本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业在我国得到了空前繁荣，网购已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，服装网购作为电子商务的重要组成部分，其市场潜力巨大，服装尺寸问题一直是网购消费者和商家关注的焦点，本文以2020年网购服装数据为研究对象，运用数据挖掘技术对服装尺寸进行优化分析，以期为服装网购行业提供有益的参考。
研究背景
近年来，服装网购市场规模不断扩大，消费者对服装尺寸的需求也日益多样化，由于消费者身材差异、尺码标准不统一等因素，导致服装尺寸匹配问题成为网购服装的痛点，为了解决这一问题，本文通过数据挖掘技术对2020年网购服装数据进行分析，以期找到服装尺寸优化方案。
数据挖掘方法
1、数据预处理
图片来源于网络，如有侵权联系删除
对2020年网购服装数据进行清洗，剔除无效、重复和异常数据，对数据中的缺失值进行填补，确保数据的完整性。
2、数据探索
对处理后的数据进行探索性分析，包括描述性统计、关联规则挖掘等，以了解消费者购买行为、服装尺码分布等信息。
3、尺寸优化模型构建
根据探索性分析结果，结合消费者购买行为和服装尺码分布，构建服装尺寸优化模型，模型主要包括以下步骤：
（1）根据消费者购买行为，筛选出与服装尺寸相关的关键因素，如身高、体重、胸围、腰围等。
（2）运用关联规则挖掘算法，分析消费者购买服装时各因素之间的关联性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（3）根据关联规则，构建服装尺寸推荐模型，为消费者提供个性化的服装尺码推荐。
实证分析
1、消费者购买行为分析
通过对2020年网购服装数据的分析，发现消费者在购买服装时，身高、体重、胸围和腰围等尺寸因素具有显著关联性，身高与胸围、腰围等尺寸存在正相关关系，而体重与胸围、腰围等尺寸存在负相关关系。
2、服装尺码分布分析
根据服装尺码分布分析，发现不同尺码的服装销售量存在差异，以某电商平台为例，S、M、L、XL等尺码的服装销售量较高，而XXS、XXL等尺码的服装销售量较低。
3、尺寸优化模型效果评估
通过构建的服装尺寸优化模型，为消费者提供个性化的服装尺码推荐，经过实际应用，发现模型推荐的服装尺码与消费者实际需求具有较高的匹配度，有效降低了服装尺寸匹配问题。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
本文以2020年网购服装数据为研究对象，运用数据挖掘技术对服装尺寸进行优化分析，通过实证分析，得出以下结论：
1、消费者在购买服装时，身高、体重、胸围和腰围等尺寸因素具有显著关联性。
2、不同尺码的服装销售量存在差异，S、M、L、XL等尺码的服装销售量较高。
3、构建的服装尺寸优化模型能够为消费者提供个性化的服装尺码推荐，有效降低服装尺寸匹配问题。
数据挖掘技术在服装网购尺寸优化方面具有显著的应用价值，随着数据挖掘技术的不断发展，将为服装网购行业带来更多创新和机遇。
标签： #数据挖掘应用案例网购服装尺寸
评论列表