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基于云计算的服装流行趋势预测机制研究

发布时间:2017-05-30 05:05

  本文关键词:基于云计算的服装流行趋势预测机制研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:如今,服装流行趋势预测在时代的发展中已经形成了专业预测机构、专业预测流程、比较系统的预测方法和预测机制,而这些传统的机制长期遵循的方法和手段主要是依靠有限的数据和人的主观感受和判断。随着信息技术的日益更迭,大数据时代意味着各种各样的信息可以联通融合在一个巨大的容器当中分析,更加迅速地统计大范围的数据,对其快速地进行分类查询和调用,而服装流行趋势预测机制也将随之产生巨大的变革。市场预测最终的目标是为了缩小决策的盲目性,通过预测把握未来市场变化的动态信息,缩小未来的不确定性,降低决策可能遇到的风险,使决策目标得以顺利实现。本文所研究的预测机制,是在信息获取和数据分析的基础上,为了获得整体上对趋势更加准确的判断,利用趋势演变的规律、预测原理、方法、手段,协调预测过程中各部分之间的关系,最终形成的一个完善的工作体系。围绕这个概念,本文整理服装流行趋势的变化规律相关研究、总结传统机制的预测方法和手段,提出将服装流行趋势预测与云计算对大数据的处理相结合,通过对服装流行趋势预测的深度分析,提出基于云计算的服装流行趋势预测机制。本文通过云计算预测所需要涉及到的几个阶段,包括数据的搜集、分析、编辑、传播与反馈进行具体的研究,总结出云计算对于每一个阶段的应用策略和应用预估,得到基于云计算的预测机制优于传统机制的论据以及提出实现云计算预测可能遇到的问题等。同时,对本文描述的预测机制得以运行的最重要组成部分,即服装流行趋势预测的输入数据的数据量化进行了详细分析。针对其中的数据量化问题,本文做出了进一步的探究,包括其量化规则、细分程度、模型选取以及录入和处理。之后,通过实例,对基于云计算的服装流行趋势预测机制进行了详细的解读,在实践操作中总结出数据量化的具体方法、原则、量化标准等具有理论意义的结论以供参考。通过一个简单的预测模型进行了近三年的服装流行趋势预测,并且阐述了预测的原理和流程,预测成果之一置于附录2以供查阅参考。最后,对本文提出的基于云计算的服装流行趋势预测机制进行了总结并对其未来发展进行了探讨。本文从服装流行预测机制的定义出发,结合云计算技术,从其中涉及到的各个角度和方面去研究,最终也回归到机制本身,本文认为基于云计算的服装流行预测机制是一种更新、更快高效更多元的新机制,笔者相信,这种新时代应运而生的新机制将会为服装行业带来更加辉煌的未来。
【关键词】:云计算 服装 流行趋势预测 预测机制 数据量化
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP393.09;TS941.13
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第一章 绪论10-19
  • 1.1 研究背景10
  • 1.2 研究意义10-12
  • 1.2.1 理论意义10-11
  • 1.2.2 实践意义11-12
  • 1.3 研究现状12-15
  • 1.3.1 云计算研究现状12-13
  • 1.3.2 关于服装流行趋势预测的相关研究13
  • 1.3.3 关于服装流行趋势预测机制的变化和发展研究13-14
  • 1.3.4 大数据环境对服装流行趋势预测机制的影响14
  • 1.3.5 研究的必然性与可行性14-15
  • 1.4 研究目的15-16
  • 1.4.1 架构云计算环境下的服装流行趋势预测机制15-16
  • 1.4.2 提高服装流行趋势预测的效率和准确度16
  • 1.4.3 建立一个更加全面的预测机制16
  • 1.4.4 将各个方面的理论实现在大数据环境中16
  • 1.5 研究内容16-18
  • 1.5.1“云计算”的应用方式16
  • 1.5.2“预测机制”的实现16-17
  • 1.5.3 基于云计算下的服装流行趋势预测机制的架构和应用17-18
  • 1.6 研究方法和技术路线18
  • 1.6.1 研究方法18
  • 1.6.2 技术路线18
  • 1.7 论文框架18-19
  • 1.8 本章小结19
  • 第二章 云计算基础19-26
  • 2.1 云计算的概念19-20
  • 2.2 云计算的兴起20-21
  • 2.2.1 云计算兴起的原因20-21
  • 2.2.2 云计算兴起和发展21
  • 2.3 云计算的分类21-23
  • 2.3.1 基础设施即服务(IaaS)22
  • 2.3.2 平台即服务(PaaS)22-23
  • 2.3.3 软件即服务(SaaS)23
  • 2.4 云计算的应用现状23-25
  • 2.4.1 国外云计算的现状24
  • 2.4.2 中国云计算的现状24-25
  • 2.5 云计算与大数据25
  • 2.5.1 云计算下数据的存储25
  • 2.5.2 大数据可视化分析法25
  • 2.6 本章小结25-26
  • 第三章 基于传统的服装流行趋势预测机制的归纳分析26-30
  • 3.1 服装流行趋势预测的发展及现状26-28
  • 3.1.1 服装流行趋势预测的发展26-27
  • 3.1.2 服装流行趋势预测方法的现状27-28
  • 3.2 传统服装流行趋势预测机制归纳及要素分析28-29
  • 3.2.1 传统服装流行趋势预测机制归纳28-29
  • 3.2.2 传统服装流行趋势预测机制的要素分析29
  • 3.3 本章小结29-30
  • 第四章 基于云计算的服装流行趋势预测基础30-37
  • 4.1 基于云计算的服装流行趋势预测机制30
  • 4.2 服装流行趋势预测数据的搜集环节30-32
  • 4.2.1 服装流行趋势预测所需的数据类型31
  • 4.2.2 数据的查找和调用31-32
  • 4.3 服装流行趋势预测数据的分析环节32-34
  • 4.3.1 数据的分析32-33
  • 4.3.2 数据的归类33-34
  • 4.4 服装流行趋势预测结果的编辑、传播与反馈34-35
  • 4.4.1 服装流行趋势预测数据的编辑34
  • 4.4.2 服装流行趋势预测结果的传播34-35
  • 4.4.3 服装流行趋势预测结果的反馈35
  • 4.5 服装流行趋势预测在云计算环境中可能遇到的问题分析35-36
  • 4.5.1 数据的量化难题35
  • 4.5.2 趋势预测平台搭建难题35-36
  • 4.6 本章小结36-37
  • 第五章 云计算环境中服装流行趋势预测数据的数据量化37-44
  • 5.1 数据量化的概念、目的及意义37-38
  • 5.1.1 数据量化的概念37
  • 5.1.2 数据量化的目的37-38
  • 5.1.3 数据量化的意义38
  • 5.2 服装流行趋势预测数据量化的规则制定38-40
  • 5.3 数据量化的细分程度40
  • 5.4 数据量化模型的选取40-43
  • 5.5 量化数据的录入和处理43-44
  • 5.6 本章小结44
  • 第六章 基于实例的云计算服装流行趋势预测机制分析44-52
  • 6.1 基于实例的云计算简介44-47
  • 6.1.1 实例项目介绍44-45
  • 6.1.2 服装流行趋势预测平台的结构45-47
  • 6.1.3 笔者参与的项目部分说明47
  • 6.2 流行趋势板块成果生成流程47-51
  • 6.2.1 数据的搜集环节48-49
  • 6.2.2 数据的分析环节49-50
  • 6.2.3 数据的成果与反馈环节50-51
  • 6.3 流行趋势预测板块的提升空间51-52
  • 6.3.1 数据录入规则维护51-52
  • 6.3.2 数据类型扩展52
  • 6.4 本章小结52
  • 第七章 结论与展望52-55
  • 7.1 论文成果52-53
  • 7.2 创新点53-54
  • 7.3 未来研究方向54-55
  • 参考文献55-58
  • 附录 1.数据字典编写实例58-66
  • 附录 2.实例展示《2014秋冬女装大衣色彩秀场分析》66-74
  • 攻读学位期间的研究成果74-75
  • 致谢75

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