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Hadoop可以處理零售退貨數據通過以下步驟：
數據收集：首先，將零售退貨數據收集到Hadoop分布式文件系統（HDFS）中。這些數據可能包括退貨日期、退貨商品、退貨數量、退貨原因等信息。
數據清洗和準備：對收集到的數據進行清洗和準備，確保數據的準確性和完整性。這可能包括去除重復數據、缺失值處理、數據格式轉換等操作。
數據存儲：將清洗和準備好的數據存儲在Hadoop中的數據倉庫或數據湖中，以便后續分析和處理。
數據分析：利用Hadoop的分布式計算能力進行數據分析，可以通過MapReduce、Spark等工具進行數據處理和分析。可以針對退貨數據進行統計分析、趨勢分析、關聯分析等操作，以發現退貨原因、退貨商品的特點等信息。
數據可視化：最后，可以使用數據可視化工具如Tableau、Power BI等，將分析結果可視化展示，幫助零售商更直觀地理解退貨數據，為制定優化退貨策略提供支持。
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