羽绒服购买色系流行情况分析数据

"本数据是对平湖羽绒服产业带内黑色、米白、粉色、灰色、白色、咖色、米色、黄色、卡其色及其他等10类市场主流色系的羽绒服月度销售情况进行统计和流行趋势分析的数据集。数据基于羽柔经营方向旗下订单系统真实销售记录生成，涵盖各色系在不同尺码维度下的订单量、销售额、退款情况及月度增长趋势。 本数据有助于羽绒服生产企业根据不同色系的流行度指数合理规划产品开发方向与色彩布局，使其当季新款在设计端即贴合市场偏好，降低试错成本；同时为采购商及批发商提供色系层面的选品依据和备货策略参考，帮助其优化库存结构，避免因颜色判断失误造成滞销或断货。 通过对月度色系销售占比及增长率的追踪，本数据还可用于预测下一阶段羽绒服色系流行走向，支持羽柔及产业链上下游合作伙伴提前调整经营策略，快速响应终端市场需求变化，提升在平湖羽绒服产业集群中的综合竞争力。" 1. 数据来源与预处理 （1）数据收集：收集公司订单系统中羽绒服产品的销售记录，具体字段包括：下单时间、颜色、尺码、订单金额、售后信息、订单状态、当前进度等。 （2）数据预处理：剔除“已取消”状态的订单；将476种原始颜色映射为黑色、米白、粉色、灰色、白色、咖色、米色、黄色、卡其色、其他共10个色系。 2. 计算该色系月度销售占比（MS）（%）= 当月该色系净销售额 / 当月所有色系净销售额 × 100%； 3. 计算该色系月度增长率（Gr）（%）=（本月该色系净销售额 - 上月该色系净销售额）/ 上月该色系净销售额 × 100%； 4. 计算流行度指数（FPI）= α × MS + β × log(1 + |Gr|)，其中α+β=1，α和β为权重系数，用于调整月度销售占比和月度增长率对流行度指数的影响程度。权重值采用数据驱动的最优化方法：在候选权重空间内（α从0.1到0.9，步长0.1）进行网格搜索，选择使当月FPI与下月该色系实际净销售额之间皮尔逊相关系数最大的权重组合作为最优权重（α，β）。确定后的权重统一应用于所有月份和色系的计算。经数据优化，当前数据集最优权重为 α=0.1，β=0.9。 5. 计算流行度标准化得分（N）= (FPI - min(FPI)) / (max(FPI) - min(FPI)) × 100，其中max(FPI)表示当月统计的最大流行度指数值，min(FPI)表示当月统计的最小流行度指数值。流行度标准化得分将在0到100之间，得分越高表示越流行。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集基于浙江羽柔科技有限公司订单系统真实销售记录生成，统计平湖羽绒服产业带内黑色、米白、粉色、灰色、白色、咖色、米色、黄色、卡其色及其他共10类主流色系的羽绒服月度销售情况。数据涵盖订单量、销售额、退款及月度增长趋势，并计算各色系的月度销售占比、增长率、流行度指数（FPI）及标准化得分，以反映色系流行程度。该数据集可为羽绒服生产企业提供产品开发与色彩布局参考，为采购商和批发商提供选品备货依据，并支持预测下一阶段色系流行走向，助力产业链协同响应市场变化。