服装数据集

利用服装数据集提供个性化的客户体验,优化产品推荐并在时尚行业获得竞争优势。

获取数据集
  • 提供数亿条可用记录
  • 挖掘所有主要数据点
  • 从 Zara、Fendi、Asos、Zalando、Dior 等网站获取精准数据。
服装数据集

服装数据集样本

数据点包括产品名称、描述、规格、图片、定价、品牌定位、面料、库存短缺、类似产品等。您可获得完整数据或数据子集。

数据集定价

Refresh rate
200K
500K
1M
5M
20M
完整数据集
3TB
  • 清理并经过验证
  • 每月刷新
  • JSON/CSV/Parquet

根据您的需求量身定制服装数据集

获取易于使用、结构完善的数据集,满足各种使用场景的需求
subscription

数据订阅

订阅即可以大幅降低的成本访问数据集。

different-_file_output_formats

文件输出格式

JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。可选.gz压缩格式。

multiple_delivery_options

灵活交付

Snowflake、Amazon S3存储桶、Google Cloud、Azure和SFTP。

data_scaling

可扩展数据

扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。

reduce_costs

节省成本

使用筛选条件和格式选项来自定义任何数据集。

code_maintenance

代码维护

数据集根据网站结构的变化进行维护。

api

简化集成

受益于与Snowflake和AWS的集成。

24_7-1

全天候支持

由数据专业人员组成的专属团队随时提供帮助。

data_quality

数据质量保证

数据获取方式合乎道德,符合所有隐私法律。

获取可靠的结构化服装数据

我们将提供数据 ,而您则专注于其余部分

High volume data

大量网络数据

凭借我们的解封功能和全天候的IP轮换,我们可以确保访问网站上的所有数据点。

data for immediate use

数据可供立即使用

作为我们强大的数据验证流程的一部分,数据收集过程的各个方面都经过了彻底验证。

Automated data flow

自动数据流

创建自定义计划,进而自动传输数据,并监视数据无缝流入您的存储装置。

企业如何使用服装数据集

库存优化

零售商可以使用服装数据集优化其库存管理系统。通过分析销售趋势、客户偏好和季节性需求模式,机器学习模型可以协助预测哪些服装款式可能最为畅销,确保维持适当的库存水平并减少积压或缺货。
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进行竞争分析

目标市场营销

零售商可以使用服装数据集根据偏好、购买行为和人口统计因素将其客户群细分为不同的群体。这种细分可以协助设计有针对性的营销活动、个性化的电子邮件优惠和针对特定消费者群体量身定制的促销活动,从而提高转化率和客户忠诚度。
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趋势监测

预测

通过分析服装数据集的数据,企业可以识别新兴的时尚趋势和客户偏好。机器学习模型可以检测设计、颜色、面料或款式模式,以预测未来季节的流行趋势,协助零售商在库存和产品设计方面做出更明智的决策。
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竞争分析与基准测试

服装数据集常见问题解答

服装数据集包含满足您需求的各种数据点,例如产品编号、品牌、类别、尺码、颜色、面料、价格、折扣、供货情况、评论、评级、款式标签、图片等。

可以,您可每天、每周或每月更新服装数据集,也可自定义更新频率。

可以,您可购买只包含所需数据点的服装数据子集。购买子集可以大幅降低成本。

数据集格式包括 JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV 或 Parquet。此外,文件还可以压缩为 .gz 格式。

如果不想购买数据集,则可使用我们的 Web Scraper API抓取服装行业数据。

可以,您可以请求获取样本数据,以评估所提供信息的质量和相关性。您可以在决定购买完整数据集之前,通过获取样本数据判断其是否满足您的需求。

可以,您可根据自身独特需求请求获取服装数据集中的特定数据点,以确保获得的信息正是项目所需的信息。

当然可以,服装数据集可通过 API 与其他系统无缝集成,您可轻松将相关数据集成至客户管理系统(CRM)、分析工具或当前使用的其他系统,从而简化操作。

立即获取服装数据集。