零售采购系统是指通过信息技术手段，将零售商的采购过程进行自动化和智能化管理的系统。零售采购系统可以提高零售商的采购效率和质量，降低运营成本，提高市场竞争力。

零售采购系统的主要功能包括：

1. 供应商管理：对供应商进行管理，包括供应商信息、资质、评价等。

2. 采购需求管理：对采购需求进行管理，包括需求预测、计划编制、需求分析等。

3. 采购订单管理：对采购订单进行管理，包括订单创建、订单审批、订单执行等。

4. 收货管理：对采购的商品进行收货管理，包括收货确认、质检管理、库存管理等。

5. 付款管理：对采购付款进行管理，包括付款计划、付款审批、付款执行等。

6. 数据分析和决策支持：对采购数据进行分析和挖掘，为决策提供支持。

7. 协同管理：实现零售商与供应商之间的协同管理，提高整个采购过程的运作效率和透明度。

零售采购系统的数据分析和决策支持主要通过以下步骤运作：

1. 数据收集：收集零售采购系统中的各类数据，包括供应商信息、采购订单、收货记录、付款记录等。

2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析：对整理后的数据进行分析，包括描述性统计分析、趋势分析、相关性分析等，以了解采购过程的运作情况和问题。

4. 数据挖掘：对分析后的数据进行挖掘，发现数据中的潜在规律和知识，为决策提供支持。

5. 可视化展示：将分析和挖掘的结果以图表、报表等形式进行可视化展示，便于决策者理解和使用。

6. 决策支持：根据数据分析和挖掘的结果，为决策者提供采购策略、供应商选择、价格谈判等方面的建议和支持。

利用数据分析优化零售采购策略可以按照以下步骤进行：

1. 明确目标：明确零售采购策略优化的目标，如降低成本、提高库存周转率、提高客户满意度等。

2. 数据收集：收集与零售采购策略相关的数据，如商品销售数据、库存数据、供应商数据、市场价格数据等。

3. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

4. 数据分析：对整理后的数据进行分析，包括描述性统计分析、趋势分析、相关性分析等，以了解采购策略的运作情况和问题。

5. 挖掘潜在因素：通过数据分析挖掘影响采购策略的潜在因素，如商品季节性、供应商稳定性、市场价格波动等。

6. 建立预测模型：根据分析结果，建立预测模型，预测未来采购需求、市场价格变化等，为采购策略优化提供依据。

7. 优化采购策略：根据数据分析和预测结果，优化采购策略，如调整采购数量、选择更优供应商、改进价格谈判策略等。

8. 实施和监控：将优化后的采购策略付诸实施，并持续监控其运作效果，及时调整和优化。