服装行业数据分析的要点——服装行业指标体系1从供应链的角度来看，服装行业的数据分析主要集中在进销存三个方面，其中存销比和销率是两个重要的分析指标。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。
你在服装方面做什么工作？我是一名时装图案设计师，在一家公司做图案。我也想转行回老家，也在考虑怎么办。店的服装生意没法做了。建议做服装相关的业务，这样行业跨度不大，可以很快进入角色。刚开始帮一个老板做淘宝，边做边学。很累。如果你是时装技师，比如样板师，这份工作工资一般还可以，但是这几年行情不太好。你年纪越大，对这份工作就越有经验。
服装行业如何利用大数据？
服装行业有着流行周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会生产库存难预计市场信息不畅通等特点，而利用大数据智能数据可视化分析却恰好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥威软件的鞋服行业BI方案就主打以爬虫对接填报的方式来迅速采集各个系统零售平台零售ERP上的数据上的数据做综合性零售数据可视化分析，以成熟的零售数据分析模型推动系统化分析挖掘，并以这些数据信息为支持优化生产结构销售库存计划等，及时把握市场风向提高销售额的同时降低市场风险减少不必要的成本投入。
服装行业发展如何？
近几年中国的发展可谓是蒸蒸日上，服装行业经过前几年的大洗牌，如今也进入一个潜伏期，，未来具体的走向我们不得而知，但是发展潜力还是非常大的，毕竟衣服是消耗品，是我们生活中必不可少的用品之一，而且随着流行趋势的改变，未来会衍生更多的服装款式，所以，虽然服装未来发展的具体走向我们不能确定，但是毫无疑问他的前景还是非常大的。
首先，未来几年的订单量会持续保持增长大家都知道现在是电商时代，全国有超过4亿人已经开始习惯并依赖网络购物，因为方便且便宜，你可以躺在床上，地铁上公车上，甚至在办公室的椅子上进行购物，而且价格相当便宜，也正是因为如此，服装行业多年积压的库存几乎被销掉了一大半，还有一部分被出口至非洲印度等地，可以说这两年服装的库存是最少的。
其次人们对服装的追求越来越讲究服装业内人士应该都清楚这两年的服装行情，相比以前每个季度开始爆款满天飞，一个款开始只下了几千件的单突然就爆款了，反复翻单数量达到几万甚至几十万，那时候走在大街上随时会出现撞衫的尴尬局面，这种日子已经一去不复返了。现在流行的更多是一些小众的款式，现在网络信息发达，人们可以通过网络来获取更多的信息，从而对流行的认知也有了很大的改变，因为见得多，每个人的追求都变得不一样，所以近几年出现很多小品牌的服装，他们的款式新颖，风格独特，每个品牌都有自己的风格。
