数据分析的使用，能够在庞大的数据中总结出我们所需要的内容，而也正因为这个特性，在很多的地方都有使用，下面就一起来看看数据分析在大数据中的使用。

1、会员分析

用户体验取决于消费场景、数据赋能和会员营销三个方面，也就是零售企业需要利用终端、利用算法、利用社群，打造有趣、有心、有爱的升维客户体验。

利用消费场景获取流量并提供体验，通过会员营销做好服务发展社群，再基于获取到的数据进行终端建设和会员赋能，提供精准营销。通过大数据技术了解客户、预测客户、影响客户，最终评估客户体验及留存。

2、仓储管理

库存本质上涉及库存商品以供将来使用。 反过来，库存管理是指库存商品，以便在危机时使用它们。 零售商的目标是在适当的时间，适当的条件下，在适当的地方提供合适的产品。 在这方面，对库存和供应链进行了深入分析。

强大的机器学习算法和数据分析平台可检测模式（patterns）、 元素和供应链之间的关系。 通过不断调整和开发参数以及参数值，算法定义了最优库存和库存策略。

3、提高投资回报率

数据分析的结果在零售业内进行分享，提高整个企业的信息分享效率，使得数据的分析结果在互联网技术或者数据分析技术比较弱的部门进行分享，提高企业运营的效率，提高各项经营的投资回报率。

这些你都知道了吗？