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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 11월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 아우터 카테고리와 원피스 카테고리의 판매량이 증가했습니다. 상의 카테고리에서는 맨투맨의 판매율이 급감했고, 하의 카테고리에서는 데님 팬츠와 조거 팬츠가, 스커트 카테고리에서는 울, 코듀로이, 니트 소재의 롱 스커트가 좋은 판매율을 보였습니다. 소재별로는 폴리에스터, 코튼, 아크릴 등이 상위 트렌드를 이루었고, 디테일 및 핏에서는 밴딩, 루즈핏, 크롭 등이 인기를 끌었습니다. 컬러에서는 블랙, 아이보리, 스트라이프 등이 주요 트렌드로 나타났습니다. 1...2025.05.05
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4차 산업 대비 간호사로 빅데이터 분석을 배워야 하는 이유2025.05.011. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 농업혁명 이후 18세기 중반부터 일어난 일련의 산업혁명을 거쳐 발전해왔다. 1760~1840년경의 제1차 산업혁명, 19세기 말~20세기 초의 제2차 산업혁명, 1960년대 시작된 제3차 산업혁명을 거쳐 현재는 정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭하는 4차 산업혁명 시대에 접어들었다. 2. 빅데이터 빅데이터는 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집/저장/분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다. 빅데이터는 데이터의 양(volume), 속도(...2025.05.01
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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기업의 선진적 경영을 위한 빅데이터 문제점 분석 및 개선점 연구2025.01.121. 빅 데이터의 개념과 역할 빅 데이터는 규모, 다양성, 속도 이 세 가지 특징들을 기반으로 기존의 방식으로는 관리와 분석이 매우 어려운 데이터 집합, 그리고 이를 관리ㆍ분석하기 위해 필요한 인력과 조직 및 관련 기술까지 포괄하는 것이다. 빅 데이터는 생산성 향상, 발견에 의한 문제 해결, 의사결정 향상, 새로운 가치 창출을 통해 기업의 경영 혁신을 이룬다. 2. 빅 데이터의 성장 배경 빅 데이터가 의미를 갖기 시작한 것은 단순히 데이터양이 증가하였기 때문이 아니라 그 활용 측면에서 변화가 이루어졌기 때문이다. 데이터 활용가치의 ...2025.01.12
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 3주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 카테고리에서 니트의 판매 점유율이 티셔츠보다 높게 나타났습니다. 아우터 카테고리에서는 패딩 점퍼의 점유율이 확대되고 있으며, 상의 카테고리에서는 기모 맨투맨과 니트에 대한 판매 비중이 늘어나고 있습니다. 하의 카테고리에서는 울 팬츠, 울스커트와 같은 겨울 소재의 판매가 증가하고 있습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서 빅데이터 활용은 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 소비자의 구매 패턴, 선호도, 트렌드 등을 분석하여 효과적인 마케...2025.05.05
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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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POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출과 중심지 기능 분석2025.01.041. 도시 공간구조와 중심지 체계 분석 대도시의 도시기본계획 수립 시 다핵 도시 공간구조와 중심지 체계를 설정하지만, 실제로는 해당 도시의 공간구조와 중심지 체계를 설정하는 데 주안점을 둘 뿐 광역생활권인 수도권의 공간구조를 설명하는 데는 한계가 있다. 따라서 대도시의 공간구조와 중심지의 위계를 분석할 때는 수도권정비계획이나 광역도시계획 같은 상위의 계획들에 더해 실제 사람들이 활동하는 대도시권의 공간 구조 파악이 필요하다. 2. POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출 본 연구는 서울특별시, 경기도, 인천광역시로 구성된 수...2025.01.04
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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 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
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(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
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