服装行业执行标准.

FZ/T 73043-2012《针织衬衫》等标准正式发布

发布时间：2013年02月28日

2012年12月28日中华人民共和国工业和信息化部2012年第70号公告已发布，中华人民共和国工业和信息化部批准了681项行业标准，与纺织品服装行业相关标准有110项，具体标准目录见下表。

服装行业大数据解析

服装行业大数据解析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

2015年服装行业大数据解析本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况

2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况 2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。

服装行业年度分析报告

2006年服装行业分析报告服装行业市场环境分析一、服装总体市场分析衣、食、住、行是人类生活的四大元素。人们把“衣”放在首位,可见衣服对于我们的重要性。中国人口十四亿，庞大的人口基数本身就组成了一个庞大的服装消费市场。同时随着中国国民收入的不断飞升，在2004年人均GDP超过了1000美元后，中国市场将进入精品消费时代，服装消费将不再仅仅为了满足其最基本的生存需求，将向更高的心理需求、自我满足需求跃进，特别是几千万人口跨入中产阶级后，其对反映自身社会地位和品位的服饰的需求将越来越迫切，将成就一批抓住了该阶层需求的服装品牌。国内服装市场将越做越大，市场细分将越来越小，但今后国内服装市场的消费趋势将集中在精品化和个性化上。二、服装市场细分分析、性别细分1．女装市场分析：女装市场一直是服装市场的大头，其一直引领着时尚和潮流，是时尚、个性的代表。女性购买服装的频率和金额是所有服装消费群体中最多的，有得女装者得天下一说。因此众多企业和资源混战在女装市场里，女装品牌众多，各品牌之间差距不大。据统计，排在前十位的品牌之间市场综合占有率的差距并不大，总和也只在15%左右。国内女装品牌带有强烈的区域色彩，还没有一个能在全国形成规模和影响，例如颜色鲜艳、色块较大、结合时尚流行款式的“汉派”服装，带有江南文化气息的杭州女装产业和具有港澳风格的深圳、广东虎门女装产业。众多国内女装品牌其定位基本是定位在中低档市场，在中高档市场上还没几家知名品牌。同时随着国内消费者消费观念的成熟和国内市场的不断扩大，世界女装大牌也纷纷进军中国，国内市场越来越成为世界女装的重要组成部分。国外女装品牌纷纷进住国内的一线城市，或专店或专柜。虽说其目前渠道较少，价格定位较高，但其对女装高档市场的影响和对国内女装时尚趋势的影响却是巨大的，基本占椐了高档市场。同时国外品牌为了开拓更广阔的内地市场和占椐中高档女装市场，与国内品牌合作的步伐越来越快，市场竞争也越来越激烈。

我国服装产业现状分析以及发展前景预测.讲义

我国服装产业现状分析及发展前景预测一、服装行业总体概况在经济全球化的形势下，服装行业的竞争日益加剧，这对我国服装行业既是新的机遇和挑战，同时也是中国从服装大国建设服装强国的关键。建设服装强国的根本性因素是依靠服装科技生产力的跨越式进步，实现劳动生产率的大幅提高。尤其我们是十三亿人口的大国，是全世界最大的服装消费国和生产国。近几年中国的服装业有着较大的发展，服装业的发展大大推动了中国国民经济的发展，2005年纺织服装的总产值约占全国总产值的十分之一，并已连续五年出口创汇顺差第一，服装产业一直为中国出口创汇作出了巨大的贡献。同时中国已成为全世界最大的服装生产加工基地，全世界每三件服装，其中一件来自于中国生产。按照《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》关于科技工作“自主创新，重点跨越，支撑发展，引领未来”的指导方针，把增强自主创新能力作为科学技术发展的战略基点和调整产业结构、转变增长方式的中心环节，大力提高服装行业原始创新能力、集成创新能力和引进消化吸收再创新能力。服装科技涵盖了技术与艺术两个方面，两个方面相辅相成，缺一不可。根据行业客观现实，本着有所为有所不为的原则，分别以重点领域及优先主题、前沿研究、基

础研究和人才培养四个部分作为服装行业科技发展指南，通过这些技术的突破和项目的研发、应用，全面提高服装行业的产品质量、服饰文化、设计水平、工艺与装备水平、管理水平、人才素质、信息化程度及公共服务能力，指导行业科技发展，推进企业的科技进步，带动整体产业升级。据有关近年来的数据统计，2001年纳入国家统计指标的企业有21000多家，其中87、5%是小企业，大部分是从个体、乡镇企业发展起来的非国有企业，产值占76%，控制的资产占63%，实现利润达到了90%。效益好的企业集中在浙江、江苏、广东、山东、上海地区，销售收入占全行业的76%，实现利润占全国的90%。广东、江苏、浙江、山东、福建、上海等东南沿海省份所生产的产品占据了全国80％以上的市场份额。新十年启幕，产业能否全面回暖、地方的服装振兴规划、纺织振兴规划实施的第二年，承接产业转移，中西部各个省份承接产业转移的大潮、服装产业由沿海向内地转移、各地兴建服装工业园区。新疆的棉花、内蒙的羊绒、宁夏的皮草、中国服装的重心在东部，但是产业资源的重心却在中西部。产业转移不是简单的设备迁移，而应该是能力的迁移。转移的过程是兼并重组的过程，也是由弱到强的过程，只有淘汰落后产能才符合产业发展规律。”而这些服装企业的生产形势是典型的“加工型企业”。服装产业开始由生产加工型为主向品牌加工和贸易型转变。面对一直向好的国际国内市场和政府扶持力度，服装业如何把握好商机，把自己最好产品展现出来，使在长期的发展中做大做强，是

美国服装行业分析报告

2017年美国服装行业分析报告报告由上海腾道独家原创数据来源：Avention官方数据库上海腾道作为一家商业数据公司，深知当前中国市场数据分析报告内容缺失，很多行业公司对市场、行业、竞争对手都没有准确的数据分析和宏观的概念，对市场的进入趋于盲目。基于此，上海腾道在此利用自身强大的大数据库，免费开放相关市场和行业数据分析报告。腾道希望通这些免费数据行业报告，能让各位对相关行业又深入的数据化的宏观了解，并为相关决策提供参考。腾道将陆续免费公布不同市场和行业报告，敬请关注！各位也可留言告诉我们希望看到什么行业、什么地区的行业报告，我们将尽最大努力给大家做出呈现。本行业报告为2017年美国服装行业预测分析报告。分析调用了2012-2016年度数据，深度阐述了美国服装行业进出口发展的现状以及对2017-2021年的市场分析和预测。一、强调预计美国2021年的服装需求将达到959亿美元，比2016年的875亿美元增长1.9％。预计可支配收入水平的上升有望提振消费者信心，刺激服装采购。预计2021年最大的上衣需求将达到334亿美元。由于国外劳动力成本上涨的推动，更换采购和服装价格上涨预计将维持对细分市场的需求。预计到2021年，内衣和睡衣的销售额将以每年2.3％的速度增长，这是所有离散细分市场中增长最快的。销售以性能材料为特色的高价产品将支持收益。美国2016年服装净进口额为789亿美元，当年进口占94％，出口占34％。2016年，领先的美国服装供应商包括PVH公司（PVH），Ralph Lauren公司（Ralph Lauren）和VF公司（VFC）。

图1|美国服装需求的主要趋势，2016-2021 二、市场环境（一）历史趋势美国服装需求在2016年达到875亿美元，在2006-2016年期间平均每年增长0.2％。服装市场本质上是周期性的，因消费者消费活动而波动。虽然服装构成了基本的必需品，但在经济困难和高失业率时期，消费者购买廉价商品和更换服装的频率较低。但是，服装产品的生命周期相对较短，时尚潮流不断推动销售。另外，市场经历季节性趋势;例如，第四季度的假期和第三季度的返校购物促进了零售销售。在2006-2016年期间，通过相对便宜的进口提高市场渗透率，对价值需求产生了下行压力。材料成本上涨（如2010年和2011年棉花价格大幅上涨）以及海外劳工（例如中国十年来两位数的年均工资增长）开始抵消了这一趋势。另外，消费者对新型消费品（尤其是智能手机和平板电脑等）的消费者可支配收入的竞争日益加剧，这使得整个十年的服装需求都受到影响。

(行业分析)国内服装行业分析

（行业分析）国内服装行业分析

国内服装行业分析市场环境分析壹、服装总体市场分析衣、食、住、行是人类生活的四大元素。人们把“衣”放在首位,可见衣服对于我们的重要性。中国人口十四亿，庞大的人口基数本身就组成了壹个庞大的服装消费市场。同时随着中国国民收入的不断飞升，在2004年人均GDP超过了1000美元后，中国市场将进入精品消费时代，服装消费将不再仅仅为了满足其最基本的生存需求，将向更高的心理需求、自我满足需求跃进，特别是几千万人口跨入中产阶级后，其对反映自身社会地位和品位的服饰的需求将越来越迫切，将成就壹批抓住了该阶层需求的服装品牌。国内服装市场将越做越大，市场细分将越来越小，但今后国内服装市场的消费趋势将集中在精品化和个性化上。二、服装市场细分分析 1、性别细分女装市场分析：女装市场壹直是服装市场的大头，其壹直引领着时尚和潮流，是时尚、个性的代表。女性购买服装的频率和金额是所有服装消费群体中最多的，有得女装者得天下壹说。因此众多企业和资源混战在女装市场里，女装品牌众多，各品牌之间差距不大。据统计，排在前十位的品牌之间市场综合占有率的差距且不大，总和也只在15%左右。国内女装品牌带有强烈的区域色彩，仍没有壹个能在全国形成规模和影响，例如颜色鲜艳、色块较大、结合时尚流行款式的“汉派”服装，带有江南文化气息的杭州女装产业和具有港澳风格的深圳、广东虎门女装产业。众多国内女装品牌其定位基本是定位在中低档市场，在中高档市场上仍没几家知名品牌。同时随着国内消费者消费观念的成熟和国内市场的不断扩大，世界女装大牌也纷纷进军中国，国内市场越来越成为世界女装的重要组成部分。国外女装品牌纷纷进住国内的壹线城市，或专店或专柜。虽说其目前渠道较少，价格定位较高，但其对女装高档市场的影响和对国内女装时尚趋势的影响却是巨大的，基本占椐了高档市场。同时国外品牌为了开拓更广阔的内地市场和占椐中高档女装市场，和国内品牌合作的步伐越来越快，市场竞争也越来越激烈。男装市场分析：根据国家统计局2000年第五次全国人口普查公报,中国男性人口数量为65355万人,占总人口的51.63%,比女性的比例略高,由此可见,中国的男装消费者构成了壹个容量不容忽视的市场。目前我国男装业的发展已具有相当的基础：男装企业拥有现代化生产设备，产品市场定位相对明确，质量比较稳定。继2001年11家衬衫品牌荣获中国名牌战略推进委员会评价的“中国名牌”后，2003年又有12家男西服品牌荣获“中国名牌”称号，我国男装产品实物质量的发展已达到壹定的水准；品牌集中度较高、产业集群化发展速度较快；企业生产运营向系列化、休闲化、国际化、多品牌、多元化方向发展，企业投资领域不断扩大，企业间资源整合周期缩短；企业注重利用品牌效应，建立产品跨地区、跨国市场营销网络。由于中国男

深入浅出解析大数据平台架构

目录：什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。大数据的4V特征-来源公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

中国服装行业发展现状与趋势

一、服装行业概述 1.1服装行业概要在所有的行业中，服装行业是个永恒的朝阳产业。中国是世界上最大的服装消费国，因此与时尚潮流的密切接轨，使人们的服装更新频率日益频繁。服装制品的内需市场正由量的膨胀向质的细分化、多样化方向发展。领域也从正装到晚装、个性化时装，从一般设计到多元化设计方向扩展。流通也随着传统的流通体制转变为当今大型时尚购物中心、品牌商店、网上购物等新的流通方式。由于全球化的影响，消费者的生活方式产生了很大变化，服装的个性化、多样化、差别化加也正加速化。随着全球经济的加速化，服装业界的海外贸易也逐步增加，海外贸易的方式也将向多样化发展。 1.2 服装行业现状 2007年，服装行业大企业纷纷出手开始了新一轮“圈地运动”，原来在从业于沿海发达地区回乡创业的“新企业家”队伍也在内陆省份开始圈地建厂，圈地的目标主要集中在江苏苏南地区、安徽省、江西省、四川省、河南省、重庆市等省市地区。杉杉、雅戈尔、报喜鸟、红豆、波司登等上市公司率先在上述地区大规模投资，法派、培罗成、高邦、凯撒等大企业也将西服、衬衫、职业装等大类产品生产线迁往外省。同时，承接转移的内陆地区也在进行着“招商战”，通过专业工业园区建设、服务手段升级、劳动力供给和培训、经济政策优惠等手段来吸引优质资产投资。《中部地区扩大增值税抵扣范围暂行办法》等法规政策也推进了梯度转移进度。梯度转移的原因主要有几点：承接外销订单转移。鉴于劳动力供给不足、成本上升、能源紧缺、环境保护等因素影响，沿海地区以无法按照原有价格完成附加值较低的产品加工，海外客户在寻找转移这类产品加工的承接地，一部分订单转到了比我国更具报价优势南亚国家，另一些订单则转向了有一定产业基础的中国内陆省份。转移的主要产品有针织服装、休闲类服装、童装、牛仔服装等。

史上最全的大数据解析

大数据目录大数据概念：史上最全大数据解析 (1) 大数据概念：史上最全大数据解析现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了

我国服装行业产销现状与发展

我国服装行业产销现状与发展龙凤成都纺织高等专科学校服装营销 201105052019 摘要：针对我国服装企业结构形态存在的问题，结合我国服装行业发展的现状，指出当前服装行业生产、营销存在的主要问题和不良现象；指出服装行业发展的核心精髓所在，分析我国服装企业今后发展之路，强调产业结构合理调整是我国服装企业发展策略，一适应新时代高层次竞争的需要。关键词：服装生产，服装营销，服装发展，快速反应。一、我国服装工业概况目前我国的服装企业结构大致有两种形态：（1）开发型企业结构。这类企业有着强大的设计开发能力和市场营销能力，而生产只是实验型的，或者说是样板型的，同时还拥有强大的外发生产加工的管理能力。企业的运作就像是举哑铃一样，紧握中间的生产开发和生产管理能力去平衡两端的设计和营销能力，用两端的力量来显示企业的实力。这种企业的综合开发能力强，对市场和竞争对手有很强的侵略性。像这种两端大中间强的“哑铃型”结构也可称之为主动型市场结构企业。（2）加工型企业结构。改革开放后中国服装产业再起步时，早就了许多这类加工型企业。这类企业虽在生产管理和成本核算方面相对有优势，生产能力也相对较强，但由于设计和营销能力薄弱，对市场较大的波动承受力不够。另外，犹豫企业设计能力不足，大多采用仿效跟随的产销策略，限制了企业的市场发展战略。像这种两端弱中间较强的“腰鼓型”结果也可称之为被动型市场结果企业。二、服装行业生产、营销存在的主要问题和不良现象（1）服装科技落后。（2）我国尚没有一个世界级品牌。（3）服装销售预测和生产计划缺乏科学量化分析。（4）服装降价、打折成风。（5）供需矛盾依然存在——卖衣难，买衣也难。（6）服装市场“盗版”、“克隆”现象严重。三、服装行业的发展之路（1）增强创新意识，提高服装产品的附加值创新意识和能力是企业驾驭市场变化并保持持续发展的根本动力，也是服装企业发展之魂。同时创新意识的基础是技术创新，服装企业应更加密切注意国际服装科技的发展趋势和市场动态，大力引进和使用服装CAD，利用先进的虚拟企

服装行业大数据解析

2015年服装行业大数据解析本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11 月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35 亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况 2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况

2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。 11月限额以上单位服装类商品零售额不同渠道销售表现迥然不同。服装线上渠道销售快速扩张，各电商平台和垂直电商已经成为服装内销的重要渠道，并对传统线下销售起到补充和一定程度

解读大数据的定义及运行与分析

解读大数据的定义及运行与分析随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。大数据在运行过程中首先要进行预处理主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。（1）辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。（2）抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。（3）分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先，想要系统的了解大数据，我们从最基础的三个方面进行解析。第一是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

中国服装行业现状的分析

中国服装行业现状的分析一、行业概况二、中国服装行业产业集群现状 1、服装产业集群概况 2、服装产业集群特征 3．影响服装产业集群发展的重要因素三、我国服装行业单个企业发展趋势分析（一）产业深度发展（二）国内服装市场面临“洗牌”。（三）国际资源和国际市场同等重要。四．行业政策分析 1、国际环境 2、国内环境 3、外贸政策 4、上市公司利用资本市场的投资收益大幅度增长。 5、收购兼并的步伐在加快 6、人民币升值对纺织品服装出口几多影响：五、行业竞争分析 (一)国内状况: 一、市场概况二、竞争形势三、销售管道四、进口及贸易法规 (二)国际情况: 一、优势分析二、劣势分析三、外部威胁四、竞争战略选择六．行业关键成功因素分析 (1)政府关系资源 (2)资金状况 (3)市场灵敏度 (4)品牌效应七、行业内重要企业分析（一）、才子中国男装的国粹（二）、庄吉：行百里者半九十评价：行业概况要点明确，数据也很新。

一、行业概况中国是十三亿人口的大国，是全世界最大的服装消费国和生产国。近几年中国的服装业有着较大的发展，服装业的发展大大推动了中国国民经济的发展，2005年纺织服装的总产值约占全国总产值的十分之一，并已连续五年出口创汇顺差第一，服装产业一直为中国出口创汇作出了巨大的贡献。同时中国已成为全世界最大的服装生产加工基地，全世界每三件服装，其中一件来自于中国生产。 2007年1-12月份，中国规模以上服装企业累计完成服装产量201.59亿件，其中梭织服装94.56亿件，针织服装107.03亿件，与2006年同期相比分别提高了14.36%、13.13%和15.47%。规模以上企业产量约占全行业服装总产量的39%，比上年同期提高了近6个百分点。2007年全行业服装产量为512亿件，与2006年持平，其中：梭织服装178亿件，同比下降1.11%；针织服装334亿件，同比增长0.60%。 2008年1-3月，累计生产服装431221万件，累计同比上涨5.87%。1-3月份全国梭织服装累计产量198424万件，累计同比增长5.93%；全国针织服装产量累计为232797万件，累计同比增长5.81%。在国家的“十一五”中，国家明确指出，未来5年服装行业发展的重点任务是：加大、加快服装自主品牌建设，吸纳国际化设计人才，提高产品设计能力；加强产品设计和市场推广；积极寻找国际市场突破口，利用国际化营销手段，提高自有品牌出口比重，力争到2010年形成若干个具有国际影响力的自主知名品牌；积极推广使用先进服装设备，到“十一五”末行业国际先进水平设备比重要达到50%，劳动生产率提高到70000元/人/年。面对一直向好的国际国内市场和政府扶持力度，服装业如何把握好商机，把自己最好产品展现出来，使在长期的发展中做大做强，是服装行业管理者们共同关心的问题。下面我就自己对行业的认识谈谈自己的看法，希望与大家共同学习与提高。二、中国服装行业产业集群现状 1、服装产业集群概况近年来，我国服装产业日益向集群化发展，以长江三角洲、珠江三角洲、环渤海三角洲三大经济圈为辐射中心，在服装主产区广东省、浙江省、江苏省、山东省、福建省等地，围绕着专业市场、出口优势、龙头企业形成了众多以生产某类产品为主的区域产业集群。如河北容城的衬衫，山东诸城的男装、即墨的

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模数据来源：中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。生鲜电商 1、产业综述

服装类执行标准

部分服装、服饰产品国家或行业标准编号一、机（梭）织类： 1、男西服、大衣（含毛呢服装）：GB/T2664-2009产品等级分优等品、一等品、合格品 2、女西服、大衣（含毛呢服装）：GB/T2665-2009产品等级分优等品、一等品、合格品 3、西裤（含毛呢西服裙）：GB/T2666-2009 产品等级分优等品、一等品、合格品 4、衬衫：GB/T2660-2008产品等级分优等品、一等品、合格品 5、风衣（2010-4-1）：FZ/T81010-2009产品等级分优等品、一等品、合格品 6、单、夹服装：FZ/T81007-2003 产品等级分优等品、一等品、合格品 7、水洗整理服装：GB/T22700-2008 产品等级分优等品、一等品、合格品 8、牛仔服装：FZ/T81006-2007 产品等级分优等品、一等品、合格品 9、茄克衫：FZ/T81008-2004产品等级分一等品、合格品 10、棉服装：GB/T2662-2008产品等级分优等品、一等品、合格品 11、连衣裙、裙套：FZ/T81004-2003 产品等级分优等品、一等品、合格品 12、儿童服装、学生服：FZ/T81003-2003 产品等级分优等品、一等品、合格品 13、机织学生服：GB/T23328-2009 产品等级分优等品、一等品、合格品 14、婴幼儿服装：FZ/T81014-2008 产品等级分优等品、一等品、合格品 15、睡衣套：FZ/T81001-2007产品等级分优等品、一等品、合格品 16、羽绒服装：GB/T14272-2002产品等级分优等品、一等品、合格品 17、丝绸服装：GB/T18132-2008 产品等级分优等品、一等品、合格品 18、领带：GB/T23314-2009 产品等级分优等品、一等品、合格品 19、缝制帽：FZ/T82002-2006 产品等级分优等品、一等品、合格品 20、围巾、披肩：FZ/T81012-2006 产品等级分优等品、一等品、合格品 21、婚纱和礼服：FZ/T81015-2008 产品等级分优等品、一等品、合格品二、针织类： 1、棉针织内衣：GB/T8878-2009产品等级分优等品、一等品、合格品 2、化纤针织内衣：FZ/T73024-2006 产品等级分一等品、合格品 3、针织保暖内衣：FZ/T73022-2004 产品等级分优等品、一等品、合格品

服装行业宏观环境分析

服装行业宏观环境分析一、政治与法律环境针对服装行业面临的实际困难，政府连续出手救市。首先是面临国外市场萎缩、人民币升值的不利环境，国内服装出口受阻。作为劳动密集型的传统产业，服装行业从业人数多、牵扯面大。政府在这样的不利局面下，首先提高了服装出口退税率，及时缓解了出口型企业的赢利压力；此后，又出台《纺织工业调整和振兴规划》。服装是一个国家的工业化跳板行业，在相当长的一个阶段，我国政府都一定会在政策上继续有所支持。二、经济环境分析一个企业的发展，离不开自身的努力，也离不开所处的宏观环境。宏观环境直接或间接地影响着企业的战略管理。经济环境是宏观环境中的一个影响因素，是指构成企业生存和发展的社会经济状况即国家的经济政策，一个国家的经济状况影响到具体产业和企业的表现，所以经济环境对企业的生产经营活动有着更直接、更显著的影响。 1、经济增长率 08年金融危机以来，我国的经济增长率有所减缓。据法新社报道，这场金融危机压落中国经济增长率至个位数，08年全年的经济增长率下跌到9.6%，在此之前，中国的经济增长率06年为11.1%，07年为11.9% 。这场金融危机对我国的服装产业带来一定的影响，因为在宏观经济低速发展或停止倒退的情况下，市场需求增长很小甚至不增加，企业发展机会就减少了。尽管服装是日常生活必需品，但是在经济危机下，人们的可支配收入减少，这会导致人们缩减需求，减少对服装的购买，换句话说，对服装的价格更为敏感，会避免选择高价位的服装，这对高档次的服装业造成一定影响。而全球面临同样的困境，外国对中国的服装需求量也减少，导致了我国服装行业的出口量下降。尽管我国的经济在不同程度上受到金融危机的影响，但是政府采取了适度宽松的货币政策和积极的财政政策促进经济的发展，也取得了一些成效，经济增长率在回升，这有利于服装行业的发展 2、可支配收入可支配收入决定了社会和个人的购买能力，因此，当居民可支配收入高时，代表一国的经济越发达，也表明该国的居民购买能力增强，这还牵扯到可支配收入的支出模式问题。当居民的可支配收入增加，表明居民的生活水平提高，对生活品质越追求越高。人们用于随着我国经济的稳定增长，国民的收入也在提高，而个税的上调更是使居民的可支配收入提高。人们

史上最全大数据解析

大数据概念：史上最全大数据解析来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者：现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，

这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

服装行业宏观环境分析

服装行业宏观环境分析作为衣食住行之首，毫无疑问，服装行业是个永远的朝阳产业,因为人类对服饰的追求永远没有止境。如今，随着经济生活水平的发展，人们对服装服饰类产品已有着越来越高的要求，服装不仅仅是要求能蔽体保温。谁都会希望自己拥有更多的漂亮、健康、个性化的衣裳，而且由于服装类产品更新换代的时间又比较快，所以服装市场的蛋糕将会越来越大。到生产力足够发达的时代，人均拥有几十件甚至上百件服装产品将不再是梦想。中国是世界上最大的服装消费国，同时也是世界上最大的服装生产国，但中国服装产业整体发展很不平衡。广东、江苏、浙江、山东、福建、上海等东南沿海省份所生产的产品占据了全国80%以上的市场份额。而中西部地区的服装产业则还非常的落后。各服装企业之间的竞争也还停留在比较低层面上，主要还停留在价格、款式等方面的竞争，绝大多数服装企业的产品销售还是以批发市场的大流通为主。而近年来服装企业的品牌意识虽然不断加强，但中国服装行业目前还只有有限的几个中国驰名商标，还缺乏真正意义上的国际服装品牌，主要还是通过低成本优势在与国际品牌进行竞争。中国服装行业最为成熟和稍微具备国际竞争力的当属男装和羽绒服，这片领域诞生了杉杉、雅戈尔、波司登、雪中飞等众多的知名品牌，集中了好几家上市公司，他们品牌实力较强，规模和竞争力都处于服装行业前列。而女装、童装、睡衣等市场则相对发展还不成熟，强势领导品牌还很缺乏。中国服装业发展的困惑： 1、日益增大的库存压力。有人说：如果现在中国所有的服装企业都停产，中国人不用担心没有衣穿。现在各企业所有的库存加起来还都够在市面上卖个两年的。服装企业做大了，往往是伴随着仓库急剧增大的代价。企业的销售翻了好几倍，帐上的现金却没见增长多少。难怪很多老板说，自己辛苦一年赚来的，都跑仓库里去了。由于服装季节性明显，且服装产品更新的速度越来越快，库存问题成为最令服装企业头痛的问题之一。不处理吧，积压只会导致更加库存品的更加贬值甚至一文不值。进行低价抛售处理吧，一来那些过季的产品不见得有人要，二来低价抛出去对辛苦建立起来的品牌形象又是个很大的打击，很容易让消费者对产品的价格体系产生怀疑。另外，库存数与企业缺货数量又往往是成反比的，因为服装产品从采购面料到生产都有一定的周期，企业为了使自己的产品在旺季时候有足够的数量可供销售，往往不得不储备大量的货品，这就为库存埋下了隐患。而有些较保守的企业为了减少库存，往往限制货品的生产数量，但一旦该货品畅销起来，却又因为产品供不应求导致缺货而错失销售良机。 2、缺乏自主的设计风格。服装设计是中国服装企业普遍的软肋。中国服装设计水准还远较国际上落后，中国还没有诞生具有世界影响的服装设计师。众多企业还是以抄袭仿版为主，这样很难形成自己的产品风格。国内的服装企业一来缺乏完善的设计师培养机制，而很多有才华的设计师则更习惯于自己创品牌或开设计工作室创业，而不愿意在企业发挥才华，使得中国的服装设计水准很难提升到一个新台阶，国际主流时装周上甚至根本看不到中国设计师的身影。

大数据

大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据的定义大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。大数据的特点具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东