This study analyzes consumer fashion purchase patterns from a big data perspective. Transaction data from 1 million transactions at two Korean fashion brands were collected. To analyze the data, R, Python, the SPADE algorithm, and network analysis were used. Various consumer purchase patterns, including overall purchase patterns, seasonal purchase patterns, and age-specific purchase patterns, were analyzed. Overall pattern analysis found that a continuous purchase pattern was formed around the brands' popular items such as t-shirts and blouses. Network analysis also showed that t-shirts and blouses were highly centralized items. This suggests that there are items that make consumers loyal to a brand rather than the cachet of the brand name itself. These results help us better understand the process of brand equity construction. Additionally, buying patterns varied by season, and more items were purchased in a single shopping trip during the spring season compared to other seasons. Consumer age also affected purchase patterns; findings showed an increase in purchasing the same item repeatedly as age increased. This likely reflects the difference in purchasing power according to age, and it suggests that the decision-making process for pur- chasing products simplifies as age increases. These findings offer insight for fashion companies' establishment of item-specific marketing strategies.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.2
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pp.273-286
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2016
Protective coveralls are very uncomfortable to work in comparison to ordinary top and bottom separated clothing. A pattern maker has to consider the size of the human body and human motion range when designing protective coverall patterns. It is difficult to produce well-fitted coveralls because of the lack of readymade patterns despite the increased need for protective coveralls at various jobs. Patterns are decomposed by unsewing 18 products in the domestic market to provide the fundamental information on developing patterns for protective coveralls. The characteristics and differences of pattern types are compared after grouping patterns with information taken from the analysis of the shapes and measurements of patterns from the acquired patterns. The results of the analysis showed that on-market protective coveralls were less curved but much linear when compared to ordinary clothing patterns; however, the breasts and crotch circumferences were very loose and bulky, which is quite different from the other all-in one style working clothes. For the pattern shapes, patterns are classified into waistline-seamed and bustline-seamed types. The result of the hierarchical cluster analysis with 27 measurement variables were classified into four groups. Types by shape and measurements were related to each other; therefore, we expect the information of each type to be used in developing protective clothing patterns.
How do you carry out data analysis\ulcorner There are few texts and little theory. One approach could be to use a pattern language, an idea which has been successful in field as diverse as town planning and software engineering. Patterns for data analysis are defined and discussed, illustrated with examples.
The objectives of this study were to identify the dietary patterns associated with hypertension among Korean males. Data from the 2001 Korean National Health and Nutrition Survey of 1,869 men aged 20-65 years were used for the analysis. As an initial analysis, a factor analysis was applied to identify major dietary patterns among the subjects. Then logistic regression analysis was conducted to identify the pattern related with hypertension. As a result of the initial analysis, three major dietary patterns were identified. Dietary pattern 1 (traditional) was heavily loaded with vegetables, fish and cereal. Dietary pattern 2 (Western) was loaded with fast foods, bread, meats and dairy products. Dietary pattern 3 (Drinker) was loaded with mostly pork, beer and soju (Korean liquor). From the second stage of the analysis, there was a tendency of positive association between traditional patterns and hypertension risks. However, the tendency did not meet statistical significance level (p<0.05). In summary, unlikely findings from European and American studies, vegetables rich traditional dietary patterns did not show any protective effect on hypertension in Korean males. The Korean dietary practice, which is consuming salted vegetables instead of fresh vegetables, might have played a role in these findings. However, the full explanation of the findings remained to be answered with further investigation since none of the dietary patterns identified showed any statistical significance.
The purpose of this study was to conduct factor analysis on Foodservice consumers' lifestyle patterns in dietary life, classify lifestyle patterns, and identify how lifestyle patterns influence the 5 stages of decision making process for purchase. Among 300 copies of the distributed questionnaire, 259 copies were collected for this study. It used a total of 283 copies as the effective samples for empirical analysis except 12 copies with false entries among them. For data analysis, it conducted frequency analysis, validity and reliability analysis, factor analysis, and multiple regression analysis using SPSS 12.0. As a result, Hypothesis 1 was significant while Hypothesis 2, 3, and 5 were partially significant. On the contrary, Hypothesis 4 was not significant. Therefore, lifestyle patterns had partially significant effects on decision making process for dining-out purchase. This study subdivided dining-out consumers' lifestyles which were limited to dietary life, and also subdivided decision making process for dining-out consumers' dining-out purchase into five stages. It is significant and very suggestive that this study identified what lifestyle patterns concretely had significant effects on the specific decision making stage. In the future, the researches on adolescent class and silver class should be executed continuously.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.2
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pp.267-280
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1992
This paper describes a numerical analysis of the light scattering patterns of roughness profiles. This analysis was based upon the light scattering theory developed by Beckmann. In the analysis, the roughness profile was regarded as a profile whose irregularities depend on the production process and the shape of cutting tool. Generally, waviness of an actual surface seriously distorts the scattered pattern of roughness profile. In order to avoid the effects of waviness of actual surfaces, several theoretically calculated scattering patterns, instead of actual scattering patterns, were used to analyze the scattering patterns of typical engineering roughness profiles. The characteristics of the light scattering patterns for five model surfaces were studied.
This is the review of 2,500 cases on the trend analysis of technology and market. We find the fact that the patterns of trend analysis are defined by the purpose and size of the series and analysis, not by the difference of experience, educational background, country or organization. Based on these facts, we define 14 types of the analysis of technology and market. Also we conceptualize several patterns of the analysis in methodology, techniques, analytical index, structure, information source and the value by types of trend analysis.
The purpose of this study was a motion analysis of proprioceptive neuromuscular facilitation patterns which is scapular and pelvis patterns, upper extremity patterns, lower extremity patterns, trunk patterns. The patterns combine motion in sagittal plane for flextion and extension, coronal or frontal plane for abduction and adduction, transverse plane for rotation. The patterns composed of mass movement pattern of the limbs and trunk muscles. Every pattern can change by changing the activity of the middle joint in the extremity patterns and changing the patient's positions.
The purpose of this study was to explore dietary patterns and compare dietary patterns using cluster and factor analysis in Korean adults. This study analyzed data of 4,182 adult populations who aged 30 and more and had all of socio-demographic, anthropometric, and dietary data from 2005 Korean Health and Nutrition Examination Survey. Socio-demographic data was assessed by questionnaire and dietary data from 24-hour recall method was used. For cluster analysis, the percent of energy intake from each food group was used and 4 patterns were identified: "traditional", "bread, fruit & vegetable, milk", "noodle & egg", and "meat, fish, alcohol". The "traditional" pattern group was more likely to be old, less educated, living in a rural area and had higher percentage of energy intake from carbohydrates than other pattern groups. "Meat, fish, alcohol" group was more likely to be male and higher percentage of energy intake from fat. For factor analysis, mean amount of each food group was used and also 4 patterns were identified; "traditional", "modified", "bread, fruit, milk", and "noodle, egg, mushroom". People who showed higher factor score of "traditional" pattern were more likely to be elderly, less educated, and living in a rural area and higher proportion of energy intake from carbohydrates. In conclusion, three dietary patterns defined by cluster and factor analysis separately were similar and all dietary patterns were affected by socio-demographic factors and nutrient profile.
Objective:The purpose of this study is to identify motion patterns for cellular phone and propose a method to identify motion patterns using a motion capture system. Background: In a smart device, the introduction of tangible interaction that can provide new experience to user plays an important role for improving user's emotional satisfaction. Firstly, user's motion patterns have to be identified to provide an interaction type using user's gesture or motion. Method: In this study, a method to identify motion patterns using a motion capture system and user's motion patterns for using cellular phone was studied. Twenty-two subjects participated in this study. User's motion patterns were identified through motion analysis. Results: Typical motion patterns for shaking, shaking left and right, shaking up and down, and turning for using cellular phone were identified. Velocity and acceleration for each typical motion pattern were identified, too. Conclusion: A motion capture system could be effectively used to identify user's motion patterns for using cellular phone. Application: Typical motion patterns can be used to develop a tangible user interface for handheld device such as smart phone and a method to identify motion patterns using motion analysis can be applied in motion patterns identification of smart device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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