服装服饰大数据

服装行业大数据解析

服装行业大数据解析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

2015年服装行业大数据解析本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况

2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况 2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。

服装行业信息化分析

服装行业信息化分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

服装行业信息化分析一、行业特点 1、行业状况从产能不足转为产能过剩；由生产导向转为市场导向；原材料、劳动力成本上升，销售价格却逐步走低，行业盈利空间日益缩小；完全竞争，市场国际化程度高，参与竞争的企业数量多，进入与退出门槛相对较低，不会出现寡头垄断的局面；商业模式多，有的企业专注于品牌经营，有的企业专注于设计，有的企业专注于OEM生产，有的企业专注于终端，有的企业可能涵盖前面数种情况；传统上，服装是劳动密集型产业，生产工艺不是很复杂。依靠劳动力的成本优势，我国成为服装制造大国。然而制造是基本生产力，并非是全部生产力，发达国家服装行业已经发展到后制造业时代，它们重开发、设计、市场、品牌，是后制造力拿走了行业的绝大部分利润；作为国内服装企业的两大市场，国内市场、国际市场的重要性不相仲伯，目前，我国企业开拓国内市场靠品牌、市场，开拓国际市场靠成本、质量。国际市场的重要性对我国服装企业是不言而喻的。现阶段，服装出口配额虽已取消，但贸易摩擦却越来越多，可谓机会与危机并存。 2、产品特征服装已经不仅仅是人们遮体避寒之物，做为一种时尚产品，它的款式变化快，生命周期短；整个流行趋势变化快，消费者需求个性化程度高；服装产品种类多，季节性强，季节决定需求的变化；服装企业的SKU（由品牌、款式、颜色、尺寸、面料决定）多，有大量的品牌、款式、结构、客户标识甚至更多的数据； 2

产品结构简单，层次少，产品构成的原材料种类少。 3、生产特点生产工艺简单，生产过程技术含量低；生产周期短，采购周期长；备货生产，按订单生产，按订单设计结合；既有多品种、小批量生产，又有多品种、大批量生产，不过大规模定制成为了服装制造企业最新的生产模式；离散式与流程式结合的生产方式。离散式生产，是指按制衣专业划分成生产组的生产布局，从面料裁剪成单片，又从单片缝制各类不同部位的衣片，如衣领、袖笼、前片与后片、袋口、门襟等散件生产。流程式生产，即从裁剪到制成衣件的流水线生产，又将多片衣件缝制成整件服装、整烫、折叠、包装等服装流水线生产。 4、市场状况供大于求，买方市场，国内高端市场基本被国外品牌占据；国内与国际市场并举，但国际市场大多为贴牌加工，缺乏优秀的国产品牌；掌握客户需求、满足客户需求是服装企业立足之本；渠道模式不一而同，大致的渠道种类可见下图，但是，目前品牌企业的分销渠道越来越趋于扁平化；

美国服装行业分析报告

2017年美国服装行业分析报告报告由上海腾道独家原创数据来源：Avention官方数据库上海腾道作为一家商业数据公司，深知当前中国市场数据分析报告内容缺失，很多行业公司对市场、行业、竞争对手都没有准确的数据分析和宏观的概念，对市场的进入趋于盲目。基于此，上海腾道在此利用自身强大的大数据库，免费开放相关市场和行业数据分析报告。腾道希望通这些免费数据行业报告，能让各位对相关行业又深入的数据化的宏观了解，并为相关决策提供参考。腾道将陆续免费公布不同市场和行业报告，敬请关注！各位也可留言告诉我们希望看到什么行业、什么地区的行业报告，我们将尽最大努力给大家做出呈现。本行业报告为2017年美国服装行业预测分析报告。分析调用了2012-2016年度数据，深度阐述了美国服装行业进出口发展的现状以及对2017-2021年的市场分析和预测。一、强调预计美国2021年的服装需求将达到959亿美元，比2016年的875亿美元增长1.9％。预计可支配收入水平的上升有望提振消费者信心，刺激服装采购。预计2021年最大的上衣需求将达到334亿美元。由于国外劳动力成本上涨的推动，更换采购和服装价格上涨预计将维持对细分市场的需求。预计到2021年，内衣和睡衣的销售额将以每年2.3％的速度增长，这是所有离散细分市场中增长最快的。销售以性能材料为特色的高价产品将支持收益。美国2016年服装净进口额为789亿美元，当年进口占94％，出口占34％。2016年，领先的美国服装供应商包括PVH公司（PVH），Ralph Lauren公司（Ralph Lauren）和VF公司（VFC）。

图1|美国服装需求的主要趋势，2016-2021 二、市场环境（一）历史趋势美国服装需求在2016年达到875亿美元，在2006-2016年期间平均每年增长0.2％。服装市场本质上是周期性的，因消费者消费活动而波动。虽然服装构成了基本的必需品，但在经济困难和高失业率时期，消费者购买廉价商品和更换服装的频率较低。但是，服装产品的生命周期相对较短，时尚潮流不断推动销售。另外，市场经历季节性趋势;例如，第四季度的假期和第三季度的返校购物促进了零售销售。在2006-2016年期间，通过相对便宜的进口提高市场渗透率，对价值需求产生了下行压力。材料成本上涨（如2010年和2011年棉花价格大幅上涨）以及海外劳工（例如中国十年来两位数的年均工资增长）开始抵消了这一趋势。另外，消费者对新型消费品（尤其是智能手机和平板电脑等）的消费者可支配收入的竞争日益加剧，这使得整个十年的服装需求都受到影响。

大数据背景下的图像检索在服装电商中的研究及应用

1.1.1背景我们都已被反复的告知：随着科技技术不断发展和完善，一个属于大数据的信息时代将会来临，而这个事实我们无法改变只有在这次变革中不断创新和学习，才不会被时代所抛弃。随着现代科技技术不断更新网络以及信息技术的不断发展和普及，人类在日常生活中所产生的数据量正在呈爆炸式的增长。每年以惊人的速度持续增长着，海量的数据就如同火山爆发，无法阻挡。这意味着人类在最近几年所产生的数据量已经相当于过去人类产生的所有数据的总量，人类迈入大数据时代的脚步已经无法停下这是大势所趋的事情。海量数据存储和分析技术的突破性发展如云存储和云计算等等，他们的应用使得很多行业能够获得了突破的契机。当然也包含了服装相关的行业。而起步于电子商务的服装行业发展十分迅速，相对于传统的服装经营方式，也体现了巨大优势。 a.在互联网上建立交易平台或者借助淘宝、京东、阿里巴巴等交易平台。节省了中间流通产生的费用。消除了“中间商”降低了实际流通的通信费用。 b.服装行业的公司能在互联网的网站上做宣传，提升自己在的形企业的影响力，起到广告作用。 c.在网上，能够通过平台与顾客交流直接反馈到企业自身，省却中间环节，提高沟通效率。 d.尤其是对中小型服装企业通过电子商务的平台有机会能够参与到全球的大竞争环境当中去。 B2C这种商业模式，是现在服装企业普遍采取的一种电商模式，也是众多传统行业的选择。也就是服装企业通过在网上构建一个能够供个人或者企业消费者在互联网上进行产品挑选，购买的平台。在如此多的传统领域中，发展较为良好的的产业应该属于服装电商了。在发展的这些年里一直发展迅猛。并从这之中获取了巨大的利润。1.1.2论文的意义服装电子商务是借助互联网与企业客户进行互动，通过在网上展示自己的服装产品并为客户提供服务。在整个过程中涉及到了许许多

服装企业运营的数据分析

服装企业运营的数据分析数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的服装库存可否用数字控制？其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，因此，你仍然不会打文章。众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。

服装行业大数据解析

2015年服装行业大数据解析本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11 月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35 亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况 2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况

2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。 11月限额以上单位服装类商品零售额不同渠道销售表现迥然不同。服装线上渠道销售快速扩张，各电商平台和垂直电商已经成为服装内销的重要渠道，并对传统线下销售起到补充和一定程度

2020-2021年中国服装行业数据中台研究报告

《2020年中国服装行业数据中台研究报告》数据中台赋能企业数字化转型，成为降本增效新引擎 2020.09

?数据中台是企业数字化转型的新引擎。数据中台概念最早由阿里巴巴集团提出，是方法论、组织与工具的有机结合，是快、准、全、统、通的智能大数据体系。随着互联网流量天花板显现，行业竞争加剧，企业面临生存危机，降本增效、提升竞争力成为核心诉求，数字化转型成为大势所趋。数据中台以数据资产驱动业务增长，全方位、多角度重塑企业价值链，可以有效提升企业组织的敏捷程度和业务协同响应能力，成为企业数字化转型的新引擎。 ?我国服装行业数字化转型起步较早但进程较缓，未来有望在数据中台赋能之下实现全域数字化落地。目前，我国服装行业机遇与挑战并存。一方面，消费人群年轻化、需求个性化等新的市场趋势推动服装行业迭代升级，为企业带来新的发展机遇；另一方面，营收增速放缓、库存周转率下降、线上电商冲击也成为企业的主要痛点。随着市场环境变化，服装企业纷纷优化资源配置，拥抱数字化转型。虽然我国服装行业数字化转型起步较早，但进程较缓，数字化对行业的赋能效果尚未得到全部释放。数据中台以数据为驱动，将数据与业务无缝衔接，在供应链改造、全域营销、新品孵化、门店管理、渠道拓展等方面对服装企业进行全链路赋能，未来有望助力服装企业加速实现全域数字化落地。 ?数据中台前景广阔，场景拓展成为竞争关键。随着企业数字化转型逐渐深入，数据中台市场将加速扩展，行业前景广阔。当前，数据中台行业对业务场景的争夺日趋激烈。在场景选择方面，在数据高地中寻找场景洼地将成为一个重要趋势。在服装、美妆、快消、商超、金融、医疗、教育等更靠近消费端且拥有丰富数据积累的领域内进行场景挖掘，将成为数据中台场景拓展的有利路径。报告摘要案例分析公司阿里云数据中台服务商

基于大数据的服装个性定制

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基于大数据的服装个性定制 Appａrel peｒｓｏｎality cuｓtoｍizａtioｎbasｅd ｏn ｂ ig datａ【摘要】在网络购物的新时代，用户常常出现所购服装不合身的现象,纠其原因主要是，服装无法上身，尺码不够细化。其与上述情况，笔者通过人体照片拍摄采集，寻找网络时代大数据背景下,尺码细化,匹配以实现服装个性定制的可能性,力求满足网络时代，大购物量的需求并提高网购服装合身度。 In the new era oｆoｎlｉｎｅshoｐpｉｎg，useｒs ofteｎapｐear ｔo bｕy clotｈing doｅs ｎot ｆit tｈe boｄｙ,the main reason is that thｅｃｌothｉｎg can noｔｂe on ｔhｅuｐper bｏｄy,the sｉｚe is notｒefinｅd enough. Wｉth tｈe aｂｏve situation，thｅaｕthor throｕgh thｅbody ｐhｏtoｇraph ｃollection, fiｎd the network era of biｇdatａbaｃkｇroｕｎｄ, siz ｅ，refinement，in oｒｄer ｔo achieｖe the possibiliｔｙｏｆｃustomiｚaｔion, and strｉｖe ｔo mｅet theｎetｗｏrｋera, lａｒgｅｓhopｐing demaｎd ａnd impｒove tｈe ｏnline shoppｉng ｃlｏtｈing fit．【关键词】大数据Big daｔa服装导购clothiｎg ｓhoｐping guide 个性定制peｒsonaｌizｅｄtailoｒ尺码细化ｓize reｆ

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模数据来源：中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。生鲜电商 1、产业综述

2021-2025年中国成人服装行业调研及大数据营销战略研究报告

可落地执行的实战解决方案 2021-2025年中国成人服装行业调研及大数据营销战略研究报告让每个人都能成为战略专家管理专家行业专家 ……

报告目录第一章企业大数据营销战略概述 (14) 第一节成人服装行业大数据营销战略研究报告简介 (14) 第二节成人服装行业大数据营销战略研究原则与方法 (15) 一、研究原则 (15) 二、研究方法 (16) 第三节研究企业大数据营销战略的重要性及意义 (17) 一、重要性 (17) （一）有利于增强企业的可预见性 (17) （二）有利于明确企业未来发展方向 (18) （三）有利于激发企业员工的积极性 (18) （四）有利于促进企业整合资源 (18) 二、企业市场营销的意义 (18) （一）降低客户对市场价格的敏感度 (18) （二）强化企业竞争手段 (18) （三）加强市场壁垒的巩固 (19) （四）有利于实现企业与消费者的双赢 (19) （五）有效提高市场绩效 (19) 三、小结 (19) 第二章市场调研：2019-2020年中国成人服装行业市场深度调研 (21) 第一节我国成人服装行业监管体制与政策法规 (21) 一、行业主管部门和监管体制 (21) 二、行业主要法律法规及产业政策 (21) 三、2020年工信部：支持纺织服装产业向中西部转移 (24) 四、进入本行业的主要壁垒 (24) （1）品牌壁垒 (24) （2）研发设计能力壁垒 (24) （3）营销网络壁垒 (25) （4）管理能力与运营经验壁垒 (25) 第二节我国成人服装行业主要特征 (25) 一、行业发展概况 (25) （1）市场规模庞大且持续增长 (25) （2）行业整体从低成本、低附加值的加工阶段向附加值更高的品牌经营阶段发展 (26) 二、结构特征 (29) 三、转型升级 (29) 四、市场供需情况 (30) 五、服装行业产业链 (30) 六、自主品牌基本情况 (31) 七、行业的经营模式 (31) 八、行业的周期性、区域性和季节性特征 (32) （1）行业的周期性特征 (32) （2）行业的区域性特征 (32)

大客户行业划分

营销大客户部行业详细划分大客户行业经营范围 A：通信类（通信网络运营商、通信产品经销商），包括：一、移动、网通、联通、铁通、电信、卫通等公司及其所属分公司、营业网点；二、手机、小灵通卖场及其专卖店；含光能手机、可视电话等通讯产品。 B：商场类（），包括：一、综合性商场、商城、超市以及与商场合版刊发的产品广告；二、其它所有小型商场、超市、综合性商店。 C：家电类（家电商场、卖场），包括三联家电、苏宁电器、国美电器等为代表的综合类家电卖场； D：电器、家电类：主要指除房产（太阳能、油烟机、燃气灶、热水器、电暖器、浴霸）之外的家用电器品牌及专卖店广告（包括电视、空调、冰箱、洗衣机、电饭煲、豆浆机、电磁炉、电吹风、剃须刀、电风扇、电熨斗、加湿器等），包括海尔、长虹、海信、TCL等综合性品牌家电； E：旅游类

一、旅行社、旅游公司；二、旅游景点、公园、游乐园。 F：各县市区的所有商场、xx、超市。 G：其他在建的综合性商场、商城、购物广场以开业为限划归本行业。房产家居行业经营范围 A：房地产类一、房地产开发企业及其开发的项目；二、房地产营销、策划、代理公司及其代理的项目；三、二手房中介、评估、交易机构及其代理、销售的房产；四、住房、办公用房、厂房、商业店铺、写字楼的出租、出售；五、土地的转让、出租、出售。 B：建筑、建材类一、各类建筑施工、建筑安装、建筑监理、建筑勘测、建筑设计等企业；二、建材生产及销售企业或店铺，包括石材、水泥、砖瓦、预制板材、沙子、石灰、玻璃钢瓦、石膏板、建筑涂料、防水材料、新型建材（色沥青瓦、彩瓦、彩砖），电线、电缆、电工产品、电器开关等产品广告及专营店广告。 C：

一家从服装厂转型而来的大数据工厂

一家从服装厂转型而来的大数据工厂 2014年，以零库存实现150%的业绩增长;大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品;公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。 ——2014年，以零库存实现150%的业绩增长; ——大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品; ——公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。这一切都发生在一位30多岁的女性“创二代”领导的服装企业里。众所周知，从2013年开始，服装行业库存滞销、门店关闭、电商冲击等消息不绝于耳，甚至有人悲观估计所有库存加起来三年都卖不完。那么，这家企业缘何能在一片低迷中逆势实现奇迹式的增长?4月25日～26日，深圳，吴晓波频道主办“转型之战：传统企业的互联网机会”，红领服饰总裁张蕴蓝，向你分享转型故事：一家从服装厂转型而来的大数据工厂。 | 红领总部大楼| 自创立以来，红领服饰一直从事服装生产业务，已有二十年。红领总部位于青岛以北不远的古城即墨，坐落在以企业命名的红领大街上。园区的门口，贴着招聘信息：“不加班，8小时工作制，周日休息，月工资高于同行300～500元”。而其官网上的招聘信息则会让人误会这是一家高科技公司，因为前三条的招聘对象分别是网络建设与网络安全研究员、大数据系统工程师、云计算工程师，学历要求都是博士。从这两个细节，我们或许就可以从侧面窥得一二：它不是一家传统意义上的服装企业，也脱离了服装行业价格竞争的泥淖，它的高附加值在一片狼狈的服装行业里显得卓尔不群，而它最赖以发展的武器，是数据驱动的信息化体系。现在：每件衣服背后都有它的故事

大数据背景下的品牌管理研究

大数据背景下的品牌管理研究今天,大数据技术的应用范围日益广泛。大数据正在促进信息技术与各行业的深度融合,其中的重点应用范围之一是在商业领域的运用,尤其对品牌传播与管理的价值凸显:正确的品牌定位与保持品牌竞争力离不开大数据及其分析技术;在品牌管理上重塑品牌与消费者之间的关系离不开大数据;品牌舆情的正向引导与传播裂变的有效监控离不开大数据。因此,研究大数据对品牌管理的作用与具体运作机制,具有十分重要的意义。现有的品牌管理文献十分丰富且理论相对成熟,关于大数据技术本身的研究也比较详尽和深入,但是,以大数据为背景的品牌传播与管理的研究还不多,尤其缺少有力的研究成果。本研究试图填补这一研究空白,从大数据传播与运用的视域,探讨品牌管理的实践规律与数据监测分析策略。在媒介化社会与风险社会时代,品牌管理特别是品牌舆情监测日益成为企业关注的问题之一,本研究基于这一判断,综合运用数据模型法、案例研究法、文献计量法和逻辑演绎法等研究方法,对大数据传播在品牌宏观管理、品牌日常营销管理以及品牌舆情监测管理等方面进行全方位分析,以回答如下几个主要问题:如何利用大数据对品牌进行精准定位?如何利用大数据对品牌的竞争力进行多维度分析?如何实时洞察消费者并建立两者良性的互动关系?大数据能否为品牌管理所用,它对品牌管理带来了哪些要求与变化?本研究主要从五个方面展开。其一,分析了大数据的特征及其引发的品牌管理新思维。大数据带来了数据处理思维的变革——由样本思维到总体思维、由分析因果到寻找关联、由微观精确到宏观洞察,由此,给品牌管理注入了新的内涵,如数据在作用上由过去的辅助依据转变为决策支柱,在管理模式上由过去的垂直管理转变为网状管理,在具体操作上由过去的简单归类转变为深层分析。其二,梳理了大数据对品牌管理的重要功能及其应用阻碍。大数据有助于掌握显性与隐性的相关数据,真正掌握消费者即时动态,实时掌握品牌舆情状态,为品牌决策、消费者品牌忠诚度维护、危机舆情监控等提供实证依据。当前,在品牌管理中运用大数据技术,还存在数据的封闭性和异构性、大数据分析算法的复杂性、品牌管理中对大数据的认知偏差、品牌管理中的大数据保护壁垒等诸多障碍。其三,从逻辑结构和系统结构两个方面,提出了大数据品牌管理平台的构建方案。

关于服装行业消费者行为分析报告

服装行业消费者分析报告

目录第一部分关于服装行业背景概述 (3) 第二部分服装行业调研目的与分析 (4) 第三部分消费者市场调查与群体构成 . 5 第四部分消费者群体行为分析 (9) 第五部分服装产品设计策略 (10) 第六部分消费者报告分析总结 (12)

第一部分：关于服装行业背景概述一、服装行业背景（一）概述在所有的行业中，服装行业是个永恒的朝阳产业。服装，其定义是穿于人体起保护和装饰作用的制品，同义词有“衣服”和“衣裳”。中国古代称“上衣下裳”。中国是世界上最大的服装消费国，因此与时尚潮流的密切接轨，使人们的服装更新频率日益频繁。服装制品的内需市场正由量的膨胀向质的细分化、多样化方向发展。领域也从正装到晚装、个性化时装，从一般设计到多元化设计方向扩展。流通也随着传统的流通体制转变为当今大型时尚购物中心、品牌商店、网上购物等新的流通方式。由于全球化的影响，消费者的生活方式产生了很大变化，服装的个性化、多样化、差别化也正加速化。随着全球经济的加速化服装业界的海外贸易也逐步增加，海外贸易的方式也将向多样化发展。随着服装行业多种多样的发展，随之面临的问题也越来越多，其中，为了增强与扩大生产销售，在服装行业消费者行为方面需要进行更多的关注与调研，以便于更好的迎合消费者进行服装消费。（二）发展趋势在全球服装价值链中，设计和营销处于价值链的高端，而生产

加工处于价值链低端。中国服装产业目前处于全球价值链的低端，面临着产业升级的问题。并且中国服装产业整体发展很不平衡。虽然中国是世界上最大的服装消费国，同时也是世界上最大的服装生产国，但是目前中国的服装行业还只有有限的几个中国驰名商标，还缺乏真正意义上的国际服装品牌，主要还是通过低成本优势在与国际品牌进行竞争。由上图可看出全国重点商场商品销售总额逐年呈现上升态势，而服装类销售额的发展更要快于全体商品，表现出服装类商品销售，目前发展相当迅速。 50000000 100000000 150000000 200000000 250000000 300000000 2011年2-12月 2011年1-12月 2011年1-12月 0% 5%10% 15%20% 25%30% 35%商品销售总额（千元）服装类销售额（千元）服装增长率（％）服装业发展概况图表

大数据背景下的大文化发展潮流

大数据背景下的大文化发展潮流大数据、大数据技术、大数据时代在告诉我们什么？如果摩尔定律正确的话，回顾计算机技术的发展历程，数据、信息、文化的界限日益模糊，大数据就是大文化，大文化就是大数据。这是一个电脑解放人脑的时代。信息服务业背后是文化服务业，文化数字化的背后是大文化。现代信息技术以来，每两年翻一番的大数据，对文化而言，已经不是门户网站支撑下的网络媒体，电信服务业支撑下的移动媒体，还有整个信息服务业。他们所形成的大数据，正在成为大文化的重要组成部分。正如大数据的“４Ｄ特性”，大数据技术极大地改变了信息服务业的价值体系，数据边界开始向文化延伸，因为数据科学家的努力，数据直接与文化对接。信息服务业随着信息技术的迅猛发展，越来越接近文化，它所贡献的不仅仅是新媒体、新型文化业态，还有整个现代信息服务业的文化参与。《光明日报》发表《大数据颠覆思维惯例》一文，“大数据带来了全新的思维和方式，我们更应当注重它对思维的改变控制。大数据的革命特性体现在从局部到全体、从单纯到繁杂、从因果到关联、从简单到深入”。信息技术从门户网络媒体，云计算、云服务的人文理念，到今天大数据的思维习惯改变，我们必须清醒地看到，数据和技术的不断变化，信息服务业正在一步一步地走进文化，不仅是新媒体，还是整个信息业。

“管中窥豹，窥一斑而知全貌”。过去我们说，若干数据构成信息，若干的信息构成文化。今天，电脑的大数据技术解放了人类智慧，它完成了个别数据与文化的科学对应。购物能反映出你的生活习惯和生活情趣，微信能反映出你的智慧和境界，当然，微博也能反映一个官员的私生活如何，有着怎样的品德，比如一只表便能定位一位“表叔”。数据穿越文化直探政治，窥一斑而知全貌，过去我们说这是猜测，是盲人摸象，今天变成了职业科学分析。正如《大数据时代》所言：我们只要知道“是什么”，不需要知道“为什么”。大数据时代的新变化，颠覆了千百年来人类的思维习惯，对人类认知和交流方式提出了全新的挑战。因此，我们必须清醒地认识到，电脑工业直接改变的是文化工业，这是一个电脑解放人脑的时代。信息服务业正在全面走向文化服务业，并成为最具竞争力的新兴文化产业。大数据技术打开了文化的窗口，它所带来的影响还有更加深刻的变革。来自信息服务业背后的第六次科技革命，纳米技术与信息技术融合，生物技术与信息技术融合，越来越聚焦的“生命科学” “认知科学”，将产生更多的文化数据和数据文化。太赫兹技术将人与人之间思维联通，光子纠缠技术将人与人置于同一个空间。信息技术向第六次科技革命的转移，验证了钱学森等一批科学家所预言的，科学技术正在转向人类本身，更加关注生命真谛和情感奥秘。大数据技术再一次拉近了高新技术与文化科技的距离。生命科学成为重要的文化科技基础学科。于是，高新技术产业越来越体现出重要的文化生产性服务业的特征。

服装行业数据分析专家岗位要求

数据专家核心工作内容职责内容: 1、店铺商品进销存数据报告，货品权重调整；【特别备注】权重调整的意思就是，比如，连衣裙A款好卖，那就调整A款进货量，反之亦然。 2、竞品和市场大数据报告，对市场炒作数据敏感；【特别备注】电商行业一定存在炒作！阿里指数现在就跟股票分析系统一样。要先从百度指数、京东、微商、阿里批发等不同阵地观察市场商品走势，跟好潮流，对成功的炒作有高度敏感度，及时上车（老司机带路），顺水得利。新品上市，要第一时间捕获市场信息，还要偶尔在一线服装市场（如十三行中高端、沙河爆款）采集热款，并作该款式的分析数据（PPT+EXCEL） 3、店铺货品数据和销售表单数据汇总【特别注意】不要把这项工作理解为盘亏盘盈，因为这是文员的工作。花大价钱找数据专员来做市场数据，不是让他们去盘点的，而是让他们学会做数据汇总，并从中得出有用的结论。（具体什么结论？其实汇总分析的一个过程，把一串看起来杂乱无序的数据，做成一目了然的结论性数据，具有说服力的数据） 5、对公司运营现状做常规分析表【特别备注】这个属于杂类分析表，根据不同企业需求，在数据分析范围内做报告。这一项功能以主动为主，一般要求数据专家对单个关键词、聚划算、优惠平台、活动、淘宝客、赚客群、线报圈、意向群体，甚至是企业人员状态做一个结论性分析。 6、具备炒作和文案屠杀能力（激发技能）【特别注意】数据本身的价值来自于它的导向化。如果你拥有数据分析能力，却不能结合运营手段去使用它，不能利用这个数据去加入市场的热战中，那这个数据就很有局限性。数据只是手段，不是目的。数据分析的最终目的是加入电商大屠杀的鏖战中，并保持清醒——数据能够做到旁观者清。

服装行业的数据分析

服装行业的数据分析数据分析都分哪些？我讲的数据分析，绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术，而是针对数据分析的这个工作的内容，进行讲解；首先，数据分析分析什么？在服装行业，数据分析基本上都是围绕商品的进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性的数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素，都可以作为单独分析的对象。其次，数据分析的作用是什么？当然是为了使品牌经营更加透明化，使各个运作环节都能够用数据来衡量，大到服装企业，小到个体门店，都离不开数据，甚至依赖数据。说了不教你怎样做表格，因为那个玩意儿百度一下一堆，而且实用性极高。我把数据分析分为三类，三种级别：初级：只懂数据逻辑，会做数据表格，数据准确率100%，文员水平；中级：具备初级的基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分的出好坏，也就是会分析；高级：不仅会做、会分析数据，还能够总结数据结果，对于数据结果背后隐藏的各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好的一面有总结推广措施。怎样做数据分析？——非技术而重能力说到这儿，不得不说我遇到太多的数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有的老板都看的懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你的数据来源，分析逻辑，制作方法，公式应用，老板肯定不知道，你得说明白，所以要想把这事儿说明白，就得做一份数据分析报告吧？这份报告得讲究一些吧，表格都做的这么认真，那分析报告得精细吧？分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么；数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧，比如从哪里获取的，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据）；分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售的对比分析，得到存销比数据，检验该地区的货品周转情况）；关键结果——你分析的关键数据结果是什么，得到什么样的结论（每个结论都必

中国电商行业大数据分析报告

中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

大数据形势下服装制造业的财务分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/df9581811.html, 大数据形势下服装制造业的财务分析作者：周飞来源：《环球市场》2019年第19期摘要：制造业在我国各大行业中占有非常重要的位置，服装制造业属于制造业的一个分支。人们的生活离不开服装，随着时代的进步，要求服装制造业也要追上时代的脚步。在物联网与云计算等现代科技成果产生重大影响后，又迎来了大数据这一重大变革。关键词：大数据时代;财务分析;服装制造大数据在各大领域都有应用，可谓影响深远，特别是在财务管理方面，在企业财务分析中，财务数据分析为重要组成部分，数据的准确度可以直接反映该企业财务管理水平，所以要求财务数据分析要尽可能精确。本文就针对大数据时代下的服装制造业的财务分析展开讨论，使服装企业认识到财务分析的重要性，并为其产生的问题给出合理化的建议。一、引入注目的“大数据”时代 “大数据”一词常被用来形容在当今信息爆炸时代下产生的大量数据，“大数据”在近些年来越来越多的被提及。全球知名咨询公司麦肯锡首先宜布“大数据时代”的到来，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学，生物学等领域早已存在，但却在当今互联网与信息技术盛行的时代愈发的引入关注。数据正在随着时代发展不断变大，它对企业的未来发展至关重要。基于大数据做出的决策相对于其它具有较高的科学性，能有效避免企业做出错误的决策，制定错误的方案。但现如今有很多企业还未意识到爆炸性增长的数据带来的问题，随着时间的改变，相信人们会越来越意识到数据对于企业的重要性。二、大数据时代服装企业财务分析的方法与思维的变革维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中写到“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。”大数据有四个特点分别是：数量大、速度快、种类多、价值高。大数据已经不再只表示结构数据，现在也用来表示一个企业所创造的半结构数据。哈佛财务分析有四种程序，它们分别是战略分析、会计分析、财务分析、前景预测，接下来是从这四个程序出发，来说明大数据对财务分析的影响。（一）战略分析

如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩

如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩【销售数据进行分析的意义】为什么要对销售数据进行分析? 一、了解市场需求二、针对性的配送货品三、有利于主动调货四、预测市场需求五、计算安全库存五、提前追单补货六、提前进行促销（调价）重要销售数据一、每日销售总金额二、每日销售总数量（销售频率）三、每日库存量（单款、总量）四、库存与销售的比例（库销比）五、单款销售期（单款总量\销售频率）六、销售尺码比例（单款、总量）七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装）

八、款式大类比例（婚庆、礼服、生活装\男装）九、季节款销售周期十、7、15、30天分析辅助数据一、特价产品库存量二、追单入库周期（平均、单款）三、运输周期四、气候、温度五、商场活动、促销活动内容、时间六、畅销款面料库存量商场销售80-20原理一、20%多的款式产生80%左右的销售；二、近80%的款式只产生20%左右的销售；三、重点关注20%左右的款式货品；四、专卖店加10%的比例新款铺货分析

一、首单裁剪量、裁剪码比；二、入库进度、日期；三、主推款与试销款(形象款)；四、气候与铺货顺序；五、补货距离与时间；六、商场销量和挂杆量；补货分析 1、日销售报表（款、码、色）； 2、补码、补色； 3、市外补货分析到一周； 4、市外补货预计一周销量； 5、补货调动次序：库房----市内----外埠调货分析 1、一周不动的款（看气候减量）； 2、二周不动的款（看气候调回只留样）； 3、三周不动的款（全部调回） 4、一月内各地基本不动的款（申请调价）；