时尚是多种多样的，分为很多风格。想要搭配的时装，要根据自己的身材外貌和气质来搭配。每个人每天都会遇到搭配的问题，尤其是对于时尚行业的人和设计师来说，服装的搭配是一个需要不断思考的问题。。黑色波点裙搭配简单的黑色t恤，带来时尚感。干练简约的风衣外套一些欧美的衣服，比如廓形风衣外套，休闲随意，也显示出女性干练时尚。
在销售领域，无论是线上还是线下，大数据都可以提供相当大的帮助。首先是大数据。如果描述的那么多就更好理解了。在这方面，大数据不仅仅是数据本身，还包括数据传输、存储、计算、结果分发等一系列处理技术。数据有很多种，包括数字、文字、图片、视频、音频、销售数据等等。
什么是大数据，如何利用大数据来销售产品？
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越新鲜的数据，越好。
2数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的新鲜数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。
在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一人群定位我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二地域定位分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。
都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三产品定位什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四趋势定位通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。
服装行业如何利用大数据？
服装行业具有流行周期短、季节性强、产销链条不畅、市场机会丧失、生产库存不可预测、市场信息不畅等特点。而利用大数据智能数据可视化分析，正好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥维软件针对鞋服行业的BI方案，主要是通过爬虫对接和上报的方式，从各个系统的零售ERP中采集数据，对零售数据进行全面的可视化分析。它以成熟的零售数据分析模型推动系统的分析和挖掘，以这些数据信息为支撑，优化生产结构、销售和库存计划，从而及时把握市场趋势，提高销售额，降低市场风险和不必要的成本投入。
搭配上有几个重点。首先，它体现了一个人的性格和气质。衣服是暴露的表现。你有什么样的性格，从你的穿着就能看出来。第二，是舒适度。大部分人还是过着日常生活。他们要考虑自己的身体穿着和舒适度，穿上衣服能不能得到一定的锻炼，会不会限制人的活动。第三，是场合。你穿或搭配的衣服一定要考虑场合。这是社交礼仪的一种表现。这些都是日常衣服搭配思路。对于设计师来说，其实很大一部分会接触到更多其他品类的搭配，比如配饰，包括鞋子、首饰、头饰包，甚至是妆容、发型的整体造型搭配。这个比较复杂，档次比较高，也是直接考虑设计师品味的工作。其实没有好坏之分。没有人会制定法律来规定什么样的搭配好，什么样的搭配不好。它是设计师个人的体现，是服装搭配的起点和终点。完全体现了一个人的全方位审美。第一，先不考虑前面提到的实际穿着性和舒适性。在概念服装或者一些高级定制或者一些高级定制成衣中，这些点是不必要的，不必完全死板。所以这几类服装造型搭配中的个人因素会占主导地位，是主要看点。所以搭配也要区分服装的种类，只有在这个前提下才能更好。
