便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便捷化、SKU流水化而逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店的概念开始进入中国。2019年，中国便利店总数达到13.2万家，比上年增加1万多家。从单个便利店企业的扩张表现来看，石油便利店(易捷、昆仑好客)在门店扩张方面表现抢眼，本土品牌美宜佳、天府次之，外资便利店主要分布在一二线城市。
7、大 数据时代来临,银行怎么办Da 数据的概念似乎是昨天才兴起的，但得益于这个时代的飞速发展，我们已经可以看到很多成熟的Da 数据应用工具。在很短的时间内，我们就可以在浩瀚的数据海洋中准确定位分析，得到想要的结果。当然，这些技术进步不是由银行推动的，而是由大型零售商、网上商城和各类科技公司主导的。但是经过他们的摸索，Big 数据也为银行打开了一扇精准营销的大门。
当然，这一切的前提是银行能找到合适的方法和工具切入大数据时代。对于银行来说，合理利用Da 数据，将当前的业务需求与正确的量化模型和分析方法相匹配，实现更多的经济回报是关键。其他行业的经验证明数据是好的，但是如果数据不能得到有效的筛选和正确的使用，最终只会是赔了夫人又折兵。
8、大 数据能做什么?哪些领域会使用到大 数据呢Da 数据可以做到以下几点:1。了解信息。你发的每一张图，每一条新闻，每一条广告都是信息，你对这些信息的理解是一个大数据重要的领域。第二，用户的理解。每个人的基本特征，你的潜在特征，每个用户的上网习惯等。，都是对用户的理解。第三，关系。关系是我们的核心，信息的关系，一个微博和另一个微博的关系，一个广告和另一个广告的关系。
大数据专业术语:1。apache Software Foundation (asf)提供了许多大型数据开源项目，目前有350多个项目。是一个非营利组织，致力于支持开源软件项目。在其支持的apache项目和子项目中，分发的软件产品都遵循apache许可证。2.apachemahoutmahout为机器学习和数据 mining提供了预制的算法库，同时也是创建更多算法的环境。
9、大 数据如何与零售业结合在实战中应用Da 数据如何将其与零售业相结合，并应用于实战1。“Da数据”1的商业价值。客户群体的细分“Da 数据”可以细分客户群体，然后针对每个群体采取量身定制的独特行动。针对特定的客户群体进行营销和服务一直是商家的追求。云存储的海量数据和“大数据”分析技术，使得实时且极具性价比地细分消费者成为可能。2.模拟现实使用“Da 数据”模拟现实，探索新的需求，提高投资回报。
博客、推特、脸书和微博等社交网络也在产生大量的数据。云计算和“大数据”分析技术使商家能够实时存储和分析这些数据连同数据的交易行为，具有很高的成本效率。交易流程，产品使用，人的行为都可以数据定制。而“大数据”技术可以将这些数据整合并挖掘出来数据，这样在某些情况下，我们就可以通过模型模拟来判断在不同的变量下(比如不同地区的不同推广方案)哪种方案的投资回报率最高。
10、什么是大 数据?大 数据前景如何?对于“Da 数据”的定义，从不同的角度有不同的定义:研究机构Gartner对“Da 数据”的定义:研究机构Gartner给出了“Da数据”(大数据)的定义。“Da 数据”是一种信息资产，它需要新的处理模式，以具有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应大规模、高增长率和多样化，麦肯锡对big 数据:麦肯锡全球研究所给出的定义是:在获取、存储、管理和分析方面大大超过传统数据库软件工具能力的大型数据集合，数量庞大的。
