총 144개
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(2주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 카테고리의 판매 점유율이 가장 높고 그 다음으로 팬츠, 아우터, 원피스, 스커트 순으로 나타났습니다. 아우터와 원피스 카테고리에서는 데일리 아이템의 판매율이 증가하고 있으며, 팬츠 카테고리에서도 데님 팬츠의 판매가 증가했습니다. 각 카테고리에서는 데일리 스타일과 밴딩 디테일의 캐주얼 아이템을 중심으로 판매되고 있습니다. 2. 의류 속성별 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 소재로는 폴리에스터, 코튼, 아크릴, 스판 등이 많이 사용되고 ...2025.05.09
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(5주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 겨울이 지나가고 봄이 찾아오면서 청바지의 판매량이 증가하고 있습니다. 아우터 카테고리에서는 다양한 카디건 상품이 판매되고 있으며, 팬츠 카테고리에서는 울 팬츠의 판매량이 감소하고 일자 데님 팬츠의 판매량이 증가했습니다. 스커트 카테고리에서는 봄에 입을 수 있는 짧은 테니스 스커트의 판매량이 증가하면서 플리츠 스커트의 판매점유율이 증가했습니다. 2. 의류 속성별 상위 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 소재 면에서는 코튼, 아크릴, 스판, 울...2025.05.09
-
(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 3주차2025.05.051. 패션 트렌드 분석 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 카테고리에서 티셔츠와 니트의 판매 점유율이 증가한 반면 뷔스티에/조끼의 판매 점유율은 감소했습니다. 아우터 카테고리에서는 패딩 점퍼보다 베이식 카디건, 니트 카디건 등 카디건에 대한 구매가 높게 나타났고, 하의 카테고리에서는 밴딩 팬츠와 밴딩 스커트와 같이 편안하게 입을 수 있는 아이템 위주로 판매되고 있습니다. 또한 보온성을 높일 수 있는 울 소재의 아이템이 각 카테고리에서 좋은 판매율을 보이고 있습니다. 2. 의류 소재 트렌드 의류 속성별 상위...2025.05.05
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 실내 마스크 해제 발표로 인한 패션 시장 변화, 여성복 쇼핑 패턴 분석, 의류 품목별 판매 점유율 변화, 세부 아이템별 판매 점유율, 의류 속성별 상위 트렌드, 품목별 인기 연관 키워드 및 조합 키워드 분석 등 패션 관련 빅데이터 트렌드를 다루고 있습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서 빅데이터 활용은 점점 더 중요해지고 있습니다. 소비자의 구매 패턴, 선호도, 트렌드 등을 분석하여 신제품 개발, 마케팅 전략 수립, 재고 관리 등에 활용할 수 있기 때문입니다. 특히 온라인 쇼핑 데이터, SNS ...2025.05.09
-
(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 1주차2025.05.051. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 영하권 날씨로 인해 아우터 제품의 판매량이 증가했습니다. 특히 패딩 점퍼보다는 카디건의 판매 점유율이 높게 나타났습니다. 원피스 카테고리에서는 홈웨어 롱 원피스와 연말에 입을 수 있는 여성스러운 원피스가 판매되고 있으며, 팬츠 카테고리에서는 편안하고 따뜻한 밴딩 팬츠와 기모 팬츠의 판매가 증가했습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 상의 49.3%, 팬츠 17%, 아우터 15.6%, 원피스 9.9%, 스커트 8.2% 순으로...2025.05.05
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(1주차)2025.05.091. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 봄이 찾아오면서 니트 판매량은 감소하고 블라우스/셔츠 판매량이 증가하고 있습니다. 상의 품목이 전체 판매의 46.4%로 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 아우터 19.9%, 팬츠 17.5%, 원피스 8.9%, 스커트 7.3% 순으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 베이직 카디건, 베이직 티셔츠, 데님 팬츠, 롱 스커트 등이 인기를 끌고 있습니다. 2. 패션 소비 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 체크 패턴이 33%로 가장 높은 비중을 차지하고 있...2025.05.09
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2305(1주차)2025.05.091. 의류 품목별 판매점유율 이번 주 의류 품목별 판매점유율은 상의 51.2%, 팬츠 19.9%, 아우터 12%, 원피스 11.4%, 스커트 5.5% 순으로 나타났습니다. 티셔츠가 26.6%로 가장 높은 판매율을 보였고, 블라우스/셔츠 12.9%, 니트 9.8% 등의 순으로 나타났습니다. 2. 의류 속성별 상위 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드로는 패턴의 경우 체크 25%, 스트라이프 20%, 레터링 19%, 플로럴 13%, 로고 6%가 나타났습니다. 색상은 블랙 19%, 아이보리 13%, 화이트 10%, 베이지 10%, 블루 9%가...2025.05.09
-
패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(1주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 아우터 카테고리가 전주 대비 1.7%p 증가했으며 카디건, 재킷, 코트의 판매량이 증가했습니다. 중분류별로는 상의가 48.4%로 가장 높은 점유율을 보였고, 팬츠, 아우터, 원피스, 스커트 순으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 베이직 니트 카디건, 하객룩 원피스, 와이드 팬츠 등이 인기를 끌고 있습니다. 전반적으로 겨울 아이템의 판매 점유율은 감소하는 추세입니다. 2. 의류 속성별 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 소재 면에서는 폴리에스...2025.05.09
-
월별 실시간 키워드 분석으로 선도적인 마케팅 전략 확보하자!2025.05.081. 설날 설날은 음력 새해를 맞이하는 가장 큰 명절입니다. 설날에는 가족들이 모여 차례를 지내고 세배를 하며 새해 인사를 나누는 등 전통 풍습을 이어가는 것이 중요합니다. 또한 설날에는 윷놀이, 제기차기 등 다양한 민속놀이를 즐기는 것이 특징입니다. 2. 별자리운세 별자리운세는 개인의 생일을 기준으로 별자리를 분석하여 그 사람의 성격, 운세 등을 예측하는 것입니다. 별자리운세는 오래전부터 널리 알려져 있으며, 많은 사람들이 관심을 가지고 있습니다. 별자리운세를 통해 자신의 특성을 이해하고 앞으로의 운세를 파악할 수 있습니다. 3....2025.05.08
-
빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터 과학자 데이터 과학자는 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고 관련된 업무에 종사하는 사람을 의미한다. 즉, 현장에 존재하고 있는 대량의 데이터를 수집하고 분석에 적합한 형태로 가공하며 데이터가 의미하는 것을 이야기에 담아서 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 수행한다. 데이터 과학이란 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문을 의미한다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅데이터의 확산 배경으로는 데이터가 실제로 증가한 것이다. 컴퓨터나 인터넷 보급이 많아지게 되고 모바일 기기나 스마트폰의 이용률이 많아지며 정보가 범람...2025.01.25
1 / 15
