摘 要：結合零售行業，在闡述大資料給傳統零售業帶來的思維、商業、管理這一系列變革的同時，著重從傳統零售業資料統計步驟的資料採集、整理、分析、詮釋這幾個方面分析大資料給零售業統計帶來的影響與變革，同時分析大資料應用在零售業所帶來的關於隱私問題的挑戰，給出零售業統計應如何應對變革的一些探討，諸如擴大資料的採集面、增加資料採集的廣度與深度、採用資料探勘技術進行大資料分析、引入資料視覺化技術進行資料詮釋等。
關鍵詞：零售業統計;大資料;資料探勘
大資料是指傳統資料庫管理工具難以處理的大量的、多樣化的資料。當前普遍認為大資料有三個特點(3V)：第一Volume，是資料容量非常大，第二Velocity，是資料增長速度非常快，處理速度非常快，第三Variety，是資料型別越來越多樣化[1]。
零售行業隨著資料採集與儲存技術的進步也逐步形成了零售業大資料。通過對這些資料進行挖掘分析，能夠給零售企業帶來巨大的商業價值以及服務創新，諸如能夠更好地瞭解和洞察消費者，從而實現精準化營銷，或者變革供應鏈模式，實現貨品精細化管理等。但是在這之前，必須首先要清楚大資料究竟從哪些方面給零售業帶來了變革需求，才能有針對性地利用好零售業大資料。
一、大資料時代零售思維、商業與管理變革
(一)零售思維的變革
維克托邁爾在《大資料時代》一書中提出了大資料思維的三個最顯著的變化：一是樣本等於總體。這與過去基於樣本進行統計分析的思維截然不同;二是不再追求精確性。在大資料中往往存在“噪音”和罕見事件，這樣的資料影響了結果的精確性;三是相關分析比因果分析更重要，在大資料時代我們將注意力更多地放在“是什麼”而不是“為什麼”。將這種全新的思維結合傳統零售業考慮，我們也許會得到如下幾個方面的啟示：
1、要分析與零售商特定目標相關的全部資料，而不是採用對樣本的分析來推斷總體的方式。當採集並存儲所有的資料並不再只是一種可能，基於樣本的統計分析也就越來越難以適應企業對資料的使用需求。零售商通過分析利用大量的銷售等資料，可以準確地預測客戶的需求，實行精準營銷，給零售企業帶來實質性的效率與利潤提升。
2、放棄追求精確性，並接受資料的噪音。倘若零售企業只追求精確的資料，那麼只有大約5%的結構化資料能夠被合理使用，而大約有95%的半結構化及非結構化資料都無法被使用，這會造成資料資源的巨大浪費。只有接受資料的噪音，容許部分冗餘甚至錯誤資料的存在，才能更充分地利用資料，挖掘零售資料的價值，實現零售商的經營管理目標。
3、零售行業在進行資料分析時應該更加註重分析事物的相關關係而不是因果關係。相關關係可以使零售商們從不同的角度觀察、分析、解決問題，以確定怎麼做可以達到更好的效果。而且相關關係是一種比因果關係更加有效的關係。例如，沃爾瑪在經過資料分析後得到，蛋撻的銷量在颶風到來之際大幅增加，因此將蛋撻擺放在颶風用品附近的位置，提高了蛋撻的銷售量[2]。在這個例子中，通過分析蛋撻銷售量與颶風的相關關係，找到了提高銷售量的新方法，這體現了在大資料時代相關關係分析的必要性與重要性。
(二)零售商業的變革
在以電商為首的“資料巨頭”的衝擊下，傳統零售業面臨著巨大的挑戰。我們可以觀察到的一個現象是目前許多唱空百貨等線下零售業的聲音不絕於耳。這主要是由於網際網路電商巨頭諸如阿里、京東等已經在中國零售行業中佔據了大量的份額，傳統的零售諸如百貨行業由於線下市場萎縮以及商品定價的弱勢性在無形之中已經被慢慢擠掉了許多利潤。目前傳統零售業面臨著零售商品價格體系管理的滯後、營銷的不便利性，例如相同商品不同銷售商之間的比價，快遞送貨服務以及年輕消費客戶的流失等問題。而且傳統零售行業的營銷方式無法像網際網路電商一樣通過各種資料分析消費者的喜好，從而無法做到一對一的精準營銷。所有的這些問題，導致傳統零售行業面臨著重大的商業變革。
為了應對零售業面臨的挑戰，一個可行的思路便是線下購物體驗化。這主要是指通過改善線下購物的環境與方式，給予消費者更多在線上購物中享受不到的愉悅體驗，其表現的特徵主要體現在傳統百貨購物中心化。這其中的典型例子譬如上海的購物中心K11在其店內專門佈置了一個小型的農場，顧客可以零距離接近自然體驗種植的樂趣。而北京的喬福芳草地則巧妙地打造了一個具有濃厚藝術氣息氛圍的購物中心，給予顧客藝術之美的體驗與薰陶。毫無疑問，這種傳統零售企業的轉型必然要建立在瞭解客戶的心理需求與偏好的基礎上，這就在客觀上要求傳統零售業紛紛進入大資料領域挖掘客戶的商業需求。國內企業如銀泰是進入大資料領域掘金的典型零售企業，銀泰通過設定在購物中心的WIFI來獲取使用者資料。通過抓取的資料分析消費者的性別、年齡，購物偏好、習慣，以及購物頻率、搭配等。同時，銀泰官方的網站也在收集消費者的品牌偏好的資料，並結合實體店的資料進行分析，獲得新開商店的品牌組合、門店位置選擇以及品牌位置組合。
隨著科技的進步以及建設大資料成本的降低，將會有更多傳統零售企業採用高新科技技術收集客戶的購物喜好、購物組合、購物頻率等購物資訊，並積累了大量的資料資本，開創零售行業商業變革。
(三)零售管理的變革
傳統零售業的經營決策在相當程度上依靠企業管理者主觀判斷，其體現在依靠管理者的知識水平、經驗、直覺等。這種決策方式缺乏對決策過程的監控，缺乏對決策執行過程中資料的收集、提取和分析，未能明確資料決策與決策結果之間的關聯關係[3]。這種過於主觀不夠嚴謹的決策方式主要是由於傳統零售業的運營銷售等系列資料分散在不同的部門，把它們蒐集在一起進行合併分析具有較多困難，導致很難高效地利用這些資料。大資料時代的來到使得傳統零售企業決策過程由管理者主觀判斷變為以資料為導向進行決策成為趨勢。
沃爾瑪百貨是世界性連鎖企業，其率先應用大資料分析作為企業決策的基礎。沃爾瑪為了提高大資料成果在不同部門之間的高效利用、並增加存貨管理和供應鏈管理的投入回報率，其開發了Retail Link工具。供應商使用該工具可以預先知道不同店鋪的商品銷售和庫存情況，從而能夠在沃爾瑪發出指令前自行補貨，極大地減少商品斷貨和供應鏈的庫存水平[4]。因此，供應商能夠更多地控制商品的陳設，沃爾瑪也可以降低庫存成本，減少投入成本。綜合起來，沃爾瑪百貨不僅提高了服務質量，而且削減了供應鏈管理的開支，提高了企業的運作效率與利潤。沃爾瑪百貨在銷售管理中應用大資料，以大資料為決策的基礎，開創了以大資料為決策基礎的零售業管理的新局面。