基于数据挖掘的女装廓形流行趋势智能分析预测系统研究

基于数据挖掘的女装廓形流行趋势智能分析预测系
统研究
一、研究背景和意义
随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务成为了消费者购
买商品的重要渠道之一。

其中，女装市场占据了电子商务市场的重
要位置，因为女性消费者在家里轻松地浏览、选择和购买女性服装，尤其是一些漂亮的款式和低廉的价格，因此电子商务女装销售迅速
增长。

然而，女装市场的风格流行具有复杂性、多变性和时效性，如
何发现女装的流行趋势并把握时机，则对电子商务女装企业具有重
要的参考价值。

因此，开发一款能够智能预测女装廓形流行趋势的
数据挖掘系统，极具市场前景和实用价值。

二、国内外相关研究现状
1、女装流行趋势挖掘方法
国内外学者在女装流行趋势挖掘方面进行了较多研究，一般采
用市场调研、文献综述、案例分析等方法进行资料收集，并在此基
础上，采用数据挖掘方法来实现女装流行趋势预测。

研究方法主要
包括基于分类算法的数据挖掘、基于聚类算法的数据挖掘、基于关
联规则挖掘等。

2、女装流行趋势预测系统研究
女装流行趋势预测系统主要从数据的收集、处理、分析和预测
四个模块进行。

其中，数据收集模块采用大量的数据，包括淘宝、
天猫、京东、苏宁等购物网站的销售数据、搜索数据、评论、购买
时长等数据。

数据处理模块主要包括数据集成、数据清洗、数据变
换、数据规约等。

数据分析模块则采用各种数据挖掘算法进行分析，如关联规则算法、聚类算法、用户画像分析等。

最后，结合所分析
的数据，采用机器学习、人工智能等技术来建立女装流行趋势预测
模型，并通过系统展示预测结果。

三、基于数据挖掘的女装廓形流行趋势智能分析预测系统
本系统主要包括以下模块：数据收集模块、数据预处理模块、
数据挖掘模块、模型建立模块和系统应用模块。

1、数据收集模块
本系统采用数据爬虫技术从淘宝、天猫等购物网站中获得数据，包括各种女装款式的销售数据、搜索数据、评论等数据。

2、数据预处理模块
为了避免数据噪声、缺失等问题，本系统采用了数据清洗、数
据变换等预处理方法。

其中，数据清洗主要包括数据去重、数据缺
失值处理、异常值处理等。

3、数据挖掘模块
本系统采用了关联规则算法、聚类算法、序列模式算法等数据
挖掘算法来实现女装廓形流行趋势的挖掘和分析。

4、模型建立模块
基于数据挖掘技术和机器学习技术，本系统建立了女装廓形流
行趋势预测分析模型。

5、系统应用模块
本系统主要应用于女装设计师、女装品牌经营者等在女装设计
和销售等方面的决策支持，展现女装廓形流行趋势及各种女装流行
趋势的分析结果。

四、系统实现流程
1、数据收集及预处理
本系统采用Python语言对淘宝、天猫等网站的女装数据进行爬取，并对数据进行清理、预处理。

2、数据挖掘
本系统采用了Apriori算法、K-means聚类算法等方法对数据进行挖掘和分析。

其中，Apriori算法用于关联规则挖掘，K-means算法用于对女装廓形进行聚类分析。

3、模型建立
基于数据挖掘技术和机器学习技术，本系统采用线性回归模型
和Logistic回归模型分析女装廓形流行趋势。

4、系统应用
通过可视化展示女装廓形流行趋势的分析结果，为女装设计师、女装品牌经营者等提供具有参考价值的决策支持。

五、系统优势和应用价值
1、优势
本系统基于数据挖掘技术和机器学习技术，能够对女装廓形流
行趋势进行智能分析和预测，并能够提供具有参考价值的决策支持，有助于企业制定更为科学合理的设计方案、销售方案和市场方案。

2、应用价值
本系统主要适用于各类女装设计师、女装品牌经营者等，提供
女装流行趋势的智能分析和预测，为女装设计、销售等方面的决策
制定提供有力的数据支持，在竞争激烈的市场中具有重要的应用价值。