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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2302(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 카테고리의 판매 점유율은 감소한 반면 아우터와 팬츠 카테고리의 판매 점유율은 증가했습니다. 세부 아이템별로는 베이직 카디건, 니트 카디건, 봄 카디건 등의 아우터 아이템과 데님 팬츠, 베이직 데님 팬츠, 와이드 팬츠 등의 팬츠 아이템이 인기를 끌고 있습니다. 패션 트렌드로는 체크, 스트라이프, 플로럴 패턴이 인기이며, 색상은 블랙, 아이보리, 베이지 등이 주를 이루고 있습니다. 소재로는 폴리에스터, 코튼, 스판 등이 많이 사용되고 있으며, 디테...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2305(3주차)2025.05.091. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 아이템 중 티셔츠가 31.1%로 가장 높은 판매 점유율을 보였습니다. 특히 베이직 티셔츠, 여름 티셔츠, 레터링 티셔츠의 매출이 크게 증가했습니다. 전체적으로 상의 아이템이 51.5%로 가장 높은 비중을 차지했고, 팬츠 18.1%, 원피스 13%, 아우터 12.1%, 스커트 5.3% 순으로 나타났습니다. 패션 아이템별 인기 키워드로는 '깔끔한', '부드러운', '여성스러운', '편안한' 등이 있었습니다. 2. 패션 소재 및 디테일 트렌드 의류 소재 트렌...2025.05.09
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한국인의 정서 측정 및 분석2025.05.161. 한국인의 정서 측정 최근 한국 사회에서 부정적이고 공격적인 태도가 만연해 있다고 생각됩니다. 긍정적인 정서와 부정적인 정서를 비교하여 한국인들의 전반적인 정서를 파악하고자 합니다. 이를 위해 포털 사이트, 소셜 미디어 등의 빅데이터를 활용하여 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 사용 빈도를 분석하고 통계 자료를 만들 계획입니다. 이를 통해 한국인들의 정서 상태를 파악하고 이를 바탕으로 정부, 기업, 일반 시민들이 더 나은 사회를 만들어 나갈 수 있는 방안을 모색하고자 합니다. 2. 정서 측정 방법 정서를 측정하기 위해 포털 사이트...2025.05.16
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 5주차2025.05.051. 패션 트렌드 분석 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 아우터 카테고리에서는 베이직 가디건과 니트 카디건의 판매율이 증가하고 있습니다. 상의 카테고리에서는 기모가 있는 맨투맨의 판매가 증가하였고, 스커트 카테고리에서는 롱 스커트와 미니 스커트의 판매율이 지속되고 있습니다. 소재별로는 폴리에스터, 코튼, 아크릴 등이 상위를 차지하고 있으며, 컬러는 블랙, 아이보리, 그레이 등의 뉴트럴 컬러와 체크, 스트라이프 등의 패턴이 인기를 끌고 있습니다. 1. 패션 트렌드 분석 패션 트렌드 분석은 매우 중요한 주제입니다...2025.05.05
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 2주차2025.05.051. 패션 트렌드 크리스마스와 연말 모임을 위한 패션 아이템의 구매가 증가하고 있습니다. 이번주 여성복 쇼핑 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 팬츠 카테고리의 판매점유율이 전주대비 2.9%p 증가했고, 원피스 카테고리와 스커트 카테고리에서도 각각 0.6%p, 0.8%p가 증가했습니다. 아우터 카테고리에서는 고급스럽고 여성스러운 카디건과 유광의 패딩 점퍼가 판매되고 있으며, 원피스 카테고리와 스커트 카테고리에서는 연말에 어울리는 여성스러운 분위기의 아이템에 대한 판매가 높은 반면, 팬츠 카테고리에서는 편안하게 입을 수 있는 캐주...2025.05.05
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인스타그램 수익창출 쉽게 배우기2025.01.241. 마케팅 퍼널 마케팅 퍼널은 잠재고객이 유입되어 구매까지 진행되는 일정한 단계와 경로를 의미합니다. 신규고객 유치와 유치를 위한 마케팅 전략에서 매출이 발생하는 과정을 분석하고 이해할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 콘텐츠의 시장 반응도를 파악할 수 있으며, AARRR 모델을 활용하여 획득/유입, 활성화, 재방문, 수익, 추천 등 각 단계별 전략을 수립할 수 있습니다. 2. 로컬 마케팅 로컬 마케팅의 목적은 지역 기반 고객을 확보하는 것입니다. 네이버 플레이스, 당근마켓 등의 플랫폼을 활용하여 비즈니스 프로필 세팅, 광고 집행,...2025.01.24
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
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핀테크 기업 조사 과제 만점2025.04.291. 핀다 기업 소개 핀다는 2015년 9월에 설립된 데이터베이스 및 온라인정보 제공업 기업입니다. 62개 금융사와 제휴하여 300여개의 금융 상품을 비교할 수 있는 플랫폼을 운영하고 있으며, 180만명 이상의 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 현재 Series B 단계로 성장 중이며 Series C 투자 유치를 진행 중입니다. 다양한 서비스를 제공하여 이용자들에게 긍정적인 영향을 주는 기업으로 평가됩니다. 2. 핀다 앱 소개 핀다 앱은 62개 금융사의 금융 상품을 1분 만에 비교할 수 있으며, 최대한도와 최저금리의 대출을 신청할 ...2025.04.29
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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
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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
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