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2024-01-05 11:11一、如何找到服装行业数据？
1.利用以搜索引擎为代表的搜索工具手动收集数据。
2.借助一些专业的站点平台。
3.利用数据库资源进行查找。
4.利用行业相关的协会平台及政府网站。
5.利用自动化的行业舆情监测系统。
二、传统商业数据特点？
所谓商业数据，它不但能揭示这个产业的历史，还能反映产业的最新发展，更重要的是能预示产业的未来，为该产业价值链上各类企业的战略、研发、营销、管理等提供可靠的咨询和指导。
大量产业的商业数据的集合，就是商业数据平台。商业数据平台不但能进行产业内的横向和纵向比较，还能进行产业间的比较，更能监控各产业的即时发展情况，功能更加强大。
三、传统数据采集方式？
通常情况下，我们所采集到的数据可以被分为三种类型 ，即非结构化数据，结构化数据，以及半结构化数据。
首先，无法定义结构的数据称为非结构化数据。处理和管理非结构化数据是相对来说困难的。常见的非结构化数据为文本信息，图像信息，视频信息以及声音信息等等，他们的结构都千变万化，不能用一个二维表来描述。
另一方面，结构化数据往往被称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，其严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
比如说大学生的选课系统中，学生，课程，选课，导师等等数据都可以抽象为结构化数据。
除了结构化和非结构化数据之外，我们往往还需要对于半结构化数据进行采集。
半结构化数据和前面介绍的两种类型的数据都不一样，它是结构化的数据，但是结构变化很大。
那么什么叫结构变化很大呢？结构变化很大即是在半结构化数据中，同一类的不同实体数据的结构可能会有一定程度的不同，即不同实体所具有的属性会有一定程度的不同，而同时，对于这些实体来说，不同的属性之间的顺序是并不重要的。
一个经典的半结构化数据的例子即为简历信息，每一份简历都遵循着简历这个大类所存在物理意义，即Highlight我们迄今为止在所在领域的成就。所以我们的简历中很有可能会有教育背景、工作经验以及姓名+联系方式等等。
然而在这个大前提下，每一份简历所具有的属性都不尽相同：有的人会在简历中加入志愿者经历，有的人会加入自己的所掌握的技能，有的人会加入自己的获奖经历等等。这就是我们刚刚所说的数据的结构变化很大的一个体现 。
话说回来，半结构化数据往往以XML或者JSON等方式出现，具体的细节大家可以进一步去了解XML和JSON的特性，在此就不再赘述啦。
那我们刚刚讲的非结构数据，结构化数据，以及半结构化数据可以看作是对数据的High-level的分类。然而，根据数据所产生的领域的不同，或者是数据的应用方式不一样，我们可以进一步将数据分为更为细粒度的类型。
接下来，我们会向大家介绍六种不同的数据类型，注意，这里把它们放在一起讲并不是因为它们是平行的，而是它们确实都是从某个维度上对数据的独特的描述。当然了，还有很多其他的数据分类，在这里我们只将一些相对常见的类型。
首先是人口统计学数据，例如性别、年龄等等，这类数据一般可以用来对用户进行建模时使用。例如，在用户兴趣建模中，不同年龄层的用户可能会喜欢不同的内容。
而后是用户搜索数据，也就是用户在搜索引擎中产生的数据。这些可以帮助我们更好地定位用户的喜好和方向，从而产出更加精准的用户画像，以更好地服务用户。
接下来的天气数据是一类非常易于采集的数据，其用途也非常广泛。例如，餐饮业在不同的天气可能会有不同的营业额，对营业额的建模时，可以加入天气数据来提升模型的效果。
而位置数据，则是利用GPS所产生的，用户的地理位置数据。位置数据和人口统计学数据类似，都可以用来对用户进行建模，例如，我们可以结合人口统计数据以及位置数据来构建更加精准地用户画像。
关联数据是一种比较有意思的数据，如万维网创始人Berners-Lee所说，关联数据是可以将不同的数据源相关联起来的数据。
那我们最后一种要介绍的数据类型，有一个很有意思的名字，叫做数据废气。
数据废弃一般指伴随用户的某些活动而产生的一系列数据，例如用户访问过的网页站点数据、点击过的按钮/内容等等，这类数据由于是活动的副产品，在早期是被当作无用的数据而丢弃的，数据废气的名字也就随之而来啦。
这些数据往往可以用来对用户的兴趣进行建模，例如Netflix、Youtube在线实时推荐服务背后，重要的一环就是利用用户在他们的App端或者网页端观影所产生的数据废气来对用户的兴趣进行建模。
以上，我们已经回顾了数据采集的过程中及数据的使用场景，希望看完本文后，大家能对户数据采集中的细节和概念，有一个更加清晰的认识！
四、什么是传统数据？
传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。
传统数据主要在关系性数据库中分析。
数据量基本在GB-TB之间，数据量的增长速度比较稳定且缓慢，主要为结构化数据，价值体现在统计和报表中。
纵向扩展提升硬件配置而不增加服务器数量，数据资源集中且单份数据，模型为移动数据。
五、传统数据有哪些？
传统的基本数据模型有以下三种：
1、层次模型
层次模型是一种树结构模型，它把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。它的特点是地理数据组织成有向有序的树结构，也叫树形结构。结构中的结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)。
2、网状数据模型
网状模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。这种数据模型的基本特征是，结点数据之间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系，即结点之间的联系是任意的，任何两个结点之间都能发生联系，可表示多对多的关系。
3、关系数据模型
由于关系数据库结构简单，操作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的操作符，表的完整性规则和视图、范式概念。
关系模型可以简单、灵活地表示各种实体及其关系，其数据描述具有较强的一致性和独立性。在关系数据库系统中，对数据的操作是通过关系代数实现的，具有严格的数学基础。
六、服装行业如何利用大数据？
大数据的功能在于通过数据分析来发布指示，这刚好解决了服装行业库存调配的问题，某科技公司提供的RFID服装行业方案，就成功通过RFID技术收集各门店数据，通过大数据服务快速地实现多余库存的有效分配。
可以运用大数据分析各个服装材料的销量；分析社交网络数据来得到当季热门流行材料，预判市场走向，网络社区中的很多热门话题，往往会先于一些流行趋势预测机构的发布；另外还可以利用大数据做环境分析。举个例子，如果在经营过程中发现物流、资金流都控制得很好，但销量在不断下降，这可能与大环境相关。这时候需要通过环境分析，是竞争对手降价，带走了我们的销售量?还是由于天气的原因，或者是在社交网络上传播的一些信息导致了我们外部环境的变化?
七、如何收集服装行业市场数据？
1.利用以搜索引擎为代表的搜索工具手动收集数据
如百度搜索、微博搜索、微信搜一搜、新闻门户网站的站内搜索等，对于这类传统的利用搜索工具进行手动数据收集的方法在这里就不作过多介绍，相信大家都非常熟悉了。
2.借助一些专业的站点平台
如服装行业综合门户网站-中国服装网、服装(衣服)行业门户网站-中服网、主流服装服饰品牌媒体-华衣网、服装网络媒体-丽人服装网、服装货源行业信息门户网站-服装货源批发网、服装行业垂直门户网站-慧聪服装网等等。
3.利用数据库资源进行查找
如中国服装协会网的行业数据栏目、中国报告网的统计数据栏目等。
4.行业相关的协会平台及政府网站
如商务部网站、中国纺织工业联合会、中国连锁经营协会等。
5.利用自动化的行业舆情监测系统
识微商情监测系统，一个自动化的行业舆情监测系统，旨在为企业用户提供互联网公开信息的自动收集整理、实时推送与分析服务，可支持关键词、定向网站、语法设置等多样化的方式，为用户实时自动地采集全网信息，如服装行业的产业动态、法律法规、行业政策；行业竞争对手产品、服务、市场等项目的监测；覆盖全网各大平台，并能自动识别与己相关的重要信息，及时向用户发出告警通知、数据分析统计图表，竞品分析报等自动生成，为决策者做出正确的营销战略规划提供参考。
八、做服装行业需要关注哪些数据？
订制出你的年目标与各季度目标。如：年销售任务100万，那么春夏销售40%,秋冬销售60%。 根据你的年度目标来订货。假设你春夏要销售40万，你的店铺正常铺货需要10万，销售的平均折扣是8折来计算，那么你的订货额至少都要在60万才能支撑你整个春夏季的销售。 在销售过程中要做的数据分析主要有：同比、环比、进店率、成交率、试衣率、连带率、回头率、单品类销售适销率和占比分析、尺码适销率分析。 以上的各项数据都将会是你下季度或下一年订货、年目标的参考数据。
服装行业的成本控制跟其他很多行业有很多相似的情况。离不开人和物的成本控制。数据也需要很多。比如说公司员工的成本控制，企业的不动产每年的消耗维修折旧的控制。外面的租金水电等的数据控制。企业经营过程中给国家纳税的成本。以及企业做公益过程中的付出。
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九、免税销售额填哪个数据？
根据《国家税务总局关于支持新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控有关税收征收管理事项的公告》(国家税务总局公告2020年第4号)规定，一般纳税人在办理2020年1月属期增值税纳税申报时，应将当期适用免税政策的销售额等项目填写在《增值税纳税申报表》(一般纳税人适用)第8栏“免税销售额”、《增值税纳税申报表附列资料(一)》第19栏免税项目“服务、不动产和无形资产”对应栏次。
适用免税政策的一般纳税人，在纳税申报时，还应当填报《增值税减免税申报明细表》，填写时应准确选择减免税代码，准确填写免税销售额等项目。
十、传统数据分析包括？
传统的数据分析是将原料做归集呈现，而高级分析是尽可能的拿到所需要的数据，通过预测从而支撑决策。
传统数据分析主要是“看”图表这样的被动固化感知，而高级分析更多的表现出主动性，我们可以通过实用工具去主动探究。
传统的数据分析主要是对历史的统计进行描述，也就是看过去以及现在的情况，而高级分析是根据过去和现在的情况对未来进行预测，这也是其标志性的不同点。
传统的数据分析一般存在于少数高水平业务专家头脑中，而高级分析因为通过知识图谱、专家系统、规则引擎等实现了业务知识的标准化，从而比较容易形成组织知识，这样更便于保存，不易流失。
传统的数据分析所使用的主要是内部已经整理好的数据，一般都是有什么数据就分析什么数据，而高级分析因为其所需要解决的问题；
所以要尽可能多的获取数据，包括新闻资讯、社交媒体、图片图像、卫星遥感、传感器等数据。