要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
中国零售业所面临的最具挑战的竞争，就是顾客和市场需求的纷繁复杂及其飘忽不定的变化。而零售企业成功乃至存活的关键，就是如何采取灵活多变且机智的应对行动，这就要求管理者要能够顺应市场的变化、快速发现并处理问题，并且及时的制定解决方案和抓住市场机会。因此，基于数据和事实，质量更高、速度更快、成本更低的决策显现了前所未有的重要性。
中国零售企业在经历的十几年的信息化高度发展的历程，也积攒了大量的宝贵数据，但面对大数据这个“金矿”，各家企业由于经营模式、管理风格、重视程度、资金投入等不同，对于这个“金矿”的挖掘程度有极大的不同，零售大数据的分析应用均处在不同的阶段，甚至出现的“两极分化”的局面。
下面就是我在日常和零售企业接触的过程所总结出来的零售大数据分析应用的四个阶段，希望能够给大家指明方向。
第一阶段丨集成展示
有句话说的好“销售额首先是追踪出来的，其次才是分析出来的”。
ERP在中国普及进程已经有了10多年历史，没有ERP的企业可谓越来越少。零售企业利用ERP可以搜集和整合整个企业的数据，形成一个完整的数据流，把企业内不同来源的数据信息集中到单一的一个仓库中来，使各个职能在自己需要的时间和地点通过图表看板、计分板的形式看到自己所需要的数据，并且展现出决策者最为关注的运营要素—关键绩效指标如销售额、坪效、利润率、客单价、进店率、转化率、目标完成率、同比增长率等等，这些都可以以“商业报告”的形式出现，该报告的主题紧紧围绕着“过去发生了什么”以及“正在发生什么”而展开，这也是大多数BI系统和数据中心平台的核心功能。
这一阶段的最大的困难为数据的集成和整合，每个零售企业都有数十个大大小小的部门系统，而这些系统都是一个独立的数据源，他们都有自己的定义、标准和侧重，而对这些来源不同数据进行合并、清理、转换和简化，最终建立一致性的数据是非常有挑战性的。
第二阶段丨分析判断
在第一阶段整合了数据来源后，零售业决策者关心的重点发生了转移，从“发生了什么”转向“为什么发生”。分析判断数据的目的是了解数据报表、商业报告的背后的含义，以及这些过往行为发生的动机和原因，这就需要对更加详细的数据进行多维度的分析。这种分析判断更多的是建立在对于零售业务逻辑的理解之上，一般会采用简单有效的分析方法和简便的分析工具对数据进行处理。
该阶段数据分析师这一角色开始真正出现，数据分析师需要非常熟悉业务，最好有实际业务操作的背景，能够用业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺，此阶段不要求对算法、模型和工具的应用非常高深，而对于快速将数据分析结果进行落地，赢取各个业务部门的信任的要求非常高。
例如一个服装品牌的一款裙装销售好的超出预期，那就要找从“人、货、场”三个核心来找原因分析判断火爆原因：
是否有什么买赠、打折、捆绑、支付等促销活动，店员对该商品是否有特殊的推荐等；
该商品的陈列、包装、设计、款式等是否有特色、是否是限量销售、限时特价等等；
以及顾客购买此商品的动机是什么，是否要释放压力、还是从众心理、攀比心态等；
此外，还要考虑竞争对手是否有断货问题、大型企业客户是否有团购等因素，甚至出现了在排除各种原因之后才知道，这款裙装和当时热播电视剧中某个明星穿的比较相似，因电视剧热播而带动了该款裙子的热销，虽然在该款衣服上所投入过多的市场资源其实并不多。