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大数据在零售业务应用中需要以什么为基础
1、结合店铺货品进销存数据报告***主管进行执行货品调整；跟进所属区店铺店庆期间货品的整合；跟进所属区域店铺盘点工作；收集新品上市信息反馈；提交常规数据分析报表。
2、大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。
3、不管是大数据开发课程还是数据分析课程都是适合零基础学习的，学习时需要选择适合自己的学习方法，零基础一般是找人带或者找培训班学习两种情况。
企业大数据处理需要注意的几个问题
其注意事项如下：数据安全：保护白酒企业的数据安全是至关重要的。IT企业需要确保数据的存储、传输和处理过程中的安全性，***取适当的加密和访问控制措施，防止数据泄露和非法访问。
对于企业来说，如果想更好利用大数据，首先要从物联网、互联网和传统信息系统三方面入手。
需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。
建议：一定要先想好，再行动，磨刀不误砍柴工，找好切入点。如果企业暂时想不清楚如何做，建议先请厂商帮助做一个小型的数据治理咨询项目，先梳理分析，找到切入点。
不需要浪费时间选择一个最优解决方法，只要确认这个平台可以装得下所有将来可能用到的数据，且跨平台也能跑起来就行了。一般来说这样的原始平台能至少支撑一到两年。
需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。
开始大数据分析之前需要做好什么工作?
一般来说，只要做好了做好数据***集、处理肮脏数据、做好标准化数据集成、做好数据隔离就可以充分利用好大数据这一工具。
懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。
大数据分析需要的基础有：编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。
数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。
中小企业大数据应用之道:思维在于借力
1、中小企业大数据应用之道：思维在于借力 大数据思维 要想大数据落地，特别是中小企业，首先得有大数据思维，否则大数据的案例不能直接借鉴，自己摸索又怕不专业、坑太多。
2、“大数据+产业”大会上，聚集了来自百度、阿里巴巴、腾讯的大数据专家，目前BAT在数据资本和大数据精准营销、大数据预测、大数据分析等应用方面毋庸置疑是不可企及的，但是并不代表就能完全消化大数据市场。
3、回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。
4、第二，我们要摈弃样本思维，建立全局思维。我们每天被海量信息包围，从这些信息中找到有效信息就成为一种必备技能。
5、我们必须承认，现阶段在地球上，“道”与“论”之间还存在着巨大差异。