商店选址以及选址完成后的初期运营是商店管理中的重要决策。随着我国零售行业的发展,出现了无人化、新门店扩张速度快、占比高的业态特点。无人零售解放了选址研究中的人力成本约束,使得更灵活的约束组合与更细致的特征粒度考察成为了可能。同时,新门店的快速扩张对选址决策中的数据采集速度、模型决策速度提出了更高的要求。然而,目前的选址研究多以人工收集、调查问卷等非自动化方法进行数据采集与分析;以德尔菲法、层次分析法等传统方法进行选址决策。这些研究的数据采集、模型决策较慢,已经不能满足新业态下的快速选址要求。因此,为了满足数据快速采集、快速分析的现实需求,本文提出了一种基于谷歌地图系统的自动化数据处理框架。该框架可以自动地从谷歌地图系统中采集、挖掘地理信息数据、并将其转化为选址模型能够理解的结构化数据。针对选址决策速度这一要求,本文使用机器学习模型进行选址决策,在决策结果的可解释性与决策速度、决策结果精度之间取得了平衡。并运用管理学理论对机器学习模型的决策逻辑进行了系统分析,在管理学与机器学习之间建立了可解释的联系。新门店的快速扩张带来了新门店占比高的特点。然而,目前的销量预测研究主要集中在对成熟门店的研究,针对新门店的销量预测研究较少。因为新门店的运营数据较少,在缺乏数据的情况下进行销量预测十分困难。针对这一问题,本文提出了一种基于销量特性的模式识别方法。该方法可以从成熟门店中寻找与新门店销量特性相同的成熟门店。进一步地,本文设计了一种深度迁移学习模型,能够将这些成熟门店的销量数据迁移到新门店中并进行预测,使得新门店的销量预测精度接近成熟门店的水平。本文研究成果为零售企业新开门店在运营初期缺少运营数据提供了有效的解决方法,为企业运营管理提供了一种思路。