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摘要：服裝產品銷售信息化程度的高低決定服裝企業(yè)利潤的高低，銷售得越好，利潤越高，資金回收越快，企業(yè)發(fā)展就越好。筆者通過數(shù)據挖掘將隱藏在數(shù)據倉庫中的不易被發(fā)現(xiàn)的數(shù)據挖掘出來，及時提供給服裝企業(yè)，使企業(yè)快速掌握市場上哪個季節(jié)、哪個月份、哪種款式、哪種顏色的服裝銷售得好，根據銷量進行生產活動，這樣可以有效降低庫存，準確合理配送，使企業(yè)按需生產，按市場需求定價格，防止出現(xiàn)供過于求或者供不應求的局面，最終使企業(yè)利潤最大化。

關鍵詞：服裝營銷；數(shù)據挖掘；決策

系統(tǒng)服裝是每個人必需的產品，也是我國的支柱產業(yè)，對國家經濟的發(fā)展有重大的意義。服裝產業(yè)的發(fā)展有著明顯的特點：季節(jié)性很強，周期很短，而且是一種時尚的產品，受時間段流行性影響[1]。總體來說，服裝產業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)不穩(wěn)定性的特點，那么如何有效抑制不穩(wěn)定性因素呢？這就需要提高信息化程度，采用信息化的方法，調整服裝銷售、生產環(huán)節(jié)，縮短資本周轉周期，迎來發(fā)展機遇。

1服裝銷售概述

服裝不同于其他產品，有些商品銷售可以一年四季款式不變、型號不變，而服裝產品季節(jié)性比較強，受穿衣指數(shù)、天氣氣候以及人們的審美觀等影響，變化非常大。有些服裝與區(qū)域也有關系，可能南方賣不出去，而在北方賣得就比較好。針對這種情況，一些服裝企業(yè)就出現(xiàn)產出過?；蛘吖┎粦蟮默F(xiàn)象。這兩種情況，對服裝企業(yè)來說都不利。比如，今年流行什么顏色、什么款式、什么風格、哪種類型、哪種款式、哪種色系、哪種型號，在哪一個區(qū)域、哪一個時間段賣得最好，應生產多少件，價位應定多高合適。這些靠服裝企業(yè)進行市場預測，得出的數(shù)據不能有效指導企業(yè)的生產，而且數(shù)據準確性得不到保證。每個服裝企業(yè)都有一套基于信息化的服裝銷售系統(tǒng)，可以根據服裝銷售系統(tǒng)中的數(shù)據庫，對服裝銷售過程中的數(shù)據記錄進行挖掘分析，從中挖掘出隱藏在數(shù)據庫倉庫中的數(shù)據，來指導服裝銷售。

2服裝銷售中的數(shù)據挖掘

數(shù)據挖掘也被稱為數(shù)據庫的知識發(fā)現(xiàn)[2]。現(xiàn)在數(shù)據挖掘技術被應用于各行各業(yè)中，比如用在汽車銷售中，能夠挖掘出汽車在一年當中黃金銷售期為9月、10月、11月、12月，銷售量最少的季節(jié)為每年的2月、3月、4月，其次為5月、6月、7月、8月。那么這就給汽車生產企業(yè)提供決策依據，每年上半年生產、下半年賣，才不會導致庫存積壓。同時也能挖掘分析出來哪個地域、哪種價位、哪種型號的商品賣得好，可以指導銷售供貨。數(shù)據挖掘技術應用于服裝銷售中能夠快速、準確、有效地挖掘出來隱藏在數(shù)據庫中的數(shù)據，為服裝企業(yè)生產銷售提供決策依據[3]。服裝銷售數(shù)據挖掘流程圖如圖1所示。圖1服裝銷售數(shù)據挖掘流程圖從圖1可以看出，數(shù)據挖掘全過程大致如下。（1）跟進服裝銷售系統(tǒng)中的后臺數(shù)據庫，創(chuàng)建數(shù)據庫倉庫，并對數(shù)據倉庫中的數(shù)據進行清洗。消除有噪音的、不完整的、不一致的數(shù)據，識別孤立點，糾正數(shù)據中不一致的數(shù)據[4-5]。數(shù)據倉庫中的數(shù)據也有被污染的數(shù)據，這些數(shù)據是指沒有經過數(shù)據預處理而直接被接收的數(shù)據，就是處于原始狀態(tài)的數(shù)據，這種數(shù)據是不能用的，我們稱之為臟數(shù)據。（2）數(shù)據集成與數(shù)據轉換。將多個數(shù)據源中的數(shù)據存放到一處，再合并轉換為用戶滿意的數(shù)據。有些數(shù)據測量值和實際值之間存在誤差，不完整、不準確、重復的較多，也有些數(shù)據不一致，這樣的數(shù)據是要進行轉換的，將它們變成符合數(shù)據挖掘標準的數(shù)據。（3）數(shù)據挖掘。選擇適合的數(shù)據挖掘算法，將前期經過清洗的數(shù)據進行分析、建模，采用多維度算法進行分析，按照季節(jié)、服裝類型、銷售時間、銷售區(qū)域、天氣情況等因素進行分析，從中分析出來，哪一款衣服，在哪一個季節(jié)，在哪個區(qū)域，多少價位賣出去合適。那么明年這個時候，進行服裝銷售時，就可以參照今年的情況進行生產和配貨。（4）對挖掘的結果進行評估，選擇能夠接受的評估結果交給服裝生產企業(yè)，為企業(yè)提供決策依據。在數(shù)據倉庫中存有海量的數(shù)據，需要分析和挖掘的時間比較長，要按照規(guī)則將挖掘出來的數(shù)據進行評估，最終得出能夠指導企業(yè)決策的數(shù)據。

3數(shù)據挖掘算法選取

數(shù)據挖掘算法比較多，選擇一個適合的數(shù)據挖掘算法進行服裝銷售中的數(shù)據挖掘主要參照以下幾方面因素。第一，算法預測的準確性。第二，執(zhí)行速度、健壯性。第三，可伸縮性以及可解釋性。根據上面幾方面因素，將服裝銷售系統(tǒng)數(shù)據倉庫中的服裝銷售記錄進行建模，創(chuàng)建一個水立方模型，進行多維度的分析[6-7]。服裝分為女裝、男裝、童裝、老年裝、情侶裝等，每個類別又被細分，例如女裝中，今年裙子哪一款流行，上衣哪一款流行，哪種顏色賣得好，哪種顏色賣得差，在哪一個季節(jié)、哪一個月，哪一天的上午還是下午，在哪一個地區(qū)是西安還是上海，在西安賣多少錢賣得好，在上海賣多少錢賣得好等。同一款、同一型號、同一品牌、同一面料的衣服，在不同區(qū)域應有不同的價格，例如一件西裝，在夏季在西安可能賣500元，但是到了春天、秋天在西安可能賣到1000元。在開元商城能賣1000元，可能在專賣店能賣800元，在二線、三線城市可能賣600元左右。有一款衣服可能在西安賣不出去，有可能在咸陽賣得非?；鸨霈F(xiàn)供不應求的現(xiàn)象。通過數(shù)據挖掘明確，同一種衣服哪個區(qū)域賣得好就多投放，哪個區(qū)域賣得不好就少放，這樣才不至于出現(xiàn)庫存積壓或者供不應求的現(xiàn)象。通過這些信息的挖掘分析，能夠為服裝企業(yè)提供比較準確的生產銷售指導[8]，企業(yè)明白明年這個地域、這個季節(jié)該生產哪種款式的、哪種顏色的、哪種類型的衣服、多少件。這樣可以優(yōu)化企業(yè)的生產、銷售環(huán)節(jié)，使企業(yè)的利潤最大化。

4結語

總之，在信息化高度發(fā)展的今天，傳統(tǒng)的營銷模式已不能適應經濟社會的發(fā)展，同時對服裝企業(yè)的發(fā)展也有巨大的影響。將數(shù)據挖掘技術應用于服裝銷售中，可以更加有效地提高服裝銷售水平，同時也能積極預測市場的變化，可以有效指導企業(yè)的生產?？梢杂行Х治龀龇b銷售過程中存在的風險，避免出現(xiàn)供不應求以及供過于求的現(xiàn)象，使服裝生產銷售環(huán)節(jié)緊貼市場需求，市場需要什么款式，就生產什么款式，哪種品牌賣得快、流行就多生產，哪種品牌賣得不好就少生產。同時也可合理指導庫存，避免出現(xiàn)庫存積壓過大的情況，導致資金流通不暢，或者庫存過少不供不應求。將數(shù)據挖掘引入服裝企業(yè)中，為服裝企業(yè)提供決策依據，使服裝企業(yè)按需生產、按市場定價，使服裝企業(yè)更加穩(wěn)定健康地發(fā)展。

參考文獻

[1]朱愛國.數(shù)據挖掘在L服飾公司銷售管理中的應用[D].上海:東華大學,2014.

[2]張鈺.面向服裝企業(yè)市場預測的數(shù)據挖掘技術研究[D].西安:西安工程大學,2015.

[3]崔寅舟.關聯(lián)規(guī)則和時序模式挖掘技術在服裝專賣店中應用的研究[D].上海:上海交通大學,2012.

[4]黃娜.數(shù)據挖掘在服裝企業(yè)庫存管理中的應用研究[J].城市建設理論研究(電子版),2012(34).

[5]胡爾江.數(shù)據挖掘在服裝CRM中的應用[D].廣州:華南理工大學,2010.

[6]郝建軍,翟歲兵,劉冬,等.數(shù)據挖掘技術識別可疑洗錢交易行為模式研究[J].電腦知識與技術,2016,12(14):204-205.

[7]郝建軍,翟歲兵,甘霖.數(shù)據挖掘在洗錢交易中的識別研究[J].中國新通信,2016,18(14):97-98.

[8]郝建軍.洗錢交易中的異常數(shù)據挖掘原理[J].信息與電腦,2016(8):109-110.

作者:郝建軍 劉斌 單位:1.陜西科技大學 2.陜西服裝工程學院