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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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(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 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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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
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2302(1주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보았습니다. 상의 카테고리에서는 블라우스/셔츠의 판매 점유율이 증가했고, 봄에 즐겨 입는 원피스와 스커트의 판매 점유율도 증가하고 있습니다. 아우터 카테고리와 원피스 카테고리에서는 봄 카디건과 트위드 재킷, 봄 원피스의 키워드가 등장했습니다. 하의 카테고리에서는 일자 핏 또는 와이드 핏의 데일리로 입을 수 있는 데님 팬츠와 코튼 소재의 플리츠 스커트의 판매가 증가하고 있습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서 빅데이터 활용은 점점 더 중요해지고 있...2025.05.09
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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(4주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 마스크 착용 의무 해제로 인해 작년 동기 대비 판매량이 약 24% 증가했습니다. 의류 품목별 판매 점유율은 상의가 48.1%로 가장 높고, 팬츠 18.9%, 아우터 14.7%, 원피스 10.7%, 스커트 7.6% 순으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 베이직 후드집업, 베이직 카디건, 니트 카디건 등의 아우터와 베이직 티셔츠, 캐주얼 티셔츠, 베이직 니트 등의 상의가 인기를 끌고 있습니다. 패턴별로는 체크, 레터링, 스트라이프 등이 상위 트렌드를 이...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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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_W2304(2주차)2025.05.091. 여성복 시장 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 원피스와 재킷의 판매가 증가하고 있는 반면 니트, 카디건, 베스트 등 니트류의 판매율은 서서히 감소하는 추세입니다. 상의 아이템이 전체 판매의 47.6%로 가장 높은 비중을 차지하고 있습니다. 2. 의류 품목별 판매 점유율 이번 주 의류 품목별 판매 점유율은 상의 47.6%, 팬츠 17.5%, 아우터 13.4%, 원피스 13.4%, 스커트 8.1% 순으로 나타났습니다. 상의 중에서는 티셔츠가 24.2%로 가장 높은 비중을 차지했고, 팬츠 중에서는 데님팬...2025.05.09
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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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