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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한기향 (건국대학교)
저널정보
한국복식학회 복식 복식 제71권 제1호(통권 제230호)
발행연도
2021.2
수록면
17 - 33 (17page)
DOI
10.7233/jksc.2021.71.1.017

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Despite the overall low growth of fashion industry due to growing interest in sports and increasing demand for sportswear, golf wear showed the biggest growth in 2020. Although the launch of new brands is continuing due to the growth of golf wear, as the competition is overheating and the consumers’ need is diversing, the issue of inventory has become one factor that hinders the growth of the fashion industry. The increase in big data and the use of AI due to Industry 4.0 are already widely used throughout the industry, and various attempts are already made in the fashion industry. The purpose of this study is to identify factors that can affect consumers’ purchases and propose strategies to solve inventory problems and maximize profit margins through predictive planning and production near to the point of sale. The authors analyzed the data utilizing SPSS Modeler 18.0, in particular its Neural Networks, CHAID, C&RT, GenLin, and Ensemble algorithms. The data used daily sales data and seven types of weather factor and day information provided by the Korea Meteorological Administration over the past three years (January 1, 2017 to December 31, 2019) of the domestic golf wear brand ’A’. The analysis shows the highest predictive power in the Ensemble model algorithm, with an accuracy of 82.7% of the prediction. The factor that has the greatest impact on sales forecasting was shown as category, followed by season and month as important variables in sales forecasting. An analysis of data separately for detailed analysis determined that the category was an important factor for prediction in all four seasons. In spring and fall, weather requirements such as average relativity, minimal air temperature, and average temperature have affected sales, while in summer and winter, days of the week have been identified as important factors for forecasting sales.nt factors for forecasting sales.
#big data(빅데이터) #day of the week(요일) #golf wear(골프웨어) #machine learning(머신러닝) #predictive analytics(예측분석) #weather factor(기상요인)

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구분석 및 결과
Ⅴ. 결론 및 제언
References

참고문헌 (48)

참고문헌 신청
‘Naver knows your fashion taste.…‘ Gender, age, etc. an alysis [‘네이버는 당신의 패션 취향을 알고 있다‘…성별·나이 등 분석] / Yonhapn ews google schola ‘The wall of the four dimensions that cannot be overcome.’Late comers of screen golf with new technology over the golf zone [‘넘사벽’ 골프존 넘자 新기술 앞세운 스크린골프 후발주자들] / Hankook Kyungjae News google schola A Lotte Home Shopping forecasts demand with AI wea ther forecast [롯데홈쇼핑, AI 기상예보로 수요 예측한다] / Net Korea google schola AI is a troubleshooter... Increase purchase conversion rate with big data-based personalization service [AI는해결사... 빅데이터 기반 개인화 서비스로 구매 전환율 높인다] / pparelnews google schola 조윤진 / 2020 / 3D 동작분석법을 이용한 골프 베이스 레이어 패턴개발 연구 / 한복문화 23(1):33~49 dbpia

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