随着中国电子商务的发展,服装品牌实体门店的零售业务面临越来越大的挑战。本文以美邦品牌为主要研究对象,根据实体门店购物特点及要求,运用了大数据时代背景下的数据挖掘软件——BM SPSS modeler数据统计软件作为辅助工具,同时根据历史数据和实时数据,综合分析和识别单个产品sku的销售进度,提出了新的产品库存风险的预测方法,最终形成全新的零售业务管控机制。本文分析了美邦服装零售库存现状及库存管理存在的问题,研究了美邦服装零售库存控制策略,提出了美邦服装零售库存控制策略的实现路径。论文重点对以下几个方面进行了研究：首先,对历史销售的数据进行采集,尤其是对店铺的历史交易数据进行收集和整合,了解在时间纬度上各个产品类别的销售曲线。其次,对各个季度的产品类别的季末库存数据进行采集和分析,分析产品季末库存对公司的整体影响。最后,收集实时的交易数据和库存数据,通过相对性的比较,预测单个产品的销售数据和库存风险概率。本论文在研究的过程中,通过与美邦品牌零售门店的实际合作、实地市场调查和研究、网络信息资料搜集、文献查阅等多种途径来了解国内外服装产品库存处理的方式以及库存处理的方法,通过实践与理论的结合使用,逐步探索分析了数据挖掘技术在服装产品库存预测和处理上的应用方式,最终确立了适用于传统服装品牌在门店零售运营的产品价格调整方式,为国内的服装品牌运营提供实践参考。