在零售业务中，数据分析技能至关重要。随着大量数字化数据的产生和积累，零售企业可以通过数据分析来了解顾客行为、优化营销策略、改进供应链管理等方面。以下是几个零售业务中需要的数据分析技能。

首先，掌握数据收集和清洗技术是数据分析的基础。零售业务涉及各种数据来源，如POS系统、电子商务平台、CRM系统等。数据分析人员需要能够搜集这些数据并将其转化为可理解的格式。而且，数据清洗也非常重要，因为数据可能存在错误、缺失或冗余等问题，需要进行清理和整理，以确保数据的准确性和完整性。

其次，掌握统计分析方法对于理解和解读数据至关重要。在零售业务中，数据分析人员需要使用统计分析方法来发现潜在的趋势、模式和关联性。例如，他们可以使用描述性统计分析来计算销售额、顾客数量和产品类别的统计指标，然后使用推论统计分析来得出更广泛的结论和预测。此外，还可以使用数据可视化工具将分析结果以图表、图形或仪表板的形式展示，使决策者更容易理解和利用这些数据。

第三，了解顾客行为分析是在零售业务中应用数据分析技能的重要方面之一。通过分析顾客购买历史、浏览行为、偏好和反馈等数据，零售企业可以了解顾客的需求和兴趣，从而优化产品组合、个性化营销和改进客户体验。数据分析人员需要掌握顾客细分技术，如聚类分析或分类算法，以识别不同顾客群体和其特征。此外，他们还需要掌握预测建模方法，如回归分析或时间序列分析，以预测顾客行为和需求的变化。

最后，供应链管理也可以通过数据分析得到改进。零售企业的供应链涉及到库存管理、订单处理、物流配送等多个环节。通过对供应链数据进行分析，可以提高运作效率、降低成本并确保库存管理的准确性。数据分析人员需要掌握供应链可视化技术和优化方法，以识别瓶颈、优化供应链流程，并提出相应的改进策略。

总之，零售业务中需要的数据分析技能包括数据收集和清洗、统计分析方法、顾客行为分析以及供应链管理。掌握这些技能可以帮助零售企业深入了解市场、顾客和供应链，从而做出更明智的决策，提高竞争力并实现业务增长。