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태그: 패션빅데이터분석

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  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230702 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230204 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - AI 학습용 패션 데이터셋 유통 빅데이터 유료

    AI 학습용 패션 데이터셋 K패션 표준화를 위한 인공지능 학습용 패션 데이터 Global한 속성을 가진 14종의 패션 카테고리과, 16개의 속성 및 장식에 대한 정보를 총 153종으로 분류하여 구축한 데이터셋  AI 학습용 패션 데이터셋. html 은 웹에서 수정해주세요.
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230404 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230203 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230305 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230202 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230303 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230304 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230502 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230301 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230401 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230402 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230403 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230201 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - K패션 트렌드 데이터 W230302 유통 빅데이터 유료

    주별 패션 트렌드 및 전망데이터 패션 트렌드 및 전망데이터로서 주별 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 데이터를 통해 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 데이터
  • 어반유니온 - 패션 빅데이터 트렌드 레포트 W2312(4주차) 유통 빅데이터 유료

    23년 12월 4주차 의류품목별 판매점유율 등 패션 빅데이터 분석 보고서 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 분석자료 제시를 통해 중소패션종사자들이 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 분석 데이터   1. 의류...
  • 어반유니온 - 패션 빅데이터 트렌드 레포트 W2312(3주차) 유통 빅데이터 유료

    23년 12월 3주차 의류품목별 판매점유율 등 패션 빅데이터 분석 보고서 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 분석자료 제시를 통해 중소패션종사자들이 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 분석 데이터   1. 의류...
  • 어반유니온 - 패션 빅데이터 트렌드 레포트 W2312(2주차) 유통 빅데이터 유료

    23년 12월 2주차 의류품목별 판매점유율 등 패션 빅데이터 분석 보고서 의류 품목별 판매점유율 및 연관키워드, 트렌드 랭킹(컬러, 소재, 프린트&패턴, 디테일 & 핏 등) 등 분석자료 제시를 통해 중소패션종사자들이 소비패턴의 흐름을 이해하고 미래 아이템을 준비할 수 있는 적중률 높은 분석 데이터   1. 의류...
  • 어반유니온 - 해외 패션 트렌드 데이터 M202312 유통 빅데이터 유료

    해외에서 유통되는 패션 상품의 최신 트렌드 정보를 아시아/북미/유럽 등 한국 무역협회 주요국 위주로 분류한 유통 데이터 -해외에서 유통되는 패션 상품의 최신 트렌드 정보 -해외 패션  트렌드 데이터 구축을 통해 북미, 유럽, 아시아 등으로 수출을 희망하는 패션 업체들의   생산 및 판매 예측에 활용 가능한 데이터
API (see API Docs)를 이용하여 레지스트리에 접근할 수 있습니다.