大数据通过支持数据驱动的决策制定、改善客户体验和优化运营，对零售和电子商务产生重大影响。 零售商从交易记录、网站互动、社交媒体和物联网设备等来源收集大量数据。 通过分析这些数据，企业可以识别模式、预测趋势并定制策略，以更有效地满足客户需求。 对于开发人员来说，这通常涉及构建管道来处理结构化和非结构化数据，实施机器学习模型，并将分析工具集成到现有平台中。
一个关键应用是个性化营销和推荐。 例如，电子商务平台使用协同过滤算法来分析用户行为，例如过去的购买或查看的项目，以推荐相关的产品。 开发人员可能会设计处理实时点击流数据的系统，以立即更新推荐。 亚马逊等零售商使用这种方法，通过向客户展示他们更有可能购买的商品来提高转化率。 此外，基于人口统计或浏览历史记录的细分允许有针对性的电子邮件活动，从而减少浪费的营销支出。 Apache Kafka 等流式传输数据工具和 TensorFlow 等构建推荐模型工具通常用于这些实现。
另一个领域是库存管理和需求预测。 基于历史销售数据、季节性和外部因素（例如天气）训练的机器学习模型有助于准确预测产品需求。 例如，沃尔玛使用预测分析来优化库存水平，最大限度地减少库存过多或短缺。 开发人员可能会使用 Prophet 或 PyCaret 等库开发时间序列预测模型，并将它们集成到库存系统中。 来自销售点系统或供应商 API 的实时数据可以进一步改进预测。 这样可以降低成本并提高供应链效率，确保客户需要时可以获得产品。
最后，大数据增强了客户服务和欺诈检测。 由 NLP 提供支持的聊天机器人分析客户查询以提供即时支持，而评论或社交媒体的情绪分析有助于识别痛点。 欺诈检测系统使用异常检测算法来标记可疑交易，例如不寻常的购买地点或高价值订单。 开发人员可能会使用 AWS Fraud Detector 等基于云的服务或使用 Scikit-learn 构建的自定义模型来实现这些功能。 通过解决这些领域的问题，零售商可以降低运营风险并与客户建立信任，从而直接影响收入和保留率。