活动前后包含相同项目的交易数量，多维分析可用于实现这些目标。
此外，关联分析可以揭示哪些商品可能与特价商品一起购买，特别是与活动之前或之后的销售额进行比较。