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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(2주차)2025.05.091. 패션 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 중 티셔츠의 판매 점유율이 가장 높고, 아우터 중에서는 베이직 카디건과 니트 카디건이 인기 있는 것으로 나타났습니다. 원피스 중에서는 롱 원피스와 베이직 원피스가 많이 팔렸고, 팬츠 중에서는 데님 팬츠와 와이드 팬츠가 인기였습니다. 스커트 중에서는 롱 스커트와 밴딩 스커트가 많이 팔렸습니다. 패션 아이템의 주요 트렌드로는 체크, 스트라이프, 플로럴 패턴이 인기였고, 색상은 블랙, 아이보리, 베이지 등이 많이 팔렸습니다. 소재로는 폴리에스터와 코튼이 주를...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2305(2주차)2025.05.091. 여성복 쇼핑 패턴 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 기온이 올라가면서 여름 시즌까지 활용도 높은 티셔츠와 원피스의 판매량이 증가했습니다. 지난 주 증가세를 보였던 니트의 판매량은 감소했습니다. 아이템별 판매 점유율은 상의가 가장 높고, 팬츠, 아우터, 원피스, 스커트 순으로 나타났습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 다음과 같습니다. 상의 48.9%, 팬츠 18.1%, 아우터 13.6%, 원피스 13.3%, 스커트 6.1%. 3. 의류 세부 아이템별 판매 점유율 의류...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2302(2주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 2월 2주차 패션 빅데이터 트렌드 레포트에 따르면, 졸업식, 발렌타인 데이 등 다양한 행사로 인해 단정하면서도 여성스러운 옷들이 인기를 끌고 있습니다. 아우터 카테고리에서는 밝은 컬러의 카디건과 재킷이, 원피스 카테고리에서는 단정한 무드의 미니 원피스와 플라워 롱 원피스의 판매가 증가했습니다. 상의 카테고리에서는 니트보다 티셔츠의 판매량이 많았으며, 하의 카테고리에서는 캐주얼한 데님 팬츠와 여성스러운 A라인 실루엣의 스커트 중심으로 판매되고 있습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서 빅데이터...2025.05.09
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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_W2304(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 원피스의 전체 판매율이 증가하는 추세이며, 티셔츠의 강세가 지속되고 있습니다. 또한 데님 아이템들의 인기가 높아지고 있습니다. 세부 아이템별로는 베이직 후드집업, 베이직 카디건, 롱원피스, 베이직 티셔츠 등이 인기를 끌고 있습니다. 패턴별로는 체크, 레터링, 스트라이프 등이 인기이며, 색상별로는 블랙, 아이보리, 화이트 등이 선호되고 있습니다. 소재별로는 코튼과 폴리에스터가 주를 이루고 있으며, 디테일별로는 밴딩, 크롭, 루스핏 등이 인기를 끌고 있...2025.05.09
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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