基于Python的消费者服装购买数据分析研究

信息化时代的到来，打破了传统的服装销售模式，精准营销成为一种高效的销售模式。为了深入了解消费者的需求，本研究通过问卷调查采集消费者购买服装产品相关数据，包括品牌、价格、款式、颜色、面料、质量、舒适度和实用性八个方面，将采集到的数据存入数据库中，使用Python语言编程对数据库中的数据进行综合分析处理，结合年龄、收入等基础条件，分析影响消费者购买服装时的考虑因素，使用Python的Matplotlib和Bokeh可视化库将数据分析结果用柱状图和饼状图的形式直观地展示出来，该数据分析结果可以给服装生产厂家与服装销售商提供参考，为厂家确定生产规模，为商家进行有针对性的精准营销提供理论依据和指导。本文的分析结论对服装的生产与销售具有重要意义。

在以往的网络营销中，服装销售商通常是采用全面撒网的方式开展产品营销，尽管这种营销方式能够取得一定的效果，但是在现代技术水平不断发展的今天，想要依靠传统营销方式给企业带来良好的经济效益已经不太可能[1]。在这样的背景下，精准营销作为一种新型高效的营销方式应运而生，不断融入先进的营销理念，通过对信息高度整合从而帮助企业进行准确客户定位，实现精准营销，这样不仅可以降低企业营销成本， 还能实现企业经济效益的增长[2]。

目前数据分析商用软件有Matlab、SPSS 和SAS， 然而这些软件费用高昂，安装包较大，安装过程复杂[3]，相比于这些商用软件，Python 语言具有庞大的标准库与第三方库，能够处理更大的数据集和更复杂的数据逻辑，更容易实现自动化分析，Python 在数据分析领域的优势逐渐凸显出来，逐渐成为了数据分析领域的首选工具。为了帮助服装厂商和销售商了解消费者的真正需求进而进行精准营销，本研究对服装消费者发放网上问卷调查，将问卷调查得到的数据通过Python 编程从品牌、价格、款式、颜色、面料、质量、舒适度和实用性这八个角度来分析不同年龄阶层，不同收入阶层的人们在购买服装时的考虑因素。研究结果为服装生产厂家与服装销售商提出咨询建议，为厂家确定生产规模，为商家制定有针对性的精准营销策略提供理论依据和指导。实验的结果显示：相比于SPSS 等常用的数据分析软件，Python 可以从多个角度多方位地分析数据并使用不同的图表最大程度地展现数据的特征，在数据分析领域更加灵活，在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，因此基于Python 的消费者服装购买数据分析研究比以往的商用数据分析软件更加快捷、方便和准确，更好地满足了新时代的数据处理要求。

2. 相关技术 2.1. Python 语言 Python 是一种结合了解释性、编译性和面向对象的计算机程序设计语言[4]。Python 语言由于简洁易读、易维护和可扩展性，近年来已经发展成为最受欢迎的程序设计语言之一，并在数据科学与数据分析