Fashion Market Intelligence

课程简介

本科目概要/建议大纲 (I) 什么是时尚市场情报？ - 数据对时尚业务的价值 - 信息收集与决策制定 - 数据仓库 (II) 使用免费开源软件（如 KNIME）进行时尚数据分析 - KNIME 简介；在 KNIME 中移动：节点；KNIME 中的“Hello World”：CSV 读取器、排序、Excel 写入 - 使用 Python 进行商业编程 (III) 转换时尚数据 应用数据挖掘工具和分析：建模数据、合并表格、连接器、聚合值（如，分组、透视表） (IV) 什么是机器学习？ - 机器学习的方式： (i) 预测时尚市场价格，(ii) 分段时尚客户，(iii) 寻找最佳时尚促销策略 - 三种类型的机器学习算法： (i) 监督学习，(ii) 无监督学习，(iii) 强化学习 - 评估时尚企业的绩效 (V) 时尚业务的市场情报 - 分析、设计和实现时尚市场情报系统 - 市场情报——客户分段 - 社交媒体、大数据和数据挖掘 - 市场情报的战略方法

学习目标

本科目旨在概述收集、转换和组织数据以得出结论、进行预测并推动时尚业务的知情决策的基本知识。

先修要求

无

教学模式

讲授将提供数据挖掘的基本知识（即概念、技术和方法）。 辅导课将用于将所学知识和原理应用于学生的数据挖掘实践。 小组/个人项目将用于培养学生定义问题的能力；学生将有机会尝试如何将数据转化为解决描述的问题并为时尚组织做出更好的管理决策。 课堂参与在辅导课和小组讨论中非常重要。