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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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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2303(3주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 상의 품목 중 티셔츠가 25.5%로 가장 높은 판매 점유율을 보였습니다. 팬츠 품목 중에서는 데님팬츠가 14.0%로 가장 높은 비중을 차지했습니다. 전반적으로 다양한 실루엣과 소재, 화사한 컬러의 팬츠 아이템이 인기를 끌고 있습니다. 또한 의류 속성별로는 체크, 레터링, 스트라이프 패턴이 상위 트렌드로 나타났으며, 컬러는 블랙, 아이보리, 베이지 등이 인기를 끌고 있습니다. 소재 면에서는 폴리에스터와 코튼이 주를 이루고 있으며, 디테일로는 밴딩, 크...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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패션 빅데이터 트렌드 레포트_W2301(5주차)2025.05.091. 패션 빅데이터 트렌드 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴보면, 겨울이 지나가고 봄이 찾아오면서 청바지의 판매량이 증가하고 있습니다. 아우터 카테고리에서는 다양한 카디건 상품이 판매되고 있으며, 팬츠 카테고리에서는 울 팬츠의 판매량이 감소하고 일자 데님 팬츠의 판매량이 증가했습니다. 스커트 카테고리에서는 봄에 입을 수 있는 짧은 테니스 스커트의 판매량이 증가하면서 플리츠 스커트의 판매점유율이 증가했습니다. 2. 의류 속성별 상위 트렌드 의류 속성별 상위 트렌드를 살펴보면, 소재 면에서는 코튼, 아크릴, 스판, 울...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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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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인스타그램 수익창출 쉽게 배우기2025.01.241. 마케팅 퍼널 마케팅 퍼널은 잠재고객이 유입되어 구매까지 진행되는 일정한 단계와 경로를 의미합니다. 신규고객 유치와 유치를 위한 마케팅 전략에서 매출이 발생하는 과정을 분석하고 이해할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 콘텐츠의 시장 반응도를 파악할 수 있으며, AARRR 모델을 활용하여 획득/유입, 활성화, 재방문, 수익, 추천 등 각 단계별 전략을 수립할 수 있습니다. 2. 로컬 마케팅 로컬 마케팅의 목적은 지역 기반 고객을 확보하는 것입니다. 네이버 플레이스, 당근마켓 등의 플랫폼을 활용하여 비즈니스 프로필 세팅, 광고 집행,...2025.01.24
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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(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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대한민국 국민의 행복지수 측정 및 예측 연구2025.04.271. 빅데이터를 활용한 행복지수 측정 연구 최근 전 국민의 스마트폰 사용과 소셜 서비스 활용 증가로 인해 일반 대중들의 검색어를 빅데이터로 활용해 다양하게 분석하고 있다. 2016년 한국일보는 대한민국을 비롯해 4개국의 행복지수를 비교하기 위해 다각적인 접근을 시도하는 기획 기사를 연재했다. 2015년 사회관계망서비스(SNS)인 트위터 데이터를 활용해 대한민국 국민의 행복지수를 측정했다. 버즈워드(Buzzword) 시스템을 이용해 2016년 1월 1일부터 12월 31일까지 생산된 트위터 데이터를 대상 '행복'과 '불행'의 언급량을 ...2025.04.27
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