服装数据分析-服装数据分析需要哪些数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于服装数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍服装数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 服装买手是干什么的？职责都有什么？
2. 统计数据可分为哪几种类型，不同类型的统计数据各有什么特点？

服装买手是干什么的？职责都有什么？

服装买手负责一个品牌不同季节的货品***买、货品质量把控、货品销售途径、销售数据的把控以及库存量的平衡。工作简介及其它要求： 要求：

1、大专以上学历，1年以上服装类零售业的货品控制管理经验，有零售店面管理及***购相关知识经验；

2、有较强的统筹协调规划能力、库存控制能力，对数据反应敏锐，并有良好的货品分析能力3、良好的语言表达能力及沟通能力。4、头脑灵活，思维敏锐，对时尚流行信息敏感。5、热爱销售服务行业,善于了解目标消费群、竞争对手、产品定位等；6、了解市场营销知识，性格开朗外向，善与人相处。7、必须具备较强的数据分析和计算机基本操作能力。

统计数据可分为哪几种类型，不同类型的统计数据各有什么特点？

统计数据可分为四种类型，它们的特点和类型分别是：

1. 名义（分类）数据（Nominal/Categorical Data）：这种类型的数据用于对对象进行分类或标记，没有内在的顺序或数值含义。例如，性别、民族、品牌等。名义数据通常用文字或符号表示，不能进行数值运算。

2. 顺序（有序）数据（Ordinal Data）：顺序数据具有分类的特点，但存在内在的顺序关系。例如，教育程度（高中、本科、硕士等）、衣服尺码（XS、S、M、L等）。顺序数据可以进行排序和比较，但不能进行精确的数值运算。

3. 区间数据（Interval Data）：区间数据具有顺序关系，同时具备固定的间隔或差异。例如，温度（摄氏度、华氏度）、时间（小时、分钟）。区间数据可以进行排序、比较和加减运算，但没有绝对零点。

4. 比例（数值）数据（Ratio/Numerical Data）：比例数据具备所有其他类型数据的特征，同时有一个绝对零点，可以进行所有的数值运算。例如，年龄、身高、重量、收入等。比例数据可以进行排序、比较、加减乘除等各种运算。

不同类型的统计数据具有不同的特点和可应用的统计方法。正确地了解和处理数据类型对于进行准确的统计分析非常重要，以避免数据的误解和错误的推断。

答：统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型，这里主要按三种分类规则分类。　　（1）按照所***用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。　　（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据。　　（3）按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据（cross-sectional data）。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据（time series data）。

到此，以上就是小编对于服装数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于服装数据分析的2点解答对大家有用。