Для анализа больших объёмов данных в современных системах управления торговлей используются различные алгоритмы, среди них:

• Data Mining («добыча данных»). 13 Из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. 3 В рамках Data Mining решаются задачи по классификации, кластеризации, анализу отклонений и другие. 3
• Нейронные сети. 3 Алгоритмы машинного обучения анализируют входные данные и выдают нужный результат. 3 Например, нейросети могут распознавать лица на фотографии или по ряду признаков определять недобросовестные транзакции. 3
• Прогностический анализ. 3 С помощью этого метода предсказывают разнообразные события: поведение клиентов, рост продаж, финансовые показатели компании, курсы валют, сроки доставки товаров и т. д.. 3
• Статистический анализ. 13 Для получения точных статистических результатов используют разные методы: подсчёт процентного соотношения, вычисление средних значений данных, корреляционный анализ и другие. 1
• Визуализация. 13 Данные представляют в удобном для использования формате: в виде графиков, карт, схем, диаграмм, гистограмм. 3
• Имитационное моделирование. 1 На основе данных строят модель магазина, в которую вносят изменения: повышают и понижают цены, меняют число продавцов, увеличивают поток посетителей. 1
• A/B-тестирование. 2 Контрольная выборка поочерёдно сравнивается с другими. 2 Тем самым удаётся выявить оптимальную комбинацию показателей. 2

Обычно при обработке больших массивов данных применяется одновременно несколько методов. 4